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CASO ,[object Object],IL PARADISO DELLA BRUGOLA,[object Object]
Presentazione del Dataset e dell’Analisi,[object Object],La ferramenta  “IL PARADISO DELLA BRUGOLA” gestita dagli intraprendenti Aldo, Giovanni e Giacomo, ha installato nell’ultimo mese un sistema informativo che raccoglie gli acquisti effettuati dai clienti possessori della carta fedeltà (carta BRUGAJJ) nel proprio negozio.  Il database consegnatoci ha registrato 1486 transazioni che presentano  gli acquisti effettuati nei seguenti reparti:,[object Object],Giardinaggio,[object Object],Materiale,[object Object],Elettrico,[object Object],Accessori per Auto,[object Object],Strumenti di Misurazione,[object Object],Abbigliamento da Lavoro,[object Object],Elettroutensili,[object Object],Articoli per la casa,[object Object],Mat.Fissaggio Foratura,[object Object],Servizio per Chiavi,[object Object],Idraulica,[object Object],Pitture,[object Object],Queste variabili sono variabili Dummy  trasformate assegnando il valore 1 qualora il cliente avesse effettuato un acquisto nel reparto indicato (1=T) e 0 altrimenti (0=F). Ogni carta fedeltà presenta anche 8 variabili descrittive raccolte in sede di adesione alla carta fedeltà:,[object Object],ID Carta,[object Object],Valore della Transazione,[object Object],Reddito,[object Object],Single,[object Object],Sesso,[object Object],Metodo di Pagamento,[object Object],Età,[object Object],Fasi,[object Object],1,[object Object]
Presentazione del Dataset e dell’Analisi,[object Object],Obiettivo dell’Analisi,[object Object],I “lungimiranti” proprietari, nell’ottica di voler sfuggire al periodo di crisi e di mettere a frutto l’investimento fatto chiedono il nostro aiuto nell’analisi dei dati raccolti. ,[object Object],In particolare vogliono conoscere meglio la clientela che visita il proprio negozio e vorrebbe ricevere dei consigli per sviluppare il proprio fatturato e incrementare la redditività.,[object Object],STRUMENTI,[object Object],OBIETTIVO,[object Object],COME,[object Object],Identificando le caratteristiche ,[object Object],Analisi esplorativa univariata e bivariata,[object Object],Chi sono i nostri clienti?,[object Object],Sviluppare iniziative promozionali per il sostegno del fatturato e  posizionamento reparti ,[object Object],Capendo se vi sono affinità tra le categorie di prodotto acquistate,[object Object],Market Basket Analysis,[object Object],Fasi,[object Object],1,[object Object]
Analisi Esplorativa del Dataset,[object Object],Per dare risalto alle caratteristiche del campione, le variabili numeriche Reddito, Età, Valore Transazione sono state trasformate in Variabili Categorizzate così da poter raggruppare i record in fasce. Come è possibile vedere dai  grafici sottostanti  il nostro campione è uniformemente ripartito tra uomini e donne e tra single e coniugati.,[object Object],Il nostro cliente medio ha speso 88,14 €, dispone di un reddito medio di 20261,31,€, è un giovane trentenne, ha preferito pagare i propri acquisti mediante carta di credito  e ha acquistato prevalentemente nei seguenti reparti:,[object Object],Pitture (30,2%),[object Object],Idraulica (31,5%),[object Object],Elettroutensili (30,2%),[object Object],Materiale Fissaggio e Foratura (29,2%),[object Object],Giardinaggio (30%),[object Object],Fasi,[object Object],2,[object Object]
Analisi Esplorativa del Dataset,[object Object],Dopo aver realizzato un breve screening del dataset, la nostra analisi è andata più a fondo cercando di capire quali fossero le relazioni più rilevanti presenti all’interno del campione. Tramite una tabella a doppia entrata è stato possibile analizzare le probabilità condizionate tra le variabili descrittive e le “variabili d’acquisto”.,[object Object],Qui sottostante vengono riportate le relazioni più rilevanti tra i reparti con le categorie:,[object Object],MASCHIO,[object Object],FEMMINA,[object Object],SPOSATI,[object Object],GIOVANI,[object Object],Pitture,[object Object],Pitture,[object Object],Idraulica ,[object Object],Idraulica ,[object Object],Abbigliamento da,[object Object],Lavoro,[object Object],Elettroutensili,[object Object],Materiale Fissaggio ,[object Object],e Foratura,[object Object],Materiale Fissaggio ,[object Object],e Foratura,[object Object],Giardinaggio ,[object Object],Giardinaggio ,[object Object],Articoli per,[object Object],la casa,[object Object],Dal punto di vista reddituale non si notano particolari relazioni se non nel reparto ElettroUtensili (acquistato principalmente dai clienti aventi redditi medio alti) e nei reparti di Pitture e Materiale Fissaggio Foratura (acquistato maggiormente dai clienti con minore disponibilità di reddito.,[object Object],Fasi,[object Object],2,[object Object]
Analisi Esplorativa del Dataset,[object Object],Successivamente si è provveduto ad analizzare l’indipendenza statistica tra gli acquisti effettuati nei diversi reparti. Questa prima analisi consente già di capire quali potrebbero essere le relazioni più forti sfruttando la statistica test Chi-Quadrato. In particolare sono stati calcolati i ,[object Object],p-valuedi ogni statistica test effettuata, evidenziando  quei valori inferiori al 5% (che ci consentono di rifiutare l’ipotesi di indipendenza statistica).  Nella slide vengono riportate le relazioni per cui vi è sicuramente una dipendenza statistica significativa (1%):,[object Object],Abbigliamento ,[object Object],da Lavoro,[object Object],Materiale,[object Object],Elettrico,[object Object],Pitture,[object Object],Pitture,[object Object],Pitture,[object Object],Idraulica ,[object Object],Idraulica ,[object Object],Idraulica ,[object Object],Idraulica ,[object Object],Elettroutensili,[object Object],Elettroutensili,[object Object],Materiale Fissaggio ,[object Object],e Foratura,[object Object],Materiale Fissaggio ,[object Object],e Foratura,[object Object],Materiale Fissaggio ,[object Object],e Foratura,[object Object],Materiale Fissaggio ,[object Object],e Foratura,[object Object],Servizio,[object Object],Chiavi ,[object Object],Giardinaggio ,[object Object],Giardinaggio ,[object Object],Accessori,[object Object],Auto,[object Object],Accessori,[object Object],Auto,[object Object],Abbigliamento da,[object Object],Lavoro,[object Object],Articoli per,[object Object],la casa,[object Object],Fasi,[object Object],2,[object Object]
Analisi Esplorativa del Dataset,[object Object],Quanto detto precedentemente  è confermato dal GraficoWeb che mostra le relazioni tra gli acquisti effettuati nei diversi reparti. In questo grafico sono state evidenziate solamente le relazioni con almeno 100 istanze. Come è facilmente visibile dal grafico, le relazioni maggiormente evidenziate sono anche quelle con p-value più basso. ,[object Object],Fasi,[object Object],2,[object Object]
Costruzione dei Modelli,[object Object],MODELLO GRI 1.0,[object Object],Per la Market Basket Analysisho deciso di adottare il modello GRIutilizzato anche in classe per l’analisi di reparto. Come primo modello ho deciso di imputare tutte le variabili utilizzando come parametri istruttori del software un livello minimo di confidenza di 50, un livello minimo di supporto di 10 e che mi restituisse delle associazioni con al massimo 3 antecedenti. ,[object Object],Dall’output del modello processato possiamo notare che la relazione più rilevante è:,[object Object],[object Object],Mat.Fissaggio Foratura,[object Object],La tabella del Modello GRI è molto più generosa e ci rivela che tra le 11 associazioni trovate tra le prime 6 troviamo sempre gli stessi reparti:,[object Object],Idraulica,[object Object],Pitture,[object Object],Queste intuizioni erano note anche ai proprietari. E’ infatti abbastanza logico pensare che se un nostro cliente deve eseguire dei lavori di foratura e idraulica dovrà anche dotarsi di pitture e strumenti di verniciatura per completare il lavoro.,[object Object],I tre reparti sono stati visitati mediamente dal 30% del campione  e questa caratteristica confonde il modello evidenziando relazioni banali e nascondendo altre relazioni strategicamente importanti,[object Object],Problema,[object Object],Fasi,[object Object],3,[object Object]
Costruzione dei Modelli,[object Object],MODELLO GRI 2.0 ,[object Object],Il problema presentatosi mi ha convinto a provare ad eliminare i 3 reparti come variabili output del modello e di considerarli solamente come variabili input. Ho quindi provveduto ad eseguire il modello GRI lasciando lo stello livello di confidenza ma abbassando il livello di supporto al 5%. I risultati del modello hanno consentito di individuare altre 23 relazioni con una confidenza che oscilla dal 50,82% al 66,67% ed un lift compreso tra 1,682 e 2,221. Ecco i risultati più rilevanti! ,[object Object],Fasi,[object Object],3,[object Object]
Costruzione dei Modelli,[object Object],MODELLO GRI 2.0 ,[object Object],I risultati della seconda Market Basket Analysiseseguita ci consentono di mettere a fuoco altre importanti relazioni che prima non erano state rilevate:,[object Object],Chi ha acquistato nel reparto Giardinaggio è probabilmente passato dal reparto Materiale Elettrico ed Articoli per la Casa. ,[object Object],Chi ha acquistato degli Elettro Utensili ha acquistato successivamente dell’Abbigliamento del Lavoro.,[object Object],Questa relazione ci fa capire che all’interno dei reparti vi sono prodotti strettamente correlati (Es. Lampade -> Cavi -> Lampade da Giardino). E’ considerata rilevante anche la relazione inversa.,[object Object],La relazione ha “confidenza logica”. La pericolosità degli Elettro Utensili è molto elevata e per questo è necessario dotarsi di un Abbigliamento da Lavoro che garantisca un alta protezione dai rischi. ,[object Object],Fasi,[object Object],3,[object Object]
Costruzione dei Modelli,[object Object],MODELLO GRI 2.0 ,[object Object],I risultati della seconda Market Basket Analysiseseguita ci consentono di mettere a fuoco altre importanti relazioni che prima non erano state rilevate:,[object Object],La relazione Articoli per la Casa -> Giardinaggioè considerata rilevante anche nell’ordine inverso. ,[object Object],Coloro che hanno acquistato nel reparto Idraulica hanno visitato successivamente i reparti Giardinaggio e Articoli per la Casa,[object Object],Probabilmente il nostro cliente quando si presenta in negozio (Caratteristica del Business) e deve pensare alla propria casa si ferma in tutti i reparti attinenti all’”estetica”di essa. ,[object Object],Per coloro che hanno effettuato questo percorso non mi stupirei di notare nel loro scontrino rubinetterie e prodotti di oggettistica idraulica esterna ed interna (ad es. fontane, connettori, ecc.).,[object Object],Fasi,[object Object],3,[object Object]
Costruzione dei Modelli,[object Object],Ricapitolando…,[object Object],1,[object Object],Dalla prima analisi abbiamo visto che i seguenti reparti:,[object Object],Giardinaggio,[object Object],Materiale,[object Object],Elettrico,[object Object],Sono quelli maggiormente visitati e presenti maggiormente nelle transazioni analizzate. La loro relazione è talmente forte che si era intuita già dall’Analisi Esplorativa e si è dovuto ricorrere all’esclusione di questi reparti per individuare altre associazioni importanti.,[object Object],Abbigliamento da Lavoro,[object Object],Elettroutensili,[object Object],Articoli per la casa,[object Object],Mat.Fissaggio Foratura,[object Object],Idraulica,[object Object],Pitture,[object Object],2,[object Object],Il secondo modello ha consentito di visualizzare altre relazioni tutt’altro che irrilevanti:,[object Object],Fasi,[object Object],3,[object Object]
Implicazioni Manageriali,[object Object],Cosa consigliamo ai nostri clienti?,[object Object],a,[object Object],Attività Promozionale,[object Object],Ai proprietari de “Il Paradiso della Brugola”si consiglia di implementare alcune promozioni nei reparti indicati per beneficiare delle dinamiche di cross – selling.,[object Object],Una promozione sul reparto Idraulica dovrebbe “trascinare” le vendite dei reparti Materiale Fissaggio e Foratura e Pitture in quanto la sequenza logica più evidente è quella in cui si pensa prima a risolvere il problema (Dotazione di Rubinetteria e Tubi o Fissaggio e Foratura) e poi a sistemare il lavoro eseguito (Stuccatura e Pittura). La relazione è ben confermata dal modello.,[object Object],Entrambe le relazioni presentano un buon lift e la promozione su uno dei  reparti aumenterebbe le vendite dell’altro,[object Object],/,[object Object],Giardinaggio,[object Object],Materiale,[object Object],Elettrico,[object Object],Articoli per la casa,[object Object],Elettroutensili,[object Object],Idraulica,[object Object],Se si vuole ridurre i costi  di promozione  si potrebbe pensare ad una promozione in questo reparto per aumentare le vendite sia del reparto Giardinaggio che di quello Articoli per la Casa. Questa scelta andrebbe studiata più a fondo in quanto considerando i prodotti presenti in questo reparto e  il business che li caratterizza (spesso sono prodotti definiti commodities) poiché potrebbe non esserci la marginalità necessaria per effettuare le promozioni,[object Object],Una promozione nel reparto Elettroutensili consentirebbe di aumentare le vendite del reparto Abbigliamento da lavoro. ,[object Object],Fasi,[object Object],4,[object Object]
Implicazioni Manageriali,[object Object],Cosa consigliamo ai nostri clienti?,[object Object],b,[object Object],Gestione dello spazio espositivo,[object Object],Ai proprietari del negozio “Il Paradiso della Brugola”sono state proposte due soluzioni  per la gestione del layout del negozio.,[object Object],b.1,[object Object],”,[object Object],“Il parco giochi”,[object Object],La prima soluzione è quella di far entrare i clienti da un unico accesso e consentirgli liberamente di decidere come muoversi nei vari reparti (es. “Parco Giochi”). Come si vede dal layout, i reparti sono stati posizionati in base alle relazioni evidenziate dalla MBA che ci inducono a posizionare in prossimità e al centro del negozio quei reparti più rilevanti.,[object Object],Giardinaggio,[object Object],Materiale,[object Object],Elettrico,[object Object],Accessori per Auto,[object Object],Strumenti di Misurazione,[object Object],Abbigliamento da Lavoro,[object Object],Elettroutensili,[object Object],Articoli per la casa,[object Object],Mat.Fissaggio Foratura,[object Object],Servizio per Chiavi,[object Object],Idraulica,[object Object],Pitture,[object Object],CASSE,[object Object],ENTRATA,[object Object],USCITA,[object Object],Fasi,[object Object],4,[object Object]
Implicazioni Manageriali,[object Object],Cosa consigliamo ai nostri clienti?,[object Object],b.2,[object Object],“Diventando Grandi”,[object Object],Se invece il nostro cliente avesse “mire espansionistiche” potrebbe riprogettare il proprio negozio obbligando i propri clienti a visitare tutti i reparti. Questa struttura, che viene adottata anche dai grandi “Giganti“ del settore (ad esempio IKEA), consente una maggiore chiarezza del negozio e della disposizione dei reparti ma potrebbe risultare “odiata” dagli esperti che dovranno obbligatoriamente compiere tutto il percorso  anche qualora sapessero già cosa acquistare. Anche in questo caso sono state rispettate le relazioni evidenziate dalla MBA per sfruttare gli effetti positivi del cross – sellinge della prossimità.,[object Object],”,[object Object],Giardinaggio,[object Object],Materiale,[object Object],Elettrico,[object Object],Accessori per Auto,[object Object],Strumenti di Misurazione,[object Object],ENTRATA,[object Object],Abbigliamento da Lavoro,[object Object],Elettroutensili,[object Object],Articoli per la casa,[object Object],Mat.Fissaggio Foratura,[object Object],Servizio per Chiavi,[object Object],Idraulica,[object Object],Pitture,[object Object],CASSE,[object Object],USCITA,[object Object],Fasi,[object Object],4,[object Object]
Bibliografia,[object Object],[object Object]

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