L’idea di questa tesi è nata da un interesse personale per il settore economico del fitness e dalla curiosità di analizzare possibili strategie di marketing finalizzate al miglioramento di alcuni dei servizi offerti dalle palestre. Nonostante la carenza di dottrina in materia, si è deciso di applicare le tecniche di Data Mining a un database contenente il maggior numero possibile di dati utili a una approfondita analisi delle metodologie di marketing messe in atto prendendo a campione una palestra quale Virgin Active di Mestre appartenente a una delle maggiori Aziende del settore a livello mondiale, Virgin Active Italia S.p.a. Non riuscendo a ottenere dati significativi dalla società causa le rigide regole applicate in materia di Privacy, si è proceduto alla creazione del dataset, mediante interviste strutturate F2F (Face–to –Face) a 210 iscritti del centro fitness e, dopo un excursus sulla storia della società Virgin Active, si è proseguito con una dettagliata analisi dei dati raccolti utilizzando il software open source R Studio. Grazie ai risultati ottenuti dall’esame, è stato possibile pertanto evidenziare positività e carenze di taluni dei servizi offerti e considerare eventuali possibili strategie utili per il miglioramento dei servizi medesimi.

Tecniche di DM applicate all’offerta di prodotti e servizi nel settore del fitness Caso di studio Virgin Active Italia S.p.a.

Gazzetta, Filippo
2024/2025

Abstract

L’idea di questa tesi è nata da un interesse personale per il settore economico del fitness e dalla curiosità di analizzare possibili strategie di marketing finalizzate al miglioramento di alcuni dei servizi offerti dalle palestre. Nonostante la carenza di dottrina in materia, si è deciso di applicare le tecniche di Data Mining a un database contenente il maggior numero possibile di dati utili a una approfondita analisi delle metodologie di marketing messe in atto prendendo a campione una palestra quale Virgin Active di Mestre appartenente a una delle maggiori Aziende del settore a livello mondiale, Virgin Active Italia S.p.a. Non riuscendo a ottenere dati significativi dalla società causa le rigide regole applicate in materia di Privacy, si è proceduto alla creazione del dataset, mediante interviste strutturate F2F (Face–to –Face) a 210 iscritti del centro fitness e, dopo un excursus sulla storia della società Virgin Active, si è proseguito con una dettagliata analisi dei dati raccolti utilizzando il software open source R Studio. Grazie ai risultati ottenuti dall’esame, è stato possibile pertanto evidenziare positività e carenze di taluni dei servizi offerti e considerare eventuali possibili strategie utili per il miglioramento dei servizi medesimi.
2024-03-07
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