Segmentazione del mercato e targeting.

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La figura del ”data scientist” è un professionista che analizza e interpreta grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili e supportare decisioni strategiche. Il suo lavoro combina competenze in statistica, matematica, programmazione e conoscenza dei business o dei settori specifici. I data scientist utilizzano strumenti avanzati, come machine learning e intelligenza artificiale, per costruire modelli predittivi e risolvere problemi complessi. La loro attività può spaziare dall'analisi dei dati aziendali per migliorare l'efficienza operativa, alla creazione di algoritmi per migliorare i prodotti o i servizi offerti da un'azienda

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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2020

Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

6 anni del centro in Emagister.

Materie

  • Analisi di mercato
  • E-learning
  • Segmentazione
  • Posizionamento
  • E-business

Programma

Modulo 1: la Segmentazione del Mercato Cos'è la segmentazione del mercato e perché è importante. Obiettivi della segmentazione: personalizzazione, aumento delle vendite, miglioramento della soddisfazione del cliente. Differenza tra segmentazione, targeting e posizionamento. Panoramica del processo di segmentazione. Modulo 2: Criteri di Segmentazione del Mercato Segmentazione geografica: suddivisione in base alla posizione. Segmentazione demografica: età, sesso, reddito, istruzione, etc. Segmentazione psicografica: stili di vita, valori, interessi, opinioni. Segmentazione comportamentale: acquisti, fedeltà, benefici cercati. Come combinare più criteri per ottenere segmentazioni più precise. Modulo 3: Tecniche di Segmentazione Avanzata Segmentazione basata su cluster: come identificare gruppi di consumatori simili. Segmentazione tramite modelli statistici: analisi delle componenti principali (PCA), analisi fattoriale. Uso del machine learning per la segmentazione del mercato. Creazione di profili di segmento con analisi dei dati. Modulo 4: Identificazione e Profilazione dei Segmenti di Mercato Come descrivere e profilare i segmenti di mercato. Analisi delle caratteristiche di ciascun segmento (demografiche, comportamentali, psicografiche). Creazione di personas per rappresentare i segmenti di mercato. Valutazione della potenzialità e attrattività di ciascun segmento. Modulo 5: Analisi della Competizione nella Segmentazione Studio della concorrenza per comprendere la segmentazione del mercato. Analisi delle forze competitive: modello delle 5 forze di Porter. Mappatura dei segmenti di mercato rispetto ai competitor. Identificazione di segmenti non serviti o mal serviti dai concorrenti. Modulo 6: Segmentazione del Mercato e Analisi dei Dati Tecniche di analisi dei dati per identificare segmenti di mercato (analisi descrittiva, inferenziale). Strumenti di analisi dei dati: software statistici e di business intelligence. La raccolta di dati primaria e secondaria per la segmentazione. Come interpretare i dati per creare segmenti significativi. Modulo 7: Principi del Targeting: Scelta del Segmento di Mercato Cos'è il targeting e come si differenzia dalla segmentazione. Strategie di targeting: mass marketing, segmentato, concentrato e micro-targeting. Come scegliere il segmento target ideale (attraente, accessibile, distinto, e competitivo). Vantaggi e svantaggi di ciascuna strategia di targeting. Modulo 8: Posizionamento del Prodotto e Differenziazione Concetto di posizionamento: come posizionare il prodotto in base ai segmenti di mercato. Differenziazione: come creare un'offerta unica per ciascun segmento. Strategie di posizionamento: qualità, prezzo, innovazione, servizi. Esempi di aziende che utilizzano efficacemente il posizionamento e la differenziazione. Modulo 9: Targeting nel Marketing Digitale Segmentazione e targeting nel contesto digitale (social media, web analytics, SEO). Strumenti digitali per il targeting: Google Analytics, Facebook Ads, LinkedIn Ads. Personalizzazione dei contenuti e delle campagne pubblicitarie in base al target. Come misurare l’efficacia del targeting digitale. Modulo 10: Comportamento del Consumatore e Segmentazione Come il comportamento del consumatore influisce sulla segmentazione del mercato. Analisi delle motivazioni e dei bisogni dei consumatori nei vari segmenti. Comportamenti d’acquisto e influenze psicologiche. Tecniche di analisi psicografica per il targeting. Modulo 11: Segmentazione e Targeting nella Strategia Aziendale Come integrare la segmentazione e il targeting nella strategia di marketing. Allineamento dei segmenti di mercato con gli obiettivi aziendali. Pianificazione di campagne marketing personalizzate per i diversi segmenti. Monitoraggio e adattamento della strategia di targeting in base ai cambiamenti di mercato. Modulo 12: Segmentazione dei Mercati Internazionali Differenze tra segmentazione nei mercati locali e internazionali. Criteri per la segmentazione dei mercati globali: cultura, linguaggio, norme e valori. Approccio etnocentrico, poli-centrico e geocentrico nel targeting internazionale. Case study: esempi di targeting nei mercati globali. Modulo 13: Targeting e Sostenibilità Come i valori legati alla sostenibilità influenzano la segmentazione del mercato. I consumatori green: identificazione e targeting del segmento ecologico. Creazione di prodotti e servizi per segmenti attenti alla sostenibilità. Strategie di comunicazione per segmenti interessati alla responsabilità sociale e ambientale. Modulo 14: Misurazione dell’Efficacia delle Strategie di Segmentazione e Targeting KPI (Key Performance Indicators) per monitorare l’efficacia delle strategie di targeting. Analisi dei ritorni sulle campagne di marketing per ciascun segmento. Strumenti di feedback e customer satisfaction per valutare il targeting. Come modificare la strategia di targeting in base ai risultati. Modulo 15: Futuro della Segmentazione e del Targeting Tendenze future nella segmentazione e targeting dei mercati (Big Data, AI, analisi predittiva). Segmentazione basata su intelligenza artificiale e machine learning. Il targeting dei consumatori attraverso nuove tecnologie (realtà aumentata, IoT). Come evolveranno le tecniche di segmentazione e targeting nei prossimi anni.

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