{"id":2256,"date":"2021-12-03T15:51:54","date_gmt":"2021-12-03T14:51:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/?p=2256"},"modified":"2025-11-26T11:34:45","modified_gmt":"2025-11-26T10:34:45","slug":"e-possibile-definire-un-nuovo-paradigma-per-lhome-fitness-dopo-lavvento-di-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/e-possibile-definire-un-nuovo-paradigma-per-lhome-fitness-dopo-lavvento-di-covid-19\/","title":{"rendered":"\u00c8 possibile definire un nuovo paradigma per l’home fitness dopo l’avvento di Covid-19?"},"content":{"rendered":"
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Autrice: Giulia Rotari<\/a>
\nDate: 03-12-2021<\/p>\n

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Il Covid-19 ha sconvolto e rivoluzionato la maggior parte delle nostre routine quotidiane e di conseguenza ha avuto un impatto anche sul rapporto con il fitness e l’esercizio fisico. Infatti, la rivoluzione causata dal virus ha portato un brusco cambiamento nel modo in cui le persone pensano, praticano e si adattano al fitness, a causa dell’impossibilit\u00e0 di accedere in qualsiasi modo a strutture e strumenti professionali dedicati per un periodo di tempo prolungato. Questo ha rappresentato un\u2019occasione per reinventare completamente come mantenere il corpo in movimento, nonostante le limitate risorse, conoscenze e spazi. Avere l’opportunit\u00e0 di conoscere Gymnasio, una start up con l’obiettivo di rivoluzionare l’home fitness, \u00e8 stato ci\u00f2 che ha spinto Giulia Rotari<\/strong><\/a> a iniziare una ricerca di mercato strutturata con l’obiettivo di rispondere alla: Esiste una potenziale opportunit\u00e0 di business per Gymnasio nel mercato italiano?
\nGymnasio \u00e8 una start up innovativa di home fitness hi-tech creata da cinque ingegneri e designer che vogliono rendere un allenamento professionale, sicuro e personalizzato a casa accessibile a tutti grazie a tecnologie all’avanguardia. Questo \u00e8 reso possibile tramite l’uso combinato di un algoritmo proprietario, una companion app e un dispositivo hardware con una stereo-camera che monitora l’utente durante tutto il tempo dell’allenamento, offrendo un supporto con feedback in tempo reale in caso di rilevazione di errori, storico degli allenamenti e programmi di allenamento personalizzati.<\/p>\n

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Ma cosa rende Gymnasio cos\u00ec speciale rispetto alle soluzioni esistenti? L’allenamento a casa sembra essere ancora lontano dall’essere una valida alternativa all’esperienza in palestra, senza la possibilit\u00e0 di essere adeguatamente monitorati e motivati. Ad oggi, le soluzioni di home fitness gi\u00e0 esistenti o sono facili da usare ma mancano della capacit\u00e0 di guidare l’utente nella corretta esecuzione degli esercizi, come le app, oppure sono costose e ingombranti, anche se pi\u00f9 professionali. Gymnasio supera entrambi questi limiti, creando un nuovo paradigma per l’home fitness.<\/p>\n

Il modo in cui \u00e8 stato strutturata la tesi di ricerca ha seguito una logica precisa: la parte iniziale prevedeva l’individuazione dell’argomento principale, la definizione di 5 domande strategiche funzionali per rispondere alla domanda di ricerca vera e propria e una desk preliminare incentrata su diversi aspetti del mondo del fitness, utile per comprendere il contesto pi\u00f9 ampio in cui Gymnasio si trova ad operare. La sezione centrale del lavoro \u00e8 poi costituita da una ricerca qualitativa con 18 interviste per raccogliere spunti interessanti prima di passare all’analisi quantitativa.<\/p>\n

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Per toccare nello specifico i principali aspetti dell’analisi quantitativa, in primo luogo \u00e8 stata scelta con attenzione la popolazione target: italiani che vanno in palestra e che hanno pi\u00f9 di 18 anni. Questi hanno rappresentato i destinatari di un sondaggio Cawi composto da 51 domande che ha raccolto un totale di 386 risposte valide per essere analizzate sul programma SPSS. In termini di tecniche statistiche, le univariate sono state utilizzate per una prima analisi socio-demografica del campione osservato, insieme a bivariate di diverse tipologie, ovvero Anova, Connection e Correlation, per delineare meglio le abitudini di movimento La Customer discovery \u00e8 stata caratterizzata da una segmentazione comportamentale tradizionale con una factor analysis e una cluster analysis; un’ulteriore definizione dei profili \u00e8 stata possibile grazie a bivariate aggiuntive e a una Linear Discriminant Analysis. Successivamente, il modello di pricing di Van Westendorp \u00e8 stato utilizzato per esplorare il prezzo ideale per l’offerta Gymnasio ed infine, la Conjoint Analysis \u00e8 stata utilizzata per capire le migliori combinazioni di caratteristiche per il protipo Gymnasio.<\/p>\n

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I risultati di questa ricerca saranno affrontati ricordando le 5 domande strategiche definite all’inizio del lavoro.<\/p>\n