Analisi delle campagne di fidelizzazione del cliente con tecniche di data mining

Il lavoro di tesi svolto si colloca nell'ambito del processo di progettazione dei cataloghi premi inseriti nelle promozioni del settore dalla grande distribuzione organizzata. Uno degli scopi del lavoro di tesi consiste nel verificare se sia valida la seguente ipotesi: "esistono delle regole che determinano la scelta di un consumatore su di un premio piuttosto che su di un altro; tali regole hanno carattere generale, sono costanti nel tempo e non dipendono dallo specifico settore (grande distribuzione o distribuzione organizzata)". Lo strumento di indagine utilizzato è il processo di KDD (Knowledge Discovery from Databases), ovvero un processo che si avvale delle moderne tecniche di data mining per l'estrazione della conoscenza dalle basi di dati, mentre l'oggetto dell'analisi è costituito dai dati messi a disposizione dalla Seri System, un'azienda specializzata nel settore della fidelizzazione dei consumatori attraverso l'organizzazione e la gestione delle campagne promozionali. L'ipotesi precedentemente formulata è stata implicitamente accettata nell'organizzazione dei dati per le analisi, cercando dunque degli schemi comuni nella scelta dei premi appartenenti a cataloghi differenti. Nel lavoro di tesi si è cercato di dimostrarla empiricamente tramite la costruzione di modelli predittivi. La tesi si articola presentando dapprima le tecniche utilizzate nel processo di KDD, ponendo particolare enfasi sul funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico. In seguito viene presentato il lavoro svolto. Quest'ultimo parte da un lavoro di integrazione dei dati, reso necessario dalla natura frammentaria dei dati a disposizione. Successivamente svolge una preliminare analisi esplorativa. Infine giunge alla costruzione dei modelli predittivi che consentono per l'appunto di predire con una certa accuratezza la scelta dei consumatori sui premi inseriti nei cataloghi delle promozioni. Viene per ultimo presentata un'analisi critica sulla qualità e sui limiti della soluzione proposta e sono fornite indicazioni per future analisi nel medesimo ambito.