Corso di Analisi di Mercato per il Settore Tech

Lezione 1 • Etica e Conformità nella Ricerca

Tratta il consenso informato, gli obblighi di riservatezza dei dati e l'uso etico dei dati. Garantisce che le pratiche di ricerca soddisfino gli standard professionali e normativi.

Lezione 2 • Tipologie di Ricerca di Mercato

Distingue la ricerca primaria, secondaria, qualitativa e quantitativa. Gli studenti selezionano la tipologia appropriata in base alle domande di business.

Lezione 3 • Il Processo di Ricerca di Mercato nel Settore Tech

Delinea il flusso di lavoro della ricerca end-to-end dalla pianificazione al reporting. Gli studenti mappano ogni fase con deliverable e tempistiche.

Lezione 4 • Definire gli Obiettivi di Ricerca

Insegna a tradurre i problemi di business in domande di ricerca precise. Obiettivi chiari prevengono lo scope creep e lo spreco di risorse.

Lezione 1 • Mappare l'Ecosistema Competitivo

Guida gli studenti nella costruzione di mappe dell'ecosistema che includano partner, piattaforme e attori adiacenti. La visione ecosistemica rivela minacce competitive indirette e opportunità di alleanza.

Lezione 2 • Modelli di Adozione Tecnologica e Ciclo di Vita

Tratta i modelli di diffusione dell'innovazione e del ciclo di vita del prodotto per i prodotti tech. Gli studenti applicano la fase del ciclo di vita alla progettazione della ricerca e alla valutazione delle opportunità di mercato.

Lezione 3 • Analisi della Struttura di Settore

Applica strumenti di analisi strutturale per valutare l'intensità competitiva nei mercati tech. Gli studenti identificano le forze strutturali che influenzano la redditività e il potenziale di crescita.

Lezione 4 • Definire e Segmentare i Mercati Tech

Introduce i framework di definizione del mercato e le variabili di segmentazione specifiche per il settore tech. Una segmentazione accurata è alla base di tutte le successive analisi competitive e sui clienti.

Lezione 1 • Intelligence Digitale e Basata sul Web

Tratta i principi del web scraping, del social listening e dell'analisi dell'impronta digitale. Gli studenti raccolgono e strutturano i segnali digitali in insight di mercato azionabili.

Lezione 2 • Fonti di Dati Pubblici e Governativi

Identifica i dataset pubblicamente disponibili rilevanti per la ricerca di mercato tech. Gli studenti accedono e interpretano database statistici, registri brevettuali e dati commerciali.

Lezione 3 • Valutare e Sintetizzare le Fonti Secondarie

Insegna la triangolazione delle fonti, il rilevamento delle distorsioni e i framework di sintesi. Gli studenti producono un brief strutturato di ricerca secondaria con valutazioni di affidabilità.

Lezione 4 • Fondamenti della Ricerca Secondaria

Definisce la ricerca secondaria, i suoi vantaggi e i suoi limiti nei contesti tech. Stabilisce i criteri per la selezione delle fonti prima che gli studenti accedano a qualsiasi dato.

Lezione 1 • Ricerca sul Campo e Interviste agli Esperti

Guida gli studenti nella conduzione di interviste a esperti e visite sul campo con stakeholder del settore tech. Il contributo degli esperti convalida i risultati secondari e fa emergere segnali di mercato emergenti.

Lezione 2 • Tecniche di Ricerca Qualitativa

Introduce interviste in profondità, focus group e osservazione etnografica per la ricerca tech. I metodi qualitativi scoprono motivazioni che i sondaggi non possono catturare.

Lezione 3 • Strategia di Campionamento e Reclutamento

Spiega i metodi di campionamento probabilistico e non probabilistico per le popolazioni del mercato tech. Gli studenti calcolano le dimensioni del campione e progettano questionari di screening per il reclutamento.

Lezione 4 • Progettazione di Sondaggi per il Pubblico Tech

Tratta le tipologie di domande, la selezione delle scale e il flusso del sondaggio per i rispondenti tecnici. Sondaggi ben progettati riducono la distorsione da mancata risposta e migliorano la qualità dei dati.

Lezione 1 • Statistica Inferenziale e Test di Ipotesi

Introduce intervalli di confidenza, t-test e test chi-quadrato per le conclusioni della ricerca di mercato. Gli studenti determinano la significatività statistica prima di trarre inferenze azionabili.

Lezione 2 • Tecniche di Segmentazione e Clustering

Utilizza l'analisi dei cluster e l'analisi fattoriale per identificare segmenti distinti di clienti e mercato. La segmentazione quantitativa sostituisce l'intuizione con raggruppamenti guidati dai dati.

Lezione 3 • Statistica Descrittiva per i Dati di Mercato

Tratta le misure di tendenza centrale, dispersione e forma della distribuzione per i dataset di mercato. La statistica descrittiva costituisce la base per ogni analisi quantitativa più approfondita.

Lezione 4 • Analisi di Regressione e Correlazione

Applica la regressione lineare e multipla per identificare i driver dei risultati di mercato. Gli studenti modellano le relazioni tra variabili come prezzo, adozione e soddisfazione.

Lezione 1 • SWOT e Framework di Posizionamento Competitivo

Applica l'analisi SWOT, le mappe percettive e le matrici di posizionamento ai dati competitivi. Gli studenti traducono l'analisi in raccomandazioni di posizionamento chiare.

Lezione 2 • Monitorare i Segnali della Concorrenza

Insegna il monitoraggio continuo delle mosse della concorrenza attraverso canali digitali e pubblici. Il monitoraggio continuo trasforma l'intelligence reattiva in strategia proattiva.

Lezione 3 • Profilazione e Benchmarking dei Concorrenti

Guida la profilazione sistematica dei concorrenti diretti e indiretti lungo dimensioni chiave. Il benchmarking rivela gap di performance e informa le decisioni di posizionamento strategico.

Lezione 4 • Fondamenti di Competitive Intelligence

Definisce la competitive intelligence, il suo ambito e la sua distinzione dallo spionaggio industriale. Stabilisce un quadro etico e legale prima di qualsiasi attività di raccolta di intelligence.

Lezione 1 • Programmi Voce del Cliente

Progetta programmi VoC sistematici utilizzando NPS, CSAT e cicli di feedback qualitativi. I dati VoC continui tracciano i trend di soddisfazione e fanno emergere esigenze emergenti.

Lezione 2 • Disponibilità a Pagare e Ricerca sui Prezzi

Applica l'analisi congiunta, Van Westendorp e il metodo Gabor-Granger alle decisioni di prezzo. Gli studenti determinano i punti di prezzo ottimali e i trade-off tra funzionalità e valore.

Lezione 3 • Segmentazione della Clientela e Sviluppo delle Persona

Combina la segmentazione quantitativa con l'insight qualitativo per costruire buyer persona azionabili. Le persona ancorano le decisioni di prodotto, marketing e vendite a profili cliente reali.

Lezione 4 • Ricerca su Churn, Retention e Loyalty

Indaga i driver del churn e della loyalty attraverso l'analisi di coorte e le interviste di uscita. La ricerca sulla retention collega direttamente gli insight di mercato alle strategie di protezione dei ricavi.

Lezione 1 • Sintetizzare la Ricerca in Insight

Insegna la mappatura delle affinità, il laddering degli insight e l'analisi "e allora?" per passare dai dati all'insight. La sintesi trasforma i risultati grezzi in intelligence rilevante per le decisioni.

Lezione 2 • Presentare agli Stakeholder Tech

Sviluppa le competenze per presentare i risultati della ricerca a un pubblico tecnico, executive e interfunzionale. Presentazioni mirate aumentano l'adozione della ricerca e l'impatto organizzativo.

Lezione 3 • Strutturare i Report di Ricerca

Tratta l'architettura del report, la scrittura dell'executive summary e l'organizzazione dell'appendice per il pubblico tech. Un report ben strutturato aumenta la probabilità che i risultati guidino le decisioni.

Lezione 4 • Tradurre gli Insight in Raccomandazioni Strategiche

Guida gli studenti nel convertire le conclusioni della ricerca in raccomandazioni prioritarie e azionabili. Le raccomandazioni strategiche chiudono il ciclo tra l'investimento in ricerca e i risultati di business.