Data Mining e marketing bancario. Un caso di segmentazione della clientela.
(Stage presso Bipop-Carire)

Francesco Rizzato, Facoltà di Economia
Relatori: prof. Francesco Fagotto, prof. Enrico Rettore

Nel lavoro, sviluppato in collaborazione con il Servizio Marketing della banca Bipop-Carire è stato analizzato l’utilizzo di moderni metodi di analisi quantitativa allo scopo di orientare le decisioni di marketing. E’ stata quindi presentata la metodologia di Data Mining e considerato il suo utilizzo nel contesto di quell’insieme di tecniche di apprendimento automatico denominate Reti Neurali.

Le reti Neurali permettono di costruire modelli di previsione comportamentale e di segmentazione i quali favoriscono una migliore conoscenza dei clienti.

Tramite l’utilizzo del software SAS Enterprise Miner è stato concretamente svolto un progetto di segmentazione comportamentale della clientela retail di Bipop-Carire, secondo un approccio di Data Mining.

La tecnica utilizzata per la segmentazione è quella delle Mappe di Kohonen, un tipo particolare di Reti Neurali.
La finalità di tale procedimento è stata quella di ottenere modelli da utilizzare per supportare le decisioni aziendali secondo quella che è appunto la logica del Data Mining.