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La Conjoint Analysis nelle ricerche di marketing

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dalla scuola di econometrica di McFadden e colleghi10 attraver- so l’applicazione di modelli probabilistici per descrivere le scelte dei consumatori, quali il Logit e Probit. In ambito applicativo, le difficolta` di raccolta dei dati e la limitata disponibilita` di informazioni circa preferenze dei con- sumatori, spinge molti ricercatori a trovare soluzioni “di com- promesso” al problema, attraverso l’utilizzo di metodologie de- nominate ibride11, le quali sfruttano le informazioni a priori (autoesplicate) sulle preferenze del consumatore circa i singoli attributi del prodotto. In questi stessi anni, non mancano studiosi che affrontano lo stesso problema al di fuori del paradigma della statistica classica: l’approccio bayesiano proposto nei lavori di Cattin, di Hansen e Wittink12 ne sono un esempio concreto13. Negli anni novanta l’evoluzione teorica della Conjoint Ana- lysis procede in simbiosi con gli studi empirici relativi a due ambiti specifici delle ricerche di mercato: la segmentazione del- la domanda14 e il posizionamento (di prodotti/servizi marchi o individui) in uno spazio multidimensionale15. Relativamente al primo filone di ricerca, la Conjoint Analysis in questi ultimi anni ha dato un impulso fondamentale ai model- li di segmentazione clustering based e segmentazione flessibile. 10McFadden (1977,1984)Maddala (1983), Ben-Akiva e Lerman (1987) 11Green (1984) 12Cattin, Gelfand e Danes (1983), Hansen e Wittink (1995) 13La maggiore complessita` teorica ha comunque fortemente limitato le applicazioni che sfruttano tale approccio a casi reali. 14Hagerty (1985), Kamakura (1988), Wedel e Steenkamp (1989), De Sarbo et al. (1992) 15Shocker e Srinivasan (1974), Kohli e Sukumar (1990), Kohli e Krishnamurti (1987), Dobson e Kalish (1993) 17
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La Conjoint Analysis nelle ricerche di marketing

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Informazioni tesi

  Autore: Massimiliano Marinucci
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1995-96
  Università: Università degli Studi Gabriele D'Annunzio di Chieti e Pescara
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Commercio
  Relatore: Francesco De Antoni
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 229

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Parole chiave

analisi multivariata
cluster analysis
comportamento consumatore
conjoint analysis
elasticità
logit
prodotto ideale
ricerche di marketing
segmentazione
simulazione

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