Appunti Data Anlysis

Giovedì 19 gennaio 2023

Data analysis: Prima lezione

Obiettivi del corso

• Conoscere i concetti, i termini e i metodi principali dell’analisi per il mercato.
• Formulare problemi di marketing in modo adatto all'analisi.
• Produrre, interpretare e presentare i risultati delle analisi.
• Riconoscere il ruolo del dati come supporto alle decisioni.
• Saper usare autonomamente un software statistico è un obiettivo strumentale facoltativo.

Metodi

• Lezioni frontali.
• Esercitazioni con software statistico + Excel.
• Durante il corso faremo l'analisi di due casi reali.
• Martedì teoria e mercoledì pratica.
• Report di analisi = mettersi nella logica professionale. È opzionale ed è valido per l’esame.

Libri

• A Concise Guide to Market Research, Sarstedt, Mooi, Springer, Singapore, 2019.
• Market Research, Mooi, Sarstedt, Mooi-Reci, Springer, Singapore, 2018.

Password: data2023.

Software

• Excel.
• JMP.

Esame

• Prova scritta con 10 domande chiuse e 2 domande aperte (domande teoriche e interpretazione di output).
• Orale a richiesta.
• Il report di analisi vale massimo tre punti. Consegna almeno una settimana prima dell’appello scelto i punti valgono per tutto l’a.a (fino a settembre 2023). Può essere fatto in gruppi.

Obiettivi

Ci muoviamo nel mondo delle analisi di mercato. In ogni caso, l’analisi di mercato non serve a rispondere a domande nell’immediato, serve più a conoscere dandosi il tempo di fare. Si può poi decidere di monitorare il mercato.

Chi fa analisi di mercato?

• Strutture interne all’azienda.
• Fornitori esterni = l’azienda chiede a qualcuno di aiutarla. Nel tavolo dell’analisi ci sarà, quindi, l’azienda (conosce bene se stessa) e la società di consulenza, che è esperta nel fare analisi di mercato. Anche se l’azienda realizza tutto da sola, è molto probabile che, quando meno, a far fare le interviste si affida ad un fornitore esterno specializzato.

Generalisti es. Nielsen, Ipsos, Doxa, GFK ricerche multiclient e ad-hoc.

• Specializzati = per segmento, per attività, per tipo di analisi.

Il processo di analisi (quantitativa) di mercato

La definizione del progetto di analisi non è banale, né univoca. Bisogna chiedersi: quale obiettivo? Quali dati? Quali strumenti?

Identificazione e formulazione dell’obiettivo

1. Bisogna mettersi d’accordo sugli obiettivi. Ad esempio:
• Analisi della concorrenza: chi sono i concorrenti? Cosa li distingue? Quali sono i miei punti di forza e di debolezza? È fondamentale capire chi sono i concorrenti nelle varie parti di territorio, quali sono le differenze, le peculiarità, le caratteristiche.
2. Quale formula di ricerca?
• Esplorativa: come l’analisi qualitativa.
• Descrittiva: come brand awareness, segmentazione.
• Causale-predittiva: come customer satisfaction, prevenzione del churn.
3. Quali dati?
4. Raccolta dei dati.
5. Analisi dei dati.
6. Interpretazione e presentazione dei risultati (non ce ne occupiamo).
7. Follow-up e messa in produzione (non ce ne occupiamo).

Evoluzione del metodo in funzione degli obiettivi

Ci sono diversi tipi di analisi con livelli di complessità crescenti e con risultati più potenti che possono essere raggiunti. Noi ci occuperemo di: descrittiva, diagnostica e predittiva. Un livello di analisi più complesso si regge su quelli più bassi. L’analisi descrittiva, e i livelli più bassi, non sono da ignorare: se basta la prima, andrà bene la prima.

Analisi qualitativa

• Spesso precede l'analisi quantitativa = l’analisi qualitativa viene di solito utilizzata in ambito psico-sociale, però nell’ambito dell’analisi di mercato viene vista come propedeutica all’analisi quantitativa. Serve per esplorare situazione di cui si sa troppo poco.
• Ha perlopiù scopo esplorativo:
• Definire i contorni del problema = dai risultati dell’analisi quantitativa si può, ad esempio, desumere il questionario.
• Sviluppare ipotesi di lavoro.
• Individuare variabili e relazioni da approfondire.

Focus group: Moderatore con un gruppo ristretto = si riesce a comprendere cosa è importante/interessante, tramite una conversazione libera-guidata, da far poi diventare un questionario.

Interviste in profondità: Intervistatore con un consumatore o un decisore.

L'analisi qualitativa rappresenta il 17% della spesa in ricerca di mercato. ESOMAR, 2013.

Analisi quantitativa

• Dati primari = sono stati rilevati apposta per l’obiettivo di marketing. Sono quasi sempre ad hoc, survey.
• Dati secondari = sono stati rilevati per altri scopi, però risultano interessanti anche per l’analisi di mercato. Sono di due tipi:
• Nascono dall’interno dell’azienda. ERP = enterprise resource program.
• Nascono all’esterno dell’azienda. CRM = customer relationship management. Sono molto convenienti dal punto di vista del denaro, poiché i costi sono molto bassi. I dati secondari non è detto che rispondano necessariamente alle mie esigenze (tessera dell’Esselunga). Un esempio è: Esselunga, vede chi prende un prodotto se ne prende anche un altro, tipo latte e biscotti e dunque sono prodotti che si trascinano a vicenda e un’idea è non mettere mai entrambi i prodotti in promozione.
• Dati socio-demografici = sono età, genere, istruzione. Se si fa un’indagine sulle aziende non si può parlare dell’età dell’azienda, però ci sono dei dati socio-demografici, come area geografica, in che settore merceologico lavora, numero di sedi/dipendenti.
• Opinioni = sono possibili solo con i dati rilevati apposta.
• Comportamenti = si differenziano tra primari e secondari poiché questi ultimi sono osservati, mentre i primi sono dichiarati.

Seconda lezione

Sito - Account

Bisogna inserire la data di nascita e poi gli interessa vedere se il pubblico è giovane o no, quindi confronta l’età delle persone che hanno creato un account e con quelli della popolazione (dati ISTAT).

Ci sono due età fondamentalmente = quelli raccolti dal webmaster (secondario poiché il motivo per cui è stato raccolto è per far iscrivere, obbligatorio) e quelli raccolti dall’ISTAT.

Sondaggi e questionari

Partiamo dall’idea di una survey che desideriamo fare e vediamo quali sono tutti i passi per la rilevazione.

Il questionario è una rilevazione di dati primari con interviste strutturate a un campione di soggetti.

• È molto generale = può essere fatto su qualunque cosa.
• Potenzialmente costoso.
• Richiede competenza e rigore nel definire gli obiettivi 0 bisogna stare dentro negli obiettivi/limiti che sono stati dati.

Le alternative:

• Censimento: rilevazione su tutta la popolazione, il sondaggio invece si fa su un campione della popolazione. Il censimento è abbastanza impossibile, non solo per questione di costi e tempi, ma poiché a volte la lista dei consumatori totali non è ben definita.
• Analisi di dati secondari da fonti esterne (ISTAT, Aida).
• Analisi di dati secondari interni = come ad esempio Esselunga, Netflix, la telefonia (tutte le aziende con una massa di dati enormi.

I dati rilevati con questionari non sono mai perfettamente oggettivi, anche se riguardano comportamenti. →Esempio: Auditel (misurazione degli ascolti televisivi) meter. In una situazione così complicata l’Auditel guarda sia all’aspetto questionario (dichiarazione) sia per quanto riguarda la rilevazione (meter - installato in casa delle persone per verificare cosa, chi guarda la televisione). C’è quindi una parte di dichiarazione e una perte di misurazione/rilevazione.

Popolazione e campione

La survey si rivolge ad un campione.

• Popolazione: l'insieme di tutte le unità oggetto di studio, che si vogliono studiare (persone, prodotti, aziende). La popolazione deve essere definita in modo inequivocabile attraverso una caratteristica osservabile, non bisogna dunque essere generici. “I miei consumatori sono italiani” = questa è una definizione molto sfumata, molto irregolare che non permette di identificare bene la popolazione alla quale ci si riferisce. “Residenti in Italia dal primo settembre 2022” = questa permette di lasciare dentro la definizione alcune persone e lasciarne fuori altre. Anche “Consumatore abituale” è una definizione sfumata, mentre più precisa è “Quante volte ha consumato yogurt negli ultimi trenta giorni?”. A quel punto si può decidere la popolazione:
• Consumatore zero = chi non consuma.
• Consumatore medio = chi consuma 5 -7 volte lo yogurt.
• Consumatore alto = più di 7.
• Unità statistica: ogni singolo elemento della popolazione (se si parla di persone, ogni persona)
• Campione: il sottoinsieme della popolazione sul quale si rilevano i dati.

Campionamento

È il processo attraverso il quale si estrae il campione dalla popolazione: si scelgono le persone da intervistare.

Probabilistico

• Buono poiché più utile per rilevazioni statistiche.
• Casuale semplice: è quello perfetto/ideale. Il cui modello ideale è l’estrazione di un numero, tutti hanno la stessa probabilità di essere scelti. Questo è un modello teorico, impraticabile nella pratica poiché bisognerebbe avere l’elenco di tutta la popolazione.
• Allora si sfruttano delle strategie per ottenere dei campioni che siano migliori.
• Campionamento stratificato: si basa sull’ipotesi che all’interno della popolazione ci siano delle differenze note (su un certo argomento, le donne le pensano diversamente dagli uomini). Si suppone si conoscere/si ipotizzano delle differenze nella popolazione, quindi si divide la popolazione in strati. Dopodiché si fa un campione casuale semplice in ciascuno degli strati (campione casuale semplice tra uomini e donne). Si presuppone quindi che nella popolazione ci siano delle differenze: all’interno degli strati, invece, ci sono delle omogeneità. Gli strati sono ipotizzati omogenei all’interno ed eterogenei tra loro.
• Campionamento a grappoli: si applica in un’altra situazione. Un esempio tipico è quello delle classi scolastiche: se si vuole fare una survey sugli studenti della IULM. Si scelgono dieci aule (si scelgono a caso) e saranno più o meno tutte uguali tra di loro, la variabilità è all’interno della classe. Sono cluster eterogenei all’interno e omogenei tra di loro. Una logica mescolata si applica ai comuni = all’interno di ogni strato simile per ampiezza dei comuni, si fa una selezione per cluster all’interno omogenei.

Non probabilistico

• Cattivo, capita di non poter far diversamente o di poter attingere a informazioni diverse/più ricche con campionamenti non probabilistici.
• Campione di esperti: si intervista un piccolissimo sottoinsieme di persone che si ritengono molto competenti sull’argomento. Se si sta sullo yogurt → si intervista il PROMO Manager di Yomo, Muller. E qui, trattandosi un gruppetto di mezza dozzina di persone, si tratta di una ricerca più qualitativa con interviste di persone esperte. In un altro campo, ad esempio la politica, si può chiedere a dei commentatori politici.
• Campionamento a valanga: si identifica la prima persona che si desidera intervistare e dopo gli si chiede “C’è qualcun altro a cui mi può indirizzare?”. Così si crea una catena di persone che si auto-selezionano. Un ambito è che si vuole esplorare qualcosa di illegale (immigrati illegali).

Dimensione del campione

Campioni più grandi migliorano la precisione delle stime, però:

• Sono più costosi = quando si definisce la dimensione del campione si deve sempre pensare ai vincoli di costo.
• Il guadagno in precisione per ogni unità aggiuntiva diminuisce al crescere del campione = l’aumento di conoscenza decresce all’aumentare della quantità delle persone all’interno del campione. Il costo è uguale per tutti, per il beneficio decresce.
• La dimensione del campione non dipende da quella della popolazione (se la popolazione è > 10 mila) = un campione di mille persone serva a stimare con la stessa precisione una popolazione di 200.000 o di 60.000.000.

Caratteristiche di un buon campione

• Casualità (semplice o stratificata o a grappoli).
• Rappresentatività = è quella caratteristica del campione, per cui il campione deve rappresentare TUTTE le caratteristiche/variabilità della popolazione di riferimento.
• Deve presentare tutte le caratteristiche della popolazione in proporzione ridotta, non deve essere distorto. Se il campione è distorto una numerosità più alta ci fa essere più sicuri dell’opinione sbagliata. Se il campione è corretto, invece, la numerosità può essere d’aiuto.
• Garantisce la validità e accuratezza del campione.
• Validità, accuratezza.
• Numerosità = maggiore è la numerosità più i punti si concentreranno.
• Affidabilità, precisione.

Fasi di un sondaggio

1. Definizione dell’obiettivo = formula di ricerca, popolazione, campione.
2. Scelta del metodo di contatto.
• CAPI (Computer Assisted Personal Interviewing) = esempio, indagini nei centri commerciali, exit-poll, Auditel. ↑ Qualità, accuratezza, nessuna limitazione di target ↓ Tempi e costi alti, bias dell'intervistatore, desiderabilità sociale (cercare di rispondere ciò che gli altri si aspettano).
• CATI/CAMI (Computer Assisted Telephone/Mobile Interviewing) = 15€/intervista per mille casi da popolazione italiana → ha dei costi fissi di impianti da intervista e sono abbastanza facili da reperire. ↑ Tempi brevi (i più brevi), qualità, accuratezza, controllo rilevazione (controllo sulla rappresentatività del campione).
• CAWI (Computer Assisted Web Interviewing) = invito via email/web/social, link per la compilazione ↑ Costi come vantaggio, tempi a volte ma non sempre brevi (se si tengono in considerazione gli amici, di solito in 24h si ha concluso, mentre se non bastano i tempi sono molto più lunghe) ↓ Minore accuratezza (l’intervistato è abbandonato a sé stesso), filtro internet (chi non ha internet, non lo può fare), auto-selezione (risponde chi vuole).
3. Costruzione del questionario.
• Cosa chiedere? Identificare informazione di interesse primario e accessorio → Cosa scoprire?
• Stabilire la sequenza logica delle sezioni (blocchi di informazioni) e delle domande (cosa chiedo prima/cosa chiedo dopo) → struttura del questionario.
• Sezioni:
• A. Prima si fanno le domande più generiche e poi quelle più specifiche.
• B. Domande su definizione del campione (sul web: se il test è per delle donne, se il candidato afferma di essere un uomo, non può fare il questionario).
• C. Caratteri socio-demografici = alla fine, tranne quelle che mi servono per selezionare il campione → genere ed età per prima cosa, poi alla fine area geografica, istruzione, componenti della famiglia.
• Decidere la forma delle risposte e formulare le domande (come chiedere). Più la domanda è difficile, più le persone sceglieranno il problema centrale, quindi si potrebbe non metterlo.
• Alla fine:
• A. “Sei soddisfatto del prodotto?” Le cose su cui il candidato ragiona saranno fortemente influenti sulla risposta finale → scoprire gli attributi del prodotto che influenzano di più il gradimento verso il prodotto.
• All’inizio:
• B. Sei soddisfatto del prodotto?” Se chiesto all’invio si avrà una risposta pura.
4. Test del questionario.
5. Somministrazione del questionario al campione.
6. Raccolta dati.
7. Analisi.
8. Reporting.

Formulazione domande: esercizio

1. Ha mai comprato online biglietti aerei e ferroviari? Bisogna mettere la o al posto della e; dovrebbero essere divise le domande.
2. Nella sua famiglia ci sono bambini? Non è specificata l’età dei bambini.
3. L'intervento dello Stato non è stato adeguato…: è una domanda tendenziosa, bisognerebbe essere più neutri e c’è anche la negazione.
4. In che paese è nato: Italia | Francia | Spagna | Europa = le risposte non sono esaustive.
5. Dove è andato in vacanza l'estate scorsa? Non è detto che sia andato in vacanza.
6. In che anno ha aperto l'account? Le domande sul passato sono un