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Corso di Marketing e modelli di e-business Esercizi sul posizionamento.

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Presentazione sul tema: "Corso di Marketing e modelli di e-business Esercizi sul posizionamento."— Transcript della presentazione:

1 Corso di Marketing e modelli di e-business Esercizi sul posizionamento

2 Interpretazione della perceptual map Agli studenti immatricoloandi di cinque atenei è stato somministrato un questionario per effettuare un'analisi di posizionamento. In tabella i risultati medi. TRISERFUNDOCLAV1LAV2SGR + ACCONL PoliBa3,1262,7482,5052,3983,1651,9612,0773,0972,108 PoliMi2,2913,9033,8933,5834,0294,0783,5242,6863,696 PoliTo2,4274,0584,0393,664,0584,0783,5532,7383,725 LUMBa2,7482,6122,7963,0392,9032,3882,9703,2162,971 EcoBa2,7672,2942,4312,672,6212,3402,9123,2232,634 TAXGRDLAV2STRCOR + RIT + BORPRE PoliBa3,4122,8633,0292,0492,9132,0002,3402,806 PoliMi2,2653,9804,0783,7183,5593,1183,2653,990 PoliTo2,3274,0204,0973,6413,5593,1293,3244,078 LUMBa2,3372,5982,5732,9512,9713,4062,7162,676 EcoBa3,0202,4902,5392,5352,9413,0402,627 Nota: + attributi ricodificati per mantenere una scala crescente

3 Data la perceptual map raffigurata nella slide successiva – fornire in sintesi il posizionamento dei cinque atenei – stimare i coefficienti della matrice brand-fattori – stimare i coefficienti della matrice attributi-fattori per gli attributi RIT, ACC, TRI, TAX – individuare 3 attributi rispetto ai quali l'ateneo Poliba risulta migliore dei competitor e 3 attributi rispetto ai quali risulta peggiore

4 ACC RIT SGR ONL-STR DOC BOR LAV2 FUN COR PRE GRD SER LAV1 LAV3 TAX TRI PoliBa EcoBa LumBa PoliMi PoliTo

5 Soluzione ruotata - matrici F1F2 TRI-0,351-0,710 SER1,018-0,036 FUN0,8210,240 DOC0,4790,613 LAV11,091-0,161 LAV20,7460,330 SGR0,1730,863 ACC-1,0720,123 ONL0,4070,684 TAX0,013-0,970 GRD1,057-0,090 LAV31,119-0,199 STR0,4080,681 COR0,8580,197 RIT-0,6261,293 BOR0,5500,544 PRE0,9890,015 F1F2 PoliBa-0,550-1,603 PoliMi1,0680,808 PoliTo1,1060,772 LUMBa-0,7270,311 EcoBa-0,897-0,288

6 Costruzione della perceptual map A studenti di tre atenei è stato somministrato un questionario per effettuare un'analisi di posizionamento. In tabella i risultati medi. TRIINT + FORRCHAZIVIT + TX1 + TX2 + VARSGR + LAB + PoliBA3,1893,2293,6513,1042,2553,8862,5903,5902,4342,4811,585 PoliMI2,6232,4383,8774,0854,1321,6152,9133,4173,7123,3563,107 PoliTO2,6792,9063,8873,9814,0942,0492,9333,4463,5873,3753,096 RIT + SOV + ESASTRBORRIC + GRDONLAPPMATDAT + PoliBA2,9623,2381,9722,0572,4342,7083,0752,2263,1423,0942,396 PoliMI3,1443,1553,3203,3533,1443,1263,7903,6193,0483,1863,078 PoliTO3,2123,1263,2023,3463,1543,0973,8003,5713,1143,1473,080

7 F1F2 PoliBa-1,151-0,947 PoliMi0,4931,046 PoliTo0,657-0,098 F1F2 TRI-0,778-0,268 INT0,032-1,024 FOR0,9450,070 RCH0,7690,279 AZI0,8750,156 VIT-0,651-0,408 TX10,9630,047 TX2-0,685-0,372 VAR0,7800,267 SGR0,9210,099 LAB0,8890,138 RIT1,205-0,287 SOV-1,1900,266 ESA0,7930,252 STR0,8920,136 BOR0,9130,110 RIC0,8160,225 GRD0,9130,110 ONL0,8580,176 APP0,225-1,163 MAT0,2700,777 DAT0,9010,125 Date le matrici risultanti dalla analisi fattoriale (2 fattori) – si disegni la perceptual map inserendo i seguenti attributi TRI, INT, VIT, TX2, SGR, RIT, SOV, APP, MAT

8 SOV TRI MAT RCH-VAR-ESA-RIC-DAT RIT APP TX2 VIT INT ONL-AZI-LAB-STR BOR-GRD-FOR-SGR- TX1 PoliBa PoliMi PoliTo

9 Calcolo della varianza È stata effettuata un'analisi di posizionamento nel settore dell'igiene orale considerando 10 brand e i 6 attributi seguenti V1 (Cavities)"I buy this toothpaste because it prevents cavities" V2 (Shiny)"I like this toothpaste because it gives shiny teeth" V3 (Gums)"I think this toothpaste strengthens your gums" V4 (Breath)"This toothpaste freshens breath" V5 (Decay)"Prevention of decay is a benefit of this toothpaste" V6 (Attractive)"I think using this toothpaste makes my teeth attractive"

10 L'analisi fattoriale ha restituito i seguenti fattori associati ai relativi autovalori: La varianza totale spiegata risulta pari a 6 (pari alla somma degli autovalori) FattoriAutovalori F13,066 F22,436 F30,299 F40,098 F50,052 F60,047

11 Data la matrice fattori-attributi, si calcoli – la varianza spiegata da ogni fattore – la porzione di varianza che risulta spiegata se nell'analisi si accettano solo i primi 2 fattori Si verifichi che la varianza spiegata da tutti i fattori è pari a 6 Fattori Attributi F1F2F3F4F5F6 Cavities -0,7590,5840,2370,064-0,1200,090 Shiny 0,7420,5630,312-0,1840,032-0,002 Gums -0,8370,5080,0760,0560,179-0,009 Breath 0,5680,757-0,2940,0090,0270,130 Decay 0,751-0,5860,2330,1690,0540,083 Attractive 0,5930,7770,0080,168-0,035-0,124


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