Facoltà: Ingegneria Gestionale per la Produzione Industrial
Collocazione: 14554
Autore: Maccari Federico Maria
Data: 17/12/2015
Titolo: Multi-Dimensional Customer Segmentation for Online Poker Players, a PokerStars Case Study
Relatore: Lazzarotti Valentina
Autorizzazione per la consultazione: SI
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L’ obiettivo di questa tesi è multiplo: come primo challenge c’è la revisione dello stato dell’ arte nell’ ambito della Segmentazione della clientela in modo da identificare tecniche adatte ed efficaci da applicare in modo tale da trovare cluster differenti sulla base di dati reali sui giocatori di poker online forniti da PokerStars. Nella prima parte viene effettuata una ricerca approfondita sui più recenti approcci utilizzati nell’ ambito della Segmentazione della clientela. I risultati di questa ricerca evidenziano risultati affidabili tramite l’ uso della cosiddetta Factor-Cluster Analysis. Successivamente alla trasformazione dei dati e la creazione di variabili adatte all’ analisi, l’ Analisi ai Componenti Principali sarà usata per trovare i fattori caratterizzanti il Data-Set costruito, mentre una tecnica innovativa di Clustering quale è il Two-Step Clustering method verrà usata per la fase di segmentazione vera e propria. Le informazioni derivanti dall’ analisi ACP hanno portato alla creazione di quattro livelli di analisi differenti: Device, Quantity, Gaming e Performance. Le variabili possedute sono state quindi suddivise in questi livelli e successivamente è stata effettuata un’ azione di clustering iterativo seguendo l’ approccio di decisione temporale tipico del giocatore. Il clustering iterativo ha portato alla creazione di una Micro- Segmentazione Multi-Dimensionale, trovando 27 differenti tipologie di giocatori tenendo in considerazione i quattro livelli di comportamento. Sono state fatte infine, considerazioni per quanto riguarda differenze tra giocatori Mobile e Desktop, come per esempio la tendenza dei primi ad investire meno denaro rispetto ai secondi. Questa tesi si prefigge di fornire una struttura affidabile per affrontare una Segmentazione della clientela per giocatori di poker online, dando però raccomandazioni in quanto l’analisi svolta è solo una possibile configurazione, che può essere ristrutturata (in base all’ ordine in cui i livelli vengono affrontati) per poter rispondere in maniera efficace ai bisogni degli organi decisionali di PokerStars.
