ADA.24.04.01 Sviluppo del piano strategico di marketing
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Elaborare un piano strategico completo, alla luce degli obiettivi di marketing strategico individuati (es. ingresso nuovi mercati, incremento quota mercato, incremento fatturato) e delle analisi svolte, che garantisca un vantaggio competitivo duraturo e difendibile verso il cliente finale, anche in una logica integrata prodotto-canale-cliente commerciale.
Grado di complessità 3Elaborare documenti approfonditi (es.matrici, infografiche) sulla clientela di riferimento basati su dati ulteriori (es.fattori socio-economici, finanziari, valoriali), qualitativi e quantitativi, anche con tool specifici e indagini on field, tenendo conto del tipo di prodotto e mercato e dei parametri di segmentazione individuati.
Grado di complessità 2Elaborare documenti analitici sulla clientela commerciale di riferimento (es. distributori, rivenditori, partner multimarca, store indipendenti, influencer) basati su dati specifici (es. storicità, sostituibilità territoriale, solvibilità, periodicità ordinativi, copertura, quota di mercato) qualitativi e quantitativi, tenendo conto anche del tipo di prodotto e dei parametri di segmentazione individuati.
Grado di complessità 2Elaborare documenti analitici sui competitors e sul vantaggio competitivo di mercato basati su dati ulteriori (es.stagionalità, regolatori, potenziali entranti), qualitativi e quantitativi, anche con tool specifici (es.gap analisys), market-test e indagini on-field (es.mistery client/shopper), tenendo conto del tipo di prodotto e mercato (es. servito, penetrato, potenziale).
Grado di complessità 2Verificare l'elaborazione dell'analisi di mercato e la coerenza con le strategie relazionali interne-esterne anche alla luce dei valori aziendali e del vantaggio competitivo (unique selling proposition-USP).
Grado di complessità 2Definire il campo di indagine del mercato di riferimento avendo chiarezza su mission e vision aziendali.
Grado di complessità 1Elaborare documenti di sintesi di analisi del mercato e della concorrenza (es. PEST, swot analysis) rispetto ai dati principali (target clientela, concorrenza, vendite, dati di contesto, prodotti), utilizzando prevalentemente dati empirici (valutazioni qualitative o basate sull'esperienza) da fonti interne (es. sistemi ERP, contabilità, assistenza tecnica, customer care, distribuzione, modelli tecnologici, struttura commerciale, import/export) e/o secondarie (es. siti web, bilanci, pubblicazioni, report, banche dati, normative), pubbliche o riservate (gratuite o a pagamento).
Grado di complessità 1Effettuare una prima segmentazione dei potenziali clienti (finali e intermedi) utilizzando parametri macro (es. bisogni da soddisfare, tecnologie esistenti, identificazione gruppi acquirenti, BtB/BtC, canali distributivi).
Grado di complessità 2Identificare le variabili di segmentazione più significative (es. geografiche, socio-demografiche, psicografiche, comportamentali), considerati gli obiettivi di marketing e i risultati dell'analisi di mercato, in funzione ai prodotti/servizi da promuovere.
Grado di complessità 1Fonti
- - Repertorio delle Qualificazioni della Regione FVG
- - Report interni e procedure delle società di appartenenza degli esperti intervistati.
- - Principi di marketing. Ediz. Mylab. 21 febbraio 2019 di Philip Kotler (Autore), Gary Armstrong (Autore), Fabio Ancarani (Autore), Michele Costabile (Autore).
- - Questo è il marketing. Non puoi essere visto finché non impari a vedere di Seth Godin, ROI edizioni 30 gennaio 2019
- - @rketing management - Enrico Valdani (Curatore), Egea 2011
- - Marketing 4.0 Dal tradizionale al digitale, Philip Kotler, Hoepli 2017
- - Il marketing internazionale. Mercati globali e nuove strategie competitive - Giorgio Pellicelli, Etas 2010
- - Marketing 2020 - David Jarach, Davide Reina, Egea 2017
- - L'analisi strategica per le decisioni aziendali - Robert M. Grant, Il Mulino 2020
- - Statistica: metodologie per le scienze economiche e sociali. Simone Borra, McGraw-Hill Education 2015
- - Marketing Research - Peter Michael Chisnall, McGraw-Hill Companies 2007
- - Big Data and Social Science: A Practical Guide to Methods and Tools - Ian Foster, Rayid Ghani, Ron S. Jarmin, Frauke Kreuter, Julia Lane, Chapman and Hall 2016
