Vai ai contenuti. | Spostati sulla navigazione | Spostati sulla ricerca | Vai al menu | Contatti | Accessibilità

| Crea un account

Nardella, Grazia (2009) Studio pilota sui fattori determinanti il consumo di latte alimentare [:] Un'applicazione della Preference-based Conjoint Analysis. [Tesi di dottorato]

Full text disponibile come:

[img]
Anteprima
Documento PDF
715Kb
[img]
Anteprima
Documento PDF
281Kb

Abstract (inglese)

The Italian market of fluid milk seems to live a second youth. Long Shelf Life milk, named UHT, predominated in the market for a very long time but from a few years fresh milk home consumption is growing up. This means that something changed in the consumer preferences. The aim of this thesis is to understand what characteristics of fluid milk determine, with good approximation, consumer preferences. Conjoint Analysis was chosen as methodology for the survey and the analysis. It is a statistical technique used to determine how people value different features that make up an individual product or service. The objective of conjoint analysis is to determine what combination of a limited number of attributes is most influential on respondent choice. Four attributes were chosen each one specified by three levels; milk maturity, place of origin of raw material, percentage of fat and price. A nine profile Design of Experiment was built and on that was built the questionnaire. The questionnaire was submitted to two consumer samples' judgment, each one formed by 50 respondents. The scores given by respondents were analyzed by SPSS Conjoint. It applies a particular linear regression model with dummy variables and estimates part-worth utilities for each level of each attribute. By the ratio between utility range of each factor and the sum of utility range of all factors, SPSS calculates the relative importance of attributes. From the analysis of the two samples a common tendency comes out: that is for both samples the most important attribute is the place of origin of milk then follows the milk maturity, the percentage of fat and, at the end, the price. This last factor is the one on which the two samples showed a different behavior. Whereas one sample shows an inverse relation between price and preferences for the other one it is a proxy of a good quality of milk. Therefore in this second case, when price goes up preferences go up, vice versa when price goes down preferences go down.

Abstract (italiano)

Il mercato del latte sembra stia vivendo una seconda giovinezza. I consumi di latte fresco sono tornati ad aumentare dopo anni di stallo in cui si è assistito ad un graduale calo della domanda a favore del latte Uht che ha fatto da padrone. Un segnale evidente che qualcosa nella struttura delle preferenze dei consumatori è cambiato. Con il presente studio pilota si è quindi voluto indagare su quali siano le caratteristiche del latte alimentare che, con buona approssimazione, guidano le scelte dei consumatori. E' stata scelta come metodologia di indagine ed analisi la Conjoint Analysis. Si tratta di una tecnica di analisi multivariata che consente di misurare l'importanza relativa di una serie di attributi di un prodotto o di un servizio, fornendo anche indicazioni sul gradimento delle varie modalità, o livelli, degli attributi stessi. Sono stati individuati quattro attributi ognuno dei quali specificato su tre livelli: la scadenza del latte, il luogo di provenienza della materia prima, la percentuale di grassi contenuta ed infine il prezzo. E' stato messo a punto un piano degli esperimenti, costituito da nove profili di prodotto, ed è stato costruito su di esso un questionario. Quest'ultimo è stato sottoposto a giudizio di preferenza di due campioni di consumatori, ciascuno formato da 50 rispondenti. I punteggi espressi dai rispondenti sono stati analizzati attraverso il software SPPS Conjoint, il quale applicando una particolare forma di regressione con variabili dummy, stima le utilità parziali di ciascun livello di ogni attributo. Attraverso poi il rapporto tra utilità parziali relative a ciascun attributo e utilità complessiva degli attibuti si determina l'importanza che ogni attributo riveste sulle preferenze del consumatore. Dall'analisi compiuta sui due campioni emerge una tendenza comune vale a dire che per entrambi l'attributo più importante è risultato essere il luogo di provenienza del latte, al secondo posto la scadenza, poi la percentuale di grassi ed infine il prezzo. Quest'ultimo è stato l'unico fattore su cui i due campioni hanno mostrato una diversità di comportamento. Mentre per uno infatti il prezzo ha mostrato una relazione inversa rispetto alle preferenze per l'altro è stato considerato una proxy della qualità per cui a prezzo più alto è corrisposta una preferenza più alta.

Statistiche Download - Aggiungi a RefWorks
Tipo di EPrint:Tesi di dottorato
Relatore:Rama, Daniele
Dottorato (corsi e scuole):Ciclo 20 > Scuole per il 20simo ciclo > TERRITORIO, AMBIENTE, RISORSE E SALUTE > ECONOMIA (ECONOMIA E POLITICA AGROALIMENTARE)
Data di deposito della tesi:02 Febbraio 2009
Anno di Pubblicazione:2009
Parole chiave (italiano / inglese):Conjoint Analysis, latte, preferenze, utilita' part-worth, attributi, livelli, piano sperimentale, questionario, campioni, regressione lineare multipla, variabili dummy.
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 07 - Scienze agrarie e veterinarie > AGR/01 Economia ed estimo rurale
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento Territorio e Sistemi Agro-Forestali
Codice ID:1915
Depositato il:02 Feb 2009
Simple Metadata
Full Metadata
EndNote Format

Bibliografia

I riferimenti della bibliografia possono essere cercati con Cerca la citazione di AIRE, copiando il titolo dell'articolo (o del libro) e la rivista (se presente) nei campi appositi di "Cerca la Citazione di AIRE".
Le url contenute in alcuni riferimenti sono raggiungibili cliccando sul link alla fine della citazione (Vai!) e tramite Google (Ricerca con Google). Il risultato dipende dalla formattazione della citazione.

Arboretti G. R., Boari S., Salmaso L. (2005), “Introduzione ai metodi statistici per il marketing: la Conjoint Analysis”, Materiale didattico, Facoltà di Economia Università degli Studi di Ferrara. Cerca con Google

Arboretti Giancristofaro Rosa, “Adaptive and Full Profile Conjoint Analysis: alcune considerazioni e software statistici a confronto”, Dipartimento di Scienze Statistiche, Università di Padova. Cerca con Google

Bai J., Whal T.I. and Wandschneider P.R. (2007), “Valuing Attributes of Fluid Milk using Choice-Based Conjoint Experimental Design”, Selected Paper prepared for presentation at the American Agricultural Economics Association Annual Meeting, Portland, Oregon. Cerca con Google

Belingardi G., “Strumenti statistici per la meccanica sperimentale e l’affidabilita’”, Collana di Progettazione e Costruzione delle Macchine, Libreria Editrice Universitaria Levrotto e Bella Torino. Cerca con Google

Berni R. (2005), “Progettazione e applicazione della Conjoint Analysis opportunamente modificata per la valutazione dell’offerta formativa di un corso di laurea”, Dipartimento di Statistica G. Parenti Universita’ di Firenze. Cerca con Google

Berni R. (2002), “Disegno Sperimentale e Metodi di Taguchi nel controllo di Qualita’ off-line”, Dispense per uso didattico Dipartimento di Statistica G. Parenti Universita’ di Firenze. Cerca con Google

De Luca P. (2005), “Il valore del servizio commerciale in una prospettiva consumerbased: un’indagine empirica per la rilevazione delle preferenze della domanda”, Paper presentato durante il Convegno le tendenze del Marketing, pp. 1-18. Cerca con Google

Fotopoulos C. V. (1995), “Consumer market research on milk in the rural greek population”, Journal of International Food & Agribusiness Marketing Vol 7(4) 1995. Cerca con Google

Green P.E. and V. R. Rao (1971), “Conjoint Measurement for Quantifying Judgmental Data”, Journal of Marketing Research, pp. 355–363. Cerca con Google

Green P.E. and Wind Y. (1975), “New way to measure consumers’ judgments”, Harvard Business Review. Cerca con Google

Green P.E. and Srinivasan V. (1978), “ Conjoint Analysis in Consumer Research: Issues and Outlook”, Journal Consumer Research, Vol. 5, pp. 103-123. Cerca con Google

Green P.E. and Srinivasan V. (1990), “Conjoint Analysis in Marketing: new developments with implications for Research and Practice”, Journal of Marketing Vol. 54, pp. 3-19. Cerca con Google

Haaijer M.E. (1999), “Modeling Conjoint Choice Experiments with the Probit Model”, Dissertation of Department of Economics, University of Groningen – Netherlands. Cerca con Google

Keith Chrzan, Maritz Marketing Research and Bryan Orme (2000), “An Overview and Comparison of Design Strategies for Choice-Based Conjoint Analysis”, Sawtooth Software Inc. Cerca con Google

Kranz S, Lin P, Wagstaff DA (2007) “Children's Dairy Intake in the United States: Too Little, Too Fat?”, Journal of Pediatrics. Cerca con Google

Lancaster K. (1996), “A new approach to consumer theory”, Journal of Political Economy, 74 (2), pp. 132-157. Cerca con Google

Louviere J.J. and Woodworth G. (1978), “ Design and Analysis of Simulated Consumer Choice or Allocation Experiments: an Approach based on Aggregate Data”, Journal Consumer Research, Vol. 20, pp. 350-367. Cerca con Google

Luce R.D. and Tukey J.W. (1964), “Simultaneous conjoint measurement: A new type of foundamental measurement”, Journal of Mathematical Psychology, Vol. 1, pp.1-27. Cerca con Google

McFadden D. (1986), “The choice theory approach to market research”, Marketing Science Vol. 5 No. 4 Cerca con Google

Marcucci E.e Gatta V. (2006), “Valutare la qualità di un servizio pubblico differenziato territorialmente”, paper presentato alla 18a Conferenza SIEP dal titolo: Servizi pubblici. Nuove tendenze nella regolamentazione, nella produzione e nel finanziamento. Cerca con Google

Mazzanti M. Montini A. (2001), “Valutazione economica multi-attributo mediante esperimenti di scelta. Aspetti metodologici e strumenti di analisi econometrica”, paper presentato alla 13a Conferenza S.I.E.P. dal titolo: Stato o mercato? Intervento pubblico e archittetura dei mercati. Cerca con Google

Molteni L., Manoforte R. (1998), “La Conjoint Analysis e il problema delle Interazioni tra Attributi: un’evidenza empirica” Liuc Papers n. 58, Serie Metodi Quantitativi 8, Università Carlo Cattaneo. Cerca con Google

Rao V. R. (2008), “Conjoint Analysis”, Web-based Seminar, Department of Agribusiness Management and Economics, Cornell University. Cerca con Google

Rotaris L. “La stima degli attributi della domanda di trasporto merci con il software ACA: limiti e potenzialità”, Univerity Paper, Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche, Università degli Studi di Trieste. Cerca con Google

Tessarolo P. (2004), “Conjoint Analysis Teoria ed Applicazioni”, Materiale didattico, Dipartimento di Tecnica e gestione dei Sistemi Industriali, Università di Padova. Cerca con Google

Warren F. Kuhfeld (2005), “Marketing Research Methods in SAS”, SAS 9.1 Edition. Cerca con Google

Download statistics

Solo per lo Staff dell Archivio: Modifica questo record