Analisi quantitative di mercato

DIAGRAMMI DI ASSOCIAZIONE

(rappresentano le associazioni interessanti)

GENERALIZZAZIONE

La definizione della regola associativa può coinvolgere più di un prodotto, sia nella proposizione antecedente sia nella proposizione conseguente.

• {A, B} {C}: "se si acquistano prodotti A e B" è la proposizione antecedente, "allora si acquista C" è la proposizione conseguente.
• {A, B} {C,D}: "se si acquistano i prodotti A e B" è la proposizione antecedente, "allora si acquistano C e D" è la proposizione conseguente.
• {A, B, C} {D}: "se si acquistano prodotti A, B e C" è la proposizione antecedente, "allora si acquista D" è la proposizione conseguente.

TECNICHE PER COSTRUIRE / IDENTIFICARE UNA LISTA DI CLIENTI

È molto importante riuscire a creare un ranking nella lista di clienti di un'azienda. Le tecniche che vedremo sono:

• Metodo ABC
• RFM

tecniche sono molto semplici poco robuste ma sono molto usate in azienda. Tecnica RFM (non è una tecnica statistica) La tecnica contempla oltre al fatturato cioè l'ammontare di acquisti fatti dal cliente nel tempo (M:monetary) anche la vicinanza temporale dell'acquisto (R: recency) e la frequenza d'acquisto (F: frequency) nel periodo monitorato. Alle volte al posto della frequenza d'acquisto si possono utilizzare la percentuale di comunicazioni o mail a cui il cliente ha dato risposta. La tecnica mira a segmentare i clienti come per esempio tra quelli che acquistano spesso items che costano poco da quelli che ad es. acquistano con meno frequenza ma item più costosi. La tecnica ha come obiettivo di indicare i clienti "migliori" clienti migliori sono: - hanno effettuato un acquisto di recente - hanno acquistato più di frequente nell'intervallo temporale - hanno effettuato acquisti di importo monetario rilevanteLa tecnica è utile per: - elaborare proiezione di elevata precisione sui futuri profitti - individuare clienti verso cui indirizzare una campagna - accrescere la redditività di un mailing La tecnica produce uno score sintesi dei 3 elementi: - vicinanza temporale dell'acquisto nel periodo suddiviso in trimestri - frequenza degli acquisti (considerata nel punteggio direttamente o ponderata) - valore monetario calcolato solitamente considerando il 10% del valore totale degli acquisti fatti dal cliente Lo score RFM richiede un sistema di pesi (ponderazione delle variabili) differenziato a seconda della natura del bene. La regola di ponderazione è soggettiva, il ricercatore decide quali componenti pesano di più o meno. Criteri di ponderazione: Recentezza dell'acquisto: - 20 punti per un acquisto effettuato entro gli ultimi 3 mesi - 10 punti per un acquisto effettuato entro gli ultimi 6 mesi - 5 punti per un acquisto effettuato entro gli ultimi 9 mesi - 3 punti per un acquisto effettuato entro gli ultimi 12 mesi

per un acquisto effettuato entro gli ultimi 12 mesi - 1 punto

per un acquisto effettuato entro gli ultimi 24 mesi - 1 punto

Frequenza di acquisto: numero di acquisti effettuati entro gli ultimi 24 mesi ponderati moltiplicando per 4 il numero di tali acquisti, fino ad un valore massimo di 20.

Valore monetario degli acquisti: 10% del valore totale degli acquisti effettuati negli ultimi 24 mesi, fino ad un valore massimo di 20.

Ponderazione delle variabili RFM:

• Recency (R): 5, viene comunque valutata un po' di più rispetto alle altre variabili.
• Frequency (F): 3
• Monetary (M): 2

Caso: possibile applicazione ad un caso di esempio:

- Proviamo a calcolare lo score del cliente ID 1561: la prima cosa che notiamo è che ci sono soggetti che acquistano più volte e alcuni che acquistano solo una volta con una spesa importante, a chi diamo un ranking più alto? Devo capire chi vale di più per me, vale di più il cliente che spende poco ma viene spesso o vale di più il cliente che spende molto ma viene raramente?

cliente che viene poche volte maspende una cifra considerevole?? Devo calcolare il ranking :

- L'ID 1561, ha comprato:3 mesi fa e ha speso 40€, la receny = 20 x 5 (x5 poiché stiamo dando importanza 5 allao recency) = 100frequency 1 x 4 (acquisti negli ultimi 24 mesi) x 3o monetary = 4 (10% degli acquisti nei 24 mesi) x 2o la somma = sarà lo score relativo alla transazione fatta negli ultimi 3 mesi.

- ID 1581Recency = ha acquistato 9 mesi fa = 5 x 5 = 25o frequency = 2 x 4 x 3 = 24o monetary = (massimo 20), 20 (non 60 poiché è il massimo) x 2 = 40oo- Il cliente 1561 raggiunge il punteggio 234. il Il cliente 1592 totalizzando un punteggio pari a 310si rivela in assoluto il più interessante per l'azienda.

RFM_customer file per spss per calcolare il ranking di un cliente.(in questo file non abbiamo la ripetizione dell'id, ogni riga è un cliente, in questo caso il cliente nontorna.)Per fare l'analisi spss: menù

analizzà direct marketing scegli tecnicaà analisi RFMà continuaà à dati clientià inseriamo identificativo cliente (in questo caso l'ID) e così via. nel menù dove siamo,à sopra andiamo su "raccolta" per vedere il numero di bin (valore) per attualità frequenza e monetario.à Lezione 11 (11 novembre) LA SEGMENTAZIONE DEI CLIENTI Perché segmentare? È importante per indirizzare la comunicazione, azioni di marketing e prodottià personalizzati, separando i clienti in gruppi le persone all'interno del gruppo avranno caratteristiche uguali, per poter indirizzare delle politiche di vendita. - Per definire gli obiettivi e le modalità di una strategia commerciale un'azienda deve essere in grado di valutare le caratteristiche e i bisogni e comportamenti probabili degli acquirenti potenziali. Questa decisione implica una suddivisione (SEGMENTAZIONE) del mercato in gruppi

omogenei e distinti diconsumatori verso i quali indirizzare politiche di vendita altrettanto specifiche. Market SEGMENTATION consiste nell'adeguare tanto i prodotti quanto le strategie di marketing alle differenze individuabili entro l'insieme delle esigenze manifestate dai consumatori. Posso segmentare tramite le variabili demografiche, allocazione geografica, comportamentali. Perché segmentare:

• Per una comprensione generale del mercato
• Per l'introduzione di nuovi prodotti
• Per l'intenzione di acquisto
• Per i benefici ricercati
• Per le preferenze verso brand concorrenti
• Per le modalità di acquisto
• Per decisioni di prezzo
• Per decisioni di acquisto
• Per la sensibilità a cambiamenti di prezzo
• Per studi sul posizionamento
• Per la propensione alla trattativa
• Per l'uso del prodotto
• Per decisioni relative alle politiche pubblicitarie
• Per le preferenze verso i prodotti/benefici ricercati
• Per gli stili di vita
• Per gli atteggiamenti verso i media

Alcune variabili esplicative impiegate nelle procedure diLa segmentazione può essere effettuata in base a diverse variabili: 1. Psicografiche: - Personalità (introversa, estroversa) - Livelli di bisogno (sicurezza, protezione, autorealizzazione) 2. Geografiche: - Stato (Italia, Francia, Inghilterra) - Città (Milano, Roma, Torino, Napoli) 3. Comportamentali: - Stile di vita - Utilizzo del prodotto (mai, sempre, qualche volta, una volta) - Fedeltà alla marca (infedeli casuali, infedeli alla ricerca di un'altra marca, fedeli alla marca, fedeli al produttore, fedeli al punto vendita) 4. Socio-demografiche: - Popolazione (<20.000, 20.000-100.000, 100.000-250.000, >250.000) - Età (<18, 18-25, 25-30, >30) - Istruzione (diplomato, laureato, dottorato) I requisiti per una segmentazione efficace sono: - Uniformità delle risposte degli acquirenti agli strumenti tipici del marketing-mix. - Profittabilità, ovvero la dimensione del segmento deve essere tale da garantire un profitto all'azienda.L'accessibilità cioè la possibilità di raggiungere il segmento.- La stabilità nel tempo della soluzione trovataLa segmentazione prevede da un punto di vista operativo passa attraverso delle fasi che si possono riassumere nei seguenti punti- definizione del problema- messa a punto del programma indagine sul campo- elaborazione e interpretazione dei risultatiLA SELEZIONE DELLA PROCEDURALa prima fase prevede la scelta di un modello di SEGMENTAZIONE, tipo di segmentazione:- a priori- a posteriori- flessibilediversi tipi di classificazione per far fronte a diversi tipi di problemi o diverse domande di marketing.Le informazioni sulla base della quali si costruiscono i modelli di analisi sono suddivisibili in maniera molto schematica ma intuitivaDal punto di vista della tecnica, che cos'è la segmentazione?È un algoritmo ricorsivo che consente di suddividere n unità statistiche in gruppi, in relazione ad un criterio divisivo, che si

propone di massimizzare l'omogeneità interna ai gruppi ottenuti.

Segmentazione a posteriori

Non ho alcune informazioni a priori e faccio si che i dati mi guidino nella segmentazione dei gruppi presenti nel mercato, non faccio nessuna ipotesi sui i gruppi nel mercato

- Cluster Analysis (gerarchica e non gerarchica)

Segmentazione flessibile

Serve a creare prodotti nuovi o varianti di prodotto. Faccio un'analisi per capire quale varianti sono più gradite dai gruppi, esempio scelgo i colori più graditi, serve per produrre i prodotti più richiesti, i bisogni più frequenti

- Conjoint Analysis

Segmentazione a priori

È quando costruiamo una segmentazione in cui i gruppi che ci interessano li decidiamo all'inizio. Se ho costruito i gruppi che senso ha fare una segmentazione a priori? Esempio una banca che presta i soldi, ci saranno persone affidabili e persone che non restituiscono i soldi. Allora io istituto creo delle regole per cui quando arriva

un nuovo soggetto riesco a capire se è un buon cliente o no, applicando le regole che ho costruito. In finale la segmentazione a priori serve per costruire regole per permettere la segmentazione. - AID, CHAID, CART, QUEST (alberi di classificazione) - Analisi discriminante - Regressione logistica SEGMENTAZIONE A POSTERIORI: LA CLUSTER ANALYSIS (CLA) Tecnica completamente esplorativa, non facciamo alcuna assunzione. Sulla base dell'osservazione delle variabili a nostra disposizione permettono di associare ciascuna informazione a un gruppo. Cluster analysis è multi-variabile, utilizza molte variabili Viene utilizzata nelle ricerche che si propongono di: - Migliorare il grado di comprensione dei comportamenti di acquisto differenziandoli