Cluster Analysis per la segmentazione della clientela utilizzando il Software SAS Enterprise Miner

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1. L’importanza del cliente 
 
L’azienda è un sistema aperto e dinamico, fortemente influenzato dal 
mercato esterno e ricco di variabili. Nella realtà attuale questo 
mercato è incerto, difficile de prevedere e competitivo; ne consegue 
che la sopravvivenza delle aziende è garantita dalla ricerca di un 
vantaggio competitivo strategico in termini di informazioni che 
permettono di attuare scelte strategiche da effettuarsi in termini brevi.  
Per avere successo in un ambiente di questo tipo è necessario 
soddisfare i bisogni dei clienti, per questo motivo è fondamentale 
raccogliere dati relativi alla clientela effettiva o potenziale per poi 
estrarre da questi l’informazione utile che permetterà di individuare i 
soggetti più profittevoli per l’azienda. Per poter ricavare delle 
informazioni utili è però fondamentale inserire i dati in un database 
(database marketing) al quale possiamo applicare tecniche per 
segmentare la clientela ed indirizzare campagne di marketing diverse 
a segmenti diversi. 
I dati inseriti nel database marketing devono essere integrati, 
riutilizzabili e non volatili. Nella customer table si trovano tutte le 
informazioni relative al cliente e questa è caratterizzata da un solo  
record per cliente che sarà identificato univocamente da una chiave. 
L’impresa deve perciò cercare di mettere al centro di tutte le sue 
attività il cliente con l’obiettivo di capirne i bisogni e le richieste, 
cercando di offrirgli prodotti e servizi che lo soddisfino e che siano 
più attrattivi rispetto a quelli della concorrenza. 
L’azienda che opera a scopo di business deve comunque servire 
solo determinati gruppi di clienti: quelli che possono creare profitto e 
quelli che con più probabilità possono accettare l’offerta, lasciando 
perdere quelli meno profittevoli. 
 
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1.1 L’orientamento al cliente 
Per prima cosa è importante dire che un cliente acquista un 
determinato prodotto o servizio per soddisfare un determinato 
bisogno. Le aziende vendono i benefici di un determinato prodotto o 
servizio, quindi devono capire le aspettative del cliente e in basa a 
queste cercare di offrire dei prodotti o servizi atti a soddisfare queste 
necessità. 
Ci sono però bisogni che non sono espressi dai consumatori, perché 
non sempre il consumatore è in grado di dire quali prodotti vuole o 
desidera. Tuttavia è in grado di esprimere che problemi ha incontrato 
con quelli che già esistono; compete all’azienda l’abilità di capirli, o di 
utilizzare l’ingegno, per sviluppare un prodotto o servizio innovativo e 
cercare di indirizzare il cliente verso questo.  
Questo significa cercare di entrare in un mercato dove non c’è 
concorrenza, entrarvi per primi ed avere un vantaggio sui possibili 
entranti. Per mantenere tale vantaggio è necessario comunque 
lavorare per fidelizzare la clientela perché un cliente ritorna e 
riacquista un prodotto o servizio solo se soddisfatto del primo 
acquisto. 
Un cliente di valore non è un cliente statico ma è un cliente che 
cambia nel tempo. L’azienda deve capire i comportamenti del cliente 
per cercare di prevedere i principali eventi che caratterizzano il suo 
ciclo di vita. La conoscenza del cliente, che è rappresentata dai 
dettagli delle interazioni con l’azienda, può essere raggruppata in 
alcune fasi che costituiscono il suo ciclo di vita (*), utile a 
comprendere meglio il suo comportamento. La metodologia che 
supporta con metodi quantitativi la gestione del ciclo di vita del 
cliente, è quella del Data Mining, che può essere applicato ad ogni 
fase di questo ciclo. 
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* : Berry & Linoff – Data Mining 
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1.2 Ciclo di vita del cliente 
All’inizio, i clienti che si trovano nel mercato target, dimostrano un 
certo interesse, diventano poi  clienti effettivi che, a seconda del loro 
comportamento, possono essere considerati dall’azienda clienti di 
grande valore, alto potenziale o di scarso valore. Poi ad un certo 
punto cessano di essere clienti. 
Prospect: Sono tutti i potenziali clienti a cui si indirizza una 
campagna. Un evento importate per cercare di acquisire prospect è 
la campagna di acquisizione cioè un iniziativa commerciale diretta al 
mercato target con lo scopo di far conoscere un prodotto o un 
servizio ai potenziali clienti. È indispensabile mirare la campagna di 
marketing verso un segmento specifico in cui la clientela sia più 
sensibile. 
Il mercato target è composto da clienti potenziali, quindi sconosciuti e 
perciò non esistono dati a disposizione. Però è possibile applicare 
tecniche di Data Mining ad analoghe campagne precedenti per 
cercare di avere un profilo di prospect che hanno risposto 
positivamente alle precedenti campagne. L’utilizzo del Data Mining in 
questo caso consente di costruire un modello previsivo che in base 
all’esperienza accumulata permetta di identificare i potenziali clienti. Ì 
record sono classificati in base a un comportamento futuro 
prevedibile o a un valore futuro stimato. I dati storici servono per 
costruire un modello che spieghi il comportamento osservato. 
In alternativa può essere utile ricorrere all’esplorazione dei dati e al 
Data Mining non supervisionato e tracciare un profilo del potenziale 
cliente, oppure è possibile individuare i prospect che hanno un profilo 
analogo a quello dei clienti migliori che già l’azienda possiede. 
Spesso è possibile utilizzare il Data Mining per individuare i migliori 
segmenti di clientela per poi poter indirizzare le campagne verso quei 
profili. 
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Responder: Sono tutti coloro che si sono dimostrati interessati o 
hanno deciso di aderire alla promozione. Il processo mediante il 
quale si trasformano i clienti prospect in clienti responder dipende dal 
settore in cui opera l’azienda. 
Quando un potenziale cliente, del quale non si hanno dati, accoglie 
l’offerta della campagna diventa un responder e quindi il cliente 
diventa individuabile, con nome e cognome, e può essere raggiunto 
o contattato nel tempo. In questa fase il cliente non ha ancora 
effettuato nessun acquisto ma i responder sono quelli che con 
maggiore probabilità lo faranno. 
Il Data Mining viene utilizzato in questa fase per capire quali prospect 
diventeranno responder e tra i responder chi diventerà cliente 
effettivo. Lo strumento più usato è quello dei modelli previsionali. 
Clienti effettivi: Coloro che utilizzano il prodotto o il servizio. Chi 
entra per la prima volta in questa categoria è un nuovo cliente e il 
suo comportamento iniziale è utile per fare previsioni sul suo 
comportamento futuro. 
I responder diventano clienti effettivi quando il cliente ha effettuato il 
primo acquisto, cioè quando si istaura un rapporto di natura 
economica tra l’azienda e il cliente. 
Il comportamento iniziale è un elemento fondamentale per poter 
prevedere il comportamento futuro; la tipologia di comportamento si 
evidenzia fin dai primi acquisti. 
Eventi che caratterizzano il ciclo di vita del cliente effettivo: 
1. L’azienda deve stimolare il cliente a fare un uso abituale del 
prodotto o servizio perché una delle principali fonte di entrate 
è proprio l’utilizzo abituale. 
2. L’azienda deve promuovere campagne di cross-selling mirate 
a stimolare i clienti all’acquisto di altri prodotti o servizi 
cercando di allargare la gamma aziendale. 
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3. L’azienda deve promuovere campagne di up-selling mirate a 
stimolare i clienti all’acquisto di altri prodotti o servizi (di costo 
maggiore) cercando di acquisire una nicchia di mercato. 
Gli eventi legati all’utilizzo forniscono informazioni utili per applicare 
tecniche di Data Mining per individuare i pattern di comportamento 
del cliente. 
I clienti effettivi sono una fonte di dati molto importante e applicando 
le tecniche di Data Mining a questi dati è possibile prevedere quanti 
clienti risponderanno alle campagne di up-selling e cross-selling e 
con quale probabilità (scoring system). Per poter utilizzare questi dati 
però, va effettuata l’estrazione di determinate caratteristiche, perché i 
dati che ci forniscono il comportamento del cliente effettivo sono 
molto dettagliati e non tutte le informazioni servono allo scopo-
obiettivo. 
Ex clienti: Sono tutti i clienti che non usano più il prodotto o che 
hanno abbandonato il servizio, volontariamente o meno. 
Ad un certo punto i clienti cessano di essere tali. Occorre distinguere 
gli abbandoni in: 
- volontari. Tutti quei clienti effettivi che decidono di non acquistare 
più quel prodotto per vari motivi (il cliente si è trasferito in un’altra 
area geografica non servita dall’azienda, ha cambiato abitudini di 
vita, è passato alla concorrenza oppure non ha più la necessità di 
usare il prodotto o servizio). 
- forzati. Questi si riferiscono a clienti che cessano di essere buoni 
clienti (per esempio perché non saldano i debiti) 
Importante è usare il Data Mining per distinguere tra abbandoni 
volontari e non, per prevedere quali clienti appartengono ad una o 
all’altra tipologia, in modo da risparmiare le spese di una campagna 
fedeltà mirata magari a chi non ha intenzione di rimanere cliente 
dell’azienda. 
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Tuttavia, quando un cliente effettivo diventa ex cliente, non tutto è 
ancora perduto, per riconquistarne la fiducia vengono lanciate le 
campagne di recupero (Churn Analysis). 
 
 
1.3 Segmentazione della clientela 
I clienti di una azienda, siano essi effettivi o potenziali, non sono tutti 
uguali anzi, sono tutti diversi tra loro, hanno diversi bisogni, diverse 
aspettative e diverse preferenze. Una segmentazione efficace porta 
a rappresentare la varietà di uno specifico mercato, in cui opera 
l’azienda, in piccoli insiemi di clienti  omogenei al loro interno ed 
eterogenei tra di loro. 
 
1.3.1 Criteri per segmentare un mercato 
Criterio SOCIO-DEMOGRAFICO Î uso le variabili anagrafiche (età, 
professione, classe di reddito, luogo di residenza) 
Variabili COMPORTAMENTALI Î esprimono un aspetto del 
comportamento di acquisto. Rapporto del consumatore con l’acquisto 
del prodotto (non consumatore, consumatore potenziale ma non 
effettivo, ex consumatore, consumatore effettivo (al primo acquisto o 
stabile)). 
BENEFIT SEGMENTATION Î segmentazione basata sui benefici 
attesi che il consumatore si aspetta. Collegata alle variabili 
comportamentali. Segmentazione su base strategica. 
SEGMENTAZIONE PER STILI DI VITA Î raggruppa i consumatori a 
seconda degli stili di vita. Lascia da parte il comportamento del 
consumatore. Hanno un collegamento con le variabili socio-
demografiche. 
 
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Gli ultimi due vengono definiti criteri di segmentazione a posteriori 
perché nascono da una ricerca fatta direttamente sui consumatori. 
In determinati mercati si usano più criteri di segmentazione. In 
questo caso i segmenti diventano molto più circoscritti e la possibilità 
di arrivare a segmenti che contengono un solo cliente è elevata, 
(micronizzazione del mercato) e il prodotto o servizio offerto è 
estremamente personalizzato. Nel caso opposto, cioè nel caso di 
segmenti molto grandi, potremmo arrivare ad una macronizzazione 
del mercato  
 
1.3.2 Requisiti per una buona segmentazione 
I segmenti devono avere una serie di requisiti che li rendano utili per 
la strategia di marketing. Per questo motivo il fatto di applicare più 
criteri di segmentazione potrebbe non portare dei benefici ma bensì 
delle complicazioni.   
I principali requisiti sono: 
1. I segmenti devono essere omogenei al loro interno ed 
eterogenei tra di loro. Perciò un cliente, o potenziale cliente, lo 
posso attribuire ad un solo segmento. L’utilizzo di più criteri 
porta si al verificarsi dell’omogeneità interna ma può violare il 
requisito dell’eterogeneità tra i segmenti. 
2. I segmenti devono essere misurabili altrimenti non si riesce a 
quantificarli e l’azienda non riuscirebbe a posizionarsi. 
3. Ogni segmento deve essere significativo dal punto di vista 
economico. Un segmento piccolo può non risultare 
conveniente, soprattutto se composto da piccoli clienti. 
4. I segmenti devono essere accessibili rispetto alle azioni che 
permettono all’impresa di posizionarsi, rispetto alle risorse e 
rispetto alle competenze dell’impresa. Un segmento 
sovraffollato è limitamente accessibile.  
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5. I segmenti devono essere tendenzialmente stabili nel tempo. 
Fattori di cambiamento possono essere legati alle strategie 
dell’impresa oppure all’ambiente esterno che l’impresa non 
riesce a dominare ma con il quale può integrarsi.  
 
Va comunque detto che possono esistere motivazioni strategiche 
che permettono al segmento di non avere determinati requisiti o di 
non avere requisiti. 
Importante infine è monitorare nel tempo la segmentazione perché 
cambiamenti che interessano il mercato o l’impresa stessa 
potrebbero comportare cambiamenti più o meno importanti nei 
segmenti e nei loro requisiti. Per esempio un’innovazione tecnologica  
potrebbe rendere profittevole un segmento che prima non lo era.  
 
1.3.3 Strategie di segmentazione 
Una volta segmentato il mercato bisogna scegliere la strategia da 
adottare: 
 ξ  Adattamento Î Mi adatto e decido il numero di segmenti in 
cui operare. 
 ξ  Modifica Î Cerco di modificare la situazione per renderla più 
favorevole alle mie caratteristiche. È rischiosa perché modifico 
il comportamento del consumatore. La strategia di modifica 
del mercato segmentato può avvenire in diversi modi: 
1. Aumentando il livello di segmentazione, ovvero creando un 
nuovo segmento in aggiunta a quelli che già esistono. I clienti, 
o potenziali, che fanno parte di questo segmento provengono 
da segmenti che già esistevano, perciò viene modificata la 
loro funzione di domanda.