{"id":1812,"date":"2016-09-09T11:59:30","date_gmt":"2016-09-09T09:59:30","guid":{"rendered":"https:\/\/dyrecta.com\/lab\/?p=1812"},"modified":"2026-01-13T11:30:22","modified_gmt":"2026-01-13T10:30:22","slug":"mba-e-facing-di-prodotti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/mba-e-facing-di-prodotti\/","title":{"rendered":"MARKET BASKET ANALYSIS E FACING PRODOTTI"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Abstract<\/strong>: Nel progetto di ricerca sono analizzate le metodologie per:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><strong>suggerire<\/strong>, ad un certo cliente, ulteriori <strong>prodotti <\/strong>da acquistare in base ai suoi<strong> comportamenti d\u2019acquisto abituali<\/strong>;<\/li>\n<li>definire il <strong><em>facing<\/em><\/strong> (o posizionamento)<strong> ottimale dei prodotti<\/strong>, da disporre sugli scaffali, al negoziante.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Le metodologie di <em>Market Basket Analysis<\/em> forniscono <strong>informazioni utili <\/strong>sui prodotti da mettere maggiormente in evidenza, anche attraverso politiche promozionali come: sconti, accumulo di punti, carte <em>fidelity<\/em> ed altro per <strong>attuare politiche di <em>Business Intelligence<\/em> ad hoc<\/strong>.\u00a0Il sistema prototipizzato \u00e8 sviluppato mediante l\u2019utilizzo di <strong>algoritmi innovativi<\/strong> basati sia sulle tecniche di<strong> ottimizzazione<\/strong> <strong>del posizionamento dei prodotti<\/strong> (\u201citems\u201d) sugli scaffali (\u201c<em>facing<\/em> dei prodotti\u201d) sia sulle matrici di dati relative alle transazioni di acquisto effettuate dai consumatori in un dato momento (\u201c<em>Market basket<\/em>\u201d) per la <strong>progettazione efficiente degli spazi di vendita<\/strong>.\u00a0L\u2019obiettivo finale del presente progetto di ricerca scientifica \u00e8 quello di <strong>aggiornare in tempo reale le regole di associazione<\/strong>, quindi le <strong>politiche di <em>marketing<\/em> <\/strong>del sistema aziendale, rispetto alle <strong>abitudini comportamentali dei clienti<\/strong> a cui sono state applicate le precedenti promozioni.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Keywords<\/strong>: <em>Market Basket Analysis<\/em>, <em>Business Intelligence<\/em>, Regole di Associazione<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Abstract: Nel progetto di ricerca sono analizzate le metodologie per: suggerire, ad un certo cliente, ulteriori prodotti da acquistare in&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":9119,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[60,59],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1812"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1812"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1812\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2625,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1812\/revisions\/2625"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9119"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1812"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1812"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1812"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}