{"id":1865,"date":"2022-07-01T10:42:50","date_gmt":"2022-07-01T08:42:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/?p=1865"},"modified":"2025-11-26T16:02:58","modified_gmt":"2025-11-26T15:02:58","slug":"guida-alle-determinanti-di-valore-dellesperienza-in-pizzeria-e-tempo-di-innovare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/guida-alle-determinanti-di-valore-dellesperienza-in-pizzeria-e-tempo-di-innovare\/","title":{"rendered":"Guida alle determinanti di valore dell\u2019esperienza in pizzeria. \u00c8 tempo di innovare?"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\">[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;.vc_custom_1705482115806{margin-bottom: 0px !important;}&#8221;]\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-thumbnail wp-image-5402 alignnone\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/federico-poggio.jpg\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" \/><\/p>\n<p style=\"font-size: 12px; margin: 0px; line-height: 1.2; text-align: left;\">Autore: <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/federico-poggio-mktg?lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_profile_view_base_contact_details%3BitiniVLYQPuTWO2FOXteuw%3D%3D\">Federico Poggio<\/a><br \/>\nDate: 01-07-2022<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Mercato saturo, prodotti che soddisfano i medesimi bisogni fisiologici, impossibilit\u00e0 di godere di economie di scala consistenti; questi e molti altri fattori sembrano ricondurre il settore ristorativo, pizzerie comprese, a quello che i pi\u00f9 pratici giocatori di scacchi definirebbero \u201cstallo\u201d.<br \/>\nPer fortuna, diverse storie imprenditoriali insegnano, \u00e8 esattamente in queste situazioni che l\u2019ingresso di un\u2019<strong>innovazione<\/strong> ravviva il gioco, rimescolando gli ormai arrugginiti equilibri dell\u2019ecosistema competitivo.<br \/>\nIn questo senso, lo studio qui presentato si propone di indagare dapprima le <strong>determinanti del valore<\/strong> all\u2019interno dell\u2019<strong>esperienza in pizzeria<\/strong>, osservando come vengano percepite dai diversi <strong>cluster di consumatori<\/strong> e, in secondo luogo, di analizzare le <strong>potenzialit\u00e0 economiche<\/strong> della <strong>pizza personalizzata<\/strong>; un prodotto che prevede la riproduzione di motivi e ritratti sulla pietanza, attraverso la lavorazione della mozzarella in superficie.<br \/>\nTale proposta, seppur ad oggi ancora di nicchia, potrebbe diffondersi in virt\u00f9 della sua capacit\u00e0 di fornire all\u2019esperienza ristorativa tutti i crismi per soddisfare al meglio quei <strong>benefici psico-sociali<\/strong> sempre pi\u00f9 ricercati all\u2019interno della stessa.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-1883 size-full\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_94dfc706bf0849908aa92a14a5ae3285mv2.png\" alt=\"\" width=\"740\" height=\"319\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_94dfc706bf0849908aa92a14a5ae3285mv2.png 740w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_94dfc706bf0849908aa92a14a5ae3285mv2-300x129.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 740px) 100vw, 740px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Poich\u00e9 non tutti gli individui vivono l\u2019esperienza in pizzeria in maniera uguale, si \u00e8 dapprima condotta una <em><strong>Cluster Analysis<\/strong><\/em> <em><strong>non gerarchica<\/strong><\/em> (algoritmo <em>K-Means<\/em>) sulle importanze associate dai 506 rispondenti al questionario ai principali attributi che compongono l\u2019esperienza in pizzeria.<\/p>\n<p>Dall\u2019analisi, \u00e8 stato possibile identificare tre differenti cluster di consumatori:<\/p>\n<p>&#8211; <strong>CLUSTER 1<\/strong> &#8211; I c.d. <strong>Disinteressati<\/strong>; individui scarsamente interessati all\u2019esperienza in pizzeria, la cui alimentazione non \u00e8 che mero soddisfacimento di un bisogno funzionale; la sopravvivenza.<\/p>\n<p>&#8211; <strong>CLUSTER 2 <\/strong>&#8211; Gli <strong>Entusiasti<\/strong>; individui che ritengono ciascuna componente dell\u2019offerta fondamentale, e che vedono in tale esperienza un modo per soddisfare anche i propri <strong>bisogni psico-sociali<\/strong>. In questo senso, rappresentano il cluster che integra con maggior frequenza le pratiche di <em><strong>food photo sharing<\/strong><\/em> nelle proprie abitudini di consumo.<\/p>\n<p>&#8211; <strong>CLUSTER 3<\/strong> &#8211; I <strong>Quality-Addicted<\/strong>; individui debolmente interessati a tutti gli attributi dell\u2019esperienza, fuorch\u00e9 alla <strong>qualit\u00e0 degli ingredienti<\/strong>, ai quali attribuiscono un\u2019importanza superiore persino rispetto al cluster degli \u201cEntusiasti\u201d; pur di consumare una pietanza <em>di qualit\u00e0<\/em> sono <strong>disposti a sopportare costi pi\u00f9 elevati<\/strong>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-1881 size-full\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_40af84e748074f08a2c4ea5978684f07mv2.png\" alt=\"\" width=\"740\" height=\"318\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_40af84e748074f08a2c4ea5978684f07mv2.png 740w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_40af84e748074f08a2c4ea5978684f07mv2-300x129.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 740px) 100vw, 740px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Attraverso una <strong>Choice-Based Conjoint Analysis<\/strong> avente come oggetto d\u2019analisi gli attributi ed i livelli d\u2019attributo presentati in figura, \u00e8 stato possibile calcolare le rispettive <strong>utilit\u00e0<\/strong> ed <strong>importanze<\/strong> relative, nonch\u00e9 riconvertire tali misurazioni in <strong>termini monetari<\/strong>. Nello specifico, dato l\u2019elevato tempo di attesa per la <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=RKJ-7lNJJZE&amp;t=800s\" data-hook=\"linkViewer\">realizzazione<\/a> di una <strong>pizza personalizzata<\/strong> (circa 2 ore), si \u00e8 reso necessario osservare con quanta incidenza il \u201c<em><strong>tempo d\u2019attesa<\/strong><\/em>\u201d determini valore (o meglio \u201cdisvalore\u201d) all\u2019interno dell\u2019esperienza ristorativa.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-1887 size-full\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_ed979760cca44161b079fdb2b1884b4amv2.png\" alt=\"\" width=\"740\" height=\"491\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_ed979760cca44161b079fdb2b1884b4amv2.png 740w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_ed979760cca44161b079fdb2b1884b4amv2-300x199.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 740px) 100vw, 740px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>I risultati, in prima battuta, hanno evidenziato come tutti i cluster presentino la <strong>medesima gerarchia tra d\u2019importanze ed utilit\u00e0<\/strong> ricavate. Nello specifico, il tipo di <em><strong>pizza<\/strong><\/em> risulta essere l\u2019attributo di primaria importanza, seguito dal <em><strong>tempo d\u2019attesa<\/strong><\/em> e, successivamente \u2013 quasi parimerito \u2013 da <em><strong>prezzo<\/strong><\/em> e <em><strong>location<\/strong><\/em>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-1885 size-full\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_d179aca5679643f7b0de5f77dee9e86amv2.png\" alt=\"\" width=\"740\" height=\"283\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_d179aca5679643f7b0de5f77dee9e86amv2.png 740w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/07008d_d179aca5679643f7b0de5f77dee9e86amv2-300x115.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 740px) 100vw, 740px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>I livelli d\u2019attributo in grado di massimizzare l\u2019utilit\u00e0 sono invece la <em><strong>pizza curata nell\u2019aspetto<\/strong><\/em> (seguita dalla <em>pizza personalizzata<\/em>), la <em><strong>location casual<\/strong><\/em> ed infine il <em><strong>prezzo<\/strong><\/em> ed il <em><strong>tempo d\u2019attesa<\/strong><\/em> con i valori <strong>pi\u00f9 bassi<\/strong>, rispettivamente 4\u20ac e 15 minuti dall\u2019ingresso in pizzeria.<\/p>\n<p>In aggiunta, considerando il tempo d\u2019attesa come linearmente correlato con l\u2019utilit\u00e0, \u00e8 stato possibile convertire il disvalore derivante da un minuto d\u2019attesa incrementale in pizzeria in termini monetari, evidenziando come <strong>per ogni 60 secondi di attesa<\/strong> in pizzeria un consumatore percepisce un <strong>disvalore monetariamente equiparabile a 0.45\u20ac. <\/strong>Un\u2019ulteriore considerazione che pu\u00f2 emergere dall\u2019analisi \u00e8 relativa al prezzo; sembrerebbe infatti che sebbene il <strong>prezzo pi\u00f9 basso<\/strong> sia generalmente l\u2019opzione che ingenera maggior valore, essa <strong>non rappresenti l\u2019opzione <\/strong><em><strong>first choice<\/strong><\/em> di un consistente numero di individui.<br \/>\nIn questi termini, \u00e8 possibile ipotizzare (ed eventualmente approfondire con ulteriori studi) che il prezzo proietti anche in tale settore una <strong>garanzia sulla qualit\u00e0 del consumo<\/strong>. Individui \u201cQuality-addicted\u201d potrebbero pertanto <strong>scartare opzioni con un prezzo<\/strong> <strong>ridotto<\/strong> a favore di alternative pi\u00f9 costose che comunicherebbero maggior qualit\u00e0.<\/p>\n<p>Nonostante la <strong>pizza personalizzata<\/strong> non risulta ad oggi un\u2019innovazione in grado di prendere piede in Italia, \u00e8 altres\u00ec vero che potrebbe essere una proposta imprenditoriale da tenere in considerazione per il futuro. Di fatti, nonostante presenti un <strong>elevato rischio d\u2019investimento<\/strong>, potrebbe garantire altrettanto <strong>elevati ritorni economici<\/strong> nel caso in cui riuscisse ad affermarsi ed integrarsi con i crescenti trend di <em><strong>photo sharing<\/strong><\/em> dell\u2019esperienza ristorativa. In ogni caso, si evince che qualsiasi possibilit\u00e0 d\u2019implementazione rimane sottesa alla capacit\u00e0 dell\u2019imprenditore di <strong>ottimizzare il tempo di preparazione<\/strong>, rendendolo quanto meno pari a quello dei <em>benchmark<\/em> di mercato.<br \/>\nNonostante in commercio siano gi\u00e0 disponibili <strong>macchinari in grado di automatizzare tale preparazione<\/strong>, rimane oggetto di ulteriori approfondimenti, doverosi prima di un\u2019ipotetica implementazione, la <strong>capacit\u00e0 di mutare il \u201c<\/strong><em><strong>sistema di convinzioni<\/strong><\/em><strong>\u201d<\/strong> dei consumatori al fine di ridurre il <em><strong>Gap di Percezione<\/strong><\/em> <strong>relativo all\u2019<\/strong><em><strong>artificialit\u00e0<\/strong><\/em><strong> del prodotto<\/strong>.<br \/>\nIn conclusione, se da un lato la Pizza personalizzata in Italia non risulta essere una <em>value proposition<\/em> associata ad un investimento a basso rischio, \u00e8 altrettanto possibile affermare che <strong>qualsiasi imprenditore<\/strong> del settore <strong>pu\u00f2 ottimizzare il valore della propria offerta<\/strong> implementando una serie di accortezze, ovvero:<\/p>\n<p>&#8211; <strong>Evitare una competizione basata sul prezzo<\/strong>, poich\u00e9 il valore risulta <em>anelastico<\/em> al prezzo ed un <strong>prezzo<\/strong> troppo <strong>basso<\/strong> <strong>proietta<\/strong> un immagine di <em><strong>\u201cscarsa qualit\u00e0\u201d<\/strong><\/em> dell\u2019offerta ristorativa<\/p>\n<p>&#8211; Caratterizzare la propria <strong>location<\/strong> con elementi curati e casual, <strong>senza<\/strong> necessariamente ricercare <strong>distintivit\u00e0 ed eleganza<\/strong>.<\/p>\n<p>&#8211; Focalizzare gli <strong>sforzi imprenditoriali<\/strong> tanto sulla qualit\u00e0 del prodotto <em>core<\/em>, la pizza, quanto <strong>sul servizio<\/strong>, prestando particolare attenzione alle proprie performance in termini di <em><strong>\u201ctempo d\u2019attesa\u201d<\/strong><\/em>, componente dell\u2019offerta seconda per importanza.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][mk_padding_divider][\/vc_column][\/vc_row]\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/federico-poggio.jpg\" style=\"max-width:50px; height:auto; border-radius:50%;\"><\/p>\n<p>Federico Poggio<\/p>\n<p>Mercato saturo, prodotti che soddisfano i medesimi bisogni fisiologici, impossibilit\u00e0 di godere di economie di scala consistenti; questi e molti altri fattori sembrano ricondurre il settore ristorativo, pizzerie comprese, a quello che i pi\u00f9 pratici giocatori di scacchi definirebbero \u201cstallo\u201d.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1875,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[127],"tags":[151,42,78],"class_list":["post-1865","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ricerche-quantitative","tag-customer-experience-modeling-it","tag-market-segmentation","tag-sentiment-analysis"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Guida alle determinanti di valore dell\u2019esperienza in pizzeria. \u00c8 tempo di innovare? 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