Analysys Mason has developed a systematic approach to creating effective market entry strategies. The approach involves comprehensive analysis of the market, competitors, regulations and internal assets. It results in a clear strategy that establishes objectives, positioning, target segments and strategic directions. Analysys Mason then develops detailed tactical plans covering pricing, branding, sales, products and launch phasing to enable efficient implementation and control market introduction. The structured process and coordination between strategy, business planning and technical teams helps ensure a coordinated market entry.
Module 3 Retail market entry strategy in chinaIRETChina
The document discusses retail market entry strategies in China. It provides background on reasons for international expansion into emerging markets. Specifically, it analyzes opportunities and challenges for entering the Chinese retail market. Key factors examined include market size, growth rates, industry structure, and strategies used by leading foreign retailers to enter China.
1) The European footwear market is the largest in the world, though it was affected by the 2008 recession. Imports from Asia have increased, while European manufacturers focus on quality and origin marketing.
2) India has an opportunity to enter this market due to lower costs and expertise in leather goods. Retail chains and department stores are a good entry point as consumers seek lower prices.
3) Indian manufacturers should focus on a range of fashion and casual leather shoes, meet European standards, and differentiate based on quality to compete against Asian imports.
The document outlines a market entry strategy framework comprised of four phases: market assessment, business case development, implementation roadmap, and go live. The market assessment phase involves research to understand regulations, customers, competitors, distribution channels, and the client's position. The business case development formalizes this to assess market attractiveness, ease of entry, potential partners, and ability to execute. The implementation roadmap establishes cooperation agreements and entry plans. The go live phase supports organizational structure and performance monitoring upon market entry.
Analysys Mason has developed a systematic approach to creating effective market entry strategies. The approach involves comprehensive analysis of the market, competitors, regulations and internal assets. It results in a clear strategy that establishes objectives, positioning, target segments and strategic directions. Analysys Mason then develops detailed tactical plans covering pricing, branding, sales, products and launch phasing to enable efficient implementation and control market introduction. The structured process and coordination between strategy, business planning and technical teams helps ensure a coordinated market entry.
Module 3 Retail market entry strategy in chinaIRETChina
The document discusses retail market entry strategies in China. It provides background on reasons for international expansion into emerging markets. Specifically, it analyzes opportunities and challenges for entering the Chinese retail market. Key factors examined include market size, growth rates, industry structure, and strategies used by leading foreign retailers to enter China.
1) The European footwear market is the largest in the world, though it was affected by the 2008 recession. Imports from Asia have increased, while European manufacturers focus on quality and origin marketing.
2) India has an opportunity to enter this market due to lower costs and expertise in leather goods. Retail chains and department stores are a good entry point as consumers seek lower prices.
3) Indian manufacturers should focus on a range of fashion and casual leather shoes, meet European standards, and differentiate based on quality to compete against Asian imports.
The document outlines a market entry strategy framework comprised of four phases: market assessment, business case development, implementation roadmap, and go live. The market assessment phase involves research to understand regulations, customers, competitors, distribution channels, and the client's position. The business case development formalizes this to assess market attractiveness, ease of entry, potential partners, and ability to execute. The implementation roadmap establishes cooperation agreements and entry plans. The go live phase supports organizational structure and performance monitoring upon market entry.
La conversione dei metadati del Thesaurus del Nuovo soggettario nel formato S...libriedocumenti
Conferenza tenuta presso la ex SSAB da Anna Lucarelli il 3-05-2013 nell'ambito del 7. ciclo "Biblioteche libri documenti: dall'informazione alla conoscenza", a.a. 2012-2013, Prof.ssa M.T. Biagetti
I servizi semantici di analisi testuale nel progetto SenTaClAusNet7
Descrizione dei servizi di analisi testuale sviluppati nell'ambito del progetto di ricerca SenTaClAus.
Per maggiori informazioni sul progetto visitate il sito http://sentaclaus.netseven.it
Sviluppo di un Framework semantico per la contestualizzazione delle activityMichele Palumbo
Partendo da un’analisi di un algoritmo di video-tracking, abbiamo ricevuto, come output, un file. Questo file è stato ulteriormente partizionato per permettere di inserire i tag che vengono fuori dalle tecnologie semantiche.
Il file corredato con i tag semantici, ci viene dato come estensione rdf, che costituisce l'ontologia, dalla quale abbiamo, successivamente, sviluppato le queries.
abbiamo estratto informazioni concentrandoci sulle activity complesse, per risalire alle azioni salienti per quanto riguarda le situazioni di imminente pericolo, ad esempio, persone che attraversano, macchine che si spostano sulla strada, etc., le quali denotano una situazione di potenziale pericolo.
Inoltre, abbiamo rilevato anche situazioni pericolose già accadute (incidenti), ad esempio, macchine che decelerano, persone che camminano in gruppi, etc., in quanto ci possono essere persone che si raggruppano e soccorrono la vittima del sinistro stradale.
Intelligent Question Answering System nell'ambito del progetto di ricerca PIU...Monica Daniele
Presentazione della tesi di laurea in Informatica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II.
La tesi è il risultato dell'attività di tirocinio svolta presso l'azienda Neatec S.p.a. che è consistita nell'analisi, la progettazione e lo sviluppo di un Intelligent Question Answering System nell'ambito del progetto di ricerca PIUCultura (Paradigmi Innovativi per l'Utilizzo della Cultura). Il software PIUCultura sarà realizzato per garantire a chiunque visiti un sito culturale un'esperienza unica e partecipativa, realizzando, tra le varie funzionalità, l'interazione tra l'utente e il sistema in linguaggio naturale. E' stato proposto un approccio innovativo per la classificazione delle domande basato sulla modellazione sintattica attraverso il formalismo logico Answer Set Programming.
La conversione dei metadati del Thesaurus del Nuovo soggettario nel formato S...libriedocumenti
Conferenza tenuta presso la ex SSAB da Anna Lucarelli il 3-05-2013 nell'ambito del 7. ciclo "Biblioteche libri documenti: dall'informazione alla conoscenza", a.a. 2012-2013, Prof.ssa M.T. Biagetti
I servizi semantici di analisi testuale nel progetto SenTaClAusNet7
Descrizione dei servizi di analisi testuale sviluppati nell'ambito del progetto di ricerca SenTaClAus.
Per maggiori informazioni sul progetto visitate il sito http://sentaclaus.netseven.it
Sviluppo di un Framework semantico per la contestualizzazione delle activityMichele Palumbo
Partendo da un’analisi di un algoritmo di video-tracking, abbiamo ricevuto, come output, un file. Questo file è stato ulteriormente partizionato per permettere di inserire i tag che vengono fuori dalle tecnologie semantiche.
Il file corredato con i tag semantici, ci viene dato come estensione rdf, che costituisce l'ontologia, dalla quale abbiamo, successivamente, sviluppato le queries.
abbiamo estratto informazioni concentrandoci sulle activity complesse, per risalire alle azioni salienti per quanto riguarda le situazioni di imminente pericolo, ad esempio, persone che attraversano, macchine che si spostano sulla strada, etc., le quali denotano una situazione di potenziale pericolo.
Inoltre, abbiamo rilevato anche situazioni pericolose già accadute (incidenti), ad esempio, macchine che decelerano, persone che camminano in gruppi, etc., in quanto ci possono essere persone che si raggruppano e soccorrono la vittima del sinistro stradale.
Intelligent Question Answering System nell'ambito del progetto di ricerca PIU...Monica Daniele
Presentazione della tesi di laurea in Informatica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II.
La tesi è il risultato dell'attività di tirocinio svolta presso l'azienda Neatec S.p.a. che è consistita nell'analisi, la progettazione e lo sviluppo di un Intelligent Question Answering System nell'ambito del progetto di ricerca PIUCultura (Paradigmi Innovativi per l'Utilizzo della Cultura). Il software PIUCultura sarà realizzato per garantire a chiunque visiti un sito culturale un'esperienza unica e partecipativa, realizzando, tra le varie funzionalità, l'interazione tra l'utente e il sistema in linguaggio naturale. E' stato proposto un approccio innovativo per la classificazione delle domande basato sulla modellazione sintattica attraverso il formalismo logico Answer Set Programming.
1. Tecniche di Explicit Semantic Analysis per l'arricchimento di documenti attraverso concetti di Wikipedia Relatori: Dott. Lops Pasquale Prof. Semeraro Giovanni Dott. Musto Cataldo Laureando: Picariello Vincenzo
2. Outline Content-based Recommender systems FIRSt (Folksonomy-based Item Recommender System) Explicit Semantic Analysis Wikiprep Matrice Termini-Concetti Sperimentazione Conclusioni e sviluppi futuri 2/17
3. Content-basedRecSys Fornisce agli utenti item di possibile interesse sulla base del gradimento espresso in passato Informazioni circa gli oggetti Informazioni sugli utenti Features dell’item Sistema di Raccomandazione Item raccomandati Profilo Utente 3/17
4. Motivazioni FIRSt – Folksonomy-based Item Recommender System Modello di classificazione bayesiano Limiti rappresentazione keyword-based Scarsa sovrapposizione tra documenti e profili Descrizioni testuali associate agli items troppo sintetiche Idea Arricchimento semantico dei contenuti testuali Explicit Semantic Analysis (ESA) Rappresentazione della conoscenza di Wikipedia mediante matrice Termini-Concetti Arricchimento dei documenti mediante ESA ha dimostrato miglioramenti nel task di classificazione di testi 4/17
5. FIRSt FIRSt è un content-based recommender system Profile learner Recommender Approccio bayesiano P(ci|dj): probabilità che un documento dj appartenga alla categoria ci Teorema di Bayes 5/17
7. ExplicitSemanticAnalysis - 1 Wikipedia-based Semantic Interpretation for Natural Language Processing Gabrilovich and Markovitch (2009) 7/17
8. ExplicitSemanticAnalysis - 2 Utilizzare gli articoli di Wikipedia per rappresentare i concetti Ogni parola è rappresentata come un vettore di articoli di Wikipedia Articolo 2 word Articolo 1 Articolo N 8/17
9. Perché Wikipedia Conoscenza generale ed accurata Sempre aggiornata Corpus esteso Articolo ≈ Concetto Wikipedia ≈ Ontologia Categorie: nodi per organizzare gli articoli 9/17
10. Wikiprep - 1 Dump Wikipedia 12 marzo 2010 9.654.328 pagine in 27Gb Rimozione Redirect, individuazione Outlink e Inlink 4.909.224 Articoli in 14 Gb Euristiche Concetti troppo specifici Outlink Inlink Pagine di Disambiguazione, Categorie, Template Articoli brevi 10/17
11. Wikiprep - 2 L’applicazione delle euristiche precedenti su un totale di 4.909.224 articoli ha portato ai seguenti risultati. 11/17
13. Matrice Termini-Concetti - 2 Matrice Termini/Concetti La semantica di un frammento di testo è il vettore medio (centroide) della semantica delle sue parole Programming language Indonesia I have been in Java island 0,36 0,34 java island 0,70 Programming language [0,36] Indonesia [0,52] Java island 13/17
14. Estrazione dei primi N Esiste già <INDONESIA,0.17> allora <INDONESIA,0.17+0.35=0.52> Arricchimento di documenti Sia BOW(doc) = {java(0.5), island (0.5)} Sia BOW(doc) = {java(0.5), island (0.5), indonesia (0.52)} <PRLANG,0.18> <INDONESIA,0.52> <INDONESIA,0.17> <PRLANG,0.18> 14/17
26. Conclusioni e Sviluppi futuri Arricchire la rappresentazione dei documenti attraverso concetti di Wikipedia Miglioramenti in termini di Precision del sistema Sviluppi futuri Feature Selection Applicare il multi-resolution approach per l’arricchimento Integrare il profilo nel modello dei Linked Data 17/17