Ottimizzazione della Segmentazione Tier 2 mediante Analisi Predittiva dei Comportamenti di Navigazione in Lingua Italiana

La segmentazione Tier 2 rappresenta un punto critico nel funnel di conversione: utenti che mostrano interesse moderato, con comportamenti navigazionali coerenti ma non ancora convertiti, richiedono approcci analitici affini a modelli predittivi avanzati

Nel panorama del marketing digitale italiano, il Tier 2 si colloca tra il Tier 1, costituito da utenti esperti con alta intenzionalità, e il Tier 3, basato su modelli predittivi ibridi e dati socioeconomici regionali. La segmentazione Tier 2 richiede una comprensione profonda non solo dei dati comportamentali, ma anche delle sfumature linguistiche e culturali della navigazione in lingua italiana, che influenzano direttamente il rilevamento dell’intenzione implicita.

«Il linguaggio di navigazione italiano non è solo un vettore di informazione: è un indicatore comportamentale ricco di segnali psicografici, dal tono delle query alla frequenza di termini regionali, che devono essere modellati con precisione per evitare falsi negativi nella rilevazione di utenti “interessati ma non convertiti”.

Fondamenti: Dati Comportamentali e Linguistici come Proxy dell’Intenzione Utente

La segmentazione Tier 2 si basa su un’analisi multifattoriale che integra:

• Clickstream e profondità di navigazione: percorsi tematici, tempo medio su pagine chiave, sequenze di accesso (es. home → categoria → recensioni → contatto).
• Metriche di engagement: bounce rate, deep linking, click su contenuti espliciti (“prezzo”, “offerta”, “consiglio”).
• Analisi semantica e lessicale: estrazione di n-grammi, polarità sentimentale, frequenza di keyword tematiche in ricerche interne e commenti.

I dati linguistici in italiano richiedono un preprocessing specifico: la tokenizzazione con spaCy-italian consente di gestire correttamente flessioni, articoli determinativi e costruzioni idiomatiche, mentre la lemmatizzazione normalizza termini come “cercare”, “visto”, “consigliato” in una forma base univoca.

Feature Engineering Tecnico per il Tier 2 Predittivo

Fase chiave: trasformare comportamenti grezzi in feature quantificabili e interpretabili dal modello. Esempi di feature critiche:

Fase 1: Raccolta e Preprocessing dei Dati Linguistici

La qualità del modello Tier 2 dipende direttamente dalla qualità del preprocessing italiano. Fase 1 include:

1. Estrazione Eventi di Navigazione: tramite integrazione di Matomo o Adobe Analytics configurati per tracciare eventi testuali (ricerche, form submissions, commenti). I dati vengono arricchiti con timestamp e id utente per analisi temporali.
2. Pulizia e Normalizzazione:
   – Rimozione di token non significativi (stopword italiane con spaCy-italian-stopwords).
   – Applicazione di stemming con PorterStemmer italiano e lemmatizzazione con lemmatizer.it per ridurre varianti lessicali.
3. Ingegnerizzazione Semantica:
   – Estrazione di n-grammi (bigrammi e trigrammi) con nltk.ngrams o spaCy.
   – Analisi di sentiment con VADER italiano o transformers fine-tunati su corpus italiano (es. Cammino).
   – Calcolo di keyword density usando FastText su corpus italiano standard per ridurre bias regionale.

Fase 2: Costruzione e Validazione del Modello Predittivo Tier 2

Il modello deve identificare segmenti omogenei ma non etichettati, combinando approcci supervisionati e non supervisionati. Fase 2 dettagliata:

Algoritmi Utilizzati

• Classificatore XGBoost con feature ingegnerizzate (TF-IDF, polarità, profondità percorso)
• Clustering gerarchico con dendrogramma su distanza euclidea ponderata
• Modello Random Forest per feature importance e selezione automatica

Feature Selection con SHAP

Utilizzo di shap.TreeExplainer per interpretare l’impatto di ogni feature sul punteggio di segmentazione