Progetto di ricerca che offre un approfondimento sui principali store online del comparto food&grocery.
- pubblicazione prima release: 3 maggio 2022
- settore: store food&grocery online
- aree: visibilità, sell-out per categorie e brand, strumenti promozionali outstore e instore
- report: dashboard interattiva (Google Data Studio)

Le vendite online crescono in maniera esponenziale, seguendo dinamiche particolarmente veloci e mutevoli:
per cui i distributori (eretailer, pureplayer, delivery company) sono alla ricerca di soluzioni, fornitori e partner per governare il mercato, mentre i produttori cercano di ampliare il proprio fatturato. Tutto ciò, considerando l'attuale contesto di incertezza economica, appesantita da uno scenario sanitario critico che ha fortemente impattato sulla vendita al dettaglio tradizionale.
Per chi opera nel settore diventa quindi fondamentale monitorare costantemente il canale e-commerce per orientare i propri investimenti.
Ecommerce MAP risponde a questa necessità: la ricerca è pensata a supporto dei produttori che gestiscono le trattative con i buyer degli store online. Utilizzando i dati della ricerca il produttore sarà supportato nella scelta degli store online con cui collaborare, potrà stabilire i propri obiettivi di crescita e individuare i canali e gli strumenti su cui investire per aumentare la visibilità dei propri prodotti.
#wheretocompete #howtowin
Il report prevede due release: maggio, novembre.
Ogni release offre una overview generica e delle schede di approfondimento relative a: Acqua & Sapone, Amazon, Bennet, Carrefour, Conad, Così Comodo, EasyCoop, Esselunga, Everli, Getir, Glovo, Tigotà, Tigros.
Per l'analisi sono stati selezionati gli store online più performanti e nuove realtà emergenti, come le delivery company (Glovo, Getir).

Per ogni store viene indicata una misura stimata delle visite online relative ai mesi precedenti con proiezione nel semestre successivo.
Questi dati permettono di individuare quanto interesse ha generato lo store e quanto ne potrebbe sviluppare nel periodo successivo. Un’indicazione fondamentale per individuare store emergenti e l’andamento, positivo o negativo, di insegne consolidate.
Analisi desk (desk research) prodotta attraverso l'analisi di dati reperiti online (siti web con esposizione pubblica dei dati, banche dati pubbliche, interviste e articoli pubblicati online).
La proiezione della serie storica viene realizzata, tramite linguaggio R, con il modello ARIMA (modello autoregressivo integrato a media mobile).
Dati a partire da dicembre 2019.



Per ogni store viene indicata una misura stimata delle categorie merceologiche e dei brand acquistati online in termini di volume (pezzi) e valore (fatturato).
Questi dati permettono di individuare il mercato potenziale dello store e di valutare le possibilità di crescita percentuale all’interno di un determinato segmento.
Interviste CAWI con collezione e analisi degli scontrini e riepilogativi d'acquisto di 4.000 consumatori.
Dati gennaio/marzo 2022 per la release di maggio, dati gennaio/settembre 2022 per la release di novembre.



Per ogni store viene indicata una misura stimata delle fonti di traffico con cui vengono attratti i consumatori e una mappa di navigazione con indicazione della percentuale di utilizzo di ogni differente strumento promozionale instore (dai banner ai prodotti sponsorizzati).
Questi dati permettono di capire quali sono gli strumenti più utili sui quali conviene investire in termini di extra visibilità.
Analisi desk (desk research) e interviste in profondità con analisi della navigazione di 60 consumatori.
I dati vengono aggiornati ad ogni release per attualizzare l'indagine e renderla utile per la trattativa del semestre successivo.


Quelli che hai visto sono solo alcuni dei dati contenuti nell'Executive Summary.
L'Executive Summary è disponibile per il download gratuito.
Compila il form e scarica il report in formato .pdf