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1 CAPITOLO SETTIMO SEGMENTAZIONE E SCELTA DEI MERCATI OBIETTIVO Sommario: 1. Evoluzione del rapporto delle imprese con il mercato La segmentazione del mercato La segmentazione del mercato di consumo La segmentazione del mercato industriale I mercati obiettivo Tecniche statistiche di segmentazione dei mercati. 1. EVOLUZIONE DEL RAPPORTO DELLE IMPRESE CON IL MERCATO Non potendo, dunque, essere competitive ovunque le imprese devono individuare quei settori del mercato per loro più interessanti e prepararsi ad operare in modo efficiente ed efficace esclusivamente per questi. Ma non tutte le imprese sono entrate subito in questa ottica, molte hanno seguito un processo evolutivo nei confronti dei mercati che le ha portate, nel tempo, ad abbracciare questa filosofia. È possibile individuare alcune distinte fasi evolutive delle imprese per quanto concerne il loro rapporto con il mercato: marketing di massa. Nel marketing di questo tipo, l impresa produce a livello di massa, e a livello di massa cura la promozione di ogni prodotto per gli acquirenti del mercato. Questa tesi consente di ridurre i costi e di conseguire così notevoli economie di scala. Il prezzo più basso del prodotto consente all impresa di sviluppare un mercato molto vasto (es.: la Coca-Cola quando produceva per l intero mercato una sola bibita); marketing differenziato. In base a questa strategia l impresa opera in diversi segmenti del mercato, proponendo a ciascuno di essi prodotti e programmi commerciali distinti. In tal modo, l azienda punta a conseguire l obiettivo di aumentare il volume complessivo delle vendite e rafforzare la propria posizione nei diversi mercati (es.: la Coca-Cola oggi produce bibite diverse in molti formati e molti contenitori da collocare su diversi mercati);

2 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo marketing concentrato. In questo caso l impresa si concentra su un segmento di mercato o su una parte di esso, mirando a raggiungere una quota elevata su un piccolo mercato. In questo modo l azienda può ottenere una approfondita conoscenza del segmento e la forte specializzazione può consentirle di conseguire un immagine positiva, economie di scala per quanto concerne la produzione, la promozione e la distribuzione, premi di prezzo, elevato rendimento degli investimenti ecc. Questa forma di marketing sta evolvendo verso forme di micromarketing cioè di marketing adattato ai bisogni e ai desideri di gruppi di consumatori individuati in funzione della loro localizzazione (area commerciale, punto vendita ecc.); la forma ultima verso la quale tende a evolvere il marketing concentrato è quella del marketing personalizzato, cioè un tipo di marketing finalizzato allo sviluppo di un offerta corrispondente alle caratteristiche di segmenti di mercato sempre più definiti ed omogenei. Il massimo grado di specificazione di un segmento si ha quando lo stesso è costituito da un unico cliente. Sembra quasi che questa forma di marketing riporti al passato, prima ancora dell avvento del marketing di massa e cioè al periodo pre-industriale quando la produzione avveniva esclusivamente su ordinazione e ciò che veniva prodotto era già venduto. 2. LA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO La segmentazione di un mercato è un attività di analisi e di ricerca che porta a suddividere il mercato in distinti gruppi di consumatori. Tali gruppi, detti anche segmenti o cluster, devono avere al proprio interno atteggiamenti e comportamenti quanto più omogenei e devono differenziarsi il più possibile gli uni dagli altri. Il processo di segmentazione nasce dalla considerazione che i mercati sono composti da consumatori che differiscono tra di loro per desideri, bisogni, risorse economiche, area geografica ecc., e che tali differenze rispecchino bisogni e richieste diversi. L impresa difficilmente è in grado di soddisfare totalmente queste diverse necessità, è per questo che essa cerca di interpretarle al fine di riuscire a determinare quale parte del mercato risulta più coerente con la sua offerta, oppure cerca di delineare un offerta che sia in grado di soddisfare almeno una parte delle differenti esigenze del mercato. La figura seguente rappresenta alcune delle possibili segmentazioni di un mercato. 125

3 Segmentazione per classi di reddito (1, 2 e 3) Capitolo Settimo DIFFERENTI SEGMENTAZIONI DI UN MERCATO Nessuna segmentazione A A B B B A B Segmentazione per classi di età (A e B) 1A 2B Segmentazione completa o marketing personalizzato Kotler, Scott, Marketing management, ISEDI 1A 1A 1A 2B 1B 1B 3B 3A 3B 3B 3B Segmentazione per classi di reddito e di età L utilizzo di più caratteristiche per segmentare un mercato permette all imprese di ottenere maggiore precisione, al prezzo però, di veder diminuire l entità numerica di ognuno di essi. In questo caso si passa dal concetto di segmento di mercato (che rappresenta un ampia porzione del mercato stesso) al concetto di nicchia di mercato (segmento più piccolo e specificatamente costituito da poche persone con particolari esigenze). Mentre il segmento di mercato attira l attenzione di diverse imprese concorrenti, l individuazione di una nicchia può dare notevoli vantaggi competitivi (es.: la Porsche). Tuttavia vi è anche il rovescio della medaglia in quanto, in conseguenza alla riduzione del segmento di mercato, si riducono pure i volumi degli scambi, cosa che consentirà solamente ad una o a poche imprese la sopravvivenza. Spunti di riflessione In passato quando si chiedeva a imprese come Sears o Coca-Cola quali erano i loro clienti, la risposta era: «Tutti». Raramente, però, un impresa è in grado di soddisfare tutti i componenti di un mercato. Non piace a tutti la stessa macchina fotografica, la stessa automobile,

4 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo lo stesso caffè o lo stesso concerto. Ecco perché chi si occupa di marketing deve anzitutto procedere a suddividere il mercato. Le imprese che si sono allontanate dalla filosofia del mercato di massa hanno iniziato ad individuare grandi segmenti di mercato. Per esempio: con la vendita del suo preparato per torte Ducan Hines, Procter & Gamble definiva il suo mercato obiettivo in questo modo: «donne sposate fra i 35 e i 50 anni di età con famiglia». In seguito le imprese sono passate dai grandi segmenti a nicchie più ridotte. Si potrebbe arrivare ad ideare un prodotto per «professioniste americane di colore tra i 25 e i 35 anni di età. Infine alcune imprese sono passate al modello minimo di segmentazione, i «segmenti di uno» (segments of one), ossia i singoli clienti. 127 Kotler, Il marketing dalla A alla Z, Il sole 24 ore Si possono avere dei segmenti di preferenza di mercato, basati sui gusti del consumatore relativi ad un determinato prodotto, in questo caso possiamo avere: preferenze omogenee. Si tratta di un mercato in cui tutti i consumatori hanno all incirca le stesse preferenze. Possiamo pensare che, in questa situazione di mercato, tutte le marche di uno stesso prodotto avranno caratteristiche simili e tendenzialmente concentrate attorno alla media delle preferenze; preferenze diffuse. Questo caso è opposto al primo, cioè, le preferenze dei consumatori non presentano segni di concentrazione e risultano quindi disseminate nello spazio. Se sul mercato è presente una sola marca, è probabile che questa sia vicina al punto centrale per risultare interessante al maggior numero di consumatori. Un concorrente che volesse entrare sul mercato dovrebbe o disporsi centralmente vicino alla marca già esistente o scegliere uno dei quattro angoli per servire quella clientela che non è pienamente soddisfatta dalla marca centrale; preferenze agglomerate. In questo caso il mercato evidenzia agglomerati distinti di preferenza che si possono definire segmenti naturali del mercato. La prima impresa che decida di inserirsi in un mercato con questa struttura ha tre possibilità di scelta: può collocarsi al centro, sperando di risultare interessante per tutti i gruppi (marketing indifferenziato); può collocarsi nel segmento di mercato più esteso (marketing concentrato);

5 128 Capitolo Settimo può decidere di sviluppare più marche e collocare ognuna in un diverso segmento (marketing differenziato). MODELLI FONDAMENTALI DELLE PREFERENZE DI MERCATO Preferenze omogenee Preferenze diffuse Preferenze agglomerate Kotler, Scott, Marketing management, ISEDI La fase della segmentazione rappresenta lo stadio iniziale di un complesso processo di scelta di uno o più mercati, di obiettivi (targeting) e di definizione di un programma coerente con le esigenze e le caratteristiche individuate. Segmentare significa individuare uguaglianze e/o differenze e lavorare su quelle ritenute significative. Per questo motivo la segmentazione prevede una procedura che consta di: un momento di ricerca: cioè di individuazione e descrizione dei segmenti; un momento di decisione: ovverosia di valutazione e scelta dei segmenti. 3. LA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DI CONSUMO È necessario, per segmentare il mercato, individuare i criteri di segmentazione, vale a dire le variabili rispetto alle quali i consumatori possono essere ripartiti. I criteri maggiormente impiegati, per la segmentazione, possono essere suddivisi nelle seguenti categorie: 1. variabili geografiche (zona di residenza); 2. variabili demografiche (età, sesso, reddito e livello d istruzione); 3. variabili psicografiche (stile di vita, classe sociale e personalità); 4. variabili comportamentali (occasioni di consumo, vantaggi ricercati nell acquisto, status dell utilizzatore, intensità d uso, fedeltà alla marca ed atteggiamento mostrato verso il prodotto).

6 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo La segmentazione attribuisce all impresa, che la esegue, almeno tre vantaggi: 1. l impresa si ritrova, per individuare e per affrontare le opportunità di mercato, in una posizione migliore rispetto ai concorrenti; 2. l impresa può usare, per meglio indirizzare il proprio marketing, le conoscenze, acquisite nelle risposte dei vari segmenti di mercato, verso differenti iniziative commerciali; 3. l impresa può compiere un più preciso adattamento dei propri prodotti/ servizi alle esigenze del cliente. 4. LA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO INDUSTRIALE I mercati industriali possono essere segmentati tenendo spesso conto delle medesime variabili utilizzate per il mercato di consumo. Nel contempo è possibile utilizzare ulteriori variabili di segmentazione quali le: caratteristiche demografiche e operative dell istituzione acquirente (tipologia dell azienda acquirente, volume d affari annuo, dimensioni, livello di fedeltà, tecnologie utilizzate ecc.); caratteristiche del centro di acquisto (composizione e caratteristiche dei suoi membri, fasi del processo d acquisto, livello di decentramento delle responsabilità, caratteristiche delle strategie d acquisto perseguite); caratteristiche individuali dei membri che partecipano al processo decisionale (età, cultura, esperienza, ruolo occupato nella struttura, criteri d acquisto utilizzati ecc.). Un metodo spesso usato è quello di segmentare il mercato industriale in funzione degli utilizzatori finali del bene. La dimensione dell impresa acquirente è un altra importante variabile di segmentazione del mercato industriale. Spesso le imprese organizzano strutture di vendita separate per clienti di dimensioni diverse, che spesso vengono suddivisi in due gruppi: clienti principali o diretti. In questo caso le trattative di vendita vengono gestite da responsabili a livello nazionale che operano in stretto contatto con i responsabili delle varie aree di vendita; clienti dei rivenditori. Per i clienti minori le trattative vengono seguite dalla forza di vendita. 129

7 I MERCATI OBIETTIVO Capitolo Settimo Dal momento della individuazione dei segmenti di mercato si passa al momento della scelta del mercato obiettivo. Nel valutare i segmenti di mercato, l azienda deve concentrare l attenzione su tre fattori: il segmento, la sua dimensione ed il suo tasso di sviluppo. L azienda deve considerare la dimensione del segmento di mercato e valutare se risulta adeguato alle sue capacità produttive. Infatti, le aziende di maggiori dimensioni prenderanno in considerazione segmenti più ampi ai quali vengono associati elevati volumi di vendite, mentre le imprese minori terranno in considerazione segmenti di mercato più piccoli, con volumi di vendite più bassi, ma sicuramente alla portata delle loro risorse. Altro elemento che le imprese tengono nel debito conto è il tasso di sviluppo del mercato, in quanto devono pianificare obiettivi di vendite e di profitti crescenti nel lungo periodo. Un altro fattore da tenere in considerazione è quello che i mercati in forte sviluppo attraggono molti concorrenti producendo in breve tempo una notevole diminuzione della redditività del mercato stesso; attrattività del segmento di mercato. Nonostante le sue dimensioni ed il suo tasso di sviluppo un mercato potrebbe non risultare attraente in termini di profittabilità. Il modello di Porter, già esaminato nei precedenti paragrafi, può essere letto in termini di attrattività di un intero mercato nel lungo periodo. Queste forze competitive sono distinte in: fonti di competizione orizzontale: concorrenza di prodotti sostitutivi: un prodotto si dice sostituto di un altro quando può soddisfare lo stesso bisogno (si veda la parte relativa alla concorrenza nel presente capitolo). Più il bene riesce specificatamente a soddisfare un bisogno, minore è il grado di sostituibilità; concorrenza di nuovi entranti: l alta profittabilità di un settore attrae nuovi concorrenti. Costituiscono una minaccia per i nuovi entranti le barriere all entrata (elevato fabbisogno di capitale, economie di scala, differenziazione di prodotto ecc.) ed un vantaggio per le imprese che sono già presenti nel settore;

8 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo 131 concorrenza dei competitori presenti: è la maggiore determinante dello stato di concorrenza di un settore e, di conseguenza del suo livello di redditività; fonti di competizione verticale: potere contrattuale degli acquirenti: legato alla loro sensibilità al prezzo e al loro potere contrattuale che dipende dalla loro dimensione e concentrazione, dalle informazioni in loro possesso sui fornitori ecc.; potere contrattuale dei fornitori: legato agli stessi fattori evidenziati nei punti precedenti; obiettivi e risorse dell azienda. Anche se il segmento di mercato si presentasse interessante sotto tutti i punti di vista, l impresa ha il dovere di riconsiderarlo in base ai suoi obiettivi ed alle sue risorse disponibili. Se vuole davvero crearsi un vantaggio competitivo all interno del segmento deve mantenere la coerenza tra obiettivi, risorse (competenza specifica, impianti, disponibilità economico-finanziarie) e strategie; la selezione dei segmenti di mercato. Ogni mercato obiettivo è formato da un insieme di acquirenti che hanno in comune caratteristiche e bisogni che le imprese intendono soddisfare. All impresa spetta, a questo punto, la decisione del numero di segmenti di mercato da servire. Le imprese possono perseguire tre tipi di strategia: strategia di marketing indifferenziato. Si parla in questo caso di produzione standardizzata che si applica, generalmente, ai beni di largo consumo da collocare su mercati di massa. In questo caso l azienda sceglie di non tener conto delle differenze rilevate tra i vari segmenti di mercato e di presentare una sola offerta, puntando su ciò che accomuna tutti i consumatori anziché su ciò che li distingue (Esempio: la Coca-Cola nella fase iniziale della sua attività, quando produceva esclusivamente questa bevanda, in bottiglie di un solo formato e in un unico gusto per soddisfare le esigenze di tutti). Dovendo attirare il maggior numero di clienti possibili anche i canali di distribuzione e la comunicazione saranno di massa. Si tratta tuttavia di una strategia che un numero crescente di imprese tenta di superare a favore di un grado maggiore di differenziazione;

9 132 Marketing-mix dell impresa Capitolo Settimo MARKETING INDIFFERENZIATO Kotler, Scott, Marketing management ISEDI Mercato strategia di marketing differenziato. Quando l impresa decide di operare in diversi segmenti di mercato, ma con prodotti particolari per ognuno di essi. In tal modo l azienda punta a conseguire l obiettivo di aumentare il volume complessivo delle vendite e rafforzare la propria posizione in diversi mercati. Per differenziare la propria offerta l impresa può intervenire su tutti gli elementi del marketingmix. Per esempio può migliorare caratteristiche, stile e prestazioni del prodotto, può modificare le modalità ed i canali di distribuzione, può differenziarsi, infine, dalla concorrenza mediante la comunicazione e l immagine che riesce a dare di sé al pubblico. Una strategia di differenziazione richiede però maggiori costi e di conseguenza un maggiore dispendio di risorse. Questi maggiori costi possono riguardare la modifica del prodotto (spese di ricerca e sviluppo, di progettazione e di modifica degli impianti e delle strutture di produzione, per apportare modifiche ai prodotti già esistenti); i costi di produzione (è sempre più costoso produrre 10 unità di 10 prodotti diversi piuttosto che 100 unità di un unico prodotto); le spese amministrative (dovendo mettere a punto programmi di marketing separati per ogni singolo segmento di mercato, l impresa avrà maggiore necessità di: ricerche di mercato; previsioni; analisi delle vendite; promozione ecc. con un naturale incremento dei costi); il costo delle scorte (in quanto è più costoso gestire magazzini di prodotti diversi, piuttosto che un unico magazzino, con un unico tipo di prodotto); i costi promozionali (si presuppone l utilizzo di comunicazioni pubblicitarie diverse per raggiungere nel modo più appropriato i diversi segmenti di mercato). Dal momento che il marketing differenziato porta a un aumento delle vendite, ma anche a un incremento dei costi, non è possibile a priori affermare che si tratti sempre di una strategia profittevole;

10 Marketing-mix 1 Marketing-mix 2 Marketing-mix 3 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo MARKETING DIFFERENZIATO Kotler,Scott, Marketing management, ISEDI Segmento 1 Segmento 2 Segmento strategia di marketing concentrato. Invece di orientarsi verso una quota limitata di un grande mercato, l impresa può mirare a ottenere una quota elevata in un piccolo mercato, riuscendo così ad acquisire una posizione di rilievo nel segmento che sceglie. In questo modo l azienda ottiene una forte specializzazione che le consente di realizzare economie di scala e di conseguire notevoli margini di profitto. Si tratta di una strategia adatta soprattutto alle piccole imprese le quali riescono, in questo modo, ad entrare in mercati di grandi dimensioni dominati da altre aziende. I rischi che si possono correre adottando questa strategia, sono dovuti alla possibilità che si dissolva quell unico segmento servito lasciando l impresa senza lavoro, oppure che, dati gli elevati margini, entri in competizione una nuova impresa, oppure ancora che la mancanza di concorrenza provochi un carico di lavoro tale da non poter essere assorbito da un azienda di così modeste dimensioni. Marketing-mix dell impresa 2 MARKETING CONCENTRATO Kotler,Scott Marketing management, ISEDI Segmento 1 Segmento 2 Segmento 3

11 134 Capitolo Settimo 6. TECNICHE STATISTICHE DI SEGMENTAZIONE DEI MERCA- TI I modelli di segmentazione del mercato in gruppi omogenei e distinti di consumatori che richiedono specifici prodotti sono, essenzialmente, di tre tipologie: a priori; a posteriori; flessibile. Le tecniche di segmentazione impiegate nell ambito di tali modelli sono numerose e continuamente in evoluzione e consentono di rispondere efficacemente alle esigenze informative di chi è demandato a prendere decisioni. Nei modelli di segmentazione a priori si suddivide il collettivo a seconda delle modalità presentate da una o più basi, ossia da variabili rispetto alle quali è eseguita la segmentazione, specificate a priori. Tali tipi di modelli sono tradizionalmente impiegati nella segmentazione geografica dei consumatori esistenti in un mercato di dimensione nazionale, si assume come base la regione di residenza e, di conseguenza si determinano tanti segmenti quante sono le regioni. Per determinare i descrittori (che rilevano nella fase di interpretazione) dei profili dei segmenti si ricorre a tecniche statistiche di segmentazione binaria o multipla, quali: l Automatic Interaction Detection (AID-CART); il Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID). I modelli di segmentazione a posteriori sono basati su algoritmi di raggruppamento che non suppongono una scelta a priori della base di segmentazione ma in cui i segmenti sono determinati mediante la classificazione delle unità statistiche, a seguito dei risultati di una cluster analysis (CLA), che è la tecnica più sviluppata, dove per cluster si intende un gruppo costituito al suo interno da elevata omogeneità rispetto alle variabili. I modelli di segmentazione flessibile si pongono per obiettivo la determinazione di segmenti di mercato costituiti da clienti con profili simili in termini di preferenza per dati prodotti o marche già sul mercato o in fase di progettazione. La tecnica di analisi statistica utilizzata è la Conjoint Analysis, tradizionalmente usata per mercati di prodotti caratterizzati da elevato coinvolgimento psicologico al momento dell acquisto e poco usata per mercati

12 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo in cui i prodotti sono acquistati d impulso. In base a tale tecnica l utilità totale che un consumatore trae dall uso di un prodotto è la somma (o il prodotto) delle utilità parziali. A) Segmentazione a priori Nei modelli di segmentazione a priori, selezionata un opportuna base, si procede alla scelta di variabili esplicative, generalmente di tipo demografico e socio-economico, che saranno poste in relazione con la base in modo da descrivere le caratteristiche dei segmenti. Le tecniche usate in tali modelli sono AID e CHAID; tali tecniche, in stretta analogia con i modelli di regressione lineare (semplice e multipla) danno luogo a gruppi definiti esplicitamente in termini di combinazioni delle modalità o dei livelli di variabili esplicative rispetto alla variabile dipendente fissata come criterio. Infatti, sulla base delle osservazioni su un campione di unità statistiche che fornisce dati su una variabile dipendente e su diverse variabili esplicative, dette anche predittori, è possibile individuare relazioni tra tali variabili suddividendo il collettivo in gruppi sempre più omogenei al loro interno rispetto alla variabile dipendente assunta come criterio. Per spiegare tali tecniche occorre considerare che esse producono partizioni di tipo gerarchico del gruppo di unità statistiche di origine, rappresentabili mediante un diagramma ad albero (dendrogramma), i cui nodi rappresentano gruppi di unità ai diversi stadi del livello di segmentazione e i cui rami rappresentano le condizioni che hanno determinato le suddivisioni, e le cui foglie sono i nodi terminali per i quali non è ritenuta utile un ulteriore suddivisione. La partizione prodotta dall albero è denominata in ragione del numero di sottoinsiemi formati nel suddividere un gruppo di unità: se si considerano solo partizioni a due vie, si ha la segmentazione binaria; se si considerano partizioni ad un numero qualsiasi di vie si parla di segmentazione multipla a k vie. Il procedimento, innanzi tutto, comporta la suddivisione dell insieme di unità in due o più sottoinsiemi, definiti dalle modalità di una delle variabili esplicative; la segmentazione migliore, per tale passo e per ciascun passo successivo, è individuata in base a una regola di ottimalità che considera la omogeneità entro i sottoinsiemi e la eterogeneità tra i sottoinsiemi per la variabile criterio. Ogni gruppo formato nei vari stadi può essere ulteriormente suddiviso, fino a quando il processo termina in base a una data regola di arresto. 135

13 136 Capitolo Settimo A seconda del numero di gruppi formati a ogni stadio del processo la procedura di segmentazione assume denominazioni diverse; infatti si dice: segmentazione binaria (è il caso dell AID) se si esegue una suddivisione in due sottoinsiemi; segmentazione multipla (è il caso di CHAID) se si esegue una suddivisione in un numero qualsiasi di sottoinsiemi. La migliore segmentazione binaria, ovvero la suddivisione che dà luogo ai due sottoinsiemi che siano più differenti tra loro e più omogenei al loro interno individua il predittore che abbia il maggiore valore esplicativo. La massimizzazione della misura della diversità tra tutte le possibili segmentazioni binarie per l AID si basa su un indice statistico di variabilità di particolare diffusione: la devianza. Per tale tecnica, a ciascun passo del processo di segmentazione, si cerca la suddivisione in due gruppi che presentino il valore più elevato di devianza tra e il valore più basso di devianza entro, a parità di devianza totale. Siano: Y i1 e Y i2 i valori assunti dalla variabile dipendente Y nell i-esima unità, rispettivamente, del gruppo 1 (costituito da n 1 unità) e del gruppo 2 (costituito da n 2 unità); Y, Y 1 e Y 2 i valori medi della variabile dipendente Y, rispettivamente, nel gruppo di origine e nei due gruppi generati dal processo; a parità di devianza totale: n1 n2 2 ( Y Y) + ( Y Y i2 ) i1 i= 1 i= 1 per l AID si cerca la suddivisione in due gruppi in base alla quale assuma il valore più elevato la devianza tra, la cui espressione analitica è la seguente: 2 1( 1 ) ( ) n Y Y n Y Y ovvero il valore più basso della devianza entro, la cui espressione analitica è la seguente: n1 n2 2 ( Y Y ) + ( Y Y i2 2) i1 1 i= 1 i=

14 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo Per ciascuno dei due gruppi individuati si operano ulteriori suddivisioni binarie e la procedura termina quando: almeno uno dei gruppi è troppo piccolo; il gruppo di origine è così omogeneo al suo interno che non è possibile individuare una soglia minima in termini di devianza tra i gruppi che deve essere oltrepassata per reputare conveniente un ulteriore suddivisione; una nuova suddivisione non prova un incremento superiore ad una soglia minima prefissata della devianza tra tutti i gruppi fino a quel passo costituiti. In base alla tecnica CHAID la base di segmentazione a priori assunta come variabile criterio è espressa su scala nominale o ordinale. La tecnica CHAID è tipicamente utilizzata nelle analisi di segmentazione, quando l obiettivo è ripartire una popolazione (campione) in segmenti molto differenziati rispetto a un dato criterio di riferimento. Essa si basa su una procedura iterativa secondo cui, in una prima fase, la popolazione è divisa in due o più gruppi sulla base della variabile esplicativa più significativamente legata alla variabile dipendente scelta; in una seconda fase ciascuno di tali gruppi ottenuti nella prima fase è ulteriormente diviso in sottogruppi più piccoli sulla base delle restanti variabili esplicative. Il processo di suddivisione in sottogruppi termina quando non possono più essere individuati predittori statisticamente significativi. I sottogruppi finali (segmenti) individuati sono mutuamente esclusivi, per cui i segmenti non si sovrappongono, ed esaustivi per cui ciascuna unità della popolazione è contenuta in un unico segmento. I segmenti sono rappresentati in un diagramma ad albero e a ogni nodo dell albero e per ciascuna delle possibili suddivisioni rispetto alle modalità delle diverse variabili esplicative il grado di omogeneità nei gruppi e di eterogeneità tra i gruppi è valutato sulla base del test chi-quadro che costituisce un criterio di valutazione della differenza esistente tra frequenze osservate e frequenze teoriche sotto l ipotesi di indipendenza tra due caratteri in una tabella di contingenza rappresentante appunto tutte le differenze tra frequenze teoriche e frequenze osservate. È un indice assoluto, ammette valore minimo 0 se le frequenze teoriche coincidono con le frequenze osservate, ossia se esiste indipendenza tra i caratteri, ma non ammette valore massimo in senso matematico, ma quanto più elevato è il valore del test tanto più esiste dipendenza tra le variabili. 137

15 138 B) Segmentazione a posteriori Capitolo Settimo La cluster analysis è una tecnica di analisi multidimensionale dei dati che ha lo scopo di raggruppare in classi unità statistiche che presentano caratteristiche simili utilizzando i valori delle variabili osservate su ogni individuo. La dissimilarità tra i «soggetti» è misurata tramite una distanza che è connessa allo specifico obiettivo della classificazione. La cluster analysis rientra tra le tecniche esplorative per cui non necessariamente è basata su assunzioni a priori circa la struttura dei dati. Il collettivo statistico di partenza, eventualmente rappresentato da un campione, è costituito da n elementi, che possono essere consumatori o punti di vendita; ciascun elemento è rappresentato da p variabili. Tali dati sono rappresentabili attraverso una matrice n p del tipo: in cui: x x... x p x x... x p X = x x... x n1 n2 np ciascuna delle n righe rappresenta il profilo individuale di una unità statistica mediante le p variabili; ciascuna delle p colonne rappresenta le determinazioni di una variabile osservata sulle n unità statistiche. I passi indispensabili di una cluster analysis sono i seguenti: scelta delle variabili sulla cui base classificare; scelta del tipo di standardizzazione da applicare a tali variabili per consentire confronti tra fenomeni espressi in diverse unità di misura; scelta del criterio per misurare la distanza tra le unità; individuazione dell appropriato algoritmo di raggruppamento delle unità; controllo della correlazione fra i caratteri, per evitare distorsioni di classificazione. Data la matrice di dati relativa alle p variabili osservate sulle n unità statistiche, spesso, prima di applicare gli algoritmi di raggruppamento, si ricorre al calcolo della correlazione tra le variabili che è ottenuto attraverso

16 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo il coefficiente di correlazione lineare di Bravais e Pearson se le variabili sono espresse su scale a intervallo o a rapporti, oppure attraverso il coefficiente di correlazione fra ranghi di Spearman o l indice di cograduazione di Gini se le variabili sono espresse su scala ordinale. Generalmente, si ricorre ad un analisi delle componenti principali avente la finalità di trasformare le p variabili originarie in k nuove variabili incorrelate, onde ridurre la dimensionalità nell interpretazione dei dati. Le nuove variabili, dette componenti principali, sono definite come combinazioni lineari delle variabili originarie. Individuate le variabili, successivamente si ricorre alla scelta di un criterio di misura della dissomiglianza tra le unità rispetto alle variabili stesse. Sia data la seguente tabella a doppia entrata: Tabella delle frequenze osservate Variabile X Variabile Y Totale Y 1 Y 2 Y 3 X X X Totale Tabella 1 Nella tabella, nella cella all incrocio della modalità Y 1 di Y e della modalità X 1 di X è riportato il valore numerico 2; lo stesso sta a indicare che 2 sono le unità che presentano simultaneamente la modalità Y 1 di Y e la modalità X 1 di X. Il valore numerico 2 è una frequenza osservata f o effettivamente. Andiamo a calcolare la corrispondente frequenza attesa f e sotto l ipotesi di indipendenza tra variabili. Essa si ottiene dalla seguente proporzione: dove: f e : 13 = 22 : è una frequenza marginale e sta a indicare il numero di unità che presentano la modalità Y 1 di Y a prescindere da X;

17 140 Capitolo Settimo 22 è una frequenza marginale e sta a indicare il numero di unità che presentano la modalità X 1 di X a prescindere da Y; 75 è il totale generale e indica il numero totale di unità statistiche. Pertanto, il valore della frequenza attesa è: f e = = 3, In maniera analoga sono calcolate le restanti frequenze attese riportate nella tabella seguente: Tabella delle frequenze teoriche Variabile X Variabile Y Totale Y 1 Y 2 Y 3 X 1 3,813 7,333 10, X 2 4,853 9,333 13, X 3 4,333 8,333 12, Totale Tabella 2 L indice chi-quadrato, o χ 2, elaborato da Karl Pearson ( ), costituisce un criterio di valutazione della differenza esistente tra frequenze teoriche e frequenze osservate; la sua espressione analitica è la seguente: χ 2 ( ) = f f o f Con riferimento alla distribuzione riportata nella tabella, esso assume valore: χ 2 ( 2 3, 813) 5 7, 333 = + 3, 813 7, 333 ( ) e e 2 ( 6 8,333) 12 12, , , 333 ( ) 2 2 = 9, 029 Il valore ottenuto è poco indicativo dell eventuale dipendenza tra variabili.

18 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo In generale, dato un insieme finito di unità, si definisce indice di similarità una funzione s ij tra l unità i e l unità j che soddisfa le proprietà seguenti: 1) non negatività: s ij 0 i, j 2) normalizzazione: s ij = 1 i, j 3) simmetria: s = s i, j ij ji Le misure maggiormente impiegate sono i coefficienti di associazione e le misure di distanza. Nelle situazioni pratiche, in ambito aziendale, spesso si ha a che fare con dati classificati secondo due livelli, ossia con variabili dicotomiche (del tipo presente/assente; guasto/funzionante ecc.). Relativamente a ciascuna coppia (i, j) di unità statistiche i dati possono essere classificati in una tabella a doppia entrata del tipo: individuo j 1 0 Totale individuo i 1 a b a + b Nella tabella data: 0 c d c + d Totale a + c b + d a + b + c + d = p la frequenza a presuppone la presenza simultanea dei caratteri nei due individui (co-presenze); la frequenza d presuppone l assenza simultanea dei caratteri nei due individui (co-assenze); b, c rappresentano le frequenze dei fenomeni presenti in una unità, ma non nell altra. Tra i coefficienti di associazione, il più noto è il coefficiente di Jacard: J s ij a = a + b + c che non tiene conto della frequenza d e che assume valori compresi tra 0 e

19 142 Capitolo Settimo Una sua variante, che attribuisce peso maggiore ad a, è il coefficiente di Dice: D s ij 2a = 2a+ b+ c che assume anch esso valori compresi tra 0 e 1. Il coefficiente semplice di somiglianza introduce, invece, d ed assume la seguente espressione analitica: S s ij a+ d = a+ b+ c+ d che è pari al rapporto tra la cosiddetta frequenza di accordo (a + d) e la frequenza totale (a + b + c + d). Il complemento a 1 di uno qualsiasi di indici di somiglianza dati è fornito dall indice di dissomiglianza: d ij = 1 s Se si dispone di dati espressi su scala intervallare o di rapporti, siano x ik e x jk le misure in posizione i e j rispettivamente della k-esima di n variabili, un indicatore della distanza tra i due individui i e j, appartenente alla famiglia di Minkowski, è fornita dalla seguente espressione: r p d = x x ij ik jk k= 1 con r che può assumere qualsiasi valore intero non minore di 1. Se r = 2, allora la formula data rappresenta la misura di distanza più diffusa, denominata distanza euclidea, e diviene: 2 p d = x x ij ik jk k= 1 ij r 1 r ( ) 2

20 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo Se si considerano tutte le n unità della matrice dei dati, è possibile calcolare la distanza tra ciascuna delle possibili coppie di unità ottenendo la matrice delle distanze di dimensione n n seguente: 0 d... d 12 1n d 0 d 21 2n D = d d... 0 n1 n2 La matrice è simmetrica, con valori tutti nulli sulla diagonale principale e non negativi altrove, per cui ciò che interessa considerare è la matrice triangolare al di sopra (o al di sotto) della diagonale principale. Per aggregare gruppi di unità statistiche con elevato livello di omogeneità si distingue, essenzialmente, tra: tecniche gerarchiche in cui i gruppi ottenuti sono aggregati in ordine superiore (o inferiore), ripetendo il processo per tutti i livelli ottenendo un diagramma a forma di albero, denominato dendrogramma; tecniche non gerarchiche in cui i gruppi sono formati attraverso l aggregazione ottimale a tipologie prestabilite; tecniche miste in cui si usano fasi delle tecniche gerarchiche e fasi di quelle non gerarchiche. Nelle tecniche di tipo gerarchico si parte dalla matrice n p (unità per variabili) e si calcola la matrice di distanza tra le n unità. Si aggregano tra loro le due unità con distanza minore, e si calcola la nuova matrice delle distanze, successivamente si procede a una nuova aggregazione. Si ottiene un numero di gruppi: da n a 1, partendo da una partizione in cui tutte le unità sono distinte per giungere, per aggregazioni successive, a quella in cui tutte le unità sono riunite in un unico gruppo, ossia dalle foglie alla radice del diagramma ad albero (metodi gerarchici aggregativi); oppure da 1 a n, partendo dalla partizione in cui tutte le unità sono riunite in un unico gruppo per giungere, per separazioni successive, a quella in cui tutte le unità sono distinte in n gruppi (metodi gerarchici scissori). 143

21 144 Capitolo Settimo Il numero ottimale di gruppi è scelto dal ricercatore al termine del processo. Gli algoritmi gerarchici disponibili per l aggregazione sono diversi a seconda del criterio che regola la valutazione delle distanze tra i gruppi, e sono i seguenti: legame singolo secondo cui si esamina la matrice delle distanze fondendo i casi più vicini, quindi si calcola di nuovo una matrice delle distanze tra i casi non aggregati, compresa quella tra i gruppi e il resto dei casi. Secondo tale criterio si sceglie la distanza minore tra i casi e uno dei componenti di ciascun gruppo; legame completo è come il criterio del legame singolo ma quando si calcola la distanza tra un gruppo e i casi non aggregati si considera la distanza maggiore; legame medio tra i gruppi secondo cui per calcolare la distanza tra i gruppi si calcola la media delle distanze tra tutte le coppie; criterio del centroide secondo cui per ogni gruppo si definisce il baricentro, cioè la media delle coordinate di tutti i casi che ne fanno parte e si considerano le distanze tra i centroidi; criterio di Ward secondo cui, ad ogni passo sono calcolate le varianze associate a tutti i raggruppamenti possibili ed è effettuata l aggregazione che dà luogo al gruppo avente varianza minima, poiché ogni aggregazione implica un aumento della varianza interna al gruppo, l obiettivo è quello di rendere minimo tale aumento. L interpretazione dell insieme dei gruppi ottenuti costituisce la fase di verifica finale, alquanto delicata e che presuppone la perfetta conoscenza del mercato in cui l azienda opera. Glossario Analisi delle componenti principali: data una matrice di dati relativa a k variabili osservate su n unità statistiche, tale procedura ha la finalità di trasformare le variabili originarie in nuove variabili incorrelate, onde ridurre la dimensionalità nella interpretazione dei dati. Le nuove variabili, dette componenti principali, sono definite come combinazioni lineari delle variabili originarie. Se le prime componenti principali spiegano una elevata percentuale della variabilità totale, esse possono essere utilizzate per semplificare l analisi dei dati visualizzandoli in maniera sintetica e parsimoniosa.

22 Segmentazione e scelta dei mercati obiettivo Target analysis: inchiesta periodica effettuata su campioni rappresentativi del target aziendale allo scopo di individuare comportamenti, stili di vita e distribuzione geografica dei potenziali consumatori. Target group: nell ambito della segmentazione della domanda e del mercato designa l insieme dei potenziali consumatori di un determinato prodotto. Tale insieme viene scelto e definito dall azienda che intende commercializzare il bene. La scelta del target group cui rivolgersi costituisce una decisione estremamente impegnativa dal momento che da essa dipende la definizione delle strategie aziendali da adottare per il lancio sul mercato dello specifico prodotto. Presuppone l analisi dei gusti e delle esigenze dei consumatori. Target marketing: commercializzazione di beni realizzata per obiettivi, attraverso l individuazione e la scelta da parte di un azienda di uno o più segmenti di mercato specifici ai quali rivolgere i propri prodotti. Il target marketing si è reso necessario per l estrema differenziazione dei gusti e delle esigenze dei consumatori e per l impossibilità da parte di un azienda di soddisfare i bisogni di un pubblico così eterogeneo. Targeting: è un termine anglosassone che significa definizione del mercato o dei mercati obiettivo. Una volta realizzata la segmentazione del mercato, l impresa procede a scegliere quei segmenti o mercati che risultano maggiormente attrattivi. Come criterio generale, un impresa dovrebbe concentrarsi su quei segmenti nei quali possiede un vantaggio competitivo rilevante. Questo termine deriva a sua volta dal termine Target che significa letteralmente segmento di mercato e, più precisamente segmento di mercato che si vuole raggiungere con una determinata offerta. Il segmento di mercato cui si rivolge l azienda attraverso la sua offerta è formato altresì da consumatori che presentano il medesimo bisogno. 145