• Clustering
• Customer Segmentation
• Pattern Mining

Conoscere i propri consumatori è una delle attività più importanti di cui si devono occupare le aziende di produzione e distribuzione nei mercati attuali. Uno dei metodi principali è la segmentazione, che consiste nel dividere i propri clienti in gruppi omogenei per determinate funzioni obiettivo. Punto cruciale di tale attività è la scelta delle misure da utilizzare per approssimare il comportamento desiderato.
Il lavoro della Tesi si è concentrato su questo task, introducendo e implementando due misure di sistematicità sul comportamento di acquisto dei consumatori: il BRI (Basket Regularity Index) e lo STRI (spatio-temporal Regularity Index).
Tali misure sono state applicate ad un insieme dati di acquisto reali di utenti in possesso della carta socio della nota catena di vendita al dettaglio Unicoop Tirreno.
Le analisi effettuate hanno fornito un valido sostegno alla bontà delle misure modellate: sono state infatti individuate caratteristiche interessanti in comune per ogni sottogruppo di consumatori trovati.