L’analisi archetipale per lo studio dell’eterogeneità dei consumatori

L’analisi archetipale è stata introdotta originariamente nella ricerca di marketing come un metodo per analizzare le diversità tra consumatori di un certo segmento di mercato. Se ne è cominciato a parlare prima della fine del XX secolo, allora senza nessun riferimento a modelli archetipici, come quello di Jung o altri.

L’innovazione apportata dall’analisi archetipale alla segmentazione consiste essenzialmente in questo:

  • i metodi classici di clustering presuppongono implicitamente che vi siano diversi consumatori “medi”, uno per ogni segmento (o cluster) individuato statisticamente. Tali consumatori “medi” si trovano nel baricentro di ogni gruppo di unità statistiche,
  • L’analisi archetipale presuppone invece che vi siano diversi consumatori “puri” che si trovano ai “margini” dei principali ammassi dei dati. Tutti gli altri sono considerati miscele di questi tipi puri.

Questa visione è una rivoluzione copernicana per le consuete chiavi di lettura dei dati, laddove le unità statistiche che non ricadono negli ammassi di dati che rappresentano i cluster vengono spesso accantonate, con l’etichetta di valori anomali, o “outliers”. Ora, improvvisamente, non solo questi outlier (solo alcuni di essi) diventano importanti, ma addirittura sono i “campioni” sui quali costruire tutti i ragionamenti successivi.

Ovviamente, tutto ciò viene supportato da una adeguata modifica al modo di individuare i cluster, ma prima di capirne i contorni statistico-metodologici, spendiamo due parole sugli effetti che si possono riscontrare nella comunicazione di marketing.

L’individuazione di cluster di consumatori basata sulle tecniche di cluster analysis classiche farà sì che il target delle campagne pubblicitarie saranno i centri dei cluster, descritti attraverso i valori medi delle variabili utilizzate per la segmentazione. In sostanza tutta la campagna sarà indirizzata a un target, definito da alcuni “semi-immaginario”, costituito dall’individuo medio del cluster. Viceversa, utilizzando i cluster definiti a partire da una analisi archetipale, la campagna sarà rivolta a tipi caratteriali ben definiti (gli archetipi), cosicché il tipo di consumatore evocato in tali campagne suonerà più vero, più marcato e più riconoscibile. E questo nonostante gran parte degli individui non siano coincidenti con un archetipo puro, bensì risultino da una combinazione dei vari archetipi. Ma l’elevata riconoscibilità del target della comunicazione pubblicitaria stimolerà senz’altro tutti gli individui con una componente forte di quell’archetipo-target.

Dal punto di vista matematico la procedura prende ad input una matrice di dati nXm, dove n è il numero di unità statistiche ed m il numero di variabili rilevate. Fissato il numero-obiettivo di archetipi, l’algoritmo risolve un sistema di equazioni di regressione con l’obiettivo di massimizzare la varianza spiegata della matrice.  La procedura restituisce a) i pesi di ogni archetipo per ciascuno degli individui del campione, b) la misura della dominanza relativa dei vari archetipi nel campione totale. archetype_centroids

Sulla base dei pesi di ogni archetipo per ciascuno degli individui del campione, è possibile individuare gruppi di individui che hanno in comune la loro dominanza da parte di un certo archetipo, cosicché per certi versi stiamo tornando a una clusterizzazione. Tuttavia, il target di ogni futura azione commerciale o comunicativa saranno sempre e comunque gli archetipi individuati. Naturalmente gli archetipi, ossia i “campioni” sui quali basare le azioni di comunicazione, potranno essere “battezzati” e interpretati sulla base delle variabili del campione che più li caratterizzano (o, al contrario, che meno li caratterizzano).

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