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Analisi e ottimizzazione dell’apertura degli store nel GDO = Prospect store analysis and store optimization in a FMCG industry

Alice Salanitri

Analisi e ottimizzazione dell’apertura degli store nel GDO = Prospect store analysis and store optimization in a FMCG industry.

Rel. Alessandra Colombelli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2023

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Abstract:

Viviamo in un mondo in cui la digitalizzazione e l’evoluzione tecnologica sono predominanti. In questo contesto i dati subiscono continuamente una crescita esponenziale, rivelandosi sempre più importanti per le decisioni strategiche. Le aziende si trovano a confrontarsi costantemente con realtà molto diverse dalla loro e per garantirsi la propria crescita è essenziale acquisire una visione più completa del contesto in cui operano. Per tale scopo, ogni azienda, al fine di acquisire maggiore contezza in merito alle dinamiche interne ed esterne, si avvale dell’utilizzo di strumenti Business Intelligence, che rappresentano un insieme di processi e tecnologie aziendali che si basano sull’analisi dei dati. Il presente progetto di tesi si propone di individuare, grazie all’utilizzo di algoritmi di machine learning, le migliori localizzazioni per l’apertura di nuovi punti di vendita di una GDO (Gande Distribuzione Organizzata). Per raggiungere tale obiettivo, è stata condotta inizialmente una ricerca di mercato finalizzata a raccogliere dati utili all’analisi, provenienti da fonti aperte (quali ISTAT, Ministero dell’Economia e delle Finanze, STATISTA). Questi sono stati utilizzati per approfondire nel dettaglio le necessità e le condizioni del territorio italiano. Dallo studio di tali dati è emerso un panorama completo dell’Italia, sia in termini economici sia in termini demografici. Successivamente, attraverso l’implementazione di un processo ETL (Extraction, Trasformation & Loading), sono state gettate le basi per elaborare un Data Mart in grado di integrare i dati aziendali con i dati provenienti dalle fonti aperte, in modo da fornire una visione più ampia del contesto in cui opera il cliente. Infine, si è svolta una cross analysis che ha permesso di individuare le migliori zone in cui aprire i nuovi punti vendita. Le conclusioni di questo studio sono state visualizzate mediante l’utilizzo di Power BI, software Microsoft per la data visualization.

Relatori: Alessandra Colombelli
Anno accademico: 2022/23
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 83
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: Mediamente Consulting srl
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/27448
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