METODI STATISTICI PER LA RICERCA DI PATTERNS COMPORTAMENTALI: UN CASO DELLA GRANDE DISTRIBUZIONE
(febbraio 2005)
Marco Agnelli, Università di Pavia - Facoltà di Economia
Relatore: Paolo Giudici

L’obiettivo di questa tesi di laurea, nata da un’esperienza di stage presso una società multinazionale leader nel settore della grande distribuzione, è quello di illustrare alcune tecniche di Data Mining utilizzate per la ricerca di patterns comportamentali, nonché per l’analisi di relazioni di associazione esistenti fra prodotti.

L’oggetto della trattazione è in primo luogo la classificazione della clientela in gruppi omogenei (confronto tra mappe di Kohonen e cluster analysis) sulla base di variabili riguardanti il comportamento d’acquisto e successivamente lo studio di associazioni significative fra prodotti (associazioni e link analysis).

Tramite tecniche di analisi longitudinale, e sfruttando i risultati ottenuti con l’applicazione di metodi non supervisionati, vengono valutate nel tempo le associazioni tra prodotti acquistati.

Lo scopo dell’analisi è quello di fornire supporto per la comprensione, la verifica e l’ottimizzazione dell’attività di marketing: il progetto in particolare ha come target finale l’introduzione di graduali modifiche “ad hoc”, costituite principalmente da un sistema di offerta e da comportamenti comunicativi di vendita orientati alla gestione relazionale della clientela.

Gli strumenti utilizzati sono: SAS Base, SAS/STAT e SAS Enterprise Miner.