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Research & Evidence

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40 risultati
  1. MSC-P-001Come trasformare un’affermazione di marketing in una domanda verificabile?Scienza delle decisioni↗
  2. MSC-P-002Correlazione o causalità: cosa consente davvero di affermare un’analisi?Misurazione del marketing↗
  3. MSC-P-003Come esprimere l’incertezza di un risultato di marketing?Scienza delle decisioni↗
  4. MSC-P-004Significatività o dimensione dell’effetto: quale risultato interpretare?Scienza delle decisioni↗
  5. MSC-P-005Come misurare un costrutto di marketing non direttamente osservabile?Ricerche di mercato↗
  6. MSC-P-006Come progettare e validare una scala di misurazione?Ricerche di mercato↗
  7. MSC-P-007Alpha o omega: come valutare l’affidabilità di una scala?Ricerche di mercato↗
  8. MSC-P-009PCA, EFA o CFA: quale metodo scegliere?Ricerche di mercato↗
  9. MSC-P-010Quando condurre un esperimento di marketing?Misurazione del marketing↗
  10. MSC-P-011Come progettare un A/B test che stimi davvero un effetto?Misurazione del marketing↗
  11. MSC-P-012Di quante osservazioni ha bisogno un esperimento?Scienza delle decisioni↗
  12. MSC-P-013Come misurare l’effetto incrementale di una campagna con un gruppo di controllo?Misurazione del marketing↗
  13. MSC-P-017Come rilevare selezione, contaminazione e attrition in un esperimento?Misurazione del marketing↗
  14. MSC-P-018Regressione predittiva o causale: cosa si vuole stimare?Modelli di marketing↗
  15. MSC-P-019Come diagnosticare una regressione di marketing prima di interpretarla?Modelli di marketing↗
  16. MSC-P-022Come stimare l’elasticità al prezzo e la sua incertezza?Scienza dei prezzi↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit: come scegliere per una probabilità di acquisto?Scienza del cliente↗
  18. MSC-P-029Quali clienti hanno la probabilità di churn più elevata?Scienza del cliente↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT o UTAUT2: quale quadro usare per studiare l’accettazione tecnologica?Ricerche di mercato↗
  20. MSC-H-001Misurazione e causalità: come stabilire un effetto di marketing?Misurazione del marketing↗
  21. MSC-H-002Modelli di risposta marketing: forma, ritardo e saturazioneModelli di marketing↗
  22. MSC-H-003Scienza dei prezzi: collegare prezzo, domanda e contribuzioneScienza dei prezzi↗
  23. MSC-H-004Scienza del cliente e della scelta: comportamento, valore ed eterogeneitàScienza del cliente↗
  24. MSC-H-005Scienza della misurazione: costruire indicatori validiRicerche di mercato↗
  25. MSC-H-006Metodi statistici decisionali: scegliere, quantificare, validareScienza delle decisioni↗
  26. MSC-P-008Come validare una scala di misurazione marketing?Ricerche di mercato↗
  27. MSC-P-014Come progettare un esperimento geografico di marketing?Misurazione del marketing↗
  28. MSC-P-015Come stimare un effetto con la differenza nelle differenze?Misurazione del marketing↗
  29. MSC-P-020Come trattare l’endogeneità del prezzo?Scienza dei prezzi↗
  30. MSC-P-021Effetti fissi o casuali: quale modello panel scegliere?Modelli di marketing↗
  31. MSC-P-023Come stimare una funzione di domanda?Scienza dei prezzi↗
  32. MSC-P-024Come simulare uno scenario prezzo-volume-margine?Scienza dei prezzi↗
  33. MSC-P-028Come stimare la CLV con BG/NBD e Gamma-Gamma?Scienza del cliente↗
  34. MSC-P-030Come analizzare la ritenzione con un modello di sopravvivenza?Scienza del cliente↗
  35. MSC-P-031Come costruire una segmentazione clienti utile?Scienza del cliente↗
  36. MSC-P-032Come testare la stabilità di una segmentazione?Scienza del cliente↗
  37. MSC-P-033Come validare una previsione di marketing?Scienza delle decisioni↗
  38. MSC-P-034Come costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?Scienza delle decisioni↗
  39. MSC-P-035Come modellare saturazione e adstock?Modelli di marketing↗
  40. MSC-P-039Quale test statistico scegliere?Scienza delle decisioni↗

Research & Evidence · Imparare facendo.

Strumenti per analizzare,
comprendere e decidere nel marketing

Un laboratorio pubblico dedicato ai metodi, ai dati e alle evidenze che informano le decisioni di marketing.

Esplora i metodi ↘Vedi i dataset →
01 Ipotesi esplicite02 Dati scaricabili03 Limiti espliciti
Tre percorsi 01 / 04

Scegli il tuo punto di ingresso.

Il laboratorio distingue l’apprendimento di un metodo, la sua riproduzione e l’uso decisionale dei risultati.

01

Comprendere

Partire da una domanda, confrontare i metodi e identificarne le ipotesi.

Esplora i territori →02

Riprodurre

Esaminare i dati, rifare il calcolo e confrontare il risultato di riferimento.

Accedi ai dataset →03

Decidere

Distinguere ciò che il risultato sostiene da ciò che non può dimostrare.

Vedi i dossier verificati →
Il nostro contratto di evidenza

Dalla domanda alla decisione

Un metodo ha valore solo se può essere compreso, riprodotto e messo in discussione.

Il laboratorio adotta un protocollo unico per i suoi dossier di riferimento. Mostra ciò che i dati permettono di stabilire — e ciò che non permettono di concludere.

Vedi i dossier in evidenza ↓
  1. 01Domanda
  2. 02Ipotesi
  3. 03Dati
  4. 04Modello
  5. 05Calcolo
  6. 06Incertezza
  7. 07Limiti
  8. 08Decisione
Territori scientifici 02 / 04

Il polo scientifico e metodologico

Sei discipline.
Un unico rigore.

Sei ambiti per misurare gli effetti, rendere espliciti i modelli e delimitare meglio ciò che i dati consentono di decidere.

01Δ

Misurazione del marketing

Misurare gli effetti del marketing distinguendo attribuzione, incrementalità e causalità.

  • MMM
  • Incrementalità
  • Sperimentazione
02ε

Scienza dei prezzi

Collegare prezzo, domanda e valore percepito con ipotesi e incertezze esplicite.

  • Elasticità
  • Disponibilità a pagare
  • Analisi congiunta
03C

Scienza del cliente

Analizzare valore, fidelizzazione e comportamenti nel tempo senza nascondere i limiti dei dati.

  • CLV
  • Abbandono
  • Coorti
04μ

Ricerche di mercato

Progettare misure affidabili per osservare mercati, percezioni e preferenze.

  • Campionamento
  • Scale
  • Bias
05ƒ

Modelli di marketing

Formalizzare risposta, diffusione e domanda per confrontare i meccanismi, non per raccontare una curva.

  • Saturazione
  • Effetto ritardato
  • Funzioni di domanda
06P

Scienza delle decisioni

Confrontare scenari e quantificare l’incertezza prima di preparare un giudizio umano.

  • Monte Carlo
  • Sensibilità
  • Bayes
Biblioteca dei metodi 15 / 40

40 contenuti · 15 dossier verificati · 19 schede in validazione · 6 territori

Dalla domanda a un metodo contestabile.

Ogni contenuto mostra il proprio livello di maturità. Solo i dossier verificati hanno completato il protocollo scientifico e riproducibile.

01MSC-P-002

Fondamenti dell’evidenza

Correlazione o causalità: cosa consente davvero di affermare un’analisi?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
02MSC-P-004

Fondamenti dell’evidenza

Significatività o dimensione dell’effetto: quale risultato interpretare?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
03MSC-P-007

Scienza della misurazione

Alpha o omega: come valutare l’affidabilità di una scala?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
04MSC-P-009

Scienza della misurazione

PCA, EFA o CFA: quale metodo scegliere?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
05MSC-P-011

Sperimentazione e causalità

Come progettare un A/B test che stimi davvero un effetto?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
06MSC-P-013

Sperimentazione e causalità

Come misurare l’effetto incrementale di una campagna con un gruppo di controllo?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
07MSC-P-018

Regressione ed econometria

Regressione predittiva o causale: cosa si vuole stimare?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
08MSC-P-022

Scienza dei prezzi

Come stimare l’elasticità al prezzo e la sua incertezza?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
09MSC-P-026

Modelli di scelta

Logit vs Probit: come scegliere per una probabilità di acquisto?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
10MSC-P-027

Scienza della misurazione

TAM, UTAUT o UTAUT2: quale quadro usare per studiare l’accettazione tecnologica?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
11MSC-P-020

Scienza dei prezzi

Come trattare l’endogeneità del prezzo?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
12MSC-P-021

Regressione ed econometria

Effetti fissi o casuali: quale modello panel scegliere?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
13MSC-P-024

Scienza dei prezzi

Come simulare uno scenario prezzo-volume-margine?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
14MSC-P-030

Scienza del cliente

Come analizzare la ritenzione con un modello di sopravvivenza?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
15MSC-P-034

Fondamenti dell’evidenza

Come costruire una simulazione Monte Carlo per una decisione di marketing?

Dossier scientifico verificato
Apri contenuto↗
Laboratorio di dati aperti 04 / 04

Dataset riproducibili

Imparare da dati che si possono ispezionare.

Ogni dataset di esempio è sintetico, documentato e volutamente compatto. Serve a riprodurre un metodo, non a generalizzare un risultato al mercato.

FORMATO CSV UTF‑8 LICENZA CC0 1.0
Variabili, metodi e limiti →
MSC-001

Price Elasticity

Prezzo · volume · stagionalità · 24 osservazioni

CSV ↓
MSC-002

Advertising Response

Spesa · esposizione · risposta · 24 osservazioni

CSV ↓
MSC-005

Promotion Incrementality

Test · controllo · vendite · 24 osservazioni

CSV ↓
MSC-004

Customer Lifetime Value

Recenza · frequenza · valore · 30 clienti

CSV ↓
MSC-006

Marketing Mix Modeling

Canali · vendite · controlli · 36 periodi

CSV ↓
MSC-007

Measurement Validity

Rispondenti · item · gruppi · 30 rispondenti

CSV ↓
MSC-010

Monte Carlo Inputs

Scenari · distribuzioni · dipendenze · 24 ipotesi

CSV ↓
Strumenti riproducibili 05 / 05

MSC-T01 — MSC-T08

Cinque calcoli, cinque confini interpretativi.

Ogni strumento rende visibile il calcolo e indica ciò che non dimostra.

MSC-T01

Dimensione campione A/B

3841 per gruppo

Approssimazione normale bilaterale, allocazione 1:1, potenza 80%, α = 5%, senza attrition né effetto di disegno.

MSC-T02

Differenza-nelle-differenze

Differenza-nelle-differenze: +7.0 punti indice

Contrasto 2×2 descrittivo; causale solo se il disegno sostiene trend paralleli.

MSC-T04

Elasticità costante

-6.6%

Scenario condizionale, non raccomandazione di prezzo.

MSC-T05

Prezzo-volume-margine

P₀ 100 € · VC 55 € · Q₀ 10 000
Variazione contribuzione: +3.8%

Scenario condizionale, non raccomandazione di prezzo.

MSC-P-024 →
MSC-T08

Monte Carlo

Probabilità di contribuzione positiva: ≈ 99.9% (errore standard MC ≈ 0.1 pp · IC Wilson al 95% ≈ 99.6–100.0%)

2.000 estrazioni a seme fisso; solo l’elasticità segue una normale non limitata, senza le dipendenze MSC-010.

MSC-P-034 →

Dalla prova alla decisione

Il metodo delimita la prova. Poi inizia l’arbitraggio.

Marketing Science Center stabilisce ciò che i dati permettono di affermare. Quando occorre confrontare, documentare e arbitrare più scenari, subentra Innovatio.

Strutturare l’arbitraggio con Innovatio ↗