Una metodologia per la previsione del fatturato e l'ottimizzazione degli eventi promozionali nella grande distribuzione organizzata

This thesis presents a methodology for the analysis and optimization of promotions that companies in the large-scale distribution sector implement in their stores. This methodology analyses customers’ purchase preferences to increase their loyalty. The outcome of this work is a model that suggests the basket of products to promote, in order to generate interest in the largest possible number of customers, maximize the probability with which a promotion coincides with a customer visit to a store, and increase the overall satisfaction. In the following chapters, we describe the state of the art, identifying the tools that, in the field of business analytics, are commonly used to make predictions. We mention existing studies conducted to predict the results of promotions and provide further information on the subject. We test various predictive models, both statistical and data mining, and show the excellent outcomes obtained in the prediction of the aggregated revenue of groups of stores. We then show the attempts made to apply the same techniques to the prediction of the outcome of promotional events. Finally, we describe the methodology developed for the analysis and generation of optimized promotional leaflets and the empirical results that we have obtained.

In questo lavoro di tesi viene presentata una metodologia che si applica al settore della Grande Distribuzione Organizzata per l’analisi e l’ottimizzazione delle promozioni messe in campo dalle aziende operanti in questo settore, nei propri punti vendita, che tiene in considerazione le preferenze di acquisto della clientela al fine di aumentare la fidelizzazione dei clienti. Il modello fornisce indicazioni su quali prodotti è opportuno mettere in promozione per destare interesse nel maggior numero di clienti allo scopo di aumentare il gradimento generale e redistribuire in maniera il più uniforme possibile le promozioni proposte tra i vari utenti del punto vendita. Nei prossimi capitoli verrà descritto lo stato dell’arte individuando gli strumenti che nel campo della business analytics vengono utilizzati per la realizzazione di predizioni; vengono citati studi pregressi condotti sulle promozioni con l’obiettivo di predirne i risultati e ulteriori informazioni sulla tematica. Viene fatta una panoramica sul funzionamento di vari modelli predittivi, sia statistici che di data mining, e vengono mostrati gli ottimi risultati nella predizione del fatturato aggregato per vari punti vendita e i tentativi effettuati per l’applicazione delle stesse tecniche ai fini della predizione del risultato degli eventi promozionali. Infine viene descritta nel dettaglio la metodologia sviluppata per l’analisi e la generazione di volantini promozionali ottimizzati con la presentazione dei relativi risultati.