Questa tesi presenta il lavoro svolto durante un’esperienza di stage incentrata sull’analisi statistica e applicazione dei Marketing Mix Models (MMM). Dopo aver acquisito le basi teoriche di questa metodologia, il progetto ha previsto l’applicazione pratica dei modelli a un dataset di spesa pubblicitaria fornito da un’azienda automobilistica italiana. Il lavoro non si è limitato all’utilizzo dei dati aziendali: è stato necessario integrare e preparare ulteriori dati di contesto, ottenuti da fonti esterne, al fine di migliorare la qualità e l’interpretabilità delle analisi. Le attività di data cleaning, integrazione e modellazione hanno permesso di valutare l’impatto delle diverse leve pubblicitarie sulle vendite, fornendo insight utili per ottimizzare le strategie di marketing. La tesi sottolinea l’importanza dell’approccio statistico nella misurazione dell’efficacia pubblicitaria e offre una panoramica delle sfide operative e metodologiche incontrate durante il processo.
Marketing Mix Models e caso studio su un'azienda automobilistica italiana
BORGA, NICOLÒ
2024/2025
Abstract
Questa tesi presenta il lavoro svolto durante un’esperienza di stage incentrata sull’analisi statistica e applicazione dei Marketing Mix Models (MMM). Dopo aver acquisito le basi teoriche di questa metodologia, il progetto ha previsto l’applicazione pratica dei modelli a un dataset di spesa pubblicitaria fornito da un’azienda automobilistica italiana. Il lavoro non si è limitato all’utilizzo dei dati aziendali: è stato necessario integrare e preparare ulteriori dati di contesto, ottenuti da fonti esterne, al fine di migliorare la qualità e l’interpretabilità delle analisi. Le attività di data cleaning, integrazione e modellazione hanno permesso di valutare l’impatto delle diverse leve pubblicitarie sulle vendite, fornendo insight utili per ottimizzare le strategie di marketing. La tesi sottolinea l’importanza dell’approccio statistico nella misurazione dell’efficacia pubblicitaria e offre una panoramica delle sfide operative e metodologiche incontrate durante il processo.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/84117