Libri di Amedeo De Luca

I modelli statistici per le analisi di mercato e dei bisogni della clientela hanno assunto oggi un'importanza risolutiva per l'innovazione, la competitività e lo sviluppo dell'azienda. Su questo terreno l'opera fornisce concreti strumenti metodologici, di supporto alle decisioni aziendali ed alle strategie di marketing dell'impresa. Il volume è strutturato in due sezioni: 1. Scelta del mercato-obiettivo, 2. Innovazione di prodotto e Customer satisfaction, suddivise in cinque parti e venti capitoli. Parte I: Segmentazione di mercato; Parte II: Posizionamento di prodotti e marche; Parte III: Misurazione dell'efficacia della comunicazione; Parte IV: Innovazione e conjoint analysis; Parte V: Customer satisfaction. I modelli presentati utilizzano dati aziendali reali. L'opera si indirizza agli studiosi di analisi di mercato, agli studenti dei corsi di laurea di Scienze Statistiche, Marketing e Comunicazione; ai Master in Data Science, ai Data scientist e agli analisti di Data mining. Il volume si rivolge anche agli Istituti di ricerche di mercato, ai Crm e BI Analyst ed ai Manager operanti nelle funzioni Commerciale, Marketing e Vendite.

L'opera rappresenta unaa guida alla gestione, analisi e interpretazione dei big data, di fondamentale supporto in azienda per: l'ottimizzazione dei processi decisionali; l'innovazione e la competitività; la riduzione dei costi; l'interazione con il cliente; l'offerta di prodotti personalizzati; la customer experience; la produttività e il profitto. L'attuale vertiginoso incremento di dati disponibili (strutturati e non), acquisiti da innumerevoli fonti (web; Cis; mobile; social media; banche dati, da sensori, ecc.) pone le imprese di fronte a sfide ineludibili. Le aziende che cavalcano la digitai transformation, e che sono in grado di analizzare e valorizzare i big data, saranno le "imprese eccellenti" di domani, avendo introdotte nuove funzioni di data science e figure di data scientist. I big data analytics apportano valore in tutti gli ambiti applicativi: nell'area del marketing, della produzione industriale e del manufacturing (manutenzione predittiva); nel settore dei trasporti (viabilità), della sanità (medicina di "precisione" e "predittiva"), dello sport (dispositivi indossabili); nel settore finanziario (fintech) e bancario (riskmanagement, ecc.); nel settore delle assicurazioni. Il volume è strutturato in otto capitoli, che, progressivamente, disegnano una trattazione esaustiva dei temi di Big Data Analytics: evoluzione delle tecnologie informatiche; business intelligence e machine learning; data mining e Crm, parte I (segmentazione, previsione, nuovi prodotti, customersatis)'action); data mining parte II (campagne promozionali, market basket analysis, churn analysis); big data: caratteri, algoritmi e ambiti applicativi; big data nel marketing; industria 4.0 e tecnologie abilitanti; big data analytics: applicazioni, benefici e prospettive. Prefazione di Michele Cimino.

Il volume fa apprendere concretamente i metodi quantitativi di "Analisi dei dati", applicati - in ambiente Excel - nella funzione Marketing, volti ad elaborare, analizzare e rappresentare i dati disponibili, per trasformare gli stessi in Informazione, poi in decisioni e, infine, profitto. Esso è un'inedita guida pratica all'implementazione in Excel dell'analisi dei dati nel marketing, in un'ottica di artificial/business intelligence. Gli algoritmi descritti sono implementati ‒ tramite numerose applicazioni ‒ su fogli elettronici di Excel. Per le sue innovative caratteristiche il volume si connota come uno strumento professionale e professionalizzante nell'area del marketing applicato. Questa seconda edizione ampliata dell'opera è strutturata due parti (parte I - Analisi dei dati e modelli di marketing applicati; parte II - Intelligenza artificiale nel marketing). La parte I è ripartita in otto capitoli, che trattano le applicazioni delle seguenti metodologie: previsione; stima dei potenziali di mercato; relazioni di causalità tra variabili; market basket analysis; lancio di nuovi prodotti; metodi quantitativi decisionali. La parte II tratta l'IA marketing; strumenti base di IA, principali tool di IA marketing, app di IA marketing; tecnologie e ambiti applicativi dell'IA marketing; vantaggi dell'IA marketing, casi d'uso dell'IA marketing; prospettive dei sistemi di IA.

Questo manuale sulle ricerche di mercato si differenzia dai testi tradizionali per la novità dell’impianto, la scelta degli argomenti e lo stile della loro trattazione. Esso si propone come guida nelle fasi di progettazione e realizzazione delle ricerche di mercato, oltre che in quelle di elaborazione ed analisi dei dati rilevati. L’opera, di taglio applicativo e metodologico, affronta in modo unitario le concrete e numerose problematiche che si presentano nello svolgimento di una ricerca di mercato, analizzate in letteratura all'interno di più opere disciplinari, tra loro complementari. Il volume tratta inizialmente il rapporto impresa-mercato ed i supporti informativi; successivamente affronta i seguenti temi: Ricerche per campione, Campionamenti probabilistici e non, semplici e complessi; Decisioni di mercato in condizioni di incertezza; Profilo dell’errore e qualità dei dati; Stesura del questionario, scale di misurazione dei caratteri e scale di atteggiamento; Tecniche di contatto classiche e via Internet; Rappresentazione ed elaborazione dei dati di mercato (in ambiente EXCEL ed SPSS); Relazioni tra caratteri qualitativi e non, test di significatività statistica; Ricerche qualitative e Ricerche integrate. Il vasto manuale, sintesi della pratica di lavoro sul campo e dell’attività di ricerca e di docenza universitaria svolta dell’Autore, si indirizza ai dirigenti di marketing, agli Istituti di ricerca di mercato e di marketing ed alle Società di comunicazione. Destinatari del volume sono, altresì, gli studenti dei corsi di laurea in Economia, Marketing e Comunicazione, di Scienze Statistiche Economiche Attuariali e Sociali, di Psicologia del Marketing, di Master in marketing quantitativo, oltre che docenti, ricercatori e dottorandi.

L'opera di De Luca costituisce la prima trattazione della teoria della Programmazione ed analisi statistica degli esperimenti applicata al marketing, sviluppando essa le linee metodologiche della sperimentazione nei problemi di mercato. Il volume tratta gli esperimenti classici (che favoriscono le applicazioni sperimentali ad un primo livello) e gli esperimenti su base statistica, atti a valutare in modo oggettivo gli effetti diretti e d'interazione dei fattori (leve di marketing) sulla variabile risposta del mercato.

Il dizionario tematico che si propone - pensato e redatto come un manuale organico di strumenti quantitativi - coniuga il marketing con la disciplina statistica, interessando, altresì, vari comparti delle scienze manageriali in una prospettiva di "cultura quantitativa d'impresa". L'opera, oltre che per lo studio di base dei metodi di analisi di mercato, si propone come guida per l'approfondimento dei temi più rilevanti e avanzati del marketing moderno. Essa, - muovendo dall'orientamento dell'impresa al cliente - tratta le due fasi metodologiche nelle quali è articolata l'attività operativa di marketing: a) rilevazione ed elaborazione dei dati (ricerche di mercato qualitative, quantitative e integrate, ricerche campionarie e su base sperimentale), b) analisi, interpretazione dei dati (previsione delle vendite, valutazione della customer satisfaction e della qualità oggettiva, segmentazione, targeting, posizionamento percettivo del marchio/prodotto, comportamento di acquisto del consumatore, marketing-mix, sviluppo di nuovi prodotti) e assunzione delle decisioni.

L'attuale crisi globale, economica e finanziaria rende necessario "ripensare" l'approccio al mercato dell'impresa in generale e delle Pmi in particolare. Nel mutato scenario di mercato, l'anzidetta crisi può essere trasformata da minaccia in opportunità dall'azienda che sa utilizzare il prezioso patrimonio informativo sulla sua clientela, applicando modelli manageriali, che rendono più efficace ed efficiente il suo processo decisionale e che assicurano all'impresa un vantaggio competitivo. Presso le Piccole-Medie Imprese (Pmi) italiane è carente - se non spesso assente - la "cultura scientifica d'impresa"; ciò è dovuto ad una forte resistenza di queste imprese all'utilizzazione delle metodologie quantitative, la quale spiega lo scarso livello di innovazione, di competitività e di internazionalizzazione delle stesse. Questo volume intende accostare a tali metodologie le Pmi italiane, additandone i vantaggi sulla gestione dell'impresa.

La turbolenza dell'ambiente economico e dei mercati, la crisi finanziaria globale, le crescenti pressioni competitive, la clientela sempre più esigente, gli onerosi adempimenti normativi, rendono oggi oltremodo complessa la gestione delle imprese di piccole e medie dimensioni (Pmi). Queste per poter sopravvivere devono puntare sull'"innovazione", fattore chiave di competitività e di crescita. A questo scopo esse devono riorganizzare i loro processi produttivi e - soprattutto - innovare i modelli gestionali, adottando sistemi e metodologie in grado di trasformare i "dati" in "informazioni", prima, in "conoscenza", poi, quindi in "competenze distintive". A tale scopo le Pmi devono fare ricorso ai moderni sistemi informatici integrati e ai nuovi approcci gestionali in grado di individuare le cause del successo o insuccesso dell'impresa. In futuro sopravviveranno le imprese che - con lungimiranza avranno implementato gli strumenti di "conoscenza" (know how to achieve), capaci di governare la complessità ambientale e di mercato. In linea con queste problematiche, il presente volume tratta i nuovi sistemi gestionali ed i moderni approcci metodologici all'amministrazione e finanza, capaci di indirizzare le Pmi verso l'innovazione. Il volume è diretto ai direttore e dirigenti dell'Amministrazione, Finanza e Controllo, ai dirigenti dei Servizi informativi e Marketing, agli imprenditori ed ai manager delle Pmi; alle micro imprese e alle imprese family.

L'instabilità e la destabilizzazione dei sistemi economici, gli sviluppi di una tecnologia pervasiva (si consideri l'attuale esplosione dell'utilizzo dei sistemi di Intelligenza Artificiale-IA), la complessità dei mercati, i nuovi stili di consumo, la concorrenza globale, ecc., modificano continuativamente e rapidamente il contesto di mercato nel quale opera l'impresa. Per raggiungere i suoi obiettivi, di pianificazione strategica ed operativa, l'azienda fa crescente ricorso alle ricerche di mercato, che forniscono la materia prima del suo processo decisionale.Si assiste oggi ad una esplosione dei sondaggi statistici, favorita dalle tecnologie multimediali, segnatamente Internet. Il presente manuale si sostanzia in un percorso guidato nello svolgimento delle varie le fasi di una ricerca di mercato. Il rigore scientifico da rispettare nella fase di acquisizione dei dati è ineludibile, viceversa si compromette la successiva fase di elaborazione dei dati e l'intera ricerca, pregiudicando la correttezza delle conseguenti decisioni aziendali. In tale evenienza non hanno più senso né i modelli costruiti sui dati, né le moderne applicazioni dei sistemi di IA, per quanto efficaci questi siano. Dopo alcuni riferimenti al sistema informativo di Marketing, sono trattati - nell'ordine - i seguenti temi: tecniche campionarie, probabilistiche e non; determinazione della dimensione del campione; problematiche inerenti la formulazione del questionario; varie tecniche di rilevazione; scale di misurazione dei caratteri rilevati; aspetti metrici ed numero di passi delle scale di valutazione; trattamento, elaborazione e analisi dei dati in ottica decisionale di mercato.

Le aziende dispongono oggi di enormi masse di dati (Big Data), che rappresentano un asset di grande valore. Da questi dati l’azienda innovativa e competitiva estrae preziose informazioni sui Clienti, che si trasformano in conoscenza e poi in profitto. La strategia del CRM è oggi il cardine del rapporto Impresa-Cliente. L’opera illustra le applicazioni operative del CRM e si indirizza a quanti sono interessati professionalmente al CRM e al Data mining. Il volume è strutturato in sei parti. Big data, Data mining, Crm e valore del cliente. Scelta del mercato-obiettivo: segmentazione descrittiva e comportamentale. Innovazione di prodotto e Customer satisfaction (CS): Lancio di nuovi prodotti e valutazione della CS. Promozione e cross-selling: massimizzazione della redemption di una promozione. Predizione dei clienti a rischio di abbandono: churn analysis e retention. Risk management: valutazione del rischio creditizio. Appendice - Big Data nelle Pmi italiane. Indice analitico.