• analisi di classificazione
• classification and regretion tree
• cluster analysis
• mercato europeo di motociclette
• segmentazione

L’oggetto di questa tesi è quello di svolgere, mediante opportuni modelli statistici, una cluster analysis e un’analisi di classificazione sulla domanda del Gruppo Piaggio per segmentare il mercato europeo di motociclette. L’obiettivo è quello di suddividere il target in gruppi, caratterizzati da omogeneità interna ed eterogeneità esterna, per studiarli e conoscere meglio i clienti dell’azienda cui sono indirizzate tutte le strategie di marketing e comunicazione, quindi constatare che il marketing mix finora adottato dal gruppo incontri efficacemente i differenti bisogni e preferenze dei consumatori. Inoltre, si vogliono anche individuare i punti di forza e le possibili aree di miglioramento per i marchi del gruppo ed esplorare le dinamiche di mercato cercando di cogliere nuove opportunità per i brand Aprilia e Moto Guzzi.
L’elaborato si è aperto con un’introduzione generale, dopodiché sono stati chiariti gli scopi della ricerca (Capitolo 1). Nel Capitolo 2 è stato descritto il Gruppo Piaggio. In particolare, dopo aver dato dei brevi cenni storici, si sono descritte mission e valori del gruppo oltre che le strategie di marketing adottate, quindi, è stata fatta un’analisi dell’offerta e della domanda per chiarire chi sono i competitor e i consumatori. Nel Capitolo 3 sono state spiegate teoricamente la cluster analysis e l’analisi di clasificazione con particolare focus sulla metodologia CART (Classification and Regression Trees). Il Capitolo 4 si apre con la descrizione delle modalità di raccolta dei dati, la descrizione del questionario e del database utilizzato. Successivamente sono state riportate alcune statistiche descrittive, infine il capitolo si chiude col paragrafo sulla scelta delle variabili. Il Capitolo 5 è il vero fulcro di tutto l’elaborato dal momento che qui è contenuta tutta la ricerca di mercato effettuata. In questi paragrafi, sono riportate anzitutto le analisi preliminari (analisi delle componenti principali per ridurre la numerosità degli item di alcune variabili) e subito dopo si è implementata la cluster analysis con l’ausilio del software R Studio. L’analisi dei gruppi è stata svolta grazie all’implementazione della funzione kmeans (library “Cluster”) tramite la quale sono stati individuati quattro gruppi: gli “Attivisti Dinamici”, i “Moderati Concreti”, i “Maturi Casual” e i “Viaggiatori Intellettuali”, descritti nel paragrafo 5.2.1
Successivamente è stata applicata sempre sul solito data set, la funzione tree dell’omonimo pacchetto del software R Studio, mediante la quale è stata svolta l’analisi di classificazione. In particolare, è stata individuata la regola di decisione ottimale che consente di predire meglio la classe di appartenenza delle singole unità e dunque è stato creato un albero di classificazione col quale abbiamo progressivamente suddiviso il campione iniziale in gruppi sempre più omogenei al loro interno rispetto alla variabile dipendente.
Infine, nel Capitolo 6 sono riportate le conclusioni finali che scaturiscono dall’intera analisi di mercato svolta.
La tesi si chiude con gli allegati:
Allegato 1 – Modelli Piaggio VS Modelli Competitor e Tipologia Prodotti
Allegato 2 - Questionario