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La prima analisi è stata un’analisi di segmentazione, l’obiettivo era identificare le varie tipologie di clienti

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Academic year: 2021

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CONCLUSIONI

Con questo lavoro di tesi, sono state approfondite le tematiche relative alla segmentazione e alla profilazione dei clienti. Esse si sono rivelate essere molto importanti per un’azienda che opera nella grande distribuzione, in quanto, da anni ormai, la conoscenza del cliente è fondamentale.

Ogni impresa ha sempre compiuto grandi investimenti per le proprie ricerche di mercato e per le proprie politiche di marketing. Oggi, invece, si assiste ad un progressivo, ma ormai molto diffuso, utilizzo delle tecniche di data mining a supporto delle decisioni aziendali, che garantiscono uno strumento importante per la conoscenza del consumatore. A tal proposito sono state svolte analisi sui dati relativi a un’azienda operante nel settore dei televisori LCD e un’altra operante nel settore della telefonia.

La prima analisi è stata un’analisi di segmentazione, l’obiettivo era identificare le varie tipologie di clienti. La tecnica utilizzata è stata il clustering che ha portato risultati molto soddisfacenti. Attraverso un’opportuna preparazione dei dati, si è riuscito, poi, ad ottenere dei segmenti (cluster), ben definiti e diversi tra loro.

La tendenza emersa è che i televisori LCD sono preferiti, principalmente, dalle famiglie abbastanza numerose, magari in attesa di un altro bambino. Anche le giovani coppie, dai 24 ai 34 anni, con un figlio o in attesa del primo apprezzano questo nuovo tipo di tecnologia. Le probabilità a supporto di queste informazioni ricavate, sono molto alte, indice dunque di buona accuratezza della modellazione.

Questo lavoro, oltre ad aver identificato con precisione segmenti di clienti, ha anche messo in luce la possibilita’ di sviluppi futuri. Infatti, trattandosi di clienti sia potenziali che effettivi, sarebbe molto importante, nonche’ utile, riuscire a ricontattare i clienti per conoscere le loro valutazioni successive al primo contatto. Infatti si avevano a disposizione anche i dati anagrafici sulla totalita’ dei clienti. Per i clienti potenziali, sarebbe utile sapere se hanno, in seguito, acquistato uno dei prodotti proposti, mentre per i clienti effettivi, sarebbe conveniente conoscere un loro giudizio sul prodotto acquistato. Oggi, le analisi sui clienti e in particolar modo sul tasso di acquisizione e mantenimento o anche abbandono sono fondamentali per le aziende.

Lo sviluppo di politiche di mantenimento del rapporto cliente-impresa è particolarmente necessario nel momento in cui si manifesta l’intenzione di

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abbandono. Attraverso l’analisi dei dati è infatti possibile identificare i segmenti dei clienti più propensi alla defezione, consentendo di intraprendere azioni preventive per ridurre il rischio di abbandono. Inoltre, i clienti fedeli e profittevoli vedono un presidio di lungo periodo attraverso il mantenimento delle promesse aziendali e la migliore conoscenza dei loro bisogni. L’analisi dell’acquisizione, invece, puo’

garantire la definizione di nuove tipologie di clientela interessata al prodotto.

Nella seconda analisi, l’obiettivo è stato di creare, per ogni tipologia di telefono cellulare, un profilo, il più possibile dettagliato, del cliente medio. Anche e soprattutto per quest’analisi, la preparazione dei dati è stata molto laboriosa ma alla fine si è rivelata essere vincente nel senso che le informazioni ottenute, durante la modellazione, sono state tanto interessanti quanto precise.

La tecnologia fa passi da gigante e si sviluppa continuamente e anche nel settore della telefonia mobile questo progresso e’ vivo piu’ che mai. I clienti apprezzano sempre piu’ i cellulari UMTS, in quasi tutte le fasce di eta’ e in particolar modo gli studenti. Tuttavia, i clienti disoccupati o operai denotano un atteggiamento meno dispendioso (i cellulari UMTS costano molto) e si accontentano dei cellulari con le sole funzionalita’ indispensabili di chiamata. Le fasce di eta’ che vanno dai 50 anni in su, invece, evidenziano un comportamento orientato a cellulari GPRS con videocamera o con una semplice fotocamera. Un altro risultato interessante riguarda la categoria dei dirigenti. Essi, benestanti per antonomasia, tendono a risparmiare sull’acquisto dei cellulari, evitando l’UMTS e orientandosi verso le altre tipologie di cellulare.

Anche per questa analisi vi sono interessanti risvolti in prospettiva futura.

Un’analisi più accurata porterebbe a migliori risultati. Infatti gli attributi a disposizione erano pochi e si può pensare che, con un’adeguata ricerca di informazioni aggiuntive sui clienti, come ad esempio il numero dei figli o il reddito o altro, i risultati possano essere ancor più precisi e dettagliati.

Come spesso capita, la fase più dispendiosa dal punto di vista del tempo dedicato, è senza dubbio quella di preparazione dei dati, sia per popolare il Data Warehouse che per creare il data set per le analisi di Data Mining. Come avete potuto notare, i dati sono originariamente ricchi di attributi e questo consente di intervenire su di loro in modi diversi, adottando varie politiche di trattamento e preparazione.

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Un esempio su tutti è la discretizzazione: scelte diverse sulla discretizzazione o meno un attributo, e sulle soglie delle fasce di discretizzazione, possono modificare in meglio o in peggio i risultati dell’analisi. In questi casi non esiste una soluzione ottima, ma è l’analista che compie le proprie scelte basandosi sulla propria esperienza o sul proprio istinto.

Questi studi mi hanno permesso di approfondire le conoscenze riguardanti il data mining, ma anche di comprendere e dimostrare l’enorme potenziale che le tecnologie di supporto alle decisioni mettono a disposizione per le ricerche di mercato così come in tutti quei settori in cui c’è una grande disponibilità di dati. Inoltre, il lavoro in azienda mi ha consentito di prendere coscienza di cosa significa lavorare in gruppo e mi ha dato, senza dubbio, un forte aiuto per il mio futuro ingresso nel mondo del lavoro sia a livello di esperienza ma soprattutto a livello di integrazione.

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