La Cluster Analysis vincolata nel Geomarketing: un’analisi territoriale degli esercizi...

Corso di Laurea in Analisi Economica delle Istituzioni Internazionali (LM 56)Cattedra di Statistica Multivariata

Candidato: Serena Di Ruzza, 1240104

Relatore: Prof. Pierpaolo D’Urso Correlatore: Prof.ssa Paola Giacomello

LA CLUSTER ANALYSIS VINCOLATA NELGEOMARKETING: UN’ ANALISI TERRITORIALEDEGLI ESERCIZI FARMACEUTICI NEL COMUNE DI MILANO

La metodologia di marketing

Con il termine marketing si identificano tutta una serie di funzioniaziendali finalizzate alla vendita di un prodotto o di un servizio.

Il concetto si è però evoluto nel corso degli anni, tanto che oggi èpreferibile parlare di

“ORIENTAMENTO AL MERCATO”“ORIENTAMENTO AL MERCATO”(Lambin, 2012)


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sottolinea la dimensione metodologica

supera l’aspetto puramente commerciale degli scambi

si basa sullo studio della domanda e degli altri fattori

coinvolti nel processo di creazione del valore

Marketing e settore pubblicoIl marketing mette a disposizione del settore pubblico le sue best practices per:

Conoscere i bisogni della domanda

Sistematizzare le attività

Presentare e Gestire l’offerta

Conseguire obiettivi economico-sociali, creando consenso


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Nel settore pubblico la quasi totalità dei servizi viene erogata a livello locale, perciò assume primaria importanza lo studio del territorio, grazie al

GEOMARKETINGGEOMARKETING

Il Geomarketing

Il ”Sistema di Geomarketing” si compone di:

.

vÈÈ unun complessocomplesso didi tecnichetecniche ee strumentistrumenti cheche permettonopermettono didi integrareintegrare datidatiprovenientiprovenienti dada fontifonti interneinterne eded esterne,esterne, rappresentarlirappresentarli susu mappemappe geografichegeograficheeded eseguireeseguire susu didi essiessi tuttatutta unauna serieserie didi analisianalisi territorialiterritoriali..


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DATIDATICartografici

digitali

SoftwareGISGIS

GeographicalInformation

System

DATIDATISocioeconomici

ed aziendali

Settore farmaceutico: caratteristiche

Bene essenziale: il farmaco è un prodotto con scarsa elasticità delladomanda rispetto al prezzo e al reddito;

Interdipendenza fra i diversi interessi degli agenti coinvolti (impresefarmaceutiche, Sistema Sanitario, enti locali, medici, farmacisti);

Intervento pubblico, che regola ed influenza il mercato.


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LALA

FFARMACIAARMACIADEVEDEVE

BILANCIAREBILANCIARE

ASPETTI ISTITUZIONALIè parte integrante del

Sistema Sanitario Nazionale

ASPETTI IMPRENDITORIALImassimizzazione del

profitto

Regolamentazione del sistema distributivo

A partire dal 2006 (D.L. 4 luglio 2006, n. 223, “Bersani-Visco”, convertito poi dalla legge 4 agosto 2006, n. 248) anche attività commerciali diverse dalle farmacie, parafarmacie o corner GDO, possono vendere alcune tipologie di medicinali, purché sia presente al loro interno un farmacista iscritto all'ordine professionale. Tali attività non necessitano di autorizzazione specifica;

Dal 2012 (D.L. 24 gennaio 2012, n. 1, “Liberalizzazioni”, convertito poi dalla legge 24 marzo 2012, n. 27) è sceso a 3.000 abitanti il quorum necessario al Comune per autorizzare l’apertura di una nuova farmacia (mantenendo alcune particolari eccezioni), ed è stata semplificata la procedura di revisione della pianta organica, che definisce l'ubicazione esatta delle sedi farmaceutiche convenzionate all'interno del territorio comunale.


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PerPer gligli eserciziesercizi farmaceuticifarmaceutici èè importanteimportante determinaredeterminare ee conoscereconoscere ilil mercatomercatogeograficogeografico alal qualequale farfar riferimentoriferimento:: sisi èè dunquedunque pensatopensato didi applicareapplicare ii princìpiprincìpi deldelgeomarketinggeomarketing alal settoresettore delladella distribuzionedistribuzione deldel farmacofarmaco,, operandooperando unaunasegmentazionesegmentazione territorialeterritoriale perper mezzomezzo didi unauna tecnicatecnica statisticastatistica multivariata,multivariata, lalaClusterCluster AnalysisAnalysis..


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Metodi di segmentazione per il geomarketing

La Cluster Analysis è una tecnica statistica multivariata avente come obiettivol’individuazione di una o più partizioni dell’insieme di n unità statistiche in k gruppi(cluster), con k< n, in base ad un set di variabili osservate su esse, tali che i sottoinsiemiabbiano le caratteristiche di coesione interna e separazione esterna.


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Algoritmo di Clustering impiegato

Non gerarchico: la procedura di raggruppamento avviene attraverso l'ottimizzazione di una funzione obiettivo, espressa nei termini della scomposizione della devianza totale;

Vincolato: l’algoritmo tenderà a formare dei gruppi di unità territoriali il più possibile contigue tra loro;

Versione “crisp” di un modello “fuzzy” (P. D'Urso, M. Disegna, R. Massari, 2015): in questo modo ciascuna unità risulta assegnata in maniera univoca ad un solo cluster.


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m = 1, i gradi di appartenenza deglioggetti ai cluster sono 0 oppure 1;

β = 1, l’algoritmo tende a restituirecluster formati da unità territoriali ilpiù possibile contigue tra loro (dà“peso” al penality term)

Unità territoriali - i NIL di Milano


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Variabili in esame


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Densità della popolazione, indica il numero di abitanti per chilometro quadrato;

Quoziente di natalità della zona, indica il numero di nascite ogni mille abitanti;

Presenza femminile sul totale della popolazione del NIL;

Presenza di bambini e ragazzi (fino a 18 anni) sul totale della popolazione del NIL;

Presenza di anziani (oltre i 65 anni) sul totale della popolazione del NIL;

Indice di accessibilità, in base al quale valutare l’efficienza del servizio di trasportopubblico nell’area (è il rapporto tra numero di fermate dei mezzi ed estensione del NIL);

Indice di copertura medica, indica il numero di medici ogni mille abitanti;

Indice di copertura farmaceutica, indica il numero di farmacie ogni mille abitanti.

Analisi dei dati

Dopo aver impostato l’algoritmo:

I. Si parte dalla Matrice dei dati “X”,composta da 88 righe corrispondenti ai Nucleidi Identità Locale (NIL) del Comune di Milanoe 8 colonne, le variabili d’interesse.

II. Le variabili sono espresse in unità di misuradifferenti, quindi è utile calcolare la Matricedegli scarti standardizzati “Z”:


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L’analisi è stata svolta utilizzando il linguaggiodi programmazione R attraverso il softwareopen-source “RStudio”, un ambiente perl'analisi statistica dei dati.

III. Dalla Matrice dei Dati standardizzata si giunge alla Matrice delle Distanze “D”, i cuielementi sono stati calcolati con il metodo della distanza Euclidea quadratica:

IV. Il vincolo di contiguità territoriale viene considerato affiancando alla matrice delleDistanze una Matrice delle Adiacenze “P”, quadrata e simmetrica. In questo casogli elementi sulla diagonale principale sono pari a 0.

Analisi dei dati


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pij = 1 → l’unità i-esima è contigua con l’unità j-esima;pij = 0 → le unità i e j non sono contigue.

Prima analisi


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88 unità territoriali 6 clusters

Caratteristiche dei clusters


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Seconda analisi


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74 unità territoriali 5 clusters

Caratteristiche dei nuovi clusters


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Conclusioni

I risultati dell’analisi evidenziano dei vuoti di offerta;

Lo studio è utile sia alle autorità preposte ad autorizzare nuove farmacie convenzionate che al farmacista/imprenditore nella scelta della best locationdella sua attività (farmaceutica o parafarmaceutica);

Disponendo dei fatturati delle farmacie già presenti sul territorio e dei profili reddituali della popolazione residente, sarebbe possibile stimare anche le potenzialità economiche delle locations individuate;

L’analisi può essere ulteriormente sviluppata: il tipo di algoritmo utilizzato è flessibile ed applicabile a qualsiasi territorio per il quale siano disponibili dati dettagliati e georeferenziabili.


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