Marketing Statistics and Metrics
Slides
A.A. 2023-2024
Docente: ANNA LINA SARRA
Obiettivo del corso
• I dati statistici ed i metodi statistici svolgono un ruolo importante per la
descrizione e l’analisi dei fenomeni inerenti alla gestione d’impresa per affrontare
adeguatamente i problemi e prendere le decisioni più opportune.
• Il ragionamento statistico ed i metodi statistici costituiscono strumenti essenziali
nell’ambito del contesto aziendale.
• La statistica pervade qualsiasi azione e decisione aziendale. È fondamentale che
tutte le persone coinvolte nella gestione aziendale siano in grado di individuare
caso per caso, a seconda del problema i dati statistici e le metodologie statistiche
più opportune.
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INTRODUZIONE AL CORSO
Il programma prevede lo svolgimento dei seguenti argomenti:
• MODULO 0: Richiami di statistica descrittiva ed inferenziale
• MODULO 1: Matrici di dati e sintesi statistiche. Prime analisi di dati multidimensionali.
Richiami di algebra lineare
• MODULO 2. Regressione lineare semplice e multipla. Regressione logistica.
• MODULO 3. La cluster analysis: metodi gerarchici e non gerarchici di classificazione.
• MODULO 4. Metodi di riduzione dimensionale: analisi delle componenti principali e
analisi delle corrispondenze multiple
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Laboratorio di R
• PREVISIONE DELLA CUSTOMER LIFE VALUE
• LA CHURN PREVENTION IN ONLINE MARKETING
• L’ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCIPALI PER I DATI DELLA CRM
• LA SEGMENTAZIONE NEL DIGITAL MARKETING
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Materiale
Testi Consigliati
• Testi di riferimenti:
Levine DM, Krehbiel TC, Berenson ML (2018) Statistica, Apogeo, Milano.
• per la parte relativa agli Intervalli di Confidenza, Verifica di Ipotesi,
• Modello di Regressione
Sergio Zani, Andrea Cerioli
• Analisi Dei Dati e Data Mining per le Decisioni Aziendali. Giuffrè Editore 2007
Capitoli
• I I Le matrici dei dati e le analisi univariate
• VI -L'analisi delle componenti Principali
• VIII - Distanze ed Indici di Similarità
• IX Analisi dei gruppi
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Materiale
Approfondimenti:
• -Chris Chapman and Elea McDonnell Feit, 2015. R for
Marketing Research and Analytics. Springer.
• -Tonio Di Battista, 2014. Metodi statistici per la
valutazione. Franco Angeli
Durante lo svolgimento delle lezioni sarà fornito materiale
--didattico
che
potrà
essere
scaricato
dal
sito https://fad.unich.it/ o dal Teams
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Modalità di erogazione
Per ogni argomento la lezione sarà suddivisa in
• Fondamenti teorici
• Esemplificazioni
• Applicazioni in R
Esame
• prova pratica: presentazione del lavoro di gruppo svolto attraverso l’impiego del
software/linguaggio R volta a verificare l’applicazione delle tecniche statistiche a casi di
studio del marketing, l’interpretazione dei risultati e la conoscenza delle principali oggetti
con cui R lavora.
• esame orale volto a verificare la conoscenza delle tecniche statistiche trattate a lezione
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Orario lezioni e contatti
LUNEDI’
MERCOLEDI’
9—11
9—11
AULA
AULA
INFORMATIZZATA INFORMATIZZATA
B
B
GIOVEDI’
14—17
AULA 22
• Giorni ed orari di ricevimento studenti: dopo le lezioni e per appuntamento da
concordarsi via e-mail
• E-mail: annalina.sarra@unich.it
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LA STATISTICA PER L’ANALISI DEL
MARKETING
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La statistica a supporto delle decisioni di marketing
Gli strumenti e i metodi della Statistica generale (descrittiva e inferenziale),
e dell’analisi statistica multivariata (in presenza di una pluralità di dati
provenienti da una stessa unità di rilevazione) permettono di affrontare
razionalmente ed efficacemente una varietà di problematiche aziendali.
Questa disciplina viene utilizzata con successo:
1.
2.
3.
4.
5.
nell’analisi dei processi e dei risultati produttivi e gestionali,
nella valutazione delle condizioni del mercato in cui l’impresa agisce;
per fini previsionali
andamento del mercato e delle vendite
pianificazione delle strategie di marketing
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La statistica a supporto delle decisioni di marketing
• Il tema del ruolo della statistica nei processi decisionali è stato oggetto di
notevole interesse negli ultimi decenni.
•La valutazione è un processo intellettuale di analisi e sintesi, la cui finalità
fondamentale è quella di imparare sistematicamente dall’esperienza, di
utilizzare quanto appreso per migliorare le attività correnti e promuovere lo
sviluppo della programmazione attraverso un’accurata selezione di
alternative per l’azione futura.
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La decisione come processo
Ogni decisione, sia essa individuale o collettiva, personale o
istituzionale, quale espressione di un impegno ed intervenire nella
realtà, é il prodotto ultimo di un insieme di attività di analisi,
elaborazione e confronto che, per la sua articolazione ed organicità,
assume la configurazione di un vero e proprio processo.
Ciascun processo decisionale è riconducibile ad una sequenza di tre
fasi :
1) Identificazione del problema
2) Formulazione di soluzioni
3) Adozione di una decisione
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Identificazione del problema
• In presenza di un problema reale, che richiede una decisione, il manager deve
formulare chiaramente in cosa esso consiste
• È fondamentale tradurre i quesiti manageriali in quesiti statistici.
Inizia così la prima fase del ragionamento statistico e della ricerca
statistica che è, in genere, detta di comprensione della problematica
oggetto di studio, nella quale è importante capire bene quali sono i
quesiti ai quali si deve rispondere in termini statistici ed acquisire
sufficiente conoscenza del contesto aziendale nel quale i quesiti
sono formulati.
•.
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Formulazione di soluzioni
• Per poter implementare la seconda fase del ragionamento
statistico, cioè la formulazione di soluzioni, lo statistico deve
conoscere bene i due ingredienti per poter effettuare le
analisi:
• le informazioni statistiche
(fonti,
caratteristiche e qualità dei dati disponibili e/o di
quelli da rilevare con apposite indagini)
• I metodi statistici
(sia
descrittivi
che
inferenziali)
adeguatamente essere utilizzati
che
potrebbero
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Adozione soluzione
• La terza e conclusiva fase del ragionamento statistico consiste
nell’interpretazione e nella valutazione della validità dei risultati
(outcome) dell’analisi in relazione all’iniziale problema ed ai quesiti
statistici, e si conclude con la messa a disposizione del manager
delle risposte a tali quesiti.
• Nel caso in cui il manager non ritenga adeguate le risposte ai
propri quesiti è necessario condurre nuovamente le analisi
statistiche in relazione alle nuove richieste. Si procederà in questo
modo fino a quando il manager ottiene risposte adeguate ai propri
quesiti.
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Analisti e statistici negli uffici di Marketing
Le analisi dei prodotti, ma soprattutto dei clienti, mirano a
scoprire le propensioni, gli interessi, le potenzialità economiche,
in modo da poter suggerire al marketing manager le azioni da
intraprendere per massimizzare i risultati aziendali.
Gli analisti sfruttano moltissime informazioni che sono a
disposizione dell’azienda grazie a potenti sistemi informativi,
che si riferiscono a ciascun cliente e addirittura a ciascuna
azione (telefonata, sms, email,...) che il cliente compie.
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Importanza della Statistica nel Marketing
La STATISTICA è fondamentale nell'ambito del marketing e del marketing digitale per
diverse ragioni:
1. Raccolta e analisi dei dati:
2. Segmentazione dei clienti
3. Misurazione delle performance
4.
Ottimizzazione delle strategie
5.
Previsione delle tendenze future
6.
Controllo dei costi
7.
Confronto con la concorrenza
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Raccolta e analisi dei dati:
Nel marketing moderno, si dispone di una vasta quantità di dati, provenienti da fonti
online e offline.
La STATISTICA aiuta a raccogliere, organizzare e analizzare questi dati in modo da
estrarre informazioni utili.
Questi dati possono provenire da siti web, social media, email marketing, campagne
pubblicitarie, e molto altro.
L'analisi statistica permette di comprendere meglio il comportamento dei
consumatori e le tendenze di mercato.
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Segmentazione dei clienti
La statistica consente di suddividere i clienti di un'azienda in segmenti più piccoli e
specifici.
Questa segmentazione è fondamentale per il marketing mirato.
Ad esempio, è possibile identificare gruppi di clienti con caratteristiche simili e
personalizzare le strategie di marketing per ciascun gruppo, migliorando così l'efficacia
delle campagne.
Inoltre, la segmentazione non è statica, ma può evolversi nel tempo in base alle nuove
informazioni e ai cambiamenti nelle preferenze dei clienti.
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Misurazione della perfomance
• La statistica offre un modo oggettivo per misurare l'efficacia delle campagne di
marketing.
• Attraverso indicatori chiave di performance (KPI) come il tasso di conversione, il
costo per acquisire un cliente (CAC), il ritorno sull'investimento (ROI) e altri, le
aziende possono valutare quale parte delle loro attività di marketing sta dando
i migliori risultati e apportare eventuali miglioramenti.
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Ottimizzazione delle strategie
L'analisi statistica consente di identificare tendenze e modelli nei dati, il che può
aiutare le aziende a ottimizzare le loro strategie di marketing.
Ad esempio, se i dati mostrano che una determinata parola chiave genera più traffico
sul sito web, è possibile concentrarsi su quella parola chiave nelle campagne di SEO o
pubblicitarie.
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Previsione delle tendenze future
L'analisi statistica può essere utilizzata per fare previsioni sul comportamento
futuro dei consumatori e sulle tendenze di mercato.
Questo può aiutare le aziende a prepararsi in anticipo e adattare le loro strategie
di marketing di conseguenza.
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Controllo dei costi
La STATISTICA può aiutare a identificare sprechi e inefficienze nelle campagne di
marketing, consentendo alle aziende di ridurre i costi e massimizzare il
rendimento sugli investimenti.
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Confronto con la concorrenza
L 'analisi statistica permette di monitorare le attività di marketing della concorrenza,
identificando le loro strategie vincenti e gli eventuali punti deboli.
Questo può essere prezioso per adattare la propria strategia e rimanere competitivi.
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Analisi delle disattivazioni
Un’azienda di telecomunicazioni mobile ha di solito una clientela
piuttosto numerosa (milioni di utenti)....e la società gradirebbe che
tutti questi (...o quantomeno quelli “interessanti”) rimanessero
fedeli e non scappassero alla concorrenza!
Ma certo cercare di “coccolare” tutti i singoli clienti è chiaramente
alquanto oneroso per l’azienda!
Cosa fare?
Una possibilità è quella di individuare i clienti più a rischio
di andarsene... e coccolare solo quelli!
Come individuarli?
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Valutazioni al marketing meeting
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Come, quindi, individuare chi è a
rischio di disattivazione?
L’analista affronta il problema..
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I dati a disposizione
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Che cosa c’entra la STATISTICA?
Una delle cose che gli statistici sanno fare è trasformare dati e informazioni
elementari in nuove conoscenze e previsioni utili per prendere delle decisioni.
Nel caso della disattivazione dei clienti, un esperto di Statistica dovrebbe fornire
dei suggerimenti ai Marketing managers dell’azienda.
Grazie a questi suggerimenti e alle azioni di marketing predisposte dagli esperti di
marketing sul target proposto dallo statistico, si riesce a “salvare” una quantità di
clienti almeno doppia (rispetto al target individuato dall’esperto di mktg)
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Come si muove uno statistico?
La prima idea è quella di usare i dati sui clienti del passato per prevedere i clienti
futuri, di cui non sappiamo le intenzioni.
Prima di tutto, seleziona un sottoinsieme di informazioni ritenute rilevanti per
prevedere la disattivazione e le organizza in una grande tabella:
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Come si muove uno statistico?
 Calcola, quindi, quanti clienti tra quelli che erano attivi un mese fa, si sono
disattivati nell’ultimo mese.
 Identifica una “propensione alla disattivazione”, una misura della “voglia” del
cliente di abbandonare i servizi dell’azienda. Non avendo informazioni sulla
volontà dei clienti, può misurare tale quantità come proporzione di clienti con
determinate caratteristiche
(ad esempio maschi, attivati nel 2001, con meno di 50 chiamate nel mese di
gennaio e nel mese di febbraio...) che si sono disattivati.
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Come si muove uno statistico?
 Costruisce poi un modello per spiegare come la “propensione alla
disattivazione” vari al variare delle altre informazioni utilizzate: genere, età,
traffico, ...
 Un modello di questo tipo ci serve per poter calcolare delle previsioni sulla
propensione alla disattivazione nel prossimo mese per un cliente che ora è
ancora attivo e che possiede le stesse caratteristiche.
 Questo modello permette quindi di prendere una decisione
• A chi facciamo un regalo?
• A chi spediamo una lettera?
sulla base di adeguate informazioni quantitative sul cliente.
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Modelli di regressione
Un modello che descrive come una variabile, chiamata usualmente risposta o
dipendente, varia al variare di una o più altre variabili, chiamate variabili
indipendenti o esplicative, viene usualmente chiamato modello di regressione.
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L’utilizzo in pratica
L’applicazione del modello ai clienti ancora “vivi” permette
l’attribuzione di un livello di rischio ad ogni cliente.
Tali colori appaiono sulle liste estratte dagli esperti di
marketing per spedire regali e attivare promozioni, o sugli
schermi degli operatori del call center non appena il
singolo cliente chiama per avere informazioni o
reclamare... e a seconda del colore l’operatore sarà più o
meno “gentile’’
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Il profiling e la segmentazione
Sviluppare una strategia di comunicazione data-driven
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Workflow
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Propensity to e-mail engagement
Regressione logistica
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Cluster analysis
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Cluster analysis -Risultati
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Il marketing digitale
Nel corso degli ultimi anni, la tecnologia è diventata sempre più
pervasiva e distribuita.
Le strategie di marketing tradizionali diventano obsolete. Questa
evoluzione affonda però le sue radici nel passato. Il termine
«digital marketing» è comparso intorno al 1990.
Tuttavia è stato solo nel tardo 2012 che le ricerche per il termine
digital marketing hanno iniziato a superare quelle di internet
marketing.
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Marketing digitale
L'uso di Internet e di altri media e tecnologie digitali a sostegno del "marketing moderno" ha dato
origine a una gamma di etichette e di gerghi creati sia da accademici che da professionisti.
È stato chiamato digital marketing, Internet marketing e web marketing (sebbene ci siano alcune
piccole differenze) e questi termini alternativi sono variati nel tempo, come mostra questa schermata
di Google Trends.
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Più di un quarto di secolo fa….
Guardando indietro a più di un quarto di secolo fa, Internet era
quasi irriconoscibile rispetto al web che conosciamo oggi:
• Le piattaforme popolari per il marketing digitale come Facebook, Twitter
semplicemente non esistevano
• Le pratiche per il SEO (ottimizzazione per i motori di ricerca) durante questo periodo
sarebbero ora considerate a dir poco antiquate per gli standard moderni
• Il numero di utenti di internet era nettamente inferiore alla situazione attuale
• Il volume e il valore delle transazioni commerciali effettuate sui i canali online non
erano paragonabili a oggi.
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Marketing digitale
Nonostante le diverse definizioni ed i continui cambiamenti in cui i marketer
competono, c’è un certo consenso tra i professionisti sul termine marketing digitale,
da un punto di vista filosofico. Questa definizione enfatizza il focus del marketing sul
cliente e allo stesso tempo implica la necessità di collegarsi ad altre operazioni
aziendali per raggiungere questa redditività. Il marketing digitale può essere usato
per sostenere questi obiettivi:
1) IDENTIFICARE: internet può essere usato per la ricerca di marketing per
scoprire i bisogni ed i desideri dei clienti
2) ANTICIPARE: internet fornisce un ulteriore canale attraverso il quale i clienti
possono accedere alle informazioni e fare acquisti
3) SODDISFARE: un fattore chiave di successo è raggiungere la soddisfazione
del cliente attraverso il canale appropriato
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Marketing digitale
Il marketing digitale è la revisione continua delle strategie di marketing basata sugli
insight e sull’integrazione tra contenuti e piattaforme digitali.
Oggi i principali spazi di innovazione del digital marketing
possono essere identificati su due direttrici:
• IL COMPORTAMENTO DELLE PERSONE
• LA DIGITALIZZAZIONE DEL RAPPORTO CON IL CONSUMATORE
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IL COMPORTAMENTO DELLE PERSONE
Lo studio dei consumatori è alla base della strategia di
marketing.
Nell’era digitale
• quali sono stati i cambiamenti nel comportamento dei
consumatori
• e in che modo questi nuovi comportamenti influenzano le
scelte di acquisto, le abitudini di consumo e la relazione con
le marche?
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IL COMPORTAMENTO DELLE PERSONE
Nell'era del marketing digitale, il comportamento dei consumatori è notevolmente
cambiato in diversi modi:
1.
2.
3.
4.
5.
Ricerca online
Interazione sui social media
Personalizzazione: i consumatori si aspettano esperienze più personalizzate
Commercio elettronico: l'acquisto online è diventato sempre più comune
Recensioni e reputazione online: Le recensioni dei clienti hanno un impatto
significativo sulle decisioni d'acquisto.
6. Mobile marketing: con l'uso diffuso dei dispositivi mobili, i consumatori accedono a
informazioni e offerte ovunque si trovino.
7. Risposta in tempo reale: I consumatori si aspettano risposte rapide e assistenza
immediata tramite canali digitali come chatbot, chat in tempo reale e social media.
8. Privacy e sicurezza: La preoccupazione per la privacy e la sicurezza dei dati è
aumentata.
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AUTOMAZIONE
L’automazione si riferisce alla trasformazione delle interazioni tra consumatore e brand in
chiave digitale, rendendo possibile
automatizzare e semplificare azioni che prima
richiedevano l’intervento di un operatore o uno sforzo attivo del consumatore.
L’automazione offre due evidenti opportunità:
1)
Personalizzazione lungimirante: si tratta di raccogliere informazioni dalle interazioni con i consumatori e gli
utenti e di utilizzarle per guidare l’interazione.
2)
Interazione di scenario: le informazioni ottenute durante il percorso di acquisto, per esempio la posizione
fisica, (l’utente è fisicamente in un negozio) o la posizione virtuale (l’utente sta approfondendo le
informazioni su un prodotto) posso essere utilizzate per fornire informazioni e funzionalità utili a facilitare il
passaggio successivo.
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PERCORSO DECISIONALE DEL CLIENTE
(Customer Decision Journey)
Si può cercare di esplorare questi cambiamenti sfruttando il modello del Percorso
Decisionale del Cliente (Consumer Decision Journey- CDJ) presentato per la prima volta da
Edelman & Singer 2007.
Il CDJ rende evidente come il marketing digitale debba focalizzarsi
su diverse aree della relazione con il consumatore:
1) Bisogni del consumatore
2) Il processo di selezione
3) Il momento dell’acquisto
4) L’esperienza post-purchase
5) Gli elementi di fedeltà
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PERCORSO DEL CLIENTE
(Customer Journey)
Se il CDJ esprime una visione strategica utile per guidare le scelte di marketing, il modello
definito Customer Journey è la sua traduzione tattica: il customer journey nel marketing si
riferisce al percorso del cliente di avvicinamento a una marca o ad un prodotto, lungo i
diversi touchpoint, fino alla sua decisione di acquistare un articolo o usufruire di un servizio.
Per il marketing trazionale la mappatura del customer journey rappresentava una
reale difficoltà, perché è generalmente impossibile scoprire dove ogni potenziale
cliente entri per la prima volta in contatto con un brand, o in quali occasioni si genera
il bisogno specifico e si avvia il processo di selezione.
Su Internet, invece, i punti di contatto di ogni potenziale cliente per un prodotto o
servizio possono essere tracciati con precisione, con strumenti di tracking adeguati,
anche attraverso molti canali, molto prima che il consumatore compia l’acquisto.
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Marketing digitale vs. marketing tradizionale
Con l’avvento del digitale, il marketing ha cambiato
identità. Le metodologie di marketing tradizionali,
infatti, si sono rivelate insufficienti: oggi, un’azienda che
voglia farsi conoscere deve necessariamente integrare
metodi e strumenti digital.
MARKETING TRADIZIONALE
MARKETING DIGITALE
è caratterizzato da un rapporto lineare tra azienda e cliente, in
cui il brand si trova sempre ad un livello superiore rispetto al
consumatore, costretto ad accettare passivamente qualsiasi
tipo di comunicazione.
i ruoli sono quasi invertiti: i clienti, infatti, hanno ormai la
possibilità di interagire direttamente e in modo istantaneo con
il team marketing che, a sua volta, ha la possibilità di
conoscere a fondo il cliente prima di lanciare una campagna.
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Il marketing è l’arte di individuare, creare e fornire valore per soddisfare le
esigenze di un mercato di riferimento, realizzando un profitto (Philip Kotler).
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Caratteristiche opposte appartenenti alle due discipline:
MARKETING TRADIZIONALE
MARKETING DIGITALE
Staticità
Dinamicità
Passività
Interattività
Comunicazione unidirezionale
Comunicazione bidirezionale
Reparto marketing
Web agency
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Cos’è il Digital Marketing e perchè è importante
Il Digital Marketing
• permette di raggiungere gli obiettivi di marketing attraverso l’utilizzo di
tecnologie e media digitali (Dave Chaffey).
Come fare in concreto?
• gestire la presenza online dell’azienda attraverso i diversi
canali online, ovvero siti web, mobile app e social media
• e utilizzare le tecniche di comunicazione online come il posizionamento sui motori
di ricerca il social media marketing, il digital advertising (o online advertising,
Internet advertising, e-mail marketing)
• integrare queste attività online con quelle effettuate sui media più
tradizionali, come la carta stampata, la TV, la direct mail, in un’ottica
di comunicazione multicanale. Si parla infatti di multichannel
marketing.
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I 5 pilastri per fare Digital Marketing
Il DIGITAL MARKETING in definitiva consiste nel creare relazioni efficaci e di fiducia fra i
consumatori e le aziende.
Ciò avviene attraverso modalità diverse, riassumibili in 5 elementi chiave:
1 Digital device.
2 Digital platform.
4 Digital Data
5. Digital Technology.
3 Digital media.
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Le 4 fasi del Digital Marketing
Sinteticamente si possono individuare quattro fasi fondamentali che
corrispondono ad altrettanti obiettivi degli specialisti del digital marketing.
•React: raggiungere i potenziali clienti, con una strategia di
acquisizione mirata a creare awareness on line e off line e
veicolare traffico verso i canali web dell’azienda. Fra le
tecniche utilizzate in questo ambito figurano il SEO (Search
Engine Optimization), l’online advertising, le Public
Relations, il social media marketing.
•Act: intraprendere azioni verso i ‘’prospect’’ mirati alla
conversione.
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Le 4 fasi del Digital Marketing
•Convert: trasformare i prospect in clienti, ovvero raggiungere gli obiettivi di
marketing in termini di lead generation e vendite, e aumentare le vendite
online e off line. Queste due fasi sono legate e richiedono l’analisi del
customer journey, le attività di content marketing e lead nurturing, l’uso di
tecnologie di marketing automation e le tecniche di ottimizzazione dei tassi
di conversione delle landing page. Definire i KPI del Marketing, ovvero le
metriche per la misurazione delle performance, è fondamentale. Per
monitorare i siti e l’eCommerce (ovvero per la Web Analytics) si utilizzano
numerosi tool, molti gratuiti.
• Engage: creare una stretta relazione con i clienti, creare fedeltà (retention),
creare una fan base e stimolare acquisti ripetitivi. In questa fase è importante
avere messo a punto una soluzione di Customer Onboarding.
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