1. Raccolta dei Dati. La prima fase consiste nella raccolta dei dati. È fondamentale avere un dataset adeguato che contenga informazioni pertinenti per l'analisi. I dati possono provenire da varie fonti, come CRM, transazioni di vendita registrate, sondaggi, social media, etc.
2. Pre-elaborazione dei Dati:
- Pulizia dei Dati: Rimuovere o correggere dati mancanti o errati.
- Scalatura: Normalizzare i dati in modo che tutte le variabili abbiano lo stesso peso. Tecniche comuni includono la standardizzazione e la normalizzazione.
- Riduzione della Dimensionalità (opzionale): Utilizzare tecniche come l'Analisi delle Componenti Principali (PCA) per ridurre il numero di variabili senza perdere informazioni significative.
3. Scelta dell'Algoritmo di Clustering. Selezionare l'algoritmo più adatto in base alla natura dei dati e agli obiettivi dell'analisi. Tra gli algoritmi più comuni troviamo K-means, Agglomerative Hierarchical Clustering, DBSCAN, e Gaussian Mixture Models.
4. Determinazione del Numero di Cluster. Utilizzare metodi come il metodo del gomito, il silhouette score, o il criterio di Calinski-Harabasz per determinare il numero ottimale di cluster.
5. Esecuzione del Clustering. Applicare l'algoritmo di clustering selezionato ai dati pre-elaborati.
6. Valutazione dei Risultati. Utilizzare metriche come silhouette score, Davies-Bouldin index o il coefficiente di coesione e separazione per valutare la qualità dei cluster ottenuti.
7. Interpretazione e Visualizzazione. Analizzare i risultati e visualizzare i cluster tramite grafici e tabelle per facilitare l'interpretazione. Strumenti come scatter plots, heatmaps e dendrogrammi possono essere molto utili.
La Cluster Analysis è uno strumento potente che può fornire significativi vantaggi in ambito marketing e retail, migliorando la segmentazione del mercato, la personalizzazione delle offerte e l'ottimizzazione delle campagne di marketing. Utilizzando questa tecnica, le aziende possono ottenere una comprensione più profonda dei propri clienti e adattare le loro strategie per meglio rispondere alle esigenze del mercato.
