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Regressione logistica: un'analisi empirica. Il caso di un fitness club

Informazioni tesi

  Autore: Stefano Petaccia
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Statistica economica, finanziaria ed attuariale
  Relatore: Elisa Montaguti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 90

Il nostro studio prenderà in esame il caso di un fitness club, settore che da più di un decennio a questa parte, sta vivendo un momento di grande espansione nella società dei sevizi.
Il nostro obiettivo è quello di ricavare delle informazioni che possano essere sfruttate dal management della palestra al fine di fidelizzare la propria clientela e ampliare la propria base clienti.
A tale fine si analizzeranno le caratteristiche socio-demografiche dei clienti e le varie tipologie di abbonamento e servizi offerti dalla palestra.
Nella prima analisi, applicando un modello di regressione logistica binomiale, valuteremo come i clienti si “muovono” verso abbonamenti di maggiore durata dopo aver sottoscritto un abbonamento mensile e sopratutto valuteremo se questo movimento si possa mettere in relazione con particolari caratteristiche del cliente. A tale scopo è stato sviluppato un modello logit, dove la variabile dipendente è “altroabbonamento”, una variabile dummy che assume valore 0 se non è stato effettuato nessun passaggio a diversa tipologia di abbonamento con maggiore durata, mentre assume valore 1 se tale transizione è stata effettuata.
Dalla stima dei coefficienti del modello è possibile tracciare il profilo dei clienti che presentano una propensione maggiore rispetto agli altri di passare da un abbonamento mensile ad uno di più lunga durata.
È chiaro che i gestori del fitness club devono prestare più attenzione a quei clienti che dopo aver sottoscritto uno o più abbonamenti mensili hanno una maggiore probabilità si spostarsi verso abbonamenti di più lunga durata. Mentre coloro che sottoscrivono abbonamenti trimestrali, semestrali o annuali garantiscono una redditività più stabile per la palestra, questi rappresentano un’incertezza. È stato osservato che già dopo un mese, il 44% dei clienti che ha sottoscritto un abbonamento mensile decide di non rinnovarlo; la percentuale sale al 75% al terzo mese. Questo significa che al crescere dei rinnovi mensili, decresce la probabilità di passare in seguito ad abbonamenti più lunghi. Il management della palestra deve cercare di favorire questo passaggio nel più breve tempo possibile, altrimenti perderà gran parte della clientela.
Nella seconda analisi, sempre partendo dagli abbonamenti mensili sottoscritti dai clienti, proveremo ad applicare un modello di regressione logistica multinomiale, considerando come modalità della variabile dipendente tutte le tipologie di abbonamento che la palestra offre ai propri clienti, oltre ovviamente alla possibilità che il cliente abbandoni la palestra. Nella regressione logistica multinomiale la variabile dipendente è categoriale, nel nostro caso a nove modalità, una per ogni tipo di abbonamento, dove l’abbandono della palestra viene codificata con zero.
L’implicazione più interessante che si può ricavare per il management sembra essere quella di utilizzare attività promozionali sui servizi aggiuntivi (lezioni di spinning, pancafit e accesso al solarium) come strumento di marketing per indurre i clienti a rimanere iscritti alla palestra più a lungo, favorendo inoltre il loro passaggio ad abbonamenti di più lunga durata. Inoltre, dato che i clienti più propensi ad effettuare il passaggio verso abbonamenti di più lunga durata sono quelli che sottoscrivono abbonamenti di tipo open, cioè senza limitazioni di giorni ed orari in cui è possibile accedere alla palestra, si potrebbe pensare di indirizzare le promozioni sui servizi solo su questo tipo di clientela così da incentivare tale sottoscrizione a discapito di quella confort che è sicuramente meno redditizia per la palestra.
Inoltre, data la rilevanza numerica dei clienti che si iscrivono in palestra con l’abbonamento mensile, si potrebbe pensare di svolgere attività promozionali per questo tipo di abbonamento, almeno in alcuni periodi dell’anno. Infatti, se da una parte l’obiettivo della palestra è quello di spingere i propri clienti a sottoscrivere abbonamenti di lunga durata è vero anche che non deve trascurare questo tipo di abbonamento, che garantisce comunque una buona parte dei ricavi. La palestra potrebbe pensare di applicare promozioni per i più giovani, specialmente se studenti così da allargare la propria base clienti.

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1 Il nostro studio prenderà in esame il caso di un fitness club, settore che da più di un decennio a questa parte, sta vivendo un momento di grande espansione nella società dei sevizi. La nostra analisi empirica si basa su dei dati forniti da una palestra situata a Casalecchio, nelle vicinanze di Bologna. Il nostro obiettivo è quello di ricavare delle informazioni che possano essere sfruttate dal management della palestra al fine di fidelizzare la propria clientela e ampliare la propria base clienti. A tale fine si analizzeranno le caratteristiche socio-demografiche dei clienti e le varie tipologie di abbonamento e servizi offerti dalla palestra. La nostra analisi prenderà in esame esclusivamente i clienti che sottoscrivono inizialmente l’abbonamento mensile, che oltre ad essere quello di più breve durata, risulta essere quello che presenta la maggiore frequenza di acquisti da parte dei clienti e soprattutto è uno dei pochi abbonamenti che la palestra non offre mai in promozione. Nella prima analisi, applicando un modello di regressione logistica binomiale, valuteremo come i clienti si “muovono” verso abbonamenti di maggiore durata dopo aver sottoscritto un abbonamento mensile e sopratutto valuteremo se questo movimento si possa mettere in relazione con particolari caratteristiche del cliente. A tale scopo è stato sviluppato un modello logit, dove la variabile dipendente è “altroabbonamento”, una variabile dummy che assume valore 0 se non è stato effettuato nessun passaggio a diversa tipologia di abbonamento con maggiore durata, mentre assume valore 1 se tale transizione è stata effettuata. Dalla stima dei coefficienti del modello è possibile tracciare il profilo dei clienti che presentano una propensione maggiore rispetto agli altri di passare da un abbonamento mensile ad uno di più lunga durata. Si tratta di un uomo sopra i 40 anni, che ha un abbonamento di tipo open, cioè senza limiti di giorni e di orari in cui è possibile accedere alla palestra; che fa uso di servizi aggiuntivi non compresi nel prezzo dell’abbonamento, quali, lezioni di spinning e pancafit ed accesso al solarium; che ha residenza a Casalecchio (sede della palestra), o nei paesi a ridosso della palestra (Sasso Marconi, Zola Predosa e M. S. Pietro) e che prolungano l’abbonamento mensile per poco tempo. Al contrario, i clienti di sesso femminile, provenienti da Bologna o da altri luoghi non vicini alla palestra, che hanno rinnovato il mensile più volte e che non fanno uso di servizi

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Parole chiave

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analisi descrittiva dei dati
bontà del modello
campione
fitness club
modello di regressione
modello logit binomiale
modello logit multinomiale
significatività dei parametri
spss
stima e verifica delle ipotesi
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