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La segmentazione della clientela attraverso l'uso del data mining: un'applicazione nell'e-commerce

Processo di data mining per la customer segmentation e predictive modeling

Il modo con cui le imprese interagiscono con i loro consumatori è cambiato nel corso degli anni. In particolare, le aspettative dei consumatori sono aumentate e diventa sempre più difficile provvedere al loro soddisfacimento. I consumatori hanno accesso ad un’ampia gamma di alternative da cui scegliere.

Allo stesso modo, le imprese hanno bisogno di trattenere i consumatori profittevoli per competere ed aver successo in un mercato dinamico (Kumar e Reinartz 2018). Come risultato, le imprese devono essere proattive e anticipare i desideri dei consumatori, attivandosi per la raccolta, conservazione e utilizzo di un vasto ammontare di informazioni sui consumatori, sui mercati, prodotti e processi.

Il data mining può fornire degli insight sui consumatori dell’impresa, così come creare delle interazioni personalizzate che hanno come fine ultimo un aumento della soddisfazione e una relazione profittevole con il consumatore. Diventa cruciale l’introduzione di tecniche riguardanti il data mining per la selezione del giusto target di consumatori o per l’identificazione del segmento di consumatori con comportamenti e bisogni simili.
Un’infrastruttura di successo di data mining consiste nella tecnologia, competenze umane e una stretta integrazione con le operazioni dell’impresa per consentire la trasformazione di nuove conoscenze in valori aziendali.

Il processo di data mining è raggruppato in cinque step:
* Definizione degli obiettivi di business
* Elaborazione dei dati rilevati
* Identificazione delle variabili rilevanti
* Ottenimento dei customer insight
* Azione

Alla partecipazione del progetto di data mining, sono coinvolti diversi dipartimenti aziendali come il marketing, product management, data miner e IT. Tutti i dipartimenti svolgeranno funzioni differenti ma integrate tra loro. Il dipartimento di marketing insieme con quello di product management costituiscono il business group e hanno il compito di definire gli obiettivi di business e stare alla guida nella fase di sviluppo degli insight sui consumatori (Kumar e Reinartz 2012).
Ai data miner spetta il compito di comprendere gli obiettivi di business e supportare il dipartimento di marketing nell’affinamento e nell’eventuale correzione dello scopo del progetto e infine, spetta ai data miner il compito di allineare le aspettative dei marketer per adattare le limitazioni connesse ai dati disponibili. I data miner lavorano in modo integrato con il product management per la condivisione degli insight ottenuti e riceveranno dei feedback per la plausibilità e solidità delle soluzioni trovate.
L’ultimo dipartimento aziendale coinvolto nel progetto di data mining è rappresentato dalle risorse IT, ai quali spetta un ruolo di ricerca e di estrazione dei dati utilizzati per il processo di modeling.

Questo brano è tratto dalla tesi:

La segmentazione della clientela attraverso l'uso del data mining: un'applicazione nell'e-commerce

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Informazioni tesi

  Autore: Francesco Vito Aruta
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2017-18
  Università: Università degli Studi di Parma
  Facoltà: Economia
  Corso: Trade Marketing e Strategie Commerciali
  Relatore: Cristina Ziliani
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 108

FAQ

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