Come Segmentare la Clientela? con la Cluster Analysis!

cluster analysis per segmentare la clientela

“Dividere in categorie significa considerare, in un gruppo d’individui, non quello che ciascuno ha di proprio, ma quello che ha di comune col gruppo a cui appartiene. Così una classificazione è possibile, un’esatta riduzione a generi e specie”.

In generale, ogni volta che abbiamo bisogno di classificare un’ingente molte d’informazioni, l’analisi dei gruppi è un ottimo strumento. La cluster analysis, infatti, è un metodo esplorativo d’analisi che consiste nella ricerca di n osservazioni p-dimensionali di gruppi composti da unità tra loro simili, non sapendo a priori se tali gruppi omogenei esistono effettivamente nel dataset. Lo scopo è quello di creare gruppi che, al loro interno siano omogenei, cioè aventi caratteristiche simili, mentre tra di loro siano il più possibile eterogenei.

Proprio grazie a quest’ottica, i cluster possono essere applicati a svariati campi come la medicina, la psichiatria, l’archeologia e, nel nostro caso, in ambito manageriale. Uno degli usi più comuni che viene fatto dei cluster, in ambito economico, è proprio la segmentazione di mercato, che può essere riferita a consumatori o a categorie di prodotti.

Le aziende, nei giorni nostri, vivono in mercati aperti, caratterizzati da una forte concorrenza, e per alcuni settori, da un alto grado di saturazione. Per le imprese diventa, dunque, fondamentale ricercare un vantaggio competitivo per attuare strategie di marketing vincenti. Uno dei vantaggi competitivi di cui si sta parlando è rappresentato dalle informazioni relative al target a cui puntiamo, decisive per conoscere i desideri/bisogni/problemi dei clienti e soddisfarli, così, in modo più efficace ed efficiente. Per questo motivo le ricerche di mercato sulla clientela sono importanti; riescono, infatti, a valutare le caratteristiche e i comportamenti dei consumatori, personalizzando l’offerta, in un’ottica di fidelizzazione e aumento delle quantità dei prodotti venduti. I clienti, infatti, non sono tutti uguali, ma presentano preferenze, aspettative, e comportamenti diversi. Un’efficace segmentazione che raggruppa clienti attraverso variabili che li rendono simili, permette di sviluppare strategie di marketing mirate e diversificate, avvicinandoci sempre di più all’ottica del marketing one-to-one. Ecco il vantaggio di segmentare la clientela!

Per raggiungere questi scopi le aziende fanno uso delle tecniche di data mining che sono dei processi analitici che individuano relazioni, informazioni e pattern, che si trovano all’interno di un grande database e sono utili all’azienda.

data mining per cluster

 Le tecniche di data minig si dividono in metodi di previsione e metodi di descrizione. I primi usano variabili conosciute per predirne altre sconosciute, mentre i secondi interpretano pattern assunti dai dati, che nel nostro caso, sono rappresentati dai clienti. La cluster analysis si categorizza come un metodo di descrizione, poiché analizza le informazioni contenute nei dati e permette di individuare dei segmenti all’interno.  Descriviamo adesso la cluster analysis in modo più tecnico.

L’analisi dei cluster, chiamata anche l’analisi dei gruppi, permette di trovare, all’interno di un insieme di dati,  diversi sottoinsiemi che risultano avere caratteristiche omogenee tra loro. Tecnicamente la cluster analysis determina una riduzione di Rn, cioè la quantità totale d’informazioni: da n unità osservate infatti, si perviene a g gruppi omogenei (dove g < n), con il vantaggio di una interpretazione più semplice dei dati.

La tecnica prevede, infatti, la creazione di gruppi con alta omogeneità interna cioè, gli oggetti presenti nei gruppi saranno tra loro vicini/simili; costruiti cluster omogenei al loro interno, si punta, poi, ad avere un alto grado di eterogeneità tra i gruppi. Ciascun cliente analizzato possiede x variabili (demografiche, comportamentali o affettive) che possono essere quantitative e qualitative e, sono queste le variabili che rappresentano le informazioni e che permettono il raggruppamento dei dati in cluster.

Detto questo per effettuare una buona analisi dei cluster servono delle competenze di statistica avanzate, se non ne siete in possesso DELEGATE!

VEDI ANCHE: come attuare ricerche di mercato sul web

Federica Brancale

 

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