Post on 26-Jun-2015
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CASO IL PARADISO
DELLA BRUGOLA
Presentazione del Dataset e dell’AnalisiLa 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:
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:
ID Carta Valore del la Transaz ione Reddito
SingleSessoMetodo d i Pagamento Età
Idraul i ca
Accessor i per Auto
Abbig l iamento da Lavoro
Mat .F issaggio Foratura
Strumenti d i Misuraz ione
Elett routens i l i
G iard inaggio
Arti col i per la casa
Mater ia leE lett r ico
Pitt ureSer viz io per Ch iav i
1Fasi
Presentazione del Dataset e dell’Analisi
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.
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.
OBIETTIVO
Chi sono i nostri clienti?
Sviluppare iniziative promozionali per il
sostegno del fatturato e posizionamento reparti
COME
Identificando le caratteristiche
Capendo se vi sono affinità tra le categorie di prodotto acquistate
STRUMENTI
Analisi esplorativa univariata e bivariata
Market Basket Analysis
Obietti vo dell’Analisi
1Fasi
Analisi Esplorativa del Dataset
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:
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.
Elettroutensili (30,2%)
Idraulica (31,5%)
Materiale Fissaggio e Foratura (29,2%)
Pitture (30,2%)Giardinaggio (30%)
Fasi 2
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.
Analisi Esplorativa del DatasetDopo 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”.
Idraulica
Materiale Fissaggio e Foratura
Pitture Elettroutensili
Abbigliamento daLavoro
Idraulica
Materiale Fissaggio e Foratura
Pitture
Giardinaggio
Articoli perla casa
Giardinaggio
Qui sottostante vengono riportate le relazioni più rilevanti tra i reparti con le categorie:
MASCHIO FEMMINA SPOSATI GIOVANI
Fasi 2
Analisi Esplorativa del DatasetSuccessivamente 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 p-value di 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%):
Giardinaggio MaterialeElettrico
Articoli perla casa
Giardinaggio
Idraulica AccessoriAuto
Idraulica Materiale Fissaggio e Foratura
Elettroutensili Materiale Fissaggio e Foratura
PittureIdraulica
ServizioChiavi
Idraulica
AccessoriAuto
Materiale Fissaggio e Foratura
Materiale Fissaggio e Foratura
Pitture
Pitture Abbigliamento daLavoro
Abbigliamento da Lavoro
Elettroutensili
Fasi 2
Analisi Esplorativa del DatasetQuanto 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.
Fasi 2
Costruzione dei Modelli
Per la Market Basket Analysis ho deciso di adottare il modello GRI utilizzato 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.
MODELLO GRI 1.0
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:
Dall’output del modello processato possiamo notare che la relazione più rilevante è:• Materiale Fissaggio Foratura <- Idraulica <- Pitture (86,22% di confidenza)
ProblemaI 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
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.
Conseguente Antecedente Supporto Confidenza Lift1 MaterialeFissaggioForatura Idraulica and Pitture 17,09 86,22 2,9122 Idraulica MaterialeFissaggioForatura and Pitture 17,23 85,55 2,7163 Pitture Idraulica and MaterialeFissaggioForatura 17,36 84,88 2,809
Idraul i ca Mat .F issaggio Foratura Pitt ure
Fasi 3
MODELLO GRI 2.0 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!
Conseguente Antecedente Supporto Confidenza LiftGiardinaggio MaterialeElettrico and ArticoliCasa 5,05 66,67 2,221Giardinaggio Pitture and ArticoliCasa 9,22 59,85 1,994Giardinaggio StrumentiMisurazione and ArticoliCasa 5,05 56 1,866
Conseguente Antecedente Supporto Confidenza Lift
AbbigliamentoLavoro ElettroUtensili 30,22 50,56 1,828AbbigliamentoLavoro AccessoriAuto and ElettroUtensili 6,19 50 1,808
Conseguente Antecedente Supporto Confidenza LiftArticoliCasa Giardinaggio and Pitture 9,49 58,16 2,043ArticoliCasa Giardinaggio and Idraulica 9,29 54,35 1,909ArticoliCasa Giardinaggio and MaterialeElettrico 6,33 53,19 1,869
Conseguente Antecedente Supporto Confidenza LiftElettroUtensili ServizioChiavi and AbbigliamentoLavoro 5,11 56,58 1,873ElettroUtensili AccessoriAuto and AbbigliamentoLavoro 5,52 56,1 1,857ElettroUtensili AbbigliamentoLavoro 27,66 55,23 1,828
Costruzione dei Modelli
Fasi 3
I risultati della seconda Market Basket Analysis eseguita ci consentono di mettere a fuoco altre importanti relazioni che prima non erano state rilevate:
Chi ha acquistato nel reparto Giardinaggio è probabilmente passato dal reparto
Materiale Elettrico ed Articoli per la Casa.
Costruzione dei Modelli
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.
Chi ha acquistato degli Elettro Utensili ha acquistato successivamente
dell’Abbigliamento del Lavoro.
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.
MODELLO GRI 2.0
Fasi 3
I risultati della seconda Market Basket Analysis eseguita ci consentono di mettere a fuoco altre importanti relazioni che prima non erano state rilevate:
La relazione Articoli per la Casa -> Giardinaggio è considerata rilevante
anche nell’ordine inverso.
Costruzione dei Modelli
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.).
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.
MODELLO GRI 2.0
Coloro che hanno acquistato nel reparto Idraulica hanno visitato successivamente i reparti Giardinaggio e Articoli per la Casa
Fasi 3
Costruzione dei Modelli
Ricapitolando…
Dalla prima analisi abbiamo visto che i seguenti reparti:
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.
1
2 Il secondo modello ha consentito di visualizzare altre relazioni tutt’altro che irrilevanti:
Idraul i ca
Mat .F issaggio Foratura
Pitt ure
Abbig l iamento da Lavoro
Elett routens i l i
G iard inaggio Arti col i per la casa
Mater ia leE lett r ico
Fasi 3
Implicazioni Manageriali
Cosa consigliamo ai nostri clienti ?
a Atti vità PromozionaleAi proprietari de “Il Paradiso della Brugola” si consiglia di implementare alcune promozioni nei reparti indicati per beneficiare delle dinamiche di cross – selling.
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.
Idra
uli
ca Giard
inaggio
Arti
coli p
er
la casa
/Entrambe le relazioni presentano
un buon lift e la promozione su uno
dei reparti aumenterebbe le
vendite dell’altro
Mate
rialeElett
rico
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
Elett
rou
ten
sili
Una promozione nel reparto Elettroutensili
consentirebbe di aumentare le vendite del
reparto Abbigliamento da lavoro.
Fasi 4
Cosa consigliamo ai nostri clienti ?
b Gesti one dello spazio espositi vo
”
b.1 “Il parco giochi”
ENTRATAUSCITA
CASS
E
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.
Implicazioni Manageriali
Fasi 4
Ai proprietari del negozio “Il Paradiso della Brugola” sono state proposte due soluzioni per la gestione del layout del negozio.
Idraul i ca
Acc
ess
ori
pe
r A
uto
Abb ig l iamento da Lavoro
Mat
.Fis
sagg
io
Fora
tura
S t rumenti d i Misuraz ioneElett routens i l i
G iard inaggio
Arti col i per la casa
Mater ia leE lett r ico
Pitt ureServ
izio
pe
r C
hia
vi
Cosa consigliamo ai nostri clienti ?
b.2 “Diventando Grandi”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 – selling e della prossimità.
”
USCITA
CASS
E
ENTRATA
Implicazioni Manageriali
Fasi 4
Idraul i ca
Accessor i per Auto
Ab
big
liam
en
to
da
Lavo
ro
Mat
.Fis
sagg
io
Fora
tura
S t rumenti d i Misuraz ione
Elett routens i l i
G iard inaggio
Arti
coli
pe
r la
cas
a
Mater ia leE lett r ico
Pitt ure
Ser viz io per Ch iav i
Università Commerciale Luigi Bocconi
Bibliografia
Docenti : L. Molteni , E. Feltr inel l i , D. Tonini
• Data Mining, 2^ ed. – Giudici, P. - McGraw Hil l• Ricerche di Marketi ng, 2^ ed. - Molteni L ., Troilo G - McGraw Hill• Sl ide del corso 8477 – Data Mining - L . Molteni, E. Feltrinell i , D. Tonini
Corso 8477 – Data Mining – a.a. 2009/2010
Il caso presentato si basa su dati puramente fittizi o comunque rielaborati. Il riferimento a persone, casi, brand o aziende è puramente casuale e non ha alcun fondamento con la realtà.
Vengono riportati i documenti utilizzati per l’analisi operata:
Luca.Callegari.Kalle@gmail.com
Luca Callegari