1. Advanced Quantitative Methods Course
Assignment:
Analisi di Segmentazione Classica “CasoLat”
Gruppo “XYZ”
Milano, 11 Maggio 2010
Edgardo Calvaresi, Giancarlo Chetta, Maddalena Citterio, Andrea Lanuzza, Moreno Perugini

2. Indice
1. Obiettivo dell’analisi di segmentazione classica e descrizione del set di dati considerati (CasoLat);
2. Analisi preliminare e statistica descrittiva;
3. Analisi fattoriale (per l’individuazione di tali macro-elementi);
4. Analisi Cluster (per l’individuazione dei diversi segmenti).
5. Conclusioni;
Edgardo Calvaresi, Giancarlo Chetta, Maddalena Citterio, Andrea Lanuzza, Moreno Perugini

3. 1. Obiettivo dell’analisi di segmentazione classica e descrizione del set di dati considerati (CasoLat);
Il database “dati_Casolat” è relativo ad una ricerca di mercato legata alla percezione ed alla valutazione - attraverso 17 item – del
“latte Casolat”.
Casolat è un latte scremato fresco da lanciare sul mercato italiano e l’azienda vuole individuare e studiare i segmenti più profittevoli per
adottare un’adeguata comunicazione. L’indagine comprende una parte relativa alla valutazione di diverse motivazioni d’acquisto per un latte
fresco. Gli item da valutare su una scala di importanza soggettiva da 1 a 9 (1 poco importante—9 molto importante) sono i seguenti:
1. È un latte molto buono, gustoso;
2. E’ un latte che mi dà energia;
3. E’ un latte genuino, naturale;
4. E’ un latte che fa bene alla salute;
5. E’ un latte di qualità superiore;
6. E’ un latte dissetante;
7. E’ adatto ai bambini;
8. E’ sicuro e controllato;
9. Ha un buon rapporto qualità/ prezzo;
10. E’ facile da digerire;
11. E’ un latte leggero, poco calorico;
12. E’ un latte fresco;
13. Ha una funzione depuratrice dell’organismo;
14. E’ un latte per tutta la famiglia;
15. E’ un latte ideale per la preparazione di alimenti;
16. E’ un latte che mi fa sentire in forma;
17. E’ un latte che mi sazia;
Oltre a tali variabili nel database sono presenti anche alcuni elementi utili per la descrizione dei profili/segmenti da individuare in modo da
verificarne l’effettiva raggiungibilità per indirizzare la comunicazione in modo adeguato.
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4. 1. Obiettivo dell’analisi di segmentazione classica e descrizione del set di dati considerati (CasoLat);
Con l’analisi di segmentazione classica sintetizzeremo il database della ricerca di mercato a nostra disposizione in macro-elementi di
scelta del consumatore su una serie di caratteristiche del latte (17 items di partenza: motivazioni/occasioni d’uso o modalità di comportamento)
e successivamente individueremo e costruiremo gruppi omogenei del target rilevante di clienti sulla base dei macro-elementi individuati.
L’analisi di segmentazione classica prevede, quindi, la combinazione di due modelli statistici multivariati:
• Una analisi fattoriale analisi fattoriale (per l’individuazione di tali macro-elementi);
• Una cluster analysis (per l’individuazione dei diversi segmenti).
Obiettivo di tale analisi è quello di focalizzare le campagne marketing dell’azienda in funzione degli specifici bisogni dei cluster di potenziali clienti
individuati.
Domande:
a) Si individui e si valuti un modello di analisi fattoriale e si dia un’interpretazione delle componenti principali (o fattori) individuate attraverso
l’analisi;
b) Si individui e si analizzi un modello di cluster analysis applicato sulla base dei macro-elementi individuati nella parte precedente costruendo
gruppi omogenei del target rilevante e si dia un’interpretazione dei cluster ottenuti;
c) Si approfondisca l’analisi precedente con i profili socio-demografici dei diversi segmenti ottenuti incrociando l’appartenenza ai cluster con
alcune caratteristiche socio-demografiche/anagrafiche del target per verificarne l’effettiva raggiungibilità;
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5. 2. Analisi preliminare e statistica descrittiva: statistica univariata
Prima di cominciare con l’analisi del caso, eliminiamo dal database le osservazioni caratterizzate dalla presenza di dati mancanti (attribuzione del
valore 0 ad alcuni attributi dell’intervista); le osservazioni passano da 1001 a 906 con un decremento, ritenuto da noi accettabile, del 9,4%.
Identifichiamo le caratteristiche fondamentali della distribuzione di ogni singola variabile senza analizzare per il momento le relazioni congiunte
con le altre variabili.
Le statistiche univariate sui 17 item evidenziano:
- valori medi molto elevati: sempre > 6,86;
- distribuzioni polarizzate verso valori alti con valori massimi e
quartili di ordine 75 sempre coincidenti
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6. 2. Analisi preliminare e statistica descrittiva
L’analisi fattoriale studia le interrelazioni tra variabili al fine di trovarne un nuovo insieme, di dimensioni minori rispetto all’originario, che esprima
ciò che è in comune fra le variabili originarie stesse.
Dal punto di vista statistico, obiettivo dell’analisi fattoriale è individuare un numero ridotto di combinazioni lineari delle variabili originarie,
fattori, che spieghino gran parte della varianza delle variabili stesse. Ogni combinazione lineare sarà funzione di tutte le variabili originarie,
correlandosi in particolare ad alcune di esse. Le componenti saranno non correlate tra di loro.
L’input effettivo della tecnica è costituito dalla matrice di correlazione tra le variabili; più forte è la correlazione, maggiore sarà la capacità di
sintesi dell’analisi fattoriale. Dallo studio della matrice e del relativo diagramma di dispersione si potrà dunque cogliere la natura e l’intensità dei
legami tra le singole coppie di variabili.
La presenza di correlazioni importanti tra alcuni attributi (valori > 0,5 per esempio tra “sentirsi in forma” e “mi da energia”, tra “mi da energia “ e
“mi sazia”, tra “è sicuro e controllato” e “è genuino e naturale”…) permette di ipotizzare fin dalle fasi di analisi preliminare un corretto
funzionamento del modello di analisi fattoriale.
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7. 3. Analisi fattoriale (P.C.A.)
JMP: Multivariate Principal Components On Correlations
Applichiamo l’algoritmo di analisi fattoriale sulle 17 variabili iniziali al fine di stabilire:
- Il numero di fattori da considerare;
- la varianza spiegata dai fattori di sintesi;
- l’interpretabilità del modello.
La colonna “percent” riporta la % di varianza spiegata da ciascuna delle nuove componenti
individuate dal modello. Il primo fattore (e’ un latte molto buono, gustoso) è quello con
varianza spiegata massimo (39.462%), il secondo fattore è quello con varianza spiegata
second best (7.251%) e così via in ordine decrescente.
Al fine di determinare il numero di fattori da considerare per ridurre la complessità del
modello, è utile considerare che una percentuale del 60-70% della varianza spiegata è da
ritenersi generalmente accettabile.
Nel nostro caso, 7 fattori spiegherebbero il 70,5% della varianza, 6 fattori il 66,58%.
Al fine di determinare il numero ottimale di fattori, puo’ risultare di supporto anche una
interpretazione del grafico degli auto valori (Scree Plot); in particolare il grafico evidenzia
come in corrispondenza di un appiattimento della curva, un aumento di fattori non
comporta significativi incrementi della varianza spiegata.
Nel nostro caso (eccezion fatta per il passaggio Da 1 a 2 fattori) si riscontrano 2 cambi di
pendenza: uno, più significativo, tra i fattori 6-7 ed un altro tra 11-12. Considerando il
notevole aumento di complessita’ che comporterebbe utilizzare 11 fattori invece di 7 (a
fronte di un aumento di varianza spiegata di soli 14.1%) assumiamo di utilizzare 7 fattori.
In ogni caso, le considerazioni relative alla percentuale di varianza spiegata ed alla
riduzione di complessità vanno unite, per la scelta del corretto numero di fattori di una
analisi di taglio marketing sull’effettiva interpretabilità dei fattori e sulla loro potenziale
rilevanza per l’impostazione delle politiche di marketing.
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8. 3. Analisi fattoriale (P.C.A.)
JMP: Principal Components/Factor Analysis Factor Rotation
Factoring Method:
Principal Components (diagonals=1)
How many rotated factors? 7
Rotation Method ‘Varimax’
Esistono infiniti output di analisi fattoriale compatibili con gli stessi dati di
input. Questi infiniti output in generale non forniscono interpretazioni del
fenomeno pesantemente contrastanti tra di loro, ma differiscono solo
marginalmente e nelle aree di ambiguità.
Tra gli infiniti output è opportuno pertanto scegliere quelli che meglio mettono
in evidenza le correlazioni tra variabili e fattori. Il metodo di rotazione Varimax
ha come obiettivo la minimizzazione del numero di variabili che possiedono
saturazioni elevate per ciascun fattore.
L’applicazione della rotazione Varimax, pertanto, mantiene inalterata la
varianza complessiva spiegata dall’insieme dei fattori, 70,54%, ma modifica,
massimizzandola, la percentuale di varianza spiegata da ciascun fattore (a titolo
di esempio il fattore 1 spiegava da solo il 39,46% della varianza prima della
rotazione e risultava correlato con la maggior parte degli item; a seguito di
rotazione il fattore 1 passa al 17,65%, la % di varianza rimanente viene
“spalmata” sui restanti fattori ed aumenta l’interpretabilità degli altri fattori ).
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9. 3. Analisi fattoriale (P.C.A.)
E’ importante inoltre verificare la comunabilità dei fattori, e quindi verificare quale sia la
% di varianza spiegata di ogni singolo attributo di partenza.
Nel caso in analisi si evidenzia come le singole variabili vengano spiegate con % che
variano da un minimo del 55,3% (funzione depuratrice dell’organismo) ad un massimo
del 95% (è un latte dissettante) per un valore medio che si attesta sul 70,5%.
In sintesi, la complessità è stata ridotta circa del 60% (da 17 variabili a 7 fattori), la % di
varianza spiegata è del 70.54% (con una perdita accettabili del 29.458%), la comunalità
è sempre superiore al 55.3% (funzione depuratrice dell’organismo).
Una eventuale riduzione dei fattori (6 vs 7) comporterebbe sicuramente una
diminuzione della complessità ma a fronte di una diminuzione della varianza spiegata
complessivamente (da 70,54% a 66,5%) ed in particolare per specifiche variabili (è un
latte dissetante passerebbe dal 95% al 60%). Decidiamo, in ottica marketing, di non
perdere tale dettaglio e di continuare con 7 fattori.
Analizziamo dunque come si comporta il modello a livello di l’interpretabilità
analizzando “la matrice dei fattori ruotata”.
JMP: Factor Rotation: Varimax
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10. 3. Analisi fattoriale (P.C.A.)
Al fine di analizzare l’interpretabilità del modello, verifichiamo i valori assunti dalle singole celle della matrice dei fattori ruotata che
evidenziano la correlazione di ciascuna delle 17 variabili di partenza ai 7 fattori considerati rappresentati nelle colonne della matrice.
Quanto più forte è la correlazione, tanto più la singola variabile caratterizzerà i fattori ottenuti.
Ogni singolo fattore è infatti ottenuto come combinazione lineare di tutte le variabili di partenza per come qui di seguito riportato:
F1= b1X + b2X + b3X + ………….+ b14X (questo per tutti i fattori)
Prendiamo la matrice dei fattori ruotata e la copiamo in excel. Per trovare/evidenziare le correlazioni forti, evidenzio la matrice dei valori, poi
Home Formattazione condizionale Scala di colori.
L’analisi della matrice ci permette dunque di meglio caratterizzare i singoli fattori e di “battezzarli” a seconda delle peculiari caratteristiche.
Rotated Factor Pattern
PER I GRANDI E POTERE
GUSTO FRESCHEZZA DIGERIBILITA’ LEGGEREZZA CONVENIENZA
PER I PICCINI DISSETANTE
1 È un latte molto buono, gustoso 0,585802 0,350436 0,2046678 -0,090928 0,1499449 0,2731628 -0,058654
2 E’ un latte che mi dà energia 0,744176 0,2256356 0,1760879 0,228521 -0,02402 0,083899 0,1073991
3 E’ un latte genuino, naturale 0,2695219 0,6747949 0,1856965 0,1700758 -0,008683 0,237591 0,0667702
4 E’ un latte che fa bene alla salute 0,4765888 0,3644414 0,2826577 0,2876339 0,2552452 0,0101203 -0,03568
5 E’ un latte di qualità superiore 0,352554 0,5270681 0,3143145 0,0441598 0,1952893 0,1271387 0,0883555
6 E’ un latte dissetante 0,2665588 0,1394061 0,089494 0,1115818 0,0966336 0,09657 0,9062882
7 E’ adatto ai bambini 0,2069754 0,327477 0,7370665 0,1483316 -0,114879 0,0365657 -0,022089
8 E’ sicuro e controllato 0,0716118 0,6388794 0,0270259 0,2552731 0,0406213 0,3953705 0,0669589
9 Ha un buon rapporto qualità/ prezzo 0,1350408 0,1599217 0,1041501 0,0653479 0,1343099 0,8817457 0,0857505
10 E’ facile da digerire 0,1515711 0,2648915 0,0954717 0,7898668 0,2247989 0,0700023 0,0985593
11 E’ un latte leggero, poco calorico 0,1811885 0,1659001 0,0243135 0,2826399 0,813613 0,1583432 0,0799922
12 E’ un latte fresco 0,145896 0,7724745 0,1041005 0,0499222 0,1749021 -0,097142 0,0789353
13 Ha una funzione depuratrice dell’organismo 0,5393826 0,3080208 0,2004226 0,251261 0,019158 0,169298 0,1868149
14 E’ un latte per tutta la famiglia 0,1927008 0,1739135 0,664877 -0,141228 0,4725455 0,0593632 0,1554397
15 E’ un latte ideale per la preparazione di alimenti 0,3657103 -0,060397 0,5631874 0,3833849 0,0558926 0,2221196 0,1430545
16 E’ un latte che mi fa sentire in forma 0,5977278 0,1908682 0,2327479 0,3210368 0,2715298 0,0864465 0,1256479
17 E’ un latte che mi sazia 0,8044785 0,0340663 0,0790655 -0,050381 0,1329641 -0,010319 0,2079367
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11. 3. Analisi fattoriale (P.C.A.)
L’analisi della matrice ci permette di escludere fenomeni di cross-loading. Non sembrano esistere infatti attributi fortemente correlati a
tutti i fattori individuati.
Riteniamo dunque che i fattori individuati possano essere considerati come pilastri nel nostro modello (tali pilastri sono tra loro non
correlati ed indipendenti; ciascuno di essi, dunque, con media 0 e varianza 1).
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12. 4. Analisi Cluster
I 7 fattori individuati costituiscono la base di partenza della cluster analysis.
La cluster analysis è una tecnica di classificazione automatica in gruppi, omogenei internamente e disomogenei esternamente, finalizzata
all’identificazione di gruppi di entità (nel nostro caso persone) che condividano determinate caratteristiche (benefici ricercati nel prodotto,
attitudini, preferenze…)
Nel caso in analisi utilizzeremo una segmentazione per omogeneità (Cluster Diretta, Algoritmo Kmedie).
Obiettivo dell’analisi sarà dunque:
• Definire il numero di cluster attraverso l’algortimo iterativo delle Kmedia;
• Verificare la compattezza interna di ciascun cluster;
• Verificare la respingenza esterna di ciascun cluster;
• Interpretare e descrivere i cluster (interpretabilità dei cluster).
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13. 4. Analisi Cluster: a)Ampiezza del Cluster
Steps per valutare un buon modello: quanti cluster scelgo?
1 Ampiezza Cluster Regola operativa: evitare cluster < 1-3% oppure > 50-60% dei dati
2 Omogeneità -> Anova Test F
3 Interpretabilità
JMP: Analyse Multivariate Methods Cluster Y: metto i 7 Fattori
Options: cambio da ‘Hyrarchical’ a ‘Kmeans’
Number of clusters: primo tentativo con K= 3
Standardize data: YES
Iterative Clustering Control Panel Number of clusters: 3.
Dopo un determinato numero di iterazioni (46), l’algoritmo converge a soluzione.
Un’analisi dei cluster ottenuti evidenzia una ampiezza eccessiva del cluster 3 (519
individui pari al 57,3% del campione).
Decidiamo di aumentare il numero di cluster fino ad un numero massimo di 6 e di
rilanciare ogni volta l’algoritmo.
I risultati evidenziano la presenza di un “Gruppo unico” all’interno dei cluster considerati.
La sua ampiezza non tende a diminuire e rimane pressoché costante all’aumentare del
numero di cluster.
Per prodotti mass-market (quali il latte) è normale trovare un cluster particolarmente
consistente, di massa e dunque di difficile caratterizzazione.
La scelta ottimale nel nostro caso sembra essere quella di considerare 4 cluster (“cluster
2” in jmp). Un primo tentativo a 5 cluster (“cluster 1” in jmp) aveva dato problemi in fase
di interpetabilità.
numerosità (% su totale) del cluster più ampio
60,0%
55,0%
50,0%
45,0%
40,0%
35,0% 12
Numero clusters 3 4 5 6

14. 4. Analisi Cluster: b) Omogeneità interna e respingenza esterna
Al fine di verificare l’omogeneità interna e la respingenza esterna dei singoli cluster
effettuiamo il test Anova- test F.
Il Test F è determinato dal rapporto tra la varianza tra i gruppi e la varianza nei
gruppi. Una soluzione di cluster analysis è accettabile quando tutte le variabili
mostrano un test F significativo.
La soluzione ottima comporta che ogni singolo fattore sia massimamente diverso
nei cluster. Vogliamo dunque verificare che, per ogni fattore, sia alta la varianza tra i
gruppi e sia bassa la varianza nei gruppi (vogliamo cioè che ogni singolo cluster sia
costituito da persone con attitudini di consumo simili).
I risultati dell’analisi condotta mostrano, per ogni fattore, prob >F < 0,0001, p-value
dunque sempre < 5% e rapporto Test F sempre elevato e significativo.
L’interpretazione dei dati statistici evidenzia dunque come i cluster determinati
rispettano sia le condizioni di respingenza esterna (diversità tra i cluster, σ2 tra i
gruppi ALTA) che quelle di compattezza interna (omogeneità all’interno dei cluster,
σ2 nei i gruppi BASSA).
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15. 4. Analisi Cluster: b) Omogeneità interna e respingenza esterna
Tutti i fattori sono standardizzati (e quindi hanno media nulla e varianza uguale a 1). Se le medie non si sovrappongono, i cluster sono massimamente
differenziati in termini di un certo attributo. Verifichiamo che per ogni fattore il test F (F Ratio) sia significativo e che i p-value < 5% per tutti i fattori. Per
verificare la significatività statistica, si può anche analizzare la rappresentazione grafica dell’intervallo di confidenza. Nel nostro caso entrambe le
condizioni sono rispettate.
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16. 4 Analisi Cluster: b) Omogeneità interna e respingenza esterna
E’ importante inoltre verificare la “leggibilità marketing” dei cluster stessi. A tal fine, tanto maggiori saranno i valori assunti dalle medie dei singoli
cluster nei confronti dei differenti fattori, quanto maggiore sarà l’importanza di un fattore per lo specifico cluster considerato.
A titolo esemplificativo, la media di 0,316 del cluster 1 nei confronti del fattore “gusto” implica che il cluster 1 assegni importanza elevata a tale
fattore. Viceversa il cluster 1 non assegna rilevante importanza al fattore “dietetico” (media del -0,51).
La matrice delle medie dei cluster sintetizza tali valori ed è di importante applicazione al fine di meglio descrivere ed interpretare i singoli cluster.
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17. 4. Analisi Cluster: c) Interpretabilita’
PER I GRANDI E POTERE Denominazione
Cluster NUMEROSITA' GUSTO FRESCHEZZA DIGERIBILITA' LEGGEREZZA CONVENIENZA
PER I PICCINI DISSETANTE Cluster
1 218 0,316 -0,046 0,212 -0,882 -0,514 -0,674 -0,101 Buongustaio
2 129 -1,438 0,559 0,311 0,310 0,345 -0,299 -0,499 Esigente
3 110 -0,370 -1,025 -1,732 0,225 -0,090 0,136 -0,130 Price-oriented
4 449 0,350 0,112 0,230 0,285 0,175 0,381 0,223 Indifferente
Esportando la matrice delle medie dei cluster in excel (cluster 2 nel file jmp), è possibile analizzare i
valori medi assunti dai singoli fattori rispetto ai differenti cluster (analisi per colonna) evidenziando i
valori maggiormente rilevanti..
Buongustaio Esigente
L’interpretazione dei singoli cluster verrà in seguito effettuata leggendo riga per riga quali siano i fattori
più rilevanti; tale analisi ci permetterà quindi di descrivere e denominare i 4 cluster. Price oriented Indifferente
Buongustaio (24,1%): focalizzato sul sapore, sul gusto del prodotto; beve il latte perché gli piace e,
probabilmente, ne fa un uso principalmente a colazione (e per questo vuole che il latte lo sazi e gli dia 24%
energia); 50%
14%
Esigente (14,2%): molto attento alla qualità del prodotto, alla sua freschezza, alla leggerezza ed alla
12%
digeribilità (qualità per le quali è disposto a sacrificare il gusto); lo utilizza abitualmente in famiglia (per
la preparazione di alimenti, per i bambini…);
Price oriented (12,1%): focalizzato sulla convenienza del prodotto, poco influenzato dalla qualità del
prodotto.
Indifferente (49,6%): cluster molto omogeneo difficile da caratterizzare.
E’ interessante evidenziare inoltre come uno dei fattori da noi considerati, “dissetante”, non risulti
caratterizzare in particolare nessuno dei cluster determinati (assume importanza solo relativamente al
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cluster “indifferente”). Edgardo Calvaresi, Giancarlo Chetta, Maddalena Citterio, Andrea Lanuzza, Moreno Perugini

18. 4. Analisi Cluster: c) Interpretabilita’
E’ interessante inoltre comprendere i profili socio-demografica degli appartenenti ai singoli cluster.
In particolare, attraverso una analisi di contingenza, è necessario verificare se esiste relazione significativa tra i cluster identificati e le ulteriori
variabili descrittive presenti nel database (pack preferito, frequenza di consumo latte fresco, genere, eta’, figli, titolo di studio, shopping online,
pratica abitualmente lo sport, legge quotidiani, quotidiano preferito, regione).
Nello specifico, 5 attributi socio-demografici risultano significativi (prob>chiQ < 0,05) per i 4 cluster identificati.
• Genere (uomo, donna);
• Ha figli (si, no);
• Professione (studente, pensionato, operaio, libero professionista, insegnante, impiegato, casalinga, altro);
• Titolo di studio (scuola media inferiore, licenza elementare, laurea, diploma di scuola media superiore);
• Pratica abitualmente sport (si, no).
Il test di Pearson sull’attributo “età per classi” ha una prob> chiQu = 0,06 che interpretiamo, con un po’ di flessibilità, come significativa (il
valore è infatti prossimo allo 0,05; gli attributi scartati evidenziano invece sempre prob>chiQu> 0,12).
• Età (per classi): 18-30, 31-40, 41- 50, 51-60, 61-70.
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19. 4. Analisi Cluster: c) Interpretabilita’
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20. 4. Analisi Cluster: chi compone i cluster
BUONGUSTAIO ESIGENTE PRICE - ORIENTED INDIFFERENTE
72,5 % donne 66,6 % donne 65,4 % donne 76,3 % donne
Genere 27,5 % uomini 33,4 % uomini 34,6 % uomini 23,7 % uomini
Molto frammentata. Le fasce 31-40 (20,27%),
La fascia da 18-40 Le fasce 18-30 (25,45%) e
Le fasce 18-30 (24,7%) e 41-50 (23,16%) e 61-70
Età (classe) rappresenta 61-70 (24,55%) sono le
41-50 (23%) sono le più (22,27%) sono le più
complessivamente il 47% più rappresentate.
rappresentate. rappresentate.
65% si 60,47% si 44,5% si 64,37% si
Figli
impiegato: 20,9%
impiegato: 25,2% impiegato: 27,9% casalinga: 30,3%
pensionato: 19,1%
casalinga: 22% pensionato: 17,8% impiegato: 23,2%
casalinga: 13,6%
Professione (prime 4) pensionato: 13,8% casalinga: 14,7% pensionato: 14,2%
Libero professionista:
studente: 11,9% studente: 13,2% studente: 7,6%
12,7%
scuola sup.: 49% scuola sup.: 46%
scuola sup.: 51% scuola sup.: 48%
Titolo di studio (primi 2) laurea:27% scuola inf.: 27%
scuola inf.: 23% laurea:31,8%
Sport abitualmente 51,8% si 47,3% si 56,36% si 39,87% si
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21. 5. Conclusioni – strategie di marketing
Buongustaio (24,1%):
-Prevalentemente donna, impiegata o casalinga con figli, sotto i 50
anni, istruzione media.
- Ama il latte saporito, lo beve perché le piace, vuole che sia energetico
e nutriente per cominciare bene la giornata.
- Advertising consigliato: il latte scremato non possiede le
caratteristiche giuste per questo cluster di consumatori (è un latte
magro e non saporito, adatto a chi soffre di colesterolo, a chi segue
diete ipocaloriche etc)
Esigente (14,2%):
-Prevalentemente donna (ma sale la percentuale di uomini rispetto al
cluster precedente), con figli, sotto i 40 anni, istruzione medio-alta.
- molto attento alla qualità del prodotto, alla sua freschezza, alla
leggerezza ed alla digeribilità (qualità per le quali è disposto a
sacrificare il gusto); lo utilizza abitualmente in famiglia (per la
preparazione di alimenti, per i bambini…).
- Advertising consigliato: escluderemmo campagne mkt troppo
focalizzate su famiglie con bambini piccoli (il latte scremato infatti non
è molto nutriente), ci focalizzeremmo su campagne tipo “vita snella”,
“cereali special K”. Il cliente esigente è inoltre disposto a pagare
premium price e dunque va considerato come cluster di clienti
profittevoli.
Price oriented (12,1%): è poco influenzato dalla caratteristiche del
prodotto; suggeriamo pertanto di non investire in campagne marketing
in quanto cluster di clienti sicuramente non profittevole.
Edgardo Calvaresi, Giancarlo Chetta, Maddalena Citterio, Andrea Lanuzza, Moreno Perugini
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