⚠️ PRIM Box Analysis: Segment Failures & Low LIFT Scores

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📊 ANALISI COMPARATIVA: Dati Grafici vs Dati Teorici

🎯 DOMANDA 1: Allineamento con Dati Teorici

✅ Medie Complessive (Weighted Average)

Scenario	Valore Grafico	Range Teorico	Allineamento	Posizione
No Incentive	20.0%	14–20%	✅ SÌ	Limite superiore
Services	24.8%	20–30%	✅ SÌ	Centro range
Economic	38.2%	29–40%	✅ SÌ	Centro-alto

Conclusione: A livello di media ponderata, tutti e tre gli scenari sono allineati con i dati teorici.

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⚠️ Analisi per Fasce di Reddito (PRIM Box)

Scenario	Fascia Target Teorica	PRIM Box Income	Adoption Box	Range Teorico	Gap	Status
No Incentive	€50-100K (High)	0-100 (Tutte)	20.0%	20-28%	N/A	❌ Box troppo ampio
Services	€50-100K (High)	70-100 ✅	31.8%	35-48%	-3.2% a -16.2%	❌ Sotto target
Economic	€0-20K (Low)	0-30 ✅	39.0%	30-40%	Dentro	✅ Allineato

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🚨 Problemi Identificati

Problema #1: No Incentive - Mancata Segmentazione

• Atteso: Maggiore adozione nella fascia €50-100K (20-28%)
• Rilevato: PRIM box copre tutto il range 0-100 (indistinto)
• Impatto: Non identifica il segmento target, adoption uniforme al 20%
• LIFT = 1.00: Nessun vantaggio nel targeting

Problema #2: Services - Sottoperformance Significativa

• Atteso: 35-48% nella fascia high-income
• Rilevato: 31.8% (sotto il range di 3-16 punti percentuali)
• Note:
  • Identifica correttamente la fascia (€70-100K)
  • Coverage molto bassa (3.5% - solo elite)
  • LIFT = 1.28: +28% vs media, ma comunque sotto target teorico

Problema #3: Economic - Unico Caso di Successo

• Atteso: 30-40% nella fascia low-income
• Rilevato: 39.0% ✅
• Note:
  • Identifica correttamente fascia €0-30K
  • Performance allineata (limite superiore del range)
  • LIFT = 1.02: Solo +2% vs media (effetto diffuso)

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💡 DOMANDA 2: Significato del Parametro LIFT

Definizione

LIFT = (Adoption Rate nel Box) / (Adoption Rate Media Popolazione)

LIFT indica: quanto è più efficace targetizzare il box rispetto a targetizzare casualmente.

Valori Osservati

Scenario	LIFT	Significato	Qualità Segmentazione
No Incentive	1.00x	Box = Media popolazione	❌ Pessima - nessun vantaggio
Services	1.28x	Box performa 28% meglio	⚠️ Moderata - vantaggio limitato
Economic	1.02x	Box performa 2% meglio	❌ Scarsa - quasi nessun vantaggio

Interpretazione LIFT

🔴 No Incentive (LIFT = 1.00)

• Problema: Il box non identifica alcun segmento migliore
• Causa: Coverage 100% = nessuna segmentazione
• Conseguenza: Impossibile ottimizzare il targeting

🟡 Services (LIFT = 1.28)

• Positivo: 28% di efficacia in più rispetto alla media
• ROI: Targetizzando il 3.5% elite ottieni 1.28x adopters
• Trade-off: Copertura estremamente limitata
• Critico: Nonostante il LIFT positivo, resta sotto il target teorico (35-48%)

🟢 Economic (LIFT = 1.02)

• Problema: LIFT quasi nullo (solo +2%)
• Significato: Gli incentivi economici funzionano uniformemente su tutta la popolazione
• Implicazione: Non serve targetizzare specificamente i low-income
• Paradosso: Adoption rate allineato (39%), ma il targeting non aggiunge valore

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📋 Scala di Riferimento LIFT

LIFT	Qualità	Interpretazione
< 1.10	❌ Scarsa	Box marginalmente migliore del caso random
1.10 - 1.50	⚠️ Moderata	Targeting offre qualche vantaggio
1.50 - 2.00	✅ Buona	Targeting significativamente efficace
> 2.00	⭐ Eccellente	Targeting raddoppia le performance

I tuoi valori (1.00, 1.28, 1.02) indicano segmentazione debole in tutti gli scenari.

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🎯 Conclusioni Finali

Allineamento Generale

✅ Medie complessive allineate con i dati teorici (14-20%, 20-30%, 29-40%)

Allineamento per Fasce di Reddito

• ❌ No Incentive: Nessuna segmentazione identificata
• ❌ Services: Identifica fascia corretta ma sottoperforma di 3-16 punti %
• ✅ Economic: Unico scenario pienamente allineato (39% in range 30-40%)

Qualità del Targeting (LIFT)

• ❌ Tutti e tre gli scenari mostrano LIFT debole (≤ 1.28)
• ⚠️ Services ha il LIFT migliore (1.28) ma comunque sotto target
• ❌ Economic ha adoption corretta ma LIFT troppo basso (1.02) = targeting inefficace

Raccomandazioni

1. Investigare perché No Incentive non segmenta correttamente
2. Analizzare il gap di Services nella fascia high-income
3. Rivedere la strategia di targeting Economic (LIFT troppo basso per giustificare segmentazione)