Per un’azienda che vuole attuare efficaci campagne di marketing è di fondamentale importanza conoscere la propria customer base. Nei primi anni 2000, con l’avvento del Customer Relationship Management, l’intero management aziendale inizia a concentrarsi sulla relazione con il cliente piuttosto che sul bene prodotto, come invece accadeva in precedenza. In tale contesto diviene fondamentale, per conoscere i propri clienti ed i relativi bisogni, disporre di una buona segmentazione della clientela. La compagnia assicurativa Generali Italia che ha posto il problema che si vuole affrontare in questo lavoro di tesi, ha messo a disposizione una segmentazione del mercato, precedentemente appaltata ad una società esterna, e dei dati raccolti attraverso le risposte date dai propri clienti al questionario del “Profilo Unico Cliente” (PUC). L’obiettivo della compagnia assicurativa è quello di riuscire a mappare la segmentazione del mercato di cui dispone sulla clientela in esame, utilizzando, se possibile, un numero ridotto tra le variabili presenti all’interno del “Profilo Unico Cliente”. I dati di cui si dispone tuttavia presentano una quantità ridotta di informazioni rispetto alla totalità di quelle utilizzate dalla società esterna per calcolare la segmentazione del mercato. In questo lavoro di tesi si propone una modellazione di tipo Partial Least Square Path Modeling, con l’obiettivo di “segmentare” la clientela attraverso variabili latenti. Si parla di Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM) riferendosi ad una tecnica di modellazione che permette di quantificare relazioni di tipo causa-effetto tra variabili latenti. Il principale vantaggio di questi modelli è dato dalla flessibilità con cui colui che li applica ha la possibilità di mettere in relazione la teoria che vuole testare e i dati stessi. Le variabili latenti che si andranno a stimare nell'elaborato proposto rappresentano inoltre tematiche di principale interesse all’interno di contesti assicurativi.

Segmentazione della clientela di una società di assicurazioni: Partial Least Squares Path Modeling a partire da informazioni ridotte

CAVAZZANA, ELISA
2021/2022

Abstract

Per un’azienda che vuole attuare efficaci campagne di marketing è di fondamentale importanza conoscere la propria customer base. Nei primi anni 2000, con l’avvento del Customer Relationship Management, l’intero management aziendale inizia a concentrarsi sulla relazione con il cliente piuttosto che sul bene prodotto, come invece accadeva in precedenza. In tale contesto diviene fondamentale, per conoscere i propri clienti ed i relativi bisogni, disporre di una buona segmentazione della clientela. La compagnia assicurativa Generali Italia che ha posto il problema che si vuole affrontare in questo lavoro di tesi, ha messo a disposizione una segmentazione del mercato, precedentemente appaltata ad una società esterna, e dei dati raccolti attraverso le risposte date dai propri clienti al questionario del “Profilo Unico Cliente” (PUC). L’obiettivo della compagnia assicurativa è quello di riuscire a mappare la segmentazione del mercato di cui dispone sulla clientela in esame, utilizzando, se possibile, un numero ridotto tra le variabili presenti all’interno del “Profilo Unico Cliente”. I dati di cui si dispone tuttavia presentano una quantità ridotta di informazioni rispetto alla totalità di quelle utilizzate dalla società esterna per calcolare la segmentazione del mercato. In questo lavoro di tesi si propone una modellazione di tipo Partial Least Square Path Modeling, con l’obiettivo di “segmentare” la clientela attraverso variabili latenti. Si parla di Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM) riferendosi ad una tecnica di modellazione che permette di quantificare relazioni di tipo causa-effetto tra variabili latenti. Il principale vantaggio di questi modelli è dato dalla flessibilità con cui colui che li applica ha la possibilità di mettere in relazione la teoria che vuole testare e i dati stessi. Le variabili latenti che si andranno a stimare nell'elaborato proposto rappresentano inoltre tematiche di principale interesse all’interno di contesti assicurativi.
2021
Customers segmentation of an insurance company: Partial Least Squares Path Modeling form reduced informations
pls-pm
segmentazione
assicurazioni
marketing
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