CLUSTER ANALYSIS – LA DENOMINAZIONE DEI CLUSTER E LA PROFILAZIONE DELLA CLIENTELA

Il primo passo, dunque, consiste nell‟analizzare quale delle variabili considerate abbia influenzato maggiormente la composizione dei cluster identificati durante il processo di segmentazione, mediante il metodo di Ward. Si consideri nel dettaglio la seguente tabella:

analisi della clusterizzazione mediante metodo Ward.D

Q2 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 totale

P 4,44554 4,81188 4,87129 5,42574 5,23762 5,11881 4,98515 C1 3,82645 4,33884 4,52066 4,76860 4,71074 4,57851 4,45730 C2 5,37037 5,51852 5,39506 6,40741 6,02469 5,92593 5,77366

Il primo passo da compiere è quindi lo studio della significatività delle differenze esistenti tra le medie, effettuato mediante il t-test - o test della t di Student -: si tratta di un test statistico parametrico – si riferisce cioè ad una distribuzione libera dei dati – che ha il fine di accertare se, considerata la distribuzione in esame, il suo valore medio si scosti significativamente o meno da un determinato benchmark. Il test in analisi è stato sviluppato come test a due code, in quanto ci si troverà di fronte a due alternative: le medie dei due vettori considerati sono statisticamente uguali, oppure risultano diverse; nel caso specifico del test a due code, le aree di rifiuto sono distribuite in modo simmetrico ai due estremi della curva (le due code, appunto) ed è solitamente usato quanto non si hanno dati certi sull‟eventuale risultato, ovvero ci si pone il problema se esista una differenza statisticamente rilevante tra le medie considerate, senza però avere indicazione alcuna su quale delle due risulti maggiore oppure minore. Tale test è stato condotto mediante l‟uso del software statistico R, applicato al confronto di coppie di medie prese singolarmente, al fine di mettere a confronto dapprima la differenza esistente tra i valori di ogni cluster (C1,C2) rispetto alla popolazione globale (P), e successivamente per confrontare tra loro i valori dei cluster; l‟operazione permetterà di validare la clusterizzazione e procedere all‟assegnazione di un nome agli stessi, in base alla media dei valori considerati per ogni variabile.

Nel dettaglio, al comando t.test utilizzato sono stati assegnati i seguenti parametri:

- alternative = "two.sided": il test considerato si comporta cioè come una distribuzione a due code;

- mu = 0: l‟ipotesi da testare H0 (ovvero: le medie considerate non sono statisticamente

significative) ha come valore 0; questo implica che accettare tale ipotesi significa stabilire che i due vettori considerati hanno media uguale, e quindi differenze non notevoli relativamente alle medie considerate;

- paired = FALSE: il test NON viene effettuato su dati appaiati, ma riguarda la verifica dell‟ipotesi relativa all‟uguaglianza delle medie di campioni estratti da una popolazione; - var.equal = FALSE: le varianze dei due gruppi non sono considerate come uguali, ma

è presa in considerazione l‟approssimazione ai gradi di libertà;

Si consideri duenque la seguente tabella:

Per tutte le ipotesi considerate nell‟analisi appena compiuta l‟ipotesi H0 di non-significatività della

differenza tra le medie è stata rifiutata, risultato indicato direttamente dall‟output fornito in sede d‟interrogazione del software statistico R utilizzato a tale scopo: ci si trova pertanto di fronte ad una clusterizzazione in due gruppi che presenta significatività statistica in termini di differenza delle medie dei campioni esaminati tra i gruppi stessi, e tra ciascun gruppo e l‟intera popolazione dei rispondenti.

Fatta questa necessaria analisi preliminare, è stato possibile passare poi all‟assegnazione dei nomi descrittivi ai cluster ottenuti; nel dettaglio, tale operazione consente di identificare in modo più semplice la composizione dei gruppi della popolazione dei rispondenti, e di verificare successivamente la composizione di tali segmenti mediante quella che viene definita “profilazione del cliente”. Questo processo si rifà alle medie ed alle frequenze delle variabili che non sono state precedentemente utilizzate durante lo svolgimento della clusterizzazione, e permette di identificare il profilo medio dei rispondenti che appartengono all‟uno o all‟altro segmento, evidenziandone le caratteristiche che presumibilmente li hanno (inconsapevolmente) portati ad appartenere a tale specifico cluster.

variabile vettori di dati confidenza t test p value H0

Q2 P,C1 0,90 3,913 < 0,001 rifiutata P,C2 0,90 -6,929 < 0,001 rifiutata C1,C2 0,90 -10,062 < 0,001 rifiutata Q4 P,C1 0,90 3,072 0,002 rifiutata P,C2 0,90 -5,624 0,002 rifiutata C1,C2 0,90 -7,8114 < 0,001 rifiutata Q5 P,C1 0,90 2,842 0,005 rifiutata P,C2 0,90 -5,128 0,006 rifiutata C1,C2 0,90 -7,121 < 0,001 rifiutata Q6 P,C1 0,90 3,392 0,001 rifiutata P,C2 0,90 -6,984 < 0,001 rifiutata C1,C2 0,90 -9,277 < 0,001 rifiutata Q7 P,C1 0,90 3,649 < 0,001 rifiutata P,C2 0,90 -6,760 < 0,001 rifiutata C1,C2 0,90 -9,532 < 0,001 rifiutata Q8 P,C1 0,90 3,261 0,001 rifiutata P,C2 0,90 -6,160 < 0,001 rifiutata C1,C2 0,90 -10,281 < 0,001 rifiutata

Ciò che emerge dalla profilazione è la situazione seguente:

- cluster 1: ne fanno parte i 121 rispondenti che presentano una media di risposta pari a 4,457 e che verosimilmente possono essere identificati con l‟appellativo di “insoddisfatti”. Il profilo di tale rispondenti è quello di un consumatore uomo (61,7%), impiegato (32,3%) e con una fascia d‟età compresa tra i 40 e i 49 anni (35,5%): ha una frequentazione media del punto vendita di 2,5 (si può - per comodità - approssimare a 3) giorni sui 5 lavorativi a settimana, e si dichiara mediamente indifferente (3,8 su 7) relativamente al prezzo speso durante la sua visita;

- cluster 2: ne fanno invece parte gli 81 rispondenti che, con una media delle modalità di risposta pari a 5,773, si possono denominare – arrotondando a 6 per eccesso - “più che soddisfatti”. Il profilo del frequentatore più che sodisfatto risponde alle caratteristiche ancora una volta di consumatore uomo (59,0%), anch‟esso impiegato (44,4 risposte su 100) e con la medesima fascia d‟età 40-49 anni per il 38,3%. Questa volta, tuttavia, il rispondente è meno presente all‟interno del punto vendita, presentando una frequentazione media del punto vendita di 1,7 (approssimiamo a 2) giorni sui 5 lavorativi di ogni settimana, e si dichiara però mediamente più soddisfatto rispetto agli appartenenti al cluster 1 rispetto al prezzo speso durante la visita: 5,4 su 7.

Proviamo a capire il significato di tale dato. È ragionevole pensare che, accertato che la popolazione rispondente con maggior frequenza è altresì la stessa che risponde al nome di “generalmente

insoddisfatta”, con un focus particolare sull‟aspetto relativo al prezzo, tale aspetto sia conseguenza

di un‟assenza di qualsiasi forma di fidelizzazione o promozione che garantisca un risparmio in termini di spesa per i clienti alto-frequentanti - se si considera difatti la Tabella 12 sopra riportata, è facilmente evidenziabile come la media voto più bassa del cluster 1 si riferisca proprio al quesito numero 2 “Si ritiene mediamente sodisfatto del prezzo speso?” –. A fronte cioè di una visita più frequente rispetto agli appartenenti al cluster 2, essi si trovano di fronte al medesimo trattamento economico, senza la possibilità di avere un ritorno sotto forma di “premio” per la loro fedeltà verso i punti vendita Berica Chef; tutto questo non dovrà però sviare il lettore: l‟insoddisfazione non sta infatti ad indicare prezzi considerati troppo alti dalla popolazione rispondente – si consideri infatti che la variabile relativa alla soddisfazione del prezzo presenta una media globale di quasi 5 su 7 – quanto piuttosto, come appena visto, solamente una sfiducia che emerge in chi è maggiormente presente e fedele.

CAPITOLO 6

CONCLUSIONI

L‟analisi appena compiuta evidenzia, ancora una volta, l‟importanza che ricopre la fidelizzazione nel rapporto cliente-impresa: un consumatore appagato ritorna ad acquistare, e una cerchia di clienti sicuri e fidelizzati permette di conseguenza che una parte di fatturato risulti stabile nel tempo. Fidelizzare in modo efficace, conoscendo i propri clienti, significa riuscire ad ottenere un concreto

Return On Investiment, in modo particolare nel medio e lungo termine ma, soprattutto, risulta

importante poiché il costo eventualmente supportato per acquisire clienti nuovi è molto spesso di superiore rispetto a quelli che l‟azienda sostiene per mantenere quelli già possiede, in termini sia di sforzi da compiere, che dal punto di vista prettamente economico. Un piano adeguato di fidelizzazione contribuisce in modo notevole anche al rafforzamento del brand aziendale, grazie al rapporto fortemente emozionale che si viene a creare tra marchio e cliente/consumatore.

Sviluppare un questionario su basi solide e strutturate significa riuscire ad estrarre più informazioni possibili dal rispondente, profilandolo sulla base delle sue caratteristiche intrinseche, e segmentando di conseguenza la popolazione in base alle variabili considerate maggiormente rilevanti dall‟azienda; inoltre, un‟intervista ben fatta rende possibile valutare plus e minus del servizio fornito, correggendo gli errori e gli aspetti negativi sottolineati dai clienti, prima che questi diventino “cronici” e rechino come conseguenza l‟abbandono da parte del consumatore.

L‟analisi svolta, in dettaglio, ha fatto emergere una verosimile richiesta latente di fidelizzazione da parte della clientela, attuabile ad esempio mediante la creazione di programmi di fidelity-card, offerte speciali, prezzi scontati o agevolati, comunicazione di notizie che possano risultare utili in quanto relative ad esempio allo sviluppo di un nuovo prodotto o di una nuova linea, o più in generale relative ad argomenti per il quale egli possa aver manifestato un interesse diretto o indiretto.

Con riferimento specifico ai risultati esposti nel capitolo precedente, Berica Chef potrebbe sviluppare dunque un programma – ad esempio mediante la distribuzione di fidelity card – che garantisca alla stessa azienda entrate sicure nel tempo grazie all‟assiduità con la quale il cliente affezionato frequenterà di conseguenza il punto vendita e, di contro, assicurare al consumatore una

promozione di prezzo che si possa tradurre poi in uno sconto sull‟ammontare totale degli acquisti cumulati, oppure in un omaggio con cui l'impresa premi il suo atteggiamento fedele.

Potrebbe essere interessante, ad esempio, sfruttare la vicinanza del marchio a quello della torrefazione padovana Caffè Diemme per omaggiare i clienti di un determinato quantitativo di caffè da consumare a casa, al raggiungimento di un ammontare obiettivo dello scontrino: dal momento che il caffè è un bene largamente consumato, facendo spesso parte di quella categoria di prodotti primari a cui molte famiglie non rinunciano, si può immaginare che averne una confezione in regalo, seppur di una quantità ridotta, possa essere sicuramente apprezzato e apprezzabile, garantendo di fatto un vero e proprio risparmio sugli acquisti che normalmente avvengono all‟interno del nucleo familiare.

APPENDICE