03558 - ANALISI DI MERCATO (A-L)

Anno Accademico 2025/2026

  • Docente: Ida D'Attoma
  • Crediti formativi: 6
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Moduli: Ida D'Attoma (Modulo 1) Ida D'Attoma (Modulo 2)
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea in Management e marketing (cod. 8406)

    Valido anche per Laurea in Management e marketing (cod. 8406)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente è in grado di comprendere e utilizzare le tecniche di rilevazione dei dati, di formazione dei campioni e di revenzione e correzione degli errori, le procedure di analisi dei comportamenti di acquisto e di segmentazione del mercato e le tecniche di controllo dell'efficacia degli investimenti pubblicitari.

Contenuti

MODULO 1 – FONDAMENTI TEORICI E METODOLOGICI (30 ore)

1. Introduzione alle analisi di mercato

  • Ruolo della statistica nelle ricerche di mercato. Definizioni, scopi e applicazioni delle ricerche di mercato
  • Tipologie dei dati e fonti informative.
  • Tecniche di rilevazione dei dati

2.  Il campionamento per le ricerche di mercato

  • Campione casuale semplice, Campionamento stratificato, Campionamento a grappoli e a più stadi
  • Determinazione della numerosità campionaria
  • Errori campionari e non campionari

3. La misura dei fenomeni di mercato

  • I consumi e la domanda di beni eservizi
  • La soddisfazione del consumatore
  • L’audience della pubblicità

4. Metodi per la Segmentazione di mercato:

  • Principi teorici della segmentazione
  • Analisi delle componenti principali (PCA)
  • Cluster analysis: metodi gerarchici e non gerarchici
  • Profilazione dei segmenti

5. Analisi del posizionamento di prodotti e marche

  • Concetti chiave
  • Metodologie per il posizionamento
  • Studi di caso

6. Valutazione dell’efficacia della pubblicità:

  • Le fasi della campagna pubblicitaria
  • Indagini sui media
  • Percezione e memorizzazione del messaggio
  • La misura dell’efficacia della pubblicità: i modelli di risposta

Modulo 2 – Laboratorio SAS (20 ore  per ciascuno dei due turni A-L / M-Z)

1. Introduzione a SAS

  • Architettura e ambiente di lavoro SAS
  • Caricamento e gestione dati
  • Sintassi di base e procedure fondamentali

2. Implementazione dei metodi di campionamento

3. Segmentazione in SAS

  • PROC PRINCOMP per l'analisi delle componenti principali
  • PROC CLUSTER e PROC FASTCLUS per cluster analysis
  • Interpretazione output e validazione risultati
  • Profilazione dei gruppi

Testi/Bibliografia

Le lezioni si basano su materiale tratto principalmente dai seguenti volumi:

(Necessario) Bassi, F., Ingrassia, S. Statistica per le analisi di mercato: metodi e strumenti, 2022, Pearson, pag. 406 (Capitoli 1-3,5,7-8,10)

(Consigliato) De Luca, A., Modelli di marketing, Statistica per le analisi di mercato, pag. 496 Anno di pubblicazione: 2016, Franco Angeli (Capitoli 1-2,5,7-8)

(Consigliato) SERGIO BRASINI, MARZIA FREO, FRANCO TASSINARI, GIORGIO TASSINARI , Marketing e pubblicità: Strumenti e modelli di analisi statistica, pag. 312, (Capitolo 4), Il mulino, 2010.

Materiali integrativi:

  • Dispense didattiche a cura del docente disponibili su http://virtuale.unibo.it/
  • Dataset reali per esercitazioni pratiche
  • Manuali e tutorial SAS online
  • Articoli scientifici selezionati

Metodi didattici

Il corso di Analisi di Mercato combina insegnamenti teorici e attività applicative, con l’obiettivo di fornire agli studenti le conoscenze e le competenze necessarie per analizzare e interpretare dati reali in contesti aziendali e di mercato.

  • Le lezioni frontali prevedono la presentazione di contenuti teorici e applicati relativi ai principali strumenti di analisi statistica e alle loro possibili applicazioni nel contesto delle analisi di mercato
  • Le attività di laboratorio informatico si svolgono con l’utilizzo del software statistico SAS. Durante queste sessioni vengono introdotte, replicate e commentate applicazioni su dataset reali, provenienti da ambiti aziendali e di mercato.
  • Analisi di dataset reali relativi a campagne di marketing, customer satisfaction o comportamento del consumatore.
  • Gli studenti sono invitati a risolvere casi di studio empirici. I casi da svolgere a casa (facoltativamente) serviranno a rafforzare i concetti del corso e a familiarizzare con l'analisi e l'interpretazione dei dati. Lo svolgimento di casi di studio non sarà oggetto di valutazione. Le soluzioni (o semplicemente un feedback del docente) saranno fornite per l'autovalutazione.
  • In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai Moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La valutazione del corso si articola in due prove distinte, che mirano a verificare sia la comprensione teorica sia la capacità di applicazione pratica delle metodologie apprese:

• Prova scritta (modulo teorico) – Durata: 2 ore
– 2 domande aperte di carattere teorico, volte ad accertare la conoscenza delle metodologie studiate e la capacità di interpretazione critica dei concetti;
– 1 esercizio applicativo, con richieste di calcolo e analisi di risultati su dati o scenari simulati.

Nota: la prova teorica si svolge in modalità closed-book non è ammessa la consultazione di alcun tipo di materiale.

• Prova pratica (laboratorio SAS) – Durata: 90 minuti

La prova d’esame mira a verificare il raggiungimento dei seguenti obiettivi:

  1. Capacità di impiegare gli strumenti illustrati nel modulo teorico per la risoluzione di problemi reali, attraverso l’utilizzo del software SAS;
  2. Capacità di interpretare i risultati ottenuti, al fine di supportare in modo consapevole i processi decisionali.

La prova sarà composta da 3 quesiti, corrispondenti a tre diverse tipologie:

  1. Commento dettagliato di un output SAS già prodotto e fornito dal docente;
  2. Commento dettagliato di un programma SAS, relativo a uno degli argomenti affrontati a lezione e fornito dal docente;
  3. Uso attivo di SAS, con svolgimento di un’analisi su un dataset fornito.

Nota: per lo svolgimento della parte pratica, sarà cura del docente fornire in consultazione i codici SAS necessari.

Modalità di calcolo del voto finale
Il voto finale è determinato come media aritmetica dei voti ottenuti nelle due prove (scritta teorica e pratica di laboratorio).
Non è richiesto il conseguimento della sufficienza (18/30) in ciascuna delle due prove prese singolarmente; tuttavia, è necessario che la media aritmetica complessiva sia almeno pari a 18/30 affinché l’esame sia considerato superato.

Esempio:
– Se uno studente ottiene 16/30 nella prova teorica e 20/30 in quella pratica, la media sarà 18/30 → esame superato.
– Se invece ottiene 14/30 e 17/30, la media sarà 15.5/30 → esame non superato, anche se nessuna delle due prove ha punteggi molto distanti dalla sufficienza.

La valutazione complessiva (risultante dalla media delle due prove) seguirà la seguente griglia:

<18 (bocciato)

18-23 (sufficiente): preparazione sufficiente ma relativa a un numero limitato di contenuti del corso;

24-27 (buono): preparazione adeguata ma con alcune lacune rispetto ai contenuti del corso;

28-30 (ottimo): conoscenza molto approfondita di tutti i contenuti del corso;

30 e lode (eccellente): ottima conoscenza dei contenuti del corso.

Strumenti a supporto della didattica

La piattaforma e-learning di UNIBO (VIRTUALE) sarà utilizzata per condividere il materiale didattico e per assegnare agli studenti i compiti periodici a casa. Il materiale didattico comprende:

  • Lucidi delle lezioni che riassumono gli argomenti teorici spiegati a lezione
  • Dati aperti e lucidi delle lezioni per seguire le sessioni pratiche
  • Miscellanea: esercizi, soluzioni ai compiti, esempi di esami, materiali di follow-up.
  • Software SAS on Demand (https://www.sas.com/en_us/software/on-demand-for-academics.html)

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Ida D'Attoma