Il posizionamento

1
Il posizionamento
Lanalisi del posizionamento di un prodotto nasce
dall'esigenza da parte dell'impresa di rapportare
il proprio prodotto a quelli della concorrenza,
al fine di predisporre gli strumenti operativi
per occupare e/o migliorare la posizione sul
mercato e difenderla dai concorrenti. In
sostanza, il posizionamento di un prodotto o di
una marca consiste nella percezione che del
prodotto o della marca hanno i consumatori,
relativamente alla posizione dei prodotti o delle
marche concorrenti.
2
Appare evidente che il posizionamento di un
prodotto è definito in termini relativi a quelli
della concorrenza. Di conseguenza, questa
decisione strategica è influenzata non solo dalle
decisioni dellimpresa che lo produce, ma anche
dalle decisioni dei concorrenti. Ogni volta che
un concorrente agisce nel mercato, agisce anche
sul sistema di percezioni che i consumatori hanno
di qual mercato, ridefinendo la posizione di
tutti i prodotti che vi competono.
3

• La decisione di posizionamento consiste
  nellidentificare i fattori sulla base dei quali
  differenziare il proprio prodotto da quello dei
  concorrenti.
• Tali fattori sono gli attributi che
  caratterizzano un prodotto. Essi possono essere
• tangibili, ad es. le caratteristiche tecniche,
  il prezzo, i servizi, ecc.,
• intangibili, come limmagine, il prestigio,
  ecc..
• Un prodotto può essere percepito differente da un
  altro, perché possiede degli attributi che altri
  non posseggono, oppure perché ne possiede in
  quantità o qualità differenti da quelli dei
  concorrenti.

4
Poiché nelle analisi di posizionamento, si parla
di una posizione relativa del prodotto di
unimpresa rispetto a quello della concorrenza,
tale posizione può essere identificata in termini
di distanze. Pertanto, tutte le metodologie e le
tecniche di analisi impiegabili forniscono
rappresentazioni delle percezioni dei consumatori
relativamente alle distanze che intercorrono tra
i diversi prodotti/marche presenti sul
mercato. Tali rappresentazioni vengono
sostanziate graficamente tramite mappe dette
mappe delle percezioni.
5
Finalità delle mappe percettive

• Definire le dimensioni rilevanti sottostanti le
  percezioni dei consumatori,
• definire la posizione dei beni/servizi/marche
  nelle percezioni dei consumatori,
• definire il grado di sostituibilità tra
  beni/servizi/marche concorrenti,
• identificare vuoti di offerta.

6
Dallo spazio fisico allo spazio percettivo
Ogni prodotto/servizio può essere rappresentato
in uno spazio composto da dimensioni fisiche
(oggettive) e dimensioni percettive
(soggettive). Non necessariamente i due spazi
coincidono, perché lo spazio percettivo è legato
alle dimensioni che vengono utilizzate dal
consumatore per scegliere una marca, un prodotto,
un servizio, ecc., le quali possono anche
differire dai parametri oggettivi delle marche,
dei prodotti o dei servizi.
7
Multidimensional scaling
Le tecniche statistiche utilizzate per la
costruzione di mappe di percezione prendono il
nome di multidimensional scaling, il cui scopo è
quello di verificare se tra le caratteristiche
oggettive dei prodotti o delle marche sottoposte
a giudizio dei consumatori e le percezioni dei
consumatori esiste una relazione e di
specificarne la tipologia.
8
Di norma si determinano le distanze tra ciascuna
coppia di oggetti, conoscendo già le coordinate
degli oggetti. Invece, nellMDS si verifica il
contrario, ossia si è già in possesso delle
distanze che rappresentano le coppie e da tali
informazioni si devono ricavare le coordinate
delle posizioni dei singoli oggetti.
9
Modelli di MDS

1. metrico
2. non metrico
3. per differenze individuali
4. unfolding.

Le prime tre tipologie di multidimensional
scaling si basano su giudizi di similarità,
mentre lunfolding parte da giudizi di preferenza.
10
Matrici di prossimità
Contengono i giudizi di similarità o di
dissimilarità che gli intervistati esprimono
circa le (n(n-1)/2) coppie di oggetti (marche o
prodotti), sottoposti a valutazione.
Esempio di matrice di similarità di tipo metrico.
A B C
A 1
B 0.40 1
C 0.90 0.35 1
11
Category rating

• Sono tecniche di rilevazione, in cui la
  misurazione viene espressa su scala qualitativa
  (ordinale o nominale).
• La valutazione può avvenire tramite due procedure
  alternative
• sottoporre agli intervistati l'elenco di tutte
  le coppie possibili e chiedere l'ordinamento
  delle coppie stesse dalla più simile alla più
  dissimile
• paragoni a coppie con punti àncora mobili

12
Paragoni a coppie con punti àncora mobili
Punto àncora
Paragoni
Ordinamento
4
B
A
1
C
3
D
5
E
6
F
2
G
4
B
A
2
C
D
6
E
3
F
1
G
5
.......
......
......
13
Grafic rating
Varianti del category rating sono il grafic
rating la category sorting Con il grafic
rating, l'individuo dispone, per ogni coppia da
giudicare, di un segmento (rating scale), ai cui
due estremi sono collocate, da una parte, le
posizioni più fortemente dissimili e, dalla parte
opposta, quelle più simili.
14
Il giudizio è espresso da una barra che interseca
il segmento nella posizione ritenuta più adatta
ad esprimere la similarità o la dissimilarità
della coppia.
Massima similarità
Minima similarità
A-C
B-A
-------/----------/---------
Se si ordinano le singole marche dalla minima
similarità alla massima (o viceversa), si ottiene
una rilevazione di tipo qualitativo. Se, invece,
si misura la lunghezza tra il punto di
intersezione della barra e lestremo di minima
similarità, si ottiene un giudizio su scala
quantitativa.
15
Category sorting
Ogni coppia di prodotti o marche viene scritta su
un cartoncino. Ogni individuo distribuisce tali
cartoncini in più categorie ordinate partendo da
quelle che presentano una forte similarità
associate a punteggi più bassi a quelle a più
forte dissimilarità legate a punteggi più
elevati.
16
MDS Metrico

• Si assume che le misure di prossimità siano
  espresse su scala ad intervallo o per rapporto.
• Si possono distinguere due approcci
• fattoriale
• accostamento.

17
Approccio fattoriale
Il passaggio dalle dissimilarità alle distanze
avviene tramite la relazione dijf(dij)
Distanze (euclidea)
dissimilarità
18

• Sono note soltanto le dissimilarità, bisogna
  individuare una funzione che sia
• omogenea ed
• invertibile
• in modo da consentire il passaggio inverso
• dij f(dij)
• Poiché le dissimilarità sono di tipo metrico, si
  può supporre che la forma della funzione sia di
  tipo lineare, per cui
• dij a b dij

19
Caso 1
Ponendo a0 e b1 si ottiene il
modello senza errore di Torgerson dij dij
Caso 1 Ponendo a?0 b1 si ottiene il modello
della costante additiva dij a dij a (-1)
max (dhj- dhi - dij) ?h,i,j 1,,n e con i?j
20
Per determinare le coordinate dei punti, occorre
innanzitutto stabilire il tipo di metrica, che
solitamente è quella euclidea
Sottoponendo ad una doppia centratura la matrice
delle distanze, ottenuta dalla matrice di
dissimilarità iniziale, ed elevandola al
quadrato, si ottiene la matrice prodotto scalare
B, il cui elemento generico è bij(-1/2)(d2ij-d2i
.-d2.jd2..)
21
Per determinare le coordinate dei punti occorre
scomporre la matrice B nel prodotto di due
matrici BXX X è la matrice delle coordinate
incognite. La stima degli autovalori e degli
autovettori della matrice B permette di ottenere
la ricostruzione completa della matrice X
con i 1, 2, , p
22
Se si considerano solo i primi k autovalori si ha
Matrice delle coordinate relative alle
dimensioni principali della configurazione
Che comporta una approssimazione, misurata dalla
somma dei p-k autovalori trascurati.
23
Esempio MDS metrico(approccio fattoriale)
Nel campo delle calze da donna l'impresa
produttrice delle Golden Lady vuol procedere ad
unanalisi di posizionamento della propria marca
rispetto ad altre 4 presenti sul proprio mercato
servito.
Omsa
Golden Lady
San Pellegrino
Filodoro
Philippe Matignon
Lindagine coinvolge un campione di tipo non
probabilistico per quote di 120 donne.
24
Lo staff responsabile dellindagine di
posizionamento ritiene essenziali i seguenti
attributi del prodotto in esame prezzo,
resistenza, reperibilità, vestibilità, gamma di
colori.
25
L'indagine viene effettuata tramite la
rilevazione di giudizi di similarità su scala di
rapporto e la matrice aggregata di similarità
ottenuta dalla media aritmetica dei giudizi
forniti dalle singole consumatrici, è stata
successivamente trasformata nella seguente
matrice di dissimilarità.
Matrice di similarità
Matrice di dissimilarità
26
Per lelaborazione è stato utilizzato il package
NTSYS dell'Applied Biostatistics INC. vers. 1.4
del 1988.
N. Autovalori Cumulata
1 0.26941 62.93 62.93
2 0.07257 16.95 79.88
3 0.06463 15.10 94.98
4 0.02151 5.02 100.00
5 0.000 0.000 100.00
TOT 0.42812
27
Configurazione degli stimoli derivati
1,5
s.pellegrino
1,0
,5
Golden lady
p.matignon
0,0
Dimensione 2
omsa
-,5
filodoro
-1,0
-1,5
1,5
1,0
,5
0,0
-,5
-1,0
-1,5
-2,0
-2,5
Dimensione 1
28
Il contrasto maggiore (sul primo asse) è tra la
P.Matignon e l'Omsa e la Golden Lady
Calze Omsa e Golden Lady bassi livelli di prezzo
e livelli medio-bassi dei restanti attributi.
Calze P. Matignon elevata resistenza, vestibilità
e prezzo ed un basso livello di reperibilità e
gamma di colori
Volendo attribuire un significato alla
dimensione, questo potrebbe identificarsi in una
variabile di status.
29
Sulla seconda dimensione si rileva una
differenziazione tra le marche S.Pellegrino e
Filodoro.
Calze Filodoro resistenza e vestibilità media,
reperibilità e gamma di colori alta.
Calze San Pellegrino elevata resistenza,
vestibilità e gamma di colori prezzo leggermente
più alto e minore reperibilità.
Volendo attribuire un significato alla
dimensione, questo potrebbe identificarsi nelle
strategie di marketing.
30
Approccio basato sullaccostamento
Il punto di partenza è sempre la
relazione dijf(dij) La funzione garantisce una
perfetta corrispondenza tra distanze e
dissimilarità?
errore dij dij Considerando il quadrato
dellerrore per tutte le coppie di marche, si
ottiene lerrore totale
31
S misura la bontà delladattamento della
configurazione di punti ricavata da una matrice
di prossimità. Per neutralizzare la presenza di
unità di misura diverse, si normalizza S. Diverse
sono le versioni dellindice di STRESS.
Indice di Stress di Kruscal
Indice di S-Stress di Young
32
S0
Perfetta coincidenza tra prossimità e distanze
Adattamento eccellente
Slt0,05
Adattamento buono
Slt0.20
Sgt0.20
Adattamento poco soddisfacente
33

• La procedura del metodo basato sullaccostamento
  è iterativa ed è costituita da una serie di
  operazioni che vengono ripetute fin quando non
  risulta soddisfatta una delle due condizioni di
  uscita
• il raggiungimento del numero prestabilito di
  iterazioni
• la differenza tra una soluzione e la precedente
  è più piccola di una valore stabilito a priori.
• Alluscita del ciclo iterativo, vengono forniti
  due indici di accostamento lindice di Stress di
  Kruscal e lindice R2.

34
Esempio MDS metrico(approccio basato
sullaccostamento)
Si è fatto riferimento al precedente esempio
delle calze da donna.
Indici di adattamento. Young's S-stress formula 1
is used. Iteration S-stress Improvement
1 ,19438 2 ,17361
,02077 3 ,16282 ,01079
4 ,16218 ,00064 Iterations stopped
because S-stress improvement is less than
,001000. Stress ,13256 RSQ ,92453
Parametri di uscita fissati 130 iterazioni e
0,001 come valore di miglioramento tra due
iterazioni successive. Dopo solo 4 iterazioni il
miglioramento dell's-stress risulta minore di
0,001, fornendo come indici di adattamento il
valore di stress pari a 0,13256 e RSQ ,92453
35
Filodoro
1,886
1,688
1,837
2,730
,000
36
Dalla matrice delle coordinate viene ricavata la
mappa percettiva, che coincide quasi
perfettamente con quella ottenuta con il metodo
fattoriale, a meno di fattori di scala.
37
Esempio MDS metrico(approccio basato
sullaccostamento)
La Café do Brasil s.p.a., azienda partenopea
fondata dalla famiglia Rubino nel 1950 leader
nella produzione di caffè, intende conoscere il
posizionamento del suo prodotto rispetto alle
altre marche di caffè presenti sul mercato
Lavazza, Illy, Segafredo, Aloia
38

• Parametri di uscita
• 30 iterazioni
• 0,001 come valore di miglioramento tra due
  iterazioni successive.

Indici di adattamento. Young's S-stress formula 1
is used. Iteration S-stress Improvement 1
.04985 2 .04453 .00532 3
.04311 .00142 4 .04270
.00041 Iterations stopped because
S-stress improvement is less than
.001000 Stress .06267 RSQ .97401
Dopo solo 4 iterazioni il miglioramento
dell's-stress risulta minore di 0,001, fornendo
come indici di adattamento il valore di stress
pari a 0,06267 e RSQ .97401.
39
(No Transcript)
40
Sulla prima dimensione si ha la contrapposizione
tra Illy e le altre marche, in particolare Aloia
e Segafredo. Gli attributi che differenziano la
Illy dalla Aloia e dalla Segafredo sono il prezzo
e la qualità. La prima dimensione sintetizza il
rapporto prezzo-qualità.
Seconda dimensione contrapposizione tra Lavazza
e Kimbo, da una parte, e Illy dallaltra. Il
contrasto si basa su prezzo, reperibilità,
varietà dei prodotti, ricorso a pubblicità
televisiva e esistenza di un servizio consumatori
(numero verde) e ancora una volta qualità.
Significato alla seconda dimensione si può
parlare di variabile di status.
41
MDS ordinale
LMDS ordinale si utilizza quando i dati sono
espressi su scala nominale o ordinale. Lipotesi
alla base è che le distanze devono rispecchiare
solo lordinamento di rango (ossia il posto)
delle prossimità iniziali. NellMDS ordinale la
relazione tra dissimilarità e distanze è
semplicemente di tipo monotono, senza alcun
riferimento alla forma della funzione.
42
Ciò significa che date tre marche (A, B, C), se
lordinamento delle tre coppie di marche in base
alla dissomiglianza è il seguente
dAB 3
dAC 1
dBC 2
La distanza tra la marca A e C deve essere al
primo posto, seguita da quella tra BC e poi AB.
43
La condizione di monotonicità può essere debole
oppure forte. Monotonicità debole Per le
dissimilarità dijltdhl ?dij ?dhl Per le
similarità sijltshl ?dij?dhl Monotonicità
forte Per le dissimilarità dij ? dhl
?dij?dhl Per le similarità sij ? shl ?dij?dhl
Dove i, j, h ed l sono quattro generiche marche
44
Con lMDS non metrico non è possibile definire
direttamente una soluzione analitica, ma viene
utilizzata una procedura iterativa, che, partendo
da una configurazione iniziale di distanze,
scelta a caso, consente di giungere ad una
matrice finale di distanze e di coordinate,
tramite miglioramenti successivi rispettando la
condizione di monotonicità con le dissimilarità
iniziali.
45
Fasi dellMDS non metrico

1. Dalla matrice delle dissimilarità, si crea una
   configurazione iniziale
2. si calcolano le distanze tra tutte le possibili
   coppie di elementi della precedente
   configurazione
3. si confronta lordinamento di tali distanze con
   quello degli indici di dissimilarità, per vedere
   se è soddisfatta lipotesi di monotonicità
4. se la relazione di monotonicità non è rispettata,
   si calcolano le disparità (o pseudo distanze),
   con diversi metodi, ad esempio il metodo del
   riordinamento o della regressione monotona, che
   trasformano le distanze in modo che sia
   rispettato lordinamento delle dissimilarità.

46
In pratica, ordinate le distanze secondo il posto
occupato dai rispettivi indici di dissimilarità,
se nella successione delle distanze alcuni valori
consecutivi si discostano dalla monotonicità, ad
ognuno di essi si sostituisce la loro media. La
nuova successione, se è monotona, è quella delle
disparità, le quali non sono distanze se non è
monotona, si ripete il procedimento finché non
viene soddisfatta la condizione di
monotonicità. Facciamo un esempio.
47
Matrice dissomiglianze
Matrice distanze
A B C D E
A B C D E
A B C D E
0
0.15 0
0.28 0.42 0
0.27 0.12 0.55 0
2.52 2.67 2.24 2.79 0
0
1 0
2 4 0
5 8 3 0
7 9 6 10 0
A B C D E
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.15 0.28 0.55 0.42 0.27 2.24 2.52 0.12 2.67 2.79
La condizione di monotonicità non è rispettata,
per alcuni valori delle distanze. Occorre
determinare una nuova matrice delle distanze.
48
Attribuendo ai valori che non rispettano la
monotonicità la propria media, si ha
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.15 0.28 0.55 0.42 0.27 2.24 2.52 0.12 2.67 2.79
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.15 0.28 0.41 0.41 0.41 2.24 1.32 1.32 2.67 2.79
Anche questa successione non è monotona, si
ripete il procedimento.
49
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.15 0.28 0.41 0.41 0.41 1.63 1.63 1.63 2.67 2.79
I valori di questultima successione sono le
disparità cercate.
50
5. Si valuta la bontà dellaccostamento,
calcolando gli indici di Stress.
Se la condizione di monotonicità viene subito
rispettata
Se la condizione di monotonicità non viene
rispettata, al posto dei d, occorre sostituire
linsieme delle trasformazioni monotone degli
indici di prossimità fij F(dij)
51
Esempio
Il posizionamento di 5 marche di pasta
alimentare. Il giudizio di prossimità dei
consumatori poteva essere distorto dal differente
e vasto assortimento esistente nell'ambito della
stessa marca. Per tale motivo, il confronto è
stato limitato ad un singolo prodotto gli
spaghetti, che rappresenta un pò il biglietto da
vista delle marche considerate almeno per il
mercato territorio d'indagine, che è quello
napoletano. Le marche prese in considerazione
sono Voiello, Barilla, De Cecco, Russo e Amato.
L'indagine si è avvalsa di un campione non
probabilistico di 100 famiglie napoletane scelte
a caso, rappresentante i vari ceti sociali ed
economici della città e la rilevazione dei
giudizi è avvenuta su scala ordinale.
52
Caratteristiche oggettive delle 5 marche di pasta
alimentare.
Caratteri-
Marche
VOIELLO
BARILLA
DE CECCO
RUSSO
AMATO
stiche
1,40
0,93
Prezzo kg
1,11
1,34
1,03
Alta
alta
alta
bassa
media
Qualità
Media
alta
media
alta
alta
Reperibilità
8-12
10-15
10-15
7-13
8-13
Cottura
Media
alta
alta
bassa
bassa
Tenuta
cottura
Nazionale
nazionale
nazionale
locale
assente
Pubblicità
televisiva
53
Matrice aggregata delle dissimilarità.
RUSSO
AMATO
MARCHE
VOIELLO
BARILLA
DE CECCO
VOIELLO
,000
BARILLA
,469
,000
DE CECCO
,294
,484
,000
RUSSO
,584
,381
,522
,000
AMATO
,566
,588
,569
,572
,000
54
Iteration history Young's S-stress formula 1 is
used.   Iteration S-stress
Improvement 1
,05217 2 ,03453
,01764 3 ,02428
,01025 4
,01816 ,00612 5
,01396 ,00420 6
,01072 ,00324
7 ,00823 ,00249
8 ,00632 ,00191
9 ,00485
,00147 Iterations stopped because S-stress is
less than ,005000 Stress ,00307 RSQ
,99994
Parametri di uscita 130 iterazioni e un valore
di s-stress inferiore a 0,005 (condizione che si
è verificata dopo solo nove iterazioni).
55
Configurazione degli stimoli derivati
barilla
1,0
russo
,5
voiello
0,0
dececco
-,5
-1,0
Dimensione 2
-1,5
amato
-2,0
1,5
1,0
,5
0,0
-,5
-1,0
-1,5
Dimensione 1
56
La contrapposizione sul primo asse è tra Russo -
Voiello De Cecco Detta dimensione sintetizza
il prezzo con la reperibilità a prezzo elevato
corrisponde una media reperibilità (Voiello e De
Cecco) e viceversa per la Russo che, ad un prezzo
basso, accoppia unalta reperibilità. La
contrapposizione sul secondo asse è tra Amato -
Restanti Marche, in particolare
Barilla. Questasse sintetizza limmagine di
marca che scaturisce dalla comunicazione
pubblicitaria.
57
MDS per differenze individuali
Viene utilizzato qualora i dati di prossimità
sono espressi in forma individuale e non
aggregata. Linteresse dellimpresa è quello di
captare in anticipo quelli che possono essere gli
eventuali cambiamenti del mercato. Esso tiene
conto dei giudizi di prossimità di un ristretto
numero di soggetti, che rivestono una particolare
posizione, in grado di percepire per primi i
mutamenti che possono interessare il mercato.
58

• Lobiettivo è sempre quello di determinare la
  matrice delle coordinate di gruppo, X.
• In più, in questo caso, anche le matrici delle
  coordinate dei singoli individui, Xs, e la
  matrice dei pesi, Ws, che rappresenta
  limportanza che ciascun individua assegna alle
  singole dimensioni.
• Il modello per differenze individuali identifica
  due spazi
• quello comune relativo agli oggetti
  dellanalisi,
• quello dei pesi degli individui, in cui vengono
  posizionate le eventuali differenze esistenti tra
  i vari soggetti.

59
Modello euclideo ponderato
Determinazione delle coordinate

• Gli elementi in ogni matrice Xs sono legati agli
  elementi dello spazio comune in base alla
  seguente relazione
• xjksxjk wks
• xjks indica la coordinata del punto j sulla
  dimensione k nella spazio del soggetto s
• xjk è la coordinata del punto j sulla dimensione
  k nello spazio comune,
• wks è il peso che lindividuo s attribuisce alla
  dimensione k.
• Ws è una matrice diagonale di dimensione (p,p)
  relativa allindividuo s che ha wks come k-esimo
  elemento sulla diagonale.

60
Il modello euclideo ponderato prevede il calcolo
di s matrici di distanza.
La determinazione delle coordinate ricalca il
procedimento dellMDS metrico, se le prossimità
sono metriche, altrimenti lMDS non metrico.
61
Stima dei pesi
La stima dei pesi prevede il ricorso ad una
modello di regressione lineare multipla A
W2 B (s,n2) (s,k) (k,n2)
Per la stima di W2 si ricorre allinversa
generalizzata di Moore Penrose in quanto la
matrice (BB) è di rango nullo poiché n2gtk. La
stima sarà pari a W2(BB)-1BA Dove (BB)-1B
è linversa generalizzata di Moore Penrose.
62

• Limportanza attribuita da ciascun soggetto alla
  dimensione in esame è fornita dal valore della
  sua coordinata su quella dimensione
• maggiore è il valore, maggiore è il contributo
  del soggetto alla determinazione di quella
  dimensione.

Graficamente, tale importanza discende dalla
combinazione dalla lunghezza del segmento che
unisce il punto che individua il soggetto con
lorigine degli assi e dallangolo che tale
segmento forma con la dimensione in esame
minore è langolo, maggiore è il contributo del
soggetto.
K2
1
2
K1
63
Esempio MDS per differenze individuali
L'impresa Galbi, produttrice di yogourt interi
alla frutta, è interessata a rilevare mutamenti
nel mercato a breve distanza dalla rilevazione
del suo posizionamento nell'ambito del suo target
di mercato costituito prevalentemente da donne di
età compresa tra i 15 ed i 50 anni. Per
effettuare detto monitoraggio, decide di
rivolgersi ad un gruppo ristretto di
interlocutori privilegiati, costituito da 8
gestori di cremerie dislocate nei vari quartieri
della città di Napoli e da 10 donne ricadenti
nella precedente classe di età, scelte a caso tra
le abituali consumatrici del prodotto, almeno con
cadenza bisettimanale.
64
I giudizi di prossimità sono stati rilevati su
scala di rapporto in relazione ad altre 5 marche
concorrenti Yomo, Parmalat, Yma, Muller,
Vitasnella.
65
Iteration history for the 2 dimensional solution
(in squared distances)  Young's S-stress formula
1 is used.   Iteration
S-stress Improvement   0
,46649 1 ,46649
2 ,44031
,02619 3 ,43850
,00181 4 ,43826
,00024 Iterations stopped because
S-stress improvement is less than ,001000
Stress values are Kruskal's stress formula 1.  
Matrix Stress RSQ Matrix Stress
RSQ 1 ,209 ,665 2
,191 ,755 3 ,199
,723 4 ,324 ,308 5
,357 ,296 6 ,207
,703 7 ,207 ,703 8
,262 ,602 9 ,350
,149 10 ,415 ,187 11
,269 ,458 12 ,161 ,816
13 ,249 ,539 14
,307 ,307 15 ,307 ,268
16 ,386 ,167 17
,460 ,021 18 545 ,033   
Averaged (rms) over matrices Stress ,31688
RSQ ,42777
66
Tabella dei pesi dei singoli soggetti riferiti
alle due dimensioni prese in considerazione
Subject Weirdness 1 2
1 ,1331 ,5661 ,5867 2
,0505 ,6430 ,5844 3 ,3525 ,4704
,7083 4 ,4490 ,5173 ,2006
5 ,4152 ,5024 ,2086 6
,1899 ,7126 ,4419 7
,1899 ,7126 ,4419 8 ,1538 ,5295
,5673 9 ,1303 ,3182 ,2174
10 ,3683 ,3935 ,1788 11
,0004 ,5180 ,4352 12 ,1360 ,6258
,6515 13 ,0593 ,5833 ,4460
14 ,1232 ,4560 ,3151 15
,0497 ,4090 ,3176 16 ,6688 ,1236
,3900 17 ,3871 ,0762 ,1225
18 ,1823 ,1212 ,1361 Overall
importance of each dimension ,2466 ,1812

• Indice di atipicità (weirdness)
• Valuta lo scostamento dei pesi riferiti ad un
  singolo soggetto rispetto a quelli di un soggetto
  medio.
• Tale indice assume valori compresi tra 0 e 1
• 0 quando i pesi del soggetto coincidono con
  quelli del soggetto medio
• 1 quando il soggetto concentra il peso su
  ununica dimensione e attribuisce peso nullo alle
  altre.

67

• Grafici
• la configurazione comune delle marche nello
  spazio delimitato dalle dimensioni considerate
• la configurazione dei soggetti nello spazio
  delimitato dalle dimensioni considerate
• il grafico a dispersione dellandamento lineare
• il grafico dei pesi spianati di ciascun soggetto.

68
Configurazione degli stimoli derivati
2,0
vitasnella
1,5
parmalat
1,0
,5
Dimensione 2
0,0
galbi
yma
-,5
yomo
-1,0
muller
-1,5
2,0
1,5
1,0
,5
0,0
-,5
-1,0
-1,5
Dimensione 1
69
La contrapposizione sul primo asse è tra Yomo,
Yma e Vitasnella - Galbi e Parmalat Lasse può
essere spiegato in base alla presenza o assenza
di fermenti lattici. La contrapposizione sul
secondo asse è tra Vitasnella e Parmalat -
Muller e Yomo Esso rappresenta limmagine di
marca basata principalmente sul valore energetico
del prodotto, sulla percentuale di proteine
presenti, ma anche sulla vastità
dellassortimento.
70
(No Transcript)
71
Limportanza attribuita da ciascun soggetto alla
dimensione in esame è fornita dal valore della
sua coordinata su quella dimensione maggiore è
il valore, maggiore è il contributo del soggetto
alla determinazione di quella dimensione
Graficamente, tale importanza discende dalla
combinazione dalla lunghezza del segmento che
unisce il punto che individua il soggetto con
lorigine degli assi e dallangolo che tale
segmento forma con la dimensione in esame Minore
è langolo, maggiore è il contributo del soggetto.
72
Unfolding
Nelle ricerche di mercato è indispensabile
studiare ed analizzare le preferenze dei
consumatori su specifici prodotti per poter in
seguito generare opportune strategie di
posizionamento. La tecnica utilizzata per
esaminare in maniera sintetica le preferenze dei
consumatori e rappresentare graficamente in uno
spazio geometrico di dimensione ridotta sia i
consumatori sia i prodotti è lUnfolding,
proposta da Coombs nel 1964.
73
I giudizi di preferenza sono rilevati sotto forma
di a) posizioni o ranghi b) valutazioni su
scale c) comparazioni tra coppie.
74
Posizione o ranghi
Ad ogni prodotto o marca si associa la
corrispondente posizione in un ordinamento
completo. Le informazioni sono raccolte in una
matrice R di dimensione (n, m), il cui generico
elemento ris rappresenta il rango assegnato
all'oggetto i-esimo (i 1, ..., n) dall'individuo
s-esimo (s 1, ..., m).
Individui
Marche
75
Valutazioni su scale
I prodotti o le marche sono valutati per mezzo di
una scala, cardinale o ordinale punteggi da uno
a dieci, oppure modalità qualitative (per nulla
gradevole poco gradevole gradevole molto
gradevole massimamente gradevole). I dati si
presentano disposti in una matrice O di
dimensione (n, m) il cui generico elemento ois
corrisponde alla valutazione dell'oggetto i-esimo
da parte dell'individuo s-esimo.
Individui
Marche
76
Comparazione tra coppie
Si ottengono indicazioni sulla preferenza tra due
elementi, per tutte le possibili coppie che
possono essere considerate.
Per esempio, se si analizzano 4 marche A, B, C e
D, le possibili coppie sono
AB
AC
AD
BC
BD
CD
77

• I dati relativi possono essere raccolti in una
  matrice, A, a tre dimensioni (n,n,m) il cui
  generico elemento aijs vale una delle seguenti 4
  relazioni
• aijs1 e ajis0 se lelemento i-mo è preferito
  allelemento j-mo dallindividuo s-mo
• aijs0 e ajis1 se lelemento j-mo è preferito
  allelemento i-mo dallindividuo s-mo
• aijsajis1/2 se gli elementi i-mo e j-mo sono
  indifferenti per lindividuo s-mo
• aijsajis0 se lindividuo s-mo non giudica gli
  elementi i-mo e j-mo.

78
Secondo lUnfolding, gli individui, al momento in
cui formulano giudizi di preferenza, sono
caratterizzati da un punto di riferimento ideale
al quale si rapportano. Il modello comprende
anche un insieme di parametri xsk (s 1, .., m
k 1, .. , p) che esprimono le coordinate del
punto ideale per ogni individuo. Tanto più un
prodotto o una marca sono vicine alle coordinate
stimate del punto ideale, tanto più vengono
preferite dal consumatore.
79

• Per valutare le coordinate dei punti ideali si
  possono utilizzare due approcci
• approccio implicito, se al consumatore viene
  chiesto semplicemente di esprimere una preferenza
  sui prodotti o marche a confronto
• approccio esplicito, se viene incluso anche il
  prodotto ideale tra i prodotti sottoposti a
  giudizio del consumatore.

80
Nei modelli di analisi di preferenza le
coordinate dei punti ideali xsk sono parametri
dipendenti dai singoli individui, di tipo assai
diverso rispetto ai corrispondenti parametri wks
(pesi) già esaminati nel modello di MDS per
differenze individuali. NellMDS per differenze
individuali, i pesi dei diversi soggetti
definivano un proprio spazio di rappresentazione,
distinto da quello dei prodotti, mentre le
coordinate dei punti ideali identificano
posizioni entro lo stesso spazio metrico in cui
sono già rappresentati i prodotti o le marche.
81
Di conseguenza, nei modelli di analisi delle
preferenze, la matrice X delle coordinate da
stimare contiene sia quelle dei prodotti o marche
xik (i1,.., n k1, .. , p) che quelle dei punti
ideali xsk (s 1, ..., m k 1, ..., p), ed è
dunque rettangolare e non quadrata. Secondo
questo modello, quanto più un prodotto o marca è
vicino al punto di riferimento ideale
dell'individuo, tanto più viene preferito.
82
Geometricamente ogni individuo ha lungo la
dimensione k una propria scala detta I-scala, la
cui origine coincide con il suo punto ideale e
sulla quale le coordinate dei vari oggetti sono
le sue preferenze per essi. Il problema consiste
nel dispiegare le varie I-scale per individuare
la J-scala comune su cui rappresentare tutti gli
oggetti ed i punti ideali relativi a tutti gli
individui.
83

• A seconda della natura dei dati a disposizione si
  possono effettuare
• analisi interne
• analisi esterne.

84
Analisi interne
Si effettuano quando i dati sono non metrici. Si
ipotizza che le preferenze espresse sono
collegate alle distanze tramite la
relazione ris fs(dis)
Le funzioni fs sono tali da preservare al massimo
le informazioni di tipo ordinale contenute in
ciascuna colonna della matrice R ris. In
altri termini, deve risultare ris lt rjs
fs (dis) lt fs (djs)
per ogni coppia
di elementi (i, j).
85
Il procedimento ed i risultati di un'analisi non
metrica su ordinamenti di preferenza sono molto
simili a quelli della corrispondente analisi su
dati di prossimità. L'unica differenza consiste
nel fatto che ora si perviene anche alla stima
delle coordinate dei punti ideali degli
individui.
86
Analisi esterne
I giudizi di preferenza sono espressi in forma
metrica. Oltre alle preferenze, gli intervistati
devono esprimere un giudizio di prossimità sui
prodotti esaminati. Si possono distinguere 4
modelli a) modello vettoriale b) modello
euclideo semplice c) modello euclideo
ponderato d) modello euclideo generalizzato.
Solo quello vettoriale è di tipo lineare, ossia
ipotizza che la preferenza di un individuo per un
prodotto sia esprimibile come una funzione
lineare, (crescente o decrescente) delle
coordinate o dei punteggi che il prodotto stesso
ottiene rispetto a ciascuna delle p-dimensioni di
rappresentazione.
87
Modello vettoriale
Coordinata del prodotto i-mo lungo la
dimensione k-ma
Preferenza per il prodotto i-mo espressa dal
consumatore S-mo
Costante da Stimare per Ciascun consumatore
Parametro incognito da stimare
88
Modello euclideo semplice
Peso che il consumatore s-mo dà a tutte
le dimensioni
89
Modello euclideo ponderato

Peso che il consumatore s-mo dà a
ciascuna dimensioni
90
Modello euclideo generalizzato

Indica un fattore di interazione tra le
dimensioni
91
Cli Col Euc Lan Lor Niv Oil Roc San Vic
R1 4 3 5 2 9 8 10 7 1 6
R2 6 5 10 1 9 2 7 8 4 3
R3 10 9 8 6 4 3 2 5 1 7
R4 6 5 4 1 8 9 10 2 3 7
R5 1 6 2 5 7 10 8 4 3 9


R83 5 2 4 8 3 10 7 1 6 9
R84 5 4 7 8 1 2 3 9 10 6
Intervistati
Tabella Dei dati
92
FORMATO CONFEZIONE ESTETICA TEXTURE TRATTAMENTI INDICAZIONI PER TIPO DI PELLE LINEA SPECIFICA PELLI GIOVANI LINEA SPECIFICA PELLI MATURE PREZZO MEDIO di una crema idratante RAPPORTO QUALITÀ/PREZZO PROMOZIONI (3x2, campioni prova, concorsi premi) LINEA MAKE-UP LINEA BAMBINI LINEA DEODORANTI LINEA PROFUMI REPERIBILITÀ
CLINIQUE 30,50 e 125 ml Vasetto e dispenser Lineare ed essenziale Crema, gel e fluido Idratante, antirughe, antinquinamento, antifotoinvecchiamento, primi segni despressione Secche, normali, miste, grasse, impure, Assente Presente Più di 20 Medio alto Si Presente Assente Assente Presente Medio alta
COLLISTAR 50 ml Vasetto e dispenser Lineare ed essenziale Crema, gel e fluido Idratante, antirughe, antimacchie, antifotoinvecchiamento Delicate, secche, normali, miste, grasse Presente Presente Da 15 a 20 Medio Si Presente Assente Presente Presente Alta
LANCÔME 30, 40, 50 e 125 ml Vasetto e dispenser Ricercata ed elegante Crema, gel e fluido Delicate, secche, normali, miste, grasse Aride, secche, normali, miste, grasse Assente Presente Più di 30 Alto Si Presente Assente Presente Presente Medio alta
LORÉAL 50 ml Vasetto e tubetto Semplice e modesta Crema Idratante, antirughe, antimacchie, primi segni despressione Delicate, secche, normali, miste, grasse Presente Presente Meno di 10 Medio basso No Presente Assente Assente Assente Altissima
NIVEA 50 ml Vasetto e tubetto Semplice e modesta Crema Idratante, antirughe, antimacchie, antifotoinvecchiamento, primi segni despressione Delicate, secche, normali, miste, grasse, impure Presente Presente Meno di 10 Medio basso No Assente Presente Presente Assente Altissima
VICHY 50 ml Vasetto e tubetto Semplice e modesta Crema e gel Idratante, antirughe, antinquinamento, antifotoinvecchiamento, primi segni despressione Sensibili, delicate, aride, secche, normali, miste, grasse, impure, acneiche Presente Presente Da 15 a 20 Medio Si Assente Presente Presente Assente Alta
93
(No Transcript)
94
(No Transcript)
95

• Sono stati individuati cinque gruppi, per ognuno
  dei quali sono stati evidenziati
• atteggiamenti e motivazioni
• comportamenti e modalità duso
• tipologie di pubblico.

96
Cluster 1 ? Le esigenti
Giovani donne di età compresa tra i 25 e i 33
anni, Laureate, che continuano a studiare o che
lavorano Guardano molto poco la tv e sono
interessate quasi esclusivamente a trasmissioni
dinformazione scientifica e/o medica. Sono
attente alla pubblicità dei prodotti per il viso,
ma esigono il consiglio di un esperto per
convincersi allacquisto. Sono poco inclini al
cambiamento di marca, probabile dietro consiglio
di farmaciste o estetiste. A loro giudizio, il
motivo più importante che dovrebbe spingere una
donna ad adoperare una crema riguarda la cura di
problemi specifici (come lacne, le rughe, le
macchie, etc.).
97
Cluster 2 ? Le curiose
Donne giovani e meno giovani. Studiano o
lavorano (istruzione medio-bassa), Attente alla
moda e al loro aspetto. Ascoltano la radio,
sfogliano riviste femminili per tenersi
aggiornate sulle ultime tendenze e guardano la tv
per svagarsi con trasmissioni leggere come
reality show e soap opera e telefilm. Hanno
cambiato molte creme solo per il gusto di
cambiare e sperimentare cose nuove. Non sono
molto costanti nellutilizzo della crema, che è
un gesto associato al make-up e al momento di
uscire di casa/andare al lavoro. Agiscono quasi
dimpulso e ritengono che sia importante per una
donna essere attente al proprio look.
98
Cluster 3 ? Le sbrigative
Donne giovanissime (al massimo 24 anni), che
pongono in primo piano lo studio e il benessere
fisico. Non sono interessate alla tv se non per
i notiziari del telegiornale cui affiancano la
lettura dei quotidiani. Alla mamma è affidata la
scelta (almeno per una parte di loro) della crema
per il viso che usano attualmente, ma ne fanno
uso solo in caso di necessità (perché la pelle
tira, ne ha bisogno) e maggiormente in inverno
per proteggere la pelle del viso. Per loro
bisognerebbe usare la crema solo in caso di
necessità, altrimenti è una perdita di tempo e
denaro.
99
Cluster 4 ? Le indaffarate
Donne di cultura medio-alta. Nella fascia detà
tra i 30 e 40 anni. Investono nellattività
professionale le aspettative di realizzazione e
di successo e riescono a districarsi con
difficoltà tra il lavoro, la cura della casa, lo
sport, gli svaghi. Guardano la tv solo per un
bel film e per informarsi sui temi dattualità,
economia e politica. Si affidano in tutto e per
tutto alle farmaciste e alle estetiste di
fiducia Sono costanti nellutilizzo della crema.
100
Cluster 5 ? Le curate
Donne fra i 55 e 79 anni. Lavorano o sono
casalinghe oppure pensionate. Per lo più sposate
con figli grandi che non vivono più in famiglia.
Non praticano sport, ma hanno molti interessi la
lettura, il ricamo, il cucito, il giardinaggio e
la cucina. Accendono la tv per le notizie del
telegiornale, per un film in prima visione o la
fiction a puntate, la soap opera preferita
(soprattutto le casalinghe). Acquistano
indifferentemente le loro creme in farmacia o
profumeria negli ultimi due anni hanno cambiato
molte creme perché tentate dai nuovi ritrovati
antirughe.