Cos'è MECanalyst?
È un software molto versatile che ha lo scopo di individuare le motivazioni all'acquisto dei consumatori nei confronti di prodotti e/o servizi. Questo software è stato disegnato per conoscere e comprendere il modo in cui i consumatori attribuiscono a un prodotto/servizio un significato, una rilevanza personale, in grado di incentivare, o al limite ostacolarne, l'utilizzo.
MECanalyst analizza il legame esistente tra consumatore e prodotto, e raccoglie informazioni sugli obiettivi e le intenzioni di consumo, partendo dall'analisi del processo decisionale del consumatore. Il programma permette di rivelare/analizzare le strutture cognitive e le mappe gerarchiche dei consumatori (o Hierachical Value Maps) utili nell'ambito delle ricerche di mercato utilizzando una metodologia d'indagine innovativa, l'analisi mezzi-fini (Grunert et al., 1995; Olson e Reynolds, 1983; Reynolds e Gutman, 1988) a cui si affianca una tecnica di'intervista in profondità , il laddering.



Chi può utilizzarlo?
Il software si rivolge a:
Aziende:
che si occupano di ricerche di mercato;
di consulenza con responsabilità specifiche nella funzione di marketing;
Ricercatori:
nel campo delle ricerche sul consumatore;
nel campo delle ricerche quali-quantitative.
Università:
Docenti/studenti che volessero approfondire e applicare la metodologia dell'analisi mezzi-fini durante il proprio corso di marketing


Sviluppatori
MECanalyst è stato sviluppato nel corso del 2002 dal Prof. Raffaele Zanoli e dalla Dott. Simona Naspetti dell'Università degli studi di Ancona (IT) in cooperazione con Leonardo Cigolini Gulesu ed Antonio Ruccia di SKYMAX DG (IT).


Obiettivi
L'obiettivo del software è quello di fornire ai suoi utilizzatori la possibilità di applicare l'analisi mezzi-fini all'analisi del consumatore ed eventualmente definire le decisioni di marketing più adeguate coerentemente con le strategie aziendali.
I risultati ottenuti sono in grado di offrire all'operatore di mercato, così come al ricercatore, un punto di partenza fondamentale nella comprensione del processo decisionale del consumatore, nonché una base su cui sviluppare strategie di comunicazione e di posizionamento dei prodotti.


Principali applicazioni
Le aree specifiche d'intervento dell'analisi mezzi-fini, e dunque le applicazioni di MECanalyst, possono riguardare (Gutman, 1982):

- l'analisi di posizionamento e segmentazione del mercato;
- lo sviluppo di nuovi prodotti o il miglioramento di quelli attuali;
- l'elaborazione di strategie di comunicazione.


Per quanto riguarda l'analisi di posizionamento e segmentazione, l'analisi mezzi-fini rappresenta un valido aiuto nell'individuazione di tutte quelle minacce e opportunità provenienti dalla concorrenza. Le elaborazioni di MECAnalyst delle informazioni ottenibili con le interviste di laddering, sia sugli aspetti positivi che su quelli negativi del prodotto, consentono di scegliere se puntare a rinforzare la comunicazione delle caratteristiche positive del proprio prodotto oppure di posizionarsi in modo da far risaltare la debolezza della concorrenza (Reynolds- Whitlark, 1995), sfruttando le differenze percepite dai consumatori.
Per quanto riguarda l'analisi di segmentazione, MECAnalyst rappresenta uno strumento per determinare l'influenza dei valori in segmenti diversi di consumatori e collegare le differenze eventualmente riscontrate ad altrettante diversificazioni del prodotto.
Lo sviluppo di nuovi prodotti o il miglioramento di quelli esistenti prodotto parte dal livello degli attributi: ma il significato di questi attributi si specifica in funzione delle sue conseguenze. Nell'introdurre un nuovo prodotto o comunque un'innovazione, la conoscenza dei legami attributi-conseguenze-valori permette ai responsabili del marketing aziendale di riconoscere i desideri dei consumatori e di comunicarli, dopo averli tradotti in caratteristiche fisiche, ai responsabili di prodotto (Gutman, 1982).
Infine, le mappe cognitive ottenibili con MECAnalyst, pur non avendo la pretesa di essere l'unica base su cui è possibile costruire le opportune strategie di comunicazione o le forme di pubblicità più efficaci, possono essere considerate un valido supporto per orientare quelle scelte (Reynold - Whitlark, 1995). La conoscenza dei fattori chiave (valori) che influenzano i consumatori, come pure dei punti su cui fare leva (conseguenze psico-sociali), permette all'azienda di costruire la propria strategia di comunicazione riducendo gli investimenti (ad esempio mediante la standardizzazione dei programmi pubblicitari) e aumentandone l'efficienza (Reynolds and Whitlark, 1995).


Concetti fondamentali: analisi mezzi-fini e laddering
MECanalyst utilizza il modello concettuale dell'analisi mezzi-fini(1) per approfondire le motivazioni alla base delle scelte d'acquisto dei consumatori. Nell'analizzare il legame esistente tra consumatore e prodotto/servizio l'approccio dell'analisi-mezzi-fini tenta di identificare le preferenze del consumatore, al fine di rivelare le motivazioni, spesso nascoste, alla base delle sue scelte. È relativamente recente, infatti, l'idea che le scelte del consumatore non siano guidate dai soli aspetti concreti del prodotto quanto piuttosto dalla componente psicologica che tali elementi sono in grado di suscitare.
Agli occhi del consumatore un bene/servizio può cioè assumere significati diversi. Se l'acquisto riguarda ad esempio un certo tipo di caffè il consumatore può scegliere il prodotto in base ad attributi che si riferiscono: al tipo (es.: in grani, solubile, ecc.), alla provenienza (es.: Brasile), al formato, alla confezione (es.: in barattolo o in busta), alla marca, ecc. Tuttavia, il consumatore non è solo interessato all'insieme di caratteristiche - attributi - che contraddistinguono un tipo di caffè dall'altro, piuttosto viene attratto dalle conseguenze positive (benefici) o negative (rischi) derivanti dall'uso/acquisto di quel determinato bene e/o servizio. Nel caso del caffè il desiderio di l'acquisto può dunque risultare legato ad alcuni benefici, tra i quali: "meno forte del caffè espresso", "facile da preparare", "adatto alle persone anziane" (Quelch e al., 1994), ma soprattutto è il significato personale che quell'acquisto assume agli occhi del consumatore a fornire la spinta principale all'acquisto (fig. 1).
In altre parole se si scava a fondo nella mente del consumatore si scopre che il motivo ultimo dietro la sua scelta riguarda piuttosto gli stati psicologici è cioè legato alla soddisfazione di un bisogno/valore ottenuto in seguito all'acquisto del prodotto: ad esempio, sentirsi bene fisicamente, avere autostima o appartenere a un gruppo, ecc.
È dunque interessante rilevare il legame tra le caratteristiche del prodotto e il consumatore, al fine di meglio comprendere il modo in cui le scelte del consumatore vengono influenzate dai suoi valori personali. L'analisi delle catene mezzi-fini tenta di portare alla luce tale relazione.







(1) L’analisi mezzi-fini (means-end analysis) è una tecnica strategica di soluzione dei problemi, introdotta per la prima volta da Newell e Simon (1963) nel GPS (“General Problem Solving”), un programma applicato alla soluzione dei problemi nell’intelligenza artificiale che parte dalla simulazione dei processi cognitivi dell’uomo.




Bibliografia
Grunert, K.G., Grunert, S.C., (1995): "Measuring subjective meaning structures by laddering method: theoretical considerations and methodological problems", in International Journal of Research in Marketing.
Grunert, K.G., Grunert, S.C., Sørensen E., (1995): "Means-end chains and laddering: an inventory of problems and an agenda for research", Mapp, The Aarhus School of Business, working paper n. 34.
Gutman J. (1982): "A means-end chain model based on consumer categorization processes", Journal of marketing, 46, 1.
Newell A., Simon H., (1963): "GPS: A program that simulates human thought", in Computer and Thought, ed. Feigenbaum and Feldman, McGraw-Hill, New York.Olson e Reynolds, 1995;
Olson J., Reynolds T., (1983): "Understanding Consumer's cognitive structures: Implications for advertising strategy", in Percy L., Woodside A. (eds.), Advertising and Consumer psychology, Lexinton Books, Lexinton, MA.
Peter J.P, Olson J.C., Grunert K., (1999): Consumer Behaviour and marketing strategy, European ed., McGraw-Hill, London.
Reynolds T.J., Gutman J., (1988): "Laddering Theory, Method, Analysis and Interpretation" Journal of Advertising Research, 28, 1.
Reynolds T.J., Whitlark D.B., (1995): "Applying laddering data to communications strategy and advertising practice", Journal of Advertising Research, July/August.
Vallette-Florence P., Rapacchi, B. (1991): "Improvements in means-end chain analysis: using graph theory and correspondence analysis", Journal of Advertising Research, February/March.