Luigi Muttarini, Prefazione alla Prima edizione
Presentazione della Prima edizione
Presentazione della Quinta edizione
Introduzione
Sezione A. Analisi statistiche
Parte I. Tecniche di analisi dei dati - Statistica multivariata nelle analisi di mercato
Regressione lineare multipla
(Generalità; Modello di regressione lineare multipla; Stima dei parametri fondamentali; Valutazione della verosimiglianza dei coefficienti di regressione; Valutazione del grado di bontà del modello; Valutazione dell'importanza delle singole variabili indipendenti; Procedura dell'analisi di regressione; Applicazione; Regressione lineare multipla stepwise; Applicazione; Utilizzazione della funzione di regressione lineare multipla nel problema di marketing-mis)
Analisi fattoriale
(Generalità; Usi dell'A.F.; Fasi di sviluppo dell'A.F.; Il modello fattoriale; Metodologia dell'A.F.; Rotazione dei fattori; Applicazione dell'analisi fattoriale; Analisi fattoriale su caratteri qualitativi)
Cluster analysis
(Generalità; Matrice delle distanze; Applicazione; Un metodo di cluster analysis stepwise; Applicazione della cluster analysis stepwise; Attuali usi della cluster analysis nelle analisi di mercato e nelle ricerche sociali; Algoritmi di cluster analysis e software)
Segmentazione di mercato
(Generalità; Classificazione dei consumatori e fasi della segmentazione; Il metodo Belson di segmentazione del mercato; Procedura di segmentazione a priori: un'applicazione; Recenti sviluppi applicativi dei metodi di segmentazione)
Discriminant analysis
(Generalità; La discriminant analysis basata su variabili psicografiche; Applicazione della discriminant analysis alla readership; Applicazione della discriminant analysis per la discriminazione di tre riviste; Moderne applicazioni della discriminant analysis)
Parte II. Tecniche previsionali
I metodi di previsione
(Generalità; Elementi di scelta del metodo previsionale; I metodi di previsione delle vendite; Modelli autoproiettivi fondamentali)
Il metodo classico dell'analisi delle serie storiche
(Generalità; Le fasi di scomposizione di una serie storica; Applicazione del metodo classico di analisi delle serie storiche)
Il moderno approccio all'analisi delle serie storiche
(Generalità; L'approccio Box-Jenkins per l'analisi delle serie storiche: analisi universitaria; Le fasi dell'analisi; Prima Fase: analisi preliminari; La stazionarietà delle serie; La scelta del modello; La stima dei parametri; La fase di controllo diagnostico; La previsione; Applicazione: analisi e previsione di una serie storica con la metodologia Box-Jenkins; Attuale stato dei metodi previsionali)
Sezione B. I principali modelli di ricerca operativa
Parte I. I modelli descrittivi
Modello di processo markoviano
(Generalità; Metodologia; Applicazione alle analisi di mercato)
La simulazione
(Generalità; Modello di simulazione; Simulazione con modelli discreti; Analisi statistica dei risultati di una simulazione discreta; Linguaggi su elaboratore per la simulazione discreta; La dinamica dei sistemi; Il Dynamo; Applicazione della dinamica dei sistemi alla pianificazione aziendale; Un modello aziendale di simulazione di marketing; Vantaggi e limiti della simulazione)
Modello delle file d'attesa
(Generalità; La distribuzione degli arrivi e dei tempi di servizio; Stima dei parametri della coda)
Parte II. Modelli decisionali
La programmazione matematica
(Generalità; La programmazione lineare; La programmazione non lineare: un'applicazione; La programmazione dinamica: un'applicazione; La teoria dei grafi: un'applicazione)
La teoria delle decisioni
(Generalità; Gli alberi delle decisioni; I moderni modelli di supporto alle decisioni)
Cenni di teoria dei giochi
Sezione C. Potenziali territoriali di mercato
Definizione e stima dei potenziali territoriali di mercato
(Generalità; Metodologie di stima dei potenziali territoriali di mercato)
Sezione D. La conjoint analysis
Antecedenti metodologici della conjoint analysis; La conjoint analysis come tecnica di ricerca di mercato ; Modelli di utilità della conjoint analysis; Fasi operative della procedura di conjoint analysis; Il disegno sperimentale di rilevazione dei giudizi di valutazione sugli attributi di un nuovo prodotto; Una digressione sulle scale di misurazione delle variabili; I due tipi di conjoint analysis; La conjoint analysismetrica; La conjoint analysis non metrica; Attuali sviluppi metodologici della conjoint analysis; Appendice metodologica: conjoint analysis metrica e non metrica)
Sezione E. Scale di atteggiamento e misurazione della customer satisfaction
Introduzione
I due problemi della valutazione della customer satisfaction
Analisi di validità e di attendibilità delle scale di punteggio
Quantificazione determinata indiretta dei punteggi di valutazione e misura della customer satisfaction
Sezione F. Nuovi modelli di valutazione ed interpretazione della customer satisfaction
Un modello di regressione lineare su variabili indicatrici e variabile risposta dicotomica per la misurazione della customer satisfaction
(Introduzione e riassunto; Stima dei parametri del modello generale di regressione lineare; Stima dei parametri del modello generale di regressione su variabili indicatrici con codifica binaria disgiuntiva; Stima dei parametri del modello generale di regressione su variabili indicatrici con codifica binaria additiva; Stima dei parametri del modello generale di regressione su variabili indicatrici: caso di più variabili indipendenti ordinali con codifica binaria additiva; Riparametrazione del modello per l'interpretazione dei coefficienti di regressione; Stima dei parametri del modello di regressione su variabili indicatrici: caso di più variabili ordinali interdipendenti; Utilizzazione in termini operativi del modello di Customer Satisfaction per la segmentazione dei consumatori)
Un modello di regressione lineare su variabili indicatrici e variabile risposta politomica per la misurazione della Customer Satisfaction
(Introduzione e riassunto; Il modello di regressione lineare multipla su variabili indicatrici; Stima dei parametri del modello vincolato di regressione multipla multivariata su variabili indicatrici; Il significato del modello interpretativo proposto alla luce di un esempio applicativo e considerazioni conclusive)
Un modello ad effetti principali e di interazione con variabile risposta polifonica e codifica binaria additiva dei predittori per la misurazione della Customer Satisfaction
(Appendice metodologica - Dimostrazione del Teorema 4)
Un modello di regressione logistica a variabile risposta e predittori su scala ordinale per la valutazione della Customer Satisfaction)
(Appendice -Guida Operativa al software statistico)
Indice analitico
Riferimenti bibliografici.

Contributi: Luigi Murattini

Collana: Matematica e statistica

Argomenti: Matematica e geometria - Branding. Studi sui consumatori. Ricerche di mercato

Livello: Textbook, strumenti didattici