Condoms Market Research

Il Mercato dei PreservativiCorso di Market Research 8427- LS in Marketing ManagementGRUPPO 13:CARAVETTA,Elio 1463355

CARUSO, Marco 1458512

CIRULLI, Antonio 1461771

MARMINA, Simona 1422989

Index

Il mercato dei Preservativi! 2

Analisi Univariata! 6

Factor Analysis! 24

Regressione! 29

Cluster Analysis! 33

Il mercato dei PreservativiLe analisi Qualitative & Il questionario somministrato

La nostra analisi mira ad indagare quelli che sono i driver di

soddisfazione degli utilizzatori di preservativi, focalizzandoci sulla

fascia studenti universitari milanesi tra i 18 e i 28 anni.

In primis, abbiamo realizzato delle interviste in profondità, ciò in

quanto, queste ultime risultano più adatte ad analizzare in

profondità le esigenze ed i benefici ricercati dagli individui,con

l’obiettivo di indagare le abitudini e le preferenze del consumo di

preservativi. Inoltre, gli attributi e i driver d’acquisto estratti si sono

rivelati utili nel proseguimento dell’analisi, specialmente in fase di

analisi quantitativa.

2

Le domande che sono state poste sono le seguenti:

• Introduzione all’argomento

• Presentazione dell’intervistato (nome, età, università, lavoro, etc.)

• Ti consideri consumatori assidui o occasionali di preservativi? E perché?

• Perché utilizzi i preservativi?

• Dia tre elementi che possano definire il consumatore tipo di preservativi?

• Secondo lei in quale fascia d’età il consumo è più elevato?

• Perché preferisce i preservativi ad altri metodi contraccettivi di pari grado?

• In che occasione utilizza preservativi? (è single, ha un rapporto stabile)?

• Utilizza i preservativi anche in caso di un rapporto stabile, se si perchè?

• Sapreste elencarmi le marche di preservativi che conoscete? Creeresti dei sottogruppi sulla base di caratteristiche? (se si quali – variabile: diversità, benefici,etc)

• Se avete bisogno di preservativi ma non c’è la vostra marca preferita, che fate?

• In base a cosa comprate preservativi? Quali attributi valutate per l’acquisto?

• Pensa al marchio Durex che immagini ti vengono in mente?

• Cosa rappresenta Durex nel mondo dei preservativi?

• Sei a conoscenza di tutta la gamma Durex?

• Quanto conta la pubblicità nell’acquisto dei preservativi?

• A vostra memoria quali sono le cose che guardate quando

scegliete i preservativi?

3

Da queste interviste è emerso che i consumatori in generale

prediligono i preservativi ad altri metodi contraccettivi poiché li

ritengono più pratici e sicuri. Le donne scelgono principalmente in

base alle funzioni e al gusto mentre gli uomini principalmente in

base alle funzioni e allo spessore. Le marche più citate sono state

Durex, Control e Akuel. Gli intervistati hanno inoltre dichiarato di

essere abbastanza influenzati dall’immagine di marca e dalla

pubblicità.

Passiamo adesso alla descrizione delle singole domande del

questionario e ad una rapida analisi delle motivazioni e de fini per

cui sono state inserite.

Il questionario inizia con una domanda “SI” o “NO”, sul consumo di

preservativi che funge

d a f i l t r o p e r

l ’ ind iv iduaz ione de i

nostr i consumator i .

N e l l a p r i m a p a r t e

andiamo ad analizzare

le abitudini di utilizzo degli intervistati, indagando quindi la

frequenza, il motivo d’acquisto e il luogo d’acquisto e chi li acquista.

Prevedendo risposte che vanno da un uso sporadico ad uno più

assiduo per la frequenza; per il motivo d’acquisto si è pensato a

ragioni di carattere strettamente salutistico, a ragioni collegate alle

specifiche funzioni del preservativo e infine anche alla richiesta del

partner, infine per il luogo sono stati inseriti i centri di vendita più

comuni, ma anche quelli legati ai giovani (pub, discoteche, internet).

Successivamente,nel secondo blocco di domande, abbiamo chiesto

agli intervistati di darci la loro “Top of Mind”, senza influenzarli in

alcun modo sulle possibili risposte. Appartengono a questo gruppo di

4

domande anche quelle riguardanti le azioni che vengono compiute

quando non è possibile acquistare la propria marca preferita.

Abbiamo proposto soluzioni che puntano verso l’acquisto di una

seconda preferenza, di una marca più economica o addirittura di

recarsi in un altro luogo di acquisto per trovare la propria preferita.

La domanda successiva riguarda la frequenza di cambio, quindi

siamo andati a indagare sull’orizzonte temporale con cui i nostri

intervistati cambiano marca, nel caso di risposta affermativa era

prevista un’altra domanda in cui chiedevamo il motivo del cambio.

Nel terzo blocco, appartengono le domande riguardanti le marche

conosciute, le marche consumate e quelle che non sarebbero mai

acquistate. L’elenco di marche proposte è stato ottenuto con una

indagine effettuata presso numerosi punti vendita quali farmacie,

supermercati, shop on line e sexy shop.

Appartengono al quarto blocco le valutazioni sui diversi attributi che

un preservativo può avere e quelli riguardanti la marca preferita,

nonché una valutazione sulla soddisfazione globale relativa a essa.

Gli attributi sono stati ricavati dalle interviste in profondità, che

abbiamo svolto in principio, ma anche dalle indagini svolte sul

campo.

Il quinto blocco introduce altri metodi/prodotti anticoncezionali

utilizzati in alternativa al preservativo, chiedendo agli intervistati

quale sia il più economico, il più pratico, il più sicuro, quello che

permette una maggiore sensibilità e il più facile da reperire.

Il questionario si chiude con le domande riguardanti la parte

anagrafica quindi sesso,età, provenienza e stato sentimentale.

5

Analisi Univariata“Usi i preservativi?”

Alla domanda filtro “Usi i Preservativi?” il

77,1% del nostro campione, ovvero 256 individui sui 332 analizzati,

ha risposto affermativamente, confermando così ciò che era stato

riscontrato in fase di analisi qualitative ovvero che l’utilizzo dei

preservativi da parte del nostro target composto da studenti

universitari milanesi tra i 18 e i 28 anni è elevato.

Alla domanda successiva, “Con che frequenza in media ti capita

di usare i preservativi?” abbiamo riscontrato quanto segue:

6

La maggior parte degli intervistati ha dichiarato di fare uso dei

profilattici più volte a settimana (83 individui, il 32,4% del

campione) le frequenze cumulate a questa domanda sono infatti del

89,5%, seguono coloro che li utilizzano piu’ volte al mese (66

individui, 25,8% del campione)

Mentre alla domanda “Per quale motivo utilizzi i preservativi?”la

maggior parte degli intervistati ha dichiarato di preferire questi

ultimi ad altri metodi principalmente per la loro funzione

anticoncezionale (201 intervistati) ovvero piu’ della meta’ del

campione (52,3%) e in seguito per la loro funzione di prevenzione

delle malattie veneree (123 intervistati).

7

Abbiamo dunque chiesto al nostro campione, dove in genere

acquista i profilattici tramite la domanda “Dove acquisti

principalmente i preservativi?” e dando alcune indicazioni di

luoghi d’acquisto soliti.

La maggior parte del nostro campione si affida ai distributori

automatici cioe’ il 34% sul totale (163 individui) anche se questo

numero si avvicina molto a coloro che li acquistano presso le

farmacie ovvero 158 individui (il 32,9%)sul totale analizzato.

Andando ancora chiedere ai nostri intervistati “Quali sono le

prime tre marche che ti vengono in mente?” abbiamo ottenuto

la “top of mind” del nostro campione attraverso un’evocazione libera

delle marche produttrici di preservativi.

8

Vediamo come, Durex è il leader incontrastato in quanto è la marca

più citata dai nostri rispondenti (49,5%)segue Control con il 26,7%,

e Akuel con solo il 7,3%.

Durex gode quindi di una brand awareness superiore a tutti gli altri

brand.

Abbiamo dunque fornito ai nostri intervistati una lista di brand

produttrici di preservativi che vengono commercializzati in Italia e

abbiamo chiesto loro di segnalarci le marche che conoscevano.

9

I risultati mostrano come Durex, sia la marca più citata, con il

23,7% sul totale, seguita sempre da Control e Akuel. Cio’

rispecchia tout court i risultati della top of mind che avevamo

ottenuto in precedenza.

Successivamente, sempre proponendo loro la stessa lista di marche,

abbiamo chiesto quali tra le marche elencate consumavano.

10

Anche in questo caso, Durex viene indicata nella maggior parte dei

casi ovvero nel 47,6% del totale.

Proseguendo, abbiamo chiesto” Se non trovi la tua marca

preferita, cosa fai?” volendo indagare la fedeltà o meno alla marca

dei consumatori.

Le risposte in questo caso hanno dimostrato come, la maggior parte

degli individui intervistati, ovvero il 44,5%, ha una seconda

preferenza e si orienta su quella nel caso la propria marca di fiducia

non dovesse essere disponibile presso il punto vendita al momento

dell’acquisto(114 individui).

11

Seguono coloro che sono invece fedeli alla propria marca e

dunque pur di acquistarla vanno a cercarla in un altro posto, circa il

23,8% degli intervistati ovvero 61 individui.

Proseguendo, abbiamo voluto chiedere chi fosse il responsabile

dell’acquisto dei profilattici, e l’abbiamo fatto attraverso la domanda

“Chi acquista solitamente i preservativi?”

Abbiamo riscontrato che nel 60,2% dei casi, i nostri intervistati

sono i principali responsabili dell’acquisto (154 individui) mentre solo

13 persone hanno dichiarato di acquistare i preservativi

congiuntamente al proprio partner.

Alla domanda, “Con quale frequenza ti capita di cambiare marca?”

12

La maggior parte degli invididui ha dichiarato di cambiare marca

“Raramente” (109 individui) ovvero il 42,6% del totale. Solo il

3,1%(frequenze cumulate) ha dichiarato di cambiare marca molto

spesso o spesso (8 individui su tutto).

In generale possiamo dunque dedurre che i consumatori abbiano

un’alta fedeltà verso la propria marca.

Spingendo oltre la nostra analisi abbiamo chiesto ai nostri

intervistati i motivi per il quale decidono di cambiare marca.

La maggior parte di loro ha risposto “per aspettative deluse dopo

il primo utilizzo” (19,9%) anche se i rispondenti distribuiscono

abbastanza eterogeneamente le loro scelte, seguono infatti coloro

che preferiscono cambiare per desiderio di vanità e che

rappresentano il 16,8% del totale, e ancora i consumatori più

sensibili a promozioni/sconti che rappresentano il 13,5% del

campione.

13

Volendo indagare quali fossero le marche preferite dai consumatori

abbiamo dunque chiesto “Qual è la tua marca preferita?” A

questa domanda, i nostri intervistati sono stati lasciati liberi di

indicare la loro preferenza senza alcuna indicazione da parte nostra.

L’80,5% dei nostri intervistati ha dichiarato di preferire la marca

“DUREX”(206 individui) seguita da “CONTROL” 11,7%, “HATU”

4,3% e infine “AKUEL” preferita da soli 9 individui ovvero il 3,5%

sul totale intervistati.

Infine, abbiamo chiesto loro: “Oltre al preservativo o in

alternativa a questo, quali metodi anticoncezionali alternativi

sono usati da te o dal tuo partner?” Ottenendo le seguenti

risposte:

14

La maggior parte degli intervistati (143) ha dichiarato di utilizzare

come metodo alternativo, il coito interrotto, seguito dalla pillola

anticoncezionale (119 preferenza) ciò tenendo conto sia della loro

prima che seconda scelta che terza scelta.

Abbiamo dunque chiesto di indicare massimo tre motivi per il quale

venivano preferiti questi metodi ai profilattici.

il 38,1% degli intervistati ha risposto “Per una maggiore sensibilità”

mentre il 31,3% per una questione di “praticità”.

Volendo indagare i dati anagrafici forniti dai nostri rispondenti,

abbiamo chiesto loro inanzitutto a quale sesso appartenessero, e

abbiamo cosi’ riscontrato una maggioranza di rispondenti uomini

(ben il 60,9% sul totale intervistati) ovvero 156 individui su 256.

15

Per quanto riguarda la loro età, premettendo che il nostro target era

composto da studenti universitari dai 18 ai 28 anni, abbiamo

riscontrato che la maggior parte degli intervistati ha 22 anni (103

individui) ovvero il 40,2% del totale, le frequenze cumulate fino ai

25 anni infatti sono il 96,9%.

Riguardo la provenienza geografica, i nostri intervistati che

ricordiamo essere studenti universitari, provengono piu’ o meno

eterogeneramente da tutta Italia.

Abbiamo infatti, 107 rispondenti provenienti dal Nord Italia e 102

Provenienti dal Sud Italia, 40 del centro e solo 7 provenienti

dall’Estero.

16

Infine, abbiamo chiesto quale fosse lo status sentimentale degli

intervistati.

La maggior parte si dichiara fidanzato (144 intervistati) ovvero il

56,3%. La percentuale restante si divide tra 43,4% di single e solo 1

intervistato risulta essere coniugato.

17

Analisi Bivariate

Tavola di contingenza tra la variabile “SESSO” e la variabile

“CHI ACQUISTA IL PRODOTTO”.

Dalla tabella è possibile ricavare che in un rapporto di coppia è

l’uomo che acquista in maggioranza il prodotto, infatti dai dati risulta

uno schiacciante 53,5% e a conferma di ciò anche le donne

sostengono che è il proprio partner il responsabile dell’acquisto.

Relativamente bassa risulta la percentuale di donne che comprano e

ancora di più quella degli uomini che dichiarano di non acquistarli da

se.

Degna di nota risulta essere la variabile “insieme” che non è stata

inserita nel questionario da noi somministrato, ma è stata comunque

indicata dal 5,1% degli intervistati, rispettivamente con 2,7% e il

2,3% delle donne.

18

In base ai grafici dell’indice chi-quadrato e dell’indice V di Cramer si

può osservare come il valore dell’indice V di Cramer risulti elevato:

quindi possiamo concludere che non c’è dipendenza statistica tra

le variabili “SESSO” e “CHI ACQUISTA IL PRODOTTO”.

19

Tavola di contingenza tra la variabile “FREQUENZA DI OGNI

RAPPORTO” e la variabile “SITUAZIONE SENTIMENTALE”.

Dalla tabella è possibile esaminare come tra le situazioni

sentimentali la variabile “sposato/a” sia stata poco considerata tra le

varie opzioni, anche perché il nostro target riguardava gli studenti

universitari milanesi tra i 18 e i 28 anni. In totale nei questionari

raccolti le persone sposate sono 6, ma 5 persone non utilizzano il

preservativo.

Osservando le altre variabili, si esamina come sia per i single che i

fidanzati ci siano rapporti al mese (14,8% per i single e 10,5% per i

fidanzati); mentre la percentuale cresce per la popolazione dei

fidanzati con più rapporti alla settimana, 24,2% con 62 osservazioni.

20

Dalle analisi sugli indici statistici chi-quadrato e V di Cramer

possiamo osservare come il valore della V di Cramer sia inferiore a

0,3, cioè un valore medio quindi è possibile sostenere che le variabili

“SITUAZIONE SENTIMENTALE” e “FREQUENZA DI OGNI RAPPORTO”

ci sia dipendenza statistica.

21

Tavola d i cont ingenza t ra la var iab i le “METODO

ANTICONCEZIONALE TOTALE” e la variabile “SITUAZIONE

SENTIMENTALE”.

Da questa tabella possiamo comprendere come in generale i due

metodi anticoncezionali più utilizzati sono il coito interrotto con

55,9% e la pillola anticoncezionale con 46,5%. Il coito interrotto è

utillizzato maggiormente dai fidanzati mentre per quanto riguarda la

pillola anticoncezionale il risultato è simile tra single e fidanzati.

Da sottolineare il 15,2% della pillola del giorno dopo, utilizzata

principalmente dai single.

Come evidenziato in precedenza la variabile “sposato/a” non è

basilare per la notra analisi.

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Tavola di contingenza tra la variabile “SESSO” e la variabile “CHI ACQUISTA IL PRODOTTO”

In base ai dati si osserva come il coito interrotto e la pillola sono il metodo anticoncezionale preferito sia dagli uomini che dalle donne.

I dati però risultano poco significativi perché la percentuale di uomini è diversa da quella delle donne. Quindi ponderando i singoli valori otterremmo dati mediamente uguali per tutte le variabili.

23

Factor Analysis

Le caratteristiche prese in considerazione nel nostro questionario

sono 13, e più precisamente:

-notorietà della marca

-lubrificazione

-aroma

-colore

-dimensioni

-tipologia di pacchetto

-funzioni specifiche

-spessore

-materiale

-sicurezza percepita

-forma

-pubblicità

-rapporto qualità/prezzo.

Abbiamo chiesto ai nostri intervistati di darci una valutazione

d’importanza sulle singole caratteristiche e dalle risposte ottenute

abbiamo realizzato la factor analysis, che è servita come punto di

partenza per la cluster analysis.

24

La factor analysis è molto utile nello studio delle relazioni tra

variabili, al fine di trovarne un nuovo insieme di dimensioni minori

rispetto a quello originiamo, che esprima ciò che è in comune fra le

variabili originarie stesse.

Il primo passo dell’analisi è stato valutare il numero di variabili e il

numero di componenti da tenere in considerazione, dato che l’utilità

dell’analisi fattoriale è un’effettiva riduzione della complessità.

Il numero di componenti tipicamente

considerato in un’analisi fattoriale sui

benefici (12-18 items) varia tra 3 e 6.

Il secondo step è stato analizzare la

percentuale di varianza cumulata

spiegata, in seguito abbiamo posto

attenzione sulle comunalità, che sono

le varianze delle singole variabili, e

sullo scree plot, un grafico che riporta

la percentuale di varianza spiegata da

ciascun fattore.

Nella nostra analisi abbiamo deciso di utilizzare 5 componenti perché

già rappresentano una notevole semplificazione rispetto alle 13

caratteristiche di partenza, e perché la percentuale di varianza

spiegata dai primi 5 fattori è del 67,433%, che è un valore più

accettabile , dato che si considerano valide le analisi che riescono a

spiegare una varianza cumulata compresa tra il 60 e il 70%.

25

La percentuale di varianza spiegata è un buon indicatore anche della

media tra le varianze delle singole componenti ovvero le comunalità,

che nel nostro caso oscillano tra 0,428 per il pacchetto, e 0,823 per

la notorietà della marca, quindi un valore di 0,674 rappresenta una

buona approssimazione della media.

Anche osservando lo screen plot ci siamo resi conto che un’analisi

con 5 componenti vada bene in quanto la pendenza della retta

raffigurata nel grafico dalla componente 5 in poi si riduce

notevolmente. In seguito abbiamo ragionato sul metodo di rotazione

più adatto da utilizzare. Lo scopo della rotazione è individuare una

struttura dei fattori più semplice. Da un lato si desidera che ciascun

fattore abbia correlazioni non nulle solo per alcune variabili, dall’altro

si desidera che le variabili abbiano correlazioni non nulle solo per

alcuni fattori.

26

Tra i molteplici output che è possibile ottenere dagli stessi input

iniziali è opportuno scegliere quelli che forniscono una più chiara e

comprensibile evidenza delle correlazioni tra variabili e fattori. Per

questa ragione abbiamo deciso di utilizzare il metodo di rotazione

Varimax, in quanto i risultati ottenuti con gli altri due metodi

Equimax e Quartimax non ci permettevano una buona

interpretazione dell’output.

Rotated Component MatrixaRotated Component MatrixaRotated Component MatrixaRotated Component MatrixaRotated Component MatrixaRotated Component Matrixa

ComponentComponentComponentComponentComponent 1 2 3 4 5

Colore_imp ,855 Aroma_imp ,832 ,198 ,214 Funzioni_imp ,561 ,402 ,416Sicurezza_imp ,777 ,242 -,198

Materiale_imp ,208 ,712 -,121 ,321 Spessore_imp -,114 ,646 ,136 ,264 ,197

Notorietà_imp ,903 Pubblicità_imp ,262 ,284 ,704

Pacchetto_imp ,293 ,492 ,260 ,178

Dimensioni_imp ,112 ,854

Forma_imp ,355 ,195 ,638

Lubrificazione_imp -,163 ,340 ,177 ,776

QP_imp ,239 ,345 -,210 ,638Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a. Rotation converged in 8 iterations.a. Rotation converged in 8 iterations.a. Rotation converged in 8 iterations.a. Rotation converged in 8 iterations.a. Rotation converged in 8 iterations.a. Rotation converged in 8 iterations.

Una volta stabilito il numero di componenti, ed il criterio di rotazione

abbiamo ottenuto questa tabella che mostra le correlazioni tra le

variabili originarie e le componenti individuate.

27

Ciascuna variabile viene associata al fattore col quale possiede la

correlazione più elevata. Il fattore viene quindi interpretato

considerando le variabili ad esso associate.

Passiamo adesso all’analisi dei risultati ottenuti con la factor

analysis:

Il primo componente risulta particolarmente correlato a colore,

aroma e funzioni specifiche, e per questo lo abbiamo definito con il

nome “caratteristiche tangibili”.

Il secondo componente è molto correlato con sicurezza, materiale e

spessore e per questo abbiamo deciso di chiamarlo “caratteristiche

intrinseche”.

Al terzo componente risultano correlate notorietà, pubblicità e

pacchetto che abbiamo definito come “riconoscibilità esterna”.

Correlate al quarto componente sono risultate dimensioni e forma

che abbiamo definito come “caratteristiche anatomiche”.

Al quinto componente per esclusione sono risultate correlate le

ultime due caratteristiche, lubrificazione e rapporto qualità/prezzo, e

dunque abb iamo dec i so d i de f in i r l o come “rapporto

lubrificazione/prezzo”.

28

Regressione

E’ stata effettuata un’analisi di regressione

per capire quale fosse l’impatto dei driver di

sodd i s faz ione per i consumator i d i

preservat iv i . Le var iabi l i sono state

selezionate per passi (Stepwise).

Inizialmente abbiamo provato ad analizzare tutte le variabili di

soddisfazione presentate nel nostro questionario (notorietà,

lubrificazione, aroma, colore, dimensioni, pacchetto, funzioni,

spessore, materiale, rapporto qualità/prezzo, sicurezza, pubblicità,

forma).

29

Tuttavia procedendo in questa maniera ci risultavano dei coefficienti

beta negativi per il quinto item.

Per ovviare il problema abbiamo analizzato la correlazione di

ciascuna variabile rispetto tutte le altre. Andando per tentativi, pur

tenendo conto di quanto ci mostrava la tabella di correlazione tra le

variabili, abbiamo escluso alcuni driver di soddisfazione dall’elenco

delle variabili indipendenti. Ad un primo momento abbiamo escluso

le sole variabili “funzioni” e “sicurezza”.

Per l’ultimo, invece, oltre a “funzioni” e “sicurezza” abbiamo escluso

anche la variabile “aroma”. Di seguito la tabella defintiva con i

coefficienti beta:

30

Il quarto modello della nostra ultima analisi di regressione è quello

che presenta un R-quadro maggiore, quindi il più significativo.

Model SummaryModel SummaryModel SummaryModel SummaryModel Summary

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate1 ,493a ,243 ,240 ,877

2 ,605b ,366 ,361 ,804

3 ,633c ,401 ,393 ,784

4 ,641d ,411 ,401 ,779

Trasformando i valori dei coefficienti beta in peso percentuale

emerge come il driver relativo alla sicurezza ha l’impatto maggiore

sulla soddisfazione globale (41,25%).

R QUADRO 0,411 COEFFICIENTI %Sicurezza_sod ,373 41,25%Pacchetto_sod ,240 26,55%Forma_sod ,168 18,58%Pubblicità_sod ,123 13,62%

,903 100,00%

31

Nonostante quindi la diffusa differenziazione di prodotti presente nel

mercato (Durex ad esempio offre ben 12 modelli di preservativi

differenti) per il campione considerato ciò che soddisfa

maggiormente è la sicurezza, ovvero l’efficacia del contraccettivo e

la sua funzione di prevenzione delle malattie sessualmente

trasmissibili.

32

Cluster Analysis

La seconda tecnica di analisi

multivariata che abbiamo deciso di

utilizzare è la cluster analysis.

Q u e s t a è u n a t e c n i c a d i

classificazione automatica in gruppi

o m o g e n e i i n t e r n a m e n t e e

disomogenei esternamente, nel marketing viene usata per prendere

decisioni sia strategiche che operative, relative all’analisi di

segmentazione e studio del comportamento della clientela, allo

sviluppo e nella ricerca di opportunità per potenziali nuovi prodotti e

alla scelta di aree-test di mercato. Nel procedimento di realizzazione

dell’analisi, si deve procedere per tentativi, in quanto il numero di

cluster viene stabilito e priori, e un aspetto da tenere in

considerazione è la numerosità delle osservazioni in ciascun cluster,

perché deve essere preferibilmente omogenea o comunque non

inferiore a un limite che definisce la significatività operativa del

cluster. La presenza di cluster formati da un numero ridottissimo di

unità potrebbe segnalare la presenza di dati atipici (outlier) che

andrebbero eliminati prima di lanciare la procedura o comunque

trattai separatamente.

Iniziando l’analisi abbiamo deciso di provare con 3 cluster, scelta che

si è rivelata non adatta per due ragioni. La prima riguarda la

numerosità dei cluster, in quanto al primo tenatativo avevamo un

cluster con solo 4 osservazioni e quindi di scarsa importanza per la

nostra analisi. Questo problema era però risolvibile applicando dei

33

filtri al database dei dati in modo da eliminare quelle osservazioni

che rappresentano degli outlier. Il un secondo tentativo, questa volta

con l’applicazione del filtro, ci ha però fornito un output poco

significativo, perché il livello di significatività del test F, della

componente “caratteristiche anatomiche” era superiore al 5%,

quindi non significativo. In questo caso la numerosità di osservazioni

per ogni cluster era soddisfacente, non avendo nessun cluster con

un numero di osservazioni ridotto.

ClusterCluster ErrorError

F Sig.Mean

Square df Mean Square df F Sig.Caratteristiche tangibili 63,105 2 ,450 249 140,325 ,000

Caratteristiche intrinseche 6,889 2 ,718 249 9,594 ,000

Riconoscibilità esterna 29,447 2 ,683 249 43,118 ,000

Caratteristiche anatomiche 2,019 2 ,916 249 2,203 ,113

Rapporto lubrificazione/prezzo

58,884 2 ,518 249 113,676 ,000

The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal.







Al secondo tentativo dunque abbiamo deciso di provare con 4

cluster. Questa volta l’analisi ci ha fornito dei dati di output

accettabili. Il numero di osservazioni presenti in ogni cluster è

considerevole, e ci consente una buona analisi dei dati raccolti.

Anche i valori che il test F rappresenta indicano una significatività

elevata, e questo rafforza la bontà della nostra scelta. Una

34

soluzione di cluster analysis è accettabile quando tutte le variabili

mostrano un test F significativo.

Aumentando il numero di cluster, la significatività migliora

globalmente (non necessariamente per una variabile specifica). Se,

nonostante l’aumento del numero dei cluster, il livello di

significatività di una singola variabile non migliora, è possibile che

tale variabile sia in realtà tendenzialmente omogenea nei suoi valori

su tutto il campione; pertanto è preferibile eliminarla dalla procedura

di clusterizzazione. Particolare attenzione deve essere posta sulla

significatività delle variabili giudicate più importanti per la

segmentazione dal punto di vista del marketing.

ANOVAANOVAANOVAANOVAANOVAANOVAANOVA

ClusterCluster ErrorError

F Sig. Mean

Square df Mean Square df F Sig.Caratteristiche tangibili 27,754 3 ,625 248 44,426 ,000

Caratteristiche intrinseche

21,294 3 ,519 248 41,039 ,000

Riconoscibilità esterna 39,484 3 ,446 248 88,619 ,000

Caratteristiche anatomiche

14,584 3 ,760 248 19,194 ,000


36,359 3 ,555 248 65,494 ,000








La tabella che segue è utile per individuare le caratteristiche dei

cluster rispetto alle variabili considerate e per giudicare

l’interpretabilità dei cluster stessi per le decisioni di marketing.

35

Final Cluster CentersFinal Cluster CentersFinal Cluster CentersFinal Cluster CentersFinal Cluster Centers

ClusterClusterClusterCluster 1 2 3 4

Caratteristiche tangibili -,50273 -,51776 -,58747 ,60357


,60341 -,01579 -,72500 ,35369

Riconoscibilità esterna -1,52239 ,19080 ,48721 ,27801


-,18620 ,32941 -,66221 ,29157


,01829 -1,86113 ,33121 ,20200

Passiamo ad analizzare i singoli cluster per individuarne le

caratteristiche. Le persone che sono inserite nel primo cluster sono

caratterizzate dall’assegnare un’importanza abbastanza elevata alle

caratteristiche intrinseche e invece sono decisamente poco attratte

dalla riconoscibilità esterna. Il secondo cluster è caratterizzato da un

interesse per le caratteristiche anatomiche e da un quasi

disinteresse per il rapporto lubrificazione/prezzo. Gli intervistati che

sono stati inseriti nel terzo cluster dimostrano un elevato interesse

per la riconoscibilità esterna del prodotto, mentre chi è stato inserito

nel quarto cluster ha manifestato un interesse per tutte le

caratteristiche, anche se un interesse leggermente più spiccato è

stato notato per le caratteristiche tangibili.

La tabella mostrata sopra può essere opportunamente sintetizzata

lavorando sull’ordinamento dei cluster per ciascun fattore (ranking

per riga) e leggendo in seguito la tabella per colonna, cioè per

ciascun cluster.

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Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4Caratteristiche tangibili 4 3 2 1


1 4 3 2

Riconoscibilità esterna 4 3 1 2


3 1 4 2

Rapporto lubri9icazione/prezzo

3 4 1 2

A seguito dell’interpretazione dei dati ci è sembrato utile per una più

facile comprensione dei risultati, dare un nome ai cluster. Il primo

cluster lo abbiamo chiamato i “PRUDENTI”, per l’importanza che

attribuiscono alle caratteristiche intrinseche, come sicurezza,

materiale e spessore. Il nome che abbiamo attribuito al secondo

cluster è i “MAXI”, per la grande importanza attribuita alle

caratteristiche che avevamo definito come anatomiche e che sono

forma e dimensione. Per il terzo cluster caratterizzato per

l’importanza data alla riconoscibilità esterna del prodotto, che

racchiude le caratteristiche di notorietà della marca, pubblicità e

pacchetto, abbiamo scelto il nome di “STILOSI”. Abbiamo deciso di

chiamare il quarto cluster “COMPLETE”, data la notevole

importanza data tutte le caratteristiche.

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