"Il Paradiso della Brugola" a cura di Luca Callegari

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


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



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


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.


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.


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


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


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


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.


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


Pitt ureServ

izio

pe

r C

hia

vi


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


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


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:

[email protected]

Luca Callegari

"Il Paradiso della Brugola" a cura di Luca Callegari

Business

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