{"id":6542,"date":"2026-05-07T14:48:56","date_gmt":"2026-05-07T12:48:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/?p=6542"},"modified":"2026-05-07T15:07:22","modified_gmt":"2026-05-07T13:07:22","slug":"il-carnevale-in-gdo-una-festivita-sempre-piu-viva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/il-carnevale-in-gdo-una-festivita-sempre-piu-viva\/","title":{"rendered":"Il carnevale in GDO: una festivit\u00e0 sempre pi\u00f9 viva"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\">[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;.vc_custom_1705652436540{margin-bottom: 0px !important;}&#8221;]\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-6543 size-thumbnail\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-150x150.jpeg\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-150x150.jpeg 150w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-550x550.jpeg 550w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-500x500.jpeg 500w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-225x225.jpeg 225w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-200x200.jpeg 200w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-400x400.jpeg 400w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-300x300.jpeg 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-600x600.jpeg 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 150px) 100vw, 150px\" \/><\/p>\n<p style=\"font-size: 12px; margin: 0px; line-height: 1.2; text-align: left;\">Autore: <a href=\"http:\/\/www.linkedin.com\/in\/alessandro-gecchele-393277269\">Alessandro Gecchele<\/a><br \/>\nData: 08-05-2026<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>INTRODUZIONE<\/strong><\/p>\n<p>Il Carnevale rappresenta una delle celebrazioni pi\u00f9 antiche e radicate nella cultura europea e mondiale, con origini che affondano nelle tradizioni pagane di diverse civilt\u00e0.<br \/>\nNel corso dei secoli, questa festivit\u00e0 ha mantenuto una forte valenza simbolica e culturale, trasformandosi progressivamente da rito collettivo legato ai cicli stagionali a evento sociale capace di coinvolgere comunit\u00e0 intere.<br \/>\nOggi, tuttavia, il Carnevale non \u00e8 soltanto una manifestazione di identit\u00e0 e tradizione. \u00c8 anche un fenomeno economico rilevante che genera valore per numerosi settori, dal turismo all\u2019intrattenimento, fino all\u2019industria alimentare e alla grande distribuzione. Durante questo periodo dell\u2019anno, milioni di consumatori acquistano prodotti tipici della ricorrenza, contribuendo alla crescita di un mercato stagionale sempre pi\u00f9 strutturato.<br \/>\nProprio questa duplice dimensione, culturale ed economica, rende il Carnevale un fenomeno particolarmente interessante da osservare attraverso le lenti dell\u2019economia e del marketing.<\/p>\n<p>Attraverso un approccio integrato che combina analisi di mercato, ricerca qualitativa e indagine quantitativa su un campione di consumatori italiani, lo studio mira a comprendere i driver di scelta, le differenze territoriali e i principali segmenti di acquirenti presenti nel mercato.<br \/>\nL\u2019obiettivo \u00e8 offrire una lettura pi\u00f9 approfondita del Carnevale come fenomeno di consumo, individuando non solo le logiche che guidano gli acquisti, ma anche le opportunit\u00e0 strategiche per le imprese e i brand che operano in questo settore.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>\u00a0<\/strong><strong>SCENARIO DI MERCATO E CONTESTO COMPETITIVO<\/strong><\/p>\n<p>Partendo dal contesto di mercato, i dati Nielsen delineano un quadro chiaro: il mercato dei dolci di Carnevale nella GDO \u00e8 in forte crescita e nel 2025 raggiunge il miglior risultato degli ultimi anni, con un valore di circa 39,5 milioni di euro e un incremento vicino al 30% rispetto al 2024.<br \/>\nQuesto risultato si fonda su due direttrici principali: un\u2019estensione dei giorni di vendita e un aumento del numero di acquirenti.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-6545 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture1-300x165.png\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"275\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture1-300x165.png 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture1.png 693w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><em>Figura 1 &#8211; Sell-out a valore, andamento pluriennale<\/em><\/p>\n<p>Per capire questo mercato \u00e8 infatti necessario conoscere una delle caratteristiche strutturali di questa ricorrenza: Il Carnevale non ha una data fissa ma varia ogni anno in funzione della Pasqua, determinando un numero diverso di giorni di vendita e influenzando direttamente il fatturato complessivo. Le vendite si concentrano generalmente nel periodo tra il 7 gennaio e il Marted\u00ec Grasso, la cui data dipende dal calendario pasquale.<br \/>\nQuesta variabilit\u00e0 rende fondamentale distinguere tra crescita reale del mercato ed effetto durata. Per farlo, \u00e8 utile analizzare il fatturato medio giornaliero.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-6547 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture2-300x178.png\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"297\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture2-300x178.png 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture2.png 693w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Figura 2 &#8211; Sell-out medio giornaliero, andamento pluriennale (con indicazione dei giorni di vendita per ciascun anno)<\/em><\/p>\n<p>Il confronto tra 2024 e 2025 evidenzia una differenza significativa: nel 2024 i giorni di vendita sono stati solo 38, contro i 57 del 2025. Tuttavia, nonostante la durata pi\u00f9 breve, il 2024 ha registrato un fatturato medio giornaliero pi\u00f9 elevato.<br \/>\nQuesto dimostra che, quando il periodo di vendita \u00e8 pi\u00f9 concentrato, i consumi risultano pi\u00f9 intensi, evidenziando una maggiore pressione d\u2019acquisto nel breve termine.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-6549 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture3-300x89.png\" alt=\"\" width=\"509\" height=\"151\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture3-300x89.png 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture3-768x229.png 768w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture3.png 964w\" sizes=\"auto, (max-width: 509px) 100vw, 509px\" \/><em>Tabella 1 \u2013 Dati Consumer<\/em><\/p>\n<p>Per quanto riguarda i dati consumer possono essere brevemente riassunti come segue:<\/p>\n<ul>\n<li>il bacino di acquirenti si amplia e si consolida: cresce il numero di famiglie acquirenti e aumenta la penetrazione della categoria. Parallelamente, si rafforza la fedelt\u00e0: diminuisce la quota di acquirenti occasionali e cresce quella delle famiglie che acquistano pi\u00f9 volte durante il periodo;<\/li>\n<li>la spesa media per famiglia \u00e8 in aumento, trainata da marchi dinamici come Asolo Food, mentre la spesa per singolo atto rimane sostanzialmente stabile o in lieve calo. Questo indica che la crescita complessiva \u00e8 sostenuta soprattutto dall\u2019aumento del numero di famiglie e dalla maggiore frequenza di acquisto, pi\u00f9 che da un incremento del valore dello scontrino.<\/li>\n<li>il numero di confezioni acquistate per famiglia \u00e8 in crescita, segno di una partecipazione pi\u00f9 ampia alla categoria. Al contrario, le confezioni per singolo atto risultano in leggero calo, riflettendo un comportamento di consumo pi\u00f9 frammentato: pi\u00f9 visite, ma con quantit\u00e0 inferiori per ciascuna occasione.<\/li>\n<li>la pressione promozionale diminuisce, anche grazie all\u2019estensione dei giorni di vendita, che consente una rotazione pi\u00f9 naturale dei prodotti a scaffale.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In sintesi, non si tratta di una crescita episodica, ma di un mercato stagionale che sta progressivamente assumendo caratteristiche sempre pi\u00f9 strutturate.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>STRUTTURA QUESTIONARIO<\/strong><\/p>\n<p>Il campione analizzato, raccolto tramite un istituto di ricerca e successivamente pulito, \u00e8 composto da 597 rispondenti. La distribuzione per genere risulta equilibrata, con una leggera prevalenza femminile (50,75%) rispetto a quella maschile (49,25%).<\/p>\n<p>Dal punto di vista anagrafico, ne emerge una struttura tendenzialmente matura: la fascia pi\u00f9 rappresentata \u00e8 quella over 55 (39,2%), seguita dai 35\u201354 anni (36,85%), mentre i pi\u00f9 giovani (18\u201334) rappresentano circa il 24%. Si tratta di un elemento particolarmente rilevante, considerando che questa categoria di prodotti \u00e8 maggiormente acquistata da consumatori con abitudini consolidate nel tempo.<\/p>\n<p>A livello geografico, i rispondenti provengono prevalentemente dal Centro-Nord. L\u2019Area 1 (in particolare Lombardia e Piemonte) \u00e8 la pi\u00f9 rappresentata con il 38%, seguita dal Centro Italia (28%) e dal Nord-Est (27%). Pi\u00f9 limitata la presenza del Sud, che si attesta intorno al 7%.<\/p>\n<p>Questa distribuzione rispecchia le dinamiche del mercato emerse nell\u2019analisi desk, dove le aree del Nord risultano essere il principale motore dei consumi legati al Carnevale.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>LA SEGMENTAZIONE CLASSICA<\/strong><\/p>\n<p>I risultati del questionario sono stati analizzati attraverso la segmentazione della clientela, passaggio fondamentale per interpretare correttamente i dati e comprendere le differenze nei comportamenti dei consumatori.<br \/>\nLa segmentazione \u00e8 stata costruita a partire dalle risposte alla domanda: \u201cQuanto ritieni importanti i seguenti aspetti al momento dell\u2019acquisto?\u201d, i cui risultati sono riportati nel grafico seguente.<br \/>\nI partecipanti hanno valutato i diversi attributi su una scala Likert a cinque punti, che va da \u201cper niente importante\u201d a \u201cestremamente importante\u201d.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-6551 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture4-300x139.png\" alt=\"\" width=\"503\" height=\"233\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture4-300x139.png 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture4-768x356.png 768w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture4.png 886w\" sizes=\"auto, (max-width: 503px) 100vw, 503px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Figura 3 &#8211; Importanza media degli Items<\/em><\/p>\n<p>Prima di entrare nel cuore delle tecniche multivariate, \u00e8 stata realizzata un\u2019analisi univariata per verificare tre aspetti fondamentali: come si distribuiscono le risposte, se gli intervistati hanno utilizzato realmente tutta la scala disponibile e se la variabilit\u00e0 dei dati \u00e8 adeguata.<br \/>\nI risultati sono stati rassicuranti: le deviazioni standard risultano prossime all\u2019unit\u00e0, mentre asimmetria e curtosi rientrano nei limiti comunemente accettati in letteratura. In altre parole, i dati sono ben distribuiti, variabili e privi di distorsioni rilevanti.<\/p>\n<p>A questo punto, si \u00e8 passati a osservare le relazioni tra le variabili. Attraverso l\u2019analisi bivariata e il coefficiente di correlazione di Pearson, emerge un quadro coerente: gli item sono tra loro correlati in modo significativo.<\/p>\n<p>Verificata la solidit\u00e0 dei dati, \u00e8 stato possibile procedere con l\u2019analisi fattoriale esplorativa, con l\u2019obiettivo di individuare le dimensioni latenti che guidano le scelte dei consumatori.<\/p>\n<p>Prima dell\u2019estrazione dei fattori, sono stati effettuati i controlli di adeguatezza del modello: il valore KMO pari a 0,831 indica un\u2019ottima qualit\u00e0 del campione, mentre il test di Bartlett (significativo con p &lt; .001) conferma che le correlazioni tra le variabili sono sufficientemente forti per applicare questa tecnica.<\/p>\n<p>L\u2019analisi ha portato all\u2019individuazione di tre fattori principali, ciascuno con autovalore superiore a 1, in linea anche con quanto suggerito dallo scree plot.<br \/>\nAnche le comunalit\u00e0 risultano tutte sopra la soglia di accettabilit\u00e0, a conferma del fatto che ogni item \u00e8 ben rappresentato dalla struttura fattoriale.<br \/>\nMa il punto pi\u00f9 interessante \u00e8 un altro: questi fattori non sono semplici costruzioni statistiche, bens\u00ec riflettono tre diverse logiche con cui i consumatori valutano il prodotto.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-6553 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture5-300x61.png\" alt=\"\" width=\"502\" height=\"102\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture5-300x61.png 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture5-768x155.png 768w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture5.png 964w\" sizes=\"auto, (max-width: 502px) 100vw, 502px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Figura 4 &#8211; Varianza spiegata dai diversi fattori<\/em><\/p>\n<p>La prima dimensione \u00e8 la <strong>Percezione<\/strong>, che da sola spiega il 35,4% della varianza. Qui rientrano elementi come notoriet\u00e0 del brand, packaging, recensioni, comunicazione digitale, possibilit\u00e0 di acquisto online e perfino il contenuto calorico. \u00c8, in sostanza, la dimensione simbolica e informativa.<br \/>\nLa seconda \u00e8 la <strong>Qualit\u00e0<\/strong>, che pesa per il 16,4%. Include aspetti come la qualit\u00e0 delle materie prime, la freschezza e la dolcezza del prodotto: \u00e8 la dimensione pi\u00f9 legata all\u2019esperienza sensoriale.<br \/>\nInfine, troviamo la <strong>Convenienza<\/strong>, che spiega il 10,6% della varianza e raccoglie variabili come prezzo, promozioni e facilit\u00e0 di reperimento. \u00c8 la dimensione pi\u00f9 razionale ed economico-funzionale.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-6555 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture6-300x136.png\" alt=\"\" width=\"501\" height=\"227\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture6-300x136.png 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture6-768x349.png 768w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture6.png 964w\" sizes=\"auto, (max-width: 501px) 100vw, 501px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Figura 5 &#8211; Carichi fattoriali degli item per i diversi fattori<\/em><\/p>\n<p>Queste tre direttrici diventano il punto di partenza per il passaggio successivo: la segmentazione dei consumatori.<\/p>\n<p>Per costruirla, si \u00e8 seguito un approccio in due fasi. In una prima fase esplorativa, \u00e8 stata utilizzata un\u2019analisi gerarchica per individuare il numero ottimale di gruppi. Successivamente, si \u00e8 applicato l\u2019algoritmo k-means sui punteggi fattoriali, cos\u00ec da definire in modo pi\u00f9 preciso i cluster.<\/p>\n<p>La qualit\u00e0 della segmentazione \u00e8 stata verificata tramite un\u2019ANOVA a una via: i test F risultano altamente significativi su tutte le dimensioni (p &lt; .001), confermando che i gruppi individuati sono effettivamente distinti tra loro.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-6557 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture7-300x153.png\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"255\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture7-300x153.png 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture7.png 749w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Figura 6 &#8211; Composizione cluster<\/em><\/p>\n<p>Il risultato finale \u00e8 una segmentazione in quattro profili ben definiti:<br \/>\nI <strong>Consapevoli<\/strong> (115 individui) mostrano punteggi elevati su tutte le dimensioni: sono consumatori coinvolti, informati e attenti sia agli aspetti simbolici sia a quelli qualitativi ed economici.<br \/>\nI <strong>Qualitativisti<\/strong> (174) sono fortemente orientati alla qualit\u00e0 del prodotto, mentre risultano meno sensibili a prezzo e comunicazione.<br \/>\nI <strong>Convenientisti<\/strong> (168), invece, si concentrano soprattutto su prezzo, promozioni e disponibilit\u00e0, mostrando un approccio pi\u00f9 pragmatico all\u2019acquisto.<br \/>\nInfine, i <strong>Poco coinvolti<\/strong> (140) presentano punteggi bassi su tutte le dimensioni, segnalando un rapporto debole con la categoria.<\/p>\n<p>Un ultimo elemento rafforza la solidit\u00e0 del risultato: i cluster risultano numericamente equilibrati, rendendo la segmentazione non solo statisticamente valida, ma anche facilmente interpretabile e utilizzabile in chiave manageriale.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>POSIZIONAMENTO<\/strong><\/p>\n<p>A partire dagli item relativi a croccantezza, dolcezza, leggerezza, aspetto visivo e qualit\u00e0 della materia prima, la ricerca si \u00e8 posta l\u2019obiettivo di rispondere a uno dei quesiti centrali della tesi: verificare se il consumatore sia effettivamente in grado di distinguere tra i principali prodotti dolciari del periodo di Carnevale, identificati in questa sede come chiacchiere, crostoli e bugie.<\/p>\n<p>Sebbene molti consumatori dichiarino di saper riconoscere le diverse tipologie di prodotto, l\u2019analisi empirica non evidenzia differenziazioni sufficientemente nette da sostenere questa affermazione in modo solido.<\/p>\n<p>L\u2019analisi \u00e8 stata condotta attraverso un\u2019analisi delle corrispondenze. Una tecnica multivariata che serve a rappresentare graficamente le associazioni tra categorie di variabili.<br \/>\nLa mappa percettiva restituisce una struttura complessivamente debole, con un\u2019inerzia totale pari a 0,019.<br \/>\nQuesto significa che le distanze tra i prodotti nello spazio percettivo sono contenute e che il livello di differenziazione del mercato \u00e8 limitato. In poche parole, le differenze esistono, ma sono ridotte.<\/p>\n<p>La prima dimensione, guidata prevalentemente da attributi sensoriali, in particolare dolcezza, croccantezza e leggerezza spiega il 68,9% dell\u2019inerzia totale. Questo significa che il principale criterio di differenziazione percepita \u00e8 di tipo sensoriale, non simbolico o qualitativo.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-6559 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture8-300x241.png\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"402\" srcset=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture8-300x241.png 300w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture8-1024x821.png 1024w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture8-768x616.png 768w, https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/picture8.png 1039w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Figura 7 &#8211; Mappa di posizionamento<\/em><\/p>\n<p>Osservando la mappa, le chiacchiere tendono a collocarsi in una posizione centrale, suggerendo un profilo generalista e meno caratterizzato, con una lieve associazione alla leggerezza e alla qualit\u00e0 della materia prima. Tale evidenza potrebbe essere confermata dal fatto che questa referenza risulta essere la pi\u00f9 venduta sul mercato.<br \/>\nI crostoli risultano maggiormente associati alla croccantezza, mentre le bugie si collocano pi\u00f9 vicino alla dolcezza e, in misura minore, all\u2019aspetto visivo.<\/p>\n<p>In sintesi, la differenziazione dichiarata dai consumatori non trova pieno riscontro nei dati: la struttura percettiva del mercato \u00e8 debole e i prodotti risultano ampiamente sovrapponibili.<strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>CONCLUSIONI<\/strong><\/p>\n<p>Il percorso di ricerca restituisce l\u2019immagine di un mercato che negli ultimi anni ha mostrato una crescita significativa e strutturale. Nel solo ultimo anno il valore \u00e8 aumentato di circa il 30%, e le evidenze raccolte, anche attraverso il confronto con l\u2019esperto del settore, suggeriscono che la dinamica positiva non sia episodica ma potenzialmente consolidabile nel medio periodo.<\/p>\n<p>Le prospettive di sviluppo appaiono legate soprattutto al rafforzamento delle aree oggi meno mature e all\u2019espansione verso i mercati esteri, dove il prodotto viene apprezzato anche al di fuori del contesto culturale originario.<\/p>\n<p>Un elemento particolarmente interessante emerso dal questionario riguarda la disponibilit\u00e0 di oltre il 60% dei rispondenti ad acquistare i dolci di Carnevale anche fuori dalla ricorrenza. Questo dato apre scenari rilevanti in ottica di parziale destagionalizzazione: una produzione pi\u00f9 distribuita nel tempo consentirebbe una migliore allocazione dei costi fissi, maggiore efficienza delle linee produttive e potenzialmente pi\u00f9 investimenti in innovazione. Allo stesso tempo, per\u00f2, va preservata la forte valenza simbolica del prodotto, per evitare una perdita di identit\u00e0.<\/p>\n<p>Dal punto di vista della domanda, la segmentazione ha confermato l\u2019esistenza di profili differenti di consumatore, ma ha anche evidenziato alcune dinamiche trasversali. In particolare, il prezzo rappresenta una leva centrale per tutti i cluster: anche i segmenti meno orientati alla convenienza dichiarano di valutare prevalentemente il prezzo al chilogrammo, segno di un comportamento razionale e comparativo.<\/p>\n<p>Infine, l\u2019analisi di posizionamento mostra come le principali tipologie, chiacchiere, bugie e crostoli, risultino ampiamente sovrapponibili nella percezione dei consumatori. La categoria viene letta in modo omogeneo, sia a livello di prodotto sia di marca. Questo suggerisce che la priorit\u00e0 strategica non sia tanto costruire marca in senso astratto, quanto rendere pi\u00f9 percepibili le differenze qualitative tra le referenze, cos\u00ec da giustificare eventuali differenze di prezzo e favorire una maggiore consapevolezza di scelta.<\/p>\n<p>In conclusione, il mercato appare solido e in crescita, ma la sua piena maturazione passer\u00e0 dalla capacit\u00e0 delle imprese di valorizzare l\u2019identit\u00e0 dei singoli prodotti, superando l\u2019attuale percezione, semplificata, della categoria e spostando il focus dalla sola leva prezzo alla comunicazione del valore intrinseco dell\u2019offerta.<\/p>\n[\/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\" class=\"alignnone wp-image-5829 \" src=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/foto_articolo-scaled-e1778142045501-150x150.jpeg\"  style=\"max-width:50px; height:auto; border-radius:50%;\"><\/p>\n<p>Alessandro Gecchele<\/p>\n<p>Il Carnevale rappresenta una delle celebrazioni pi\u00f9 antiche e radicate nella cultura europea e mondiale, con origini che affondano nelle tradizioni pagane di diverse civilt\u00e0.<br \/>\nNel corso dei secoli, questa festivit\u00e0 ha mantenuto una forte valenza simbolica e culturale, trasformandosi progressivamente da rito collettivo legato ai cicli stagionali a evento sociale capace di coinvolgere comunit\u00e0 intere.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":6561,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[127],"tags":[93,65,124,42],"class_list":["post-6542","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ricerche-quantitative","tag-cluster-analysis","tag-finance","tag-market-research-it","tag-market-segmentation"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.7 - 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