Introduzione: un Paese che decide con i dati

In un contesto economico in continuo cambiamento, comprendere il mercato non è più un vantaggio competitivo, ma una necessità.
Nel 2025 molte aziende in Italia dichiarano di utilizzare i dati per orientare le decisioni, ma non tutte dispongono di un approccio strutturato alla ricerca di mercato.
La missione di Business Intelligence Group (BIG) è trasformare i dati in conoscenza immediatamente utilizzabile per il business.

Cos’è la ricerca di mercato

La ricerca di mercato è il processo sistematico di raccolta, analisi e interpretazione di dati su mercati, prodotti e consumatori, per rispondere a domande chiave:
chi è il cliente, cosa desidera, come evolve la domanda, quali sono i competitor e quali canali funzionano meglio.

Metodologie principali

• Quantitativa: sondaggi, panel, metriche di performance per misurare dimensioni, quote, tendenze.
• Qualitativa: interviste, focus group, etnografie per comprendere motivazioni, percezioni, barriere.
• Integrata: combina numeri e insight per una visione a 360°.

Il modello interpretativo BIG per analizzare i mercati

BIG adotta un modello interpretativo strutturato per leggere il mercato in profondità, con sei aree che coprono
dimensione, offerta, domanda, canali di vendita, comunicazione e modello di business.

1) Market Overview: dimensione e domanda

• Descrizione del mercato e perimetro (locale, nazionale, internazionale).
• Giro d’affari e volumi di vendita dell’ultimo anno.
• Principali attori e loro performance.
• Clienti, canali distributivi e canali di comunicazione prevalenti.
• Business model di riferimento, driver e deterrenti della domanda.
• Normative, trend in atto, opportunità e freni allo sviluppo.

2) Analisi dell’Offerta: chi opera nel settore

• Elenco delle principali aziende e dimensionamento dei collaboratori.
• Missione, storia e fatturato dell’ultimo anno.
• Target cliente, canali di distribuzione e peso dei canali.
• Promessa al cliente e livello di servizio.
• Media mix e canali di comunicazione utilizzati.
• Sostenibilità, salute, accessibilità/inclusione e innovazione: livello e iniziative concrete.

3) Analisi della Domanda: chi compra e perché

• Target di riferimento e profilo socio-demografico.
• Dimensione del target e coinvolgimento emotivo nell’acquisto.
• Spesa media annua e quota sul budget complessivo.
• Canali informativi e luoghi di acquisto più usati; frequenza d’acquisto.
• Criteri di scelta; leve positive e barriere all’acquisto.
• Sensibilità a sostenibilità, salute, inclusione/accessibilità e innovazione, con evidenze a supporto.
• Reputazione complessiva dell’azienda e fattori che la sostengono.

4) Analisi dei Canali Distributivi: dove avviene la vendita

• Principali canali per ciascuna azienda e loro incidenza sul venduto.
• Distributori attivi, punti di forza e debolezza.
• Fattori che migliorano o peggiorano la performance del canale.

5) Analisi dei Canali di Comunicazione: come parla il brand

• Canali utilizzati e peso degli investimenti (clienti, utenti, follower).
• Tono di voce, promessa di servizio e identità di marca prevalente.
• Valori comunicati e intensità della comunicazione.
• Livelli di comunicazione su sostenibilità, salute, inclusione e innovazione.
• Posizionamento percepito su qualità, prezzo, servizio post-vendita e responsabilità sociale.
• Elementi differenzianti, punti di forza e debolezza.

6) Analisi del Business Model: come si crea valore

Valutazione dei nove blocchi del Business Model Canvas: Segmenti di clientela, Proposta di valore,
Canali, Relazioni con i clienti, Flussi di ricavi, Risorse chiave, Attività chiave, Partner chiave,
Struttura dei costi. L’obiettivo è evidenziare leve strategiche e priorità di crescita.

Trend 2025 nelle ricerche di mercato in Italia

Intelligenza artificiale e analytics predittivi

Algoritmi e modelli predittivi consentono di elaborare grandi moli di dati in tempo reale e anticipare i comportamenti di acquisto.

Sostenibilità e responsabilità

Le ricerche ESG misurano come valori e trasparenza influenzino la scelta dei consumatori e la reputazione aziendale.

Personalizzazione e micro-segmentazione

Analisi sempre più granulari permettono di progettare offerte e comunicazione su misura dei micro-target.

Omnicanalità e integrazione dati

L’unione di fonti fisiche e digitali restituisce una lettura completa del percorso cliente e delle performance di canale.

Collaborazioni e contesto di eccellenza

BIG opera all’interno di un ecosistema che unisce università, istituzioni e imprese leader: collaborazioni con
Università Bocconi, Scuola Superiore Sant’Anna e Università di Pisa, e partnership con realtà come Novamont,
Alstom, Cromology e Leroy Merlin rafforzano la qualità delle analisi e la trasferibilità dei risultati.

Il confronto prende forma anche in eventi di riferimento come RI GENERAZIONE 2025, che ha riunito voci autorevoli
del panorama economico e scientifico, confermando il ruolo centrale del dialogo tra ricerca, impresa e società.

Come condurre una ricerca di mercato: passaggi chiave

1. Definisci l’obiettivo e le domande a cui rispondere.
2. Analizza le fonti esistenti (desk research) e i dati interni.
3. Raccogli nuovi dati (field research) con metodi coerenti al target.
4. Interpreta i risultati con strumenti di business intelligence e data visualization.
5. Trasforma gli insight in decisioni operative di prodotto, marketing e canali.

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Domande frequenti

Perché investire in ricerche di mercato nel 2025?

Per ridurre il rischio decisionale, identificare opportunità e allineare offerta, canali e comunicazione al comportamento reale dei clienti.

Qual è il valore del modello interpretativo BIG?

Offre una lettura completa del mercato: dimensione, offerta, domanda, canali, comunicazione e business model, con priorità operative chiare.

Quanto tempo serve per una ricerca completa?

Dipende dall’ampiezza del perimetro, dal numero di segmenti e dai metodi impiegati. L’approccio modulare consente risultati progressivi.

È possibile integrare dati interni aziendali?

Sì. L’integrazione di CRM, vendite e analytics digitali aumenta la precisione delle analisi e la rilevanza degli insight.