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1 Solu2ons Business Intelligence & Analy0cs organizzazione, processi, tecnologie BI Evolution & Harmonization SAP Forum Milano 2013 innovation and game- changing solutions L analisi predi.va in ambito CP & Retail Bofrost racconta Guido Cescon - CIO Bofrost Italia Diego Sossai - Presidente Méthode

2 Méthode - Value Proposi0on - Extended BI Conne%ere la BI ai processi - nuove risposte a nuovi bisogni BI predittiva... e PRESCRITTIVA descrittiva innovazione diagnostica precisione delle decisioni proponiamo una BI... BUSINESS DRIVEN INNOVATION FOCUSED ACTIONABLE 2

3 Méthode - Value Proposi0on - Extended BI Skill e competenze per i bisogni del business future information Predictive Analysis Statistical Modelling Ora sappiamo cosa è successo. Ma cosa succederà...? Se solo potessimo saperlo... management information consolidated information business rules engine infrastructure foundation Planning & Forecasting Financial Management Consolidation Process Analysis Planning, budgeting, and forecasting - tecnologie abilitanti per processi snelli Executive & Operational Reporting & Dashboarding Data Discovery BI in Mobility Informazioni veloci, chiare, corrette; cosa è successo e cosa succedendo Data Integration Data Quality & Certification Datawarehousing Real Time Analytics La garanzia che le informazioni sia coerenti con i criteri di valutazione del business DB & Technology IQ - analytical database SAP HANA & BW in memory computing Tecnologie e performance per i nuovi modelli e bisogni di business - real real-time analysis business technology 3

4 Méthode - Value Proposi0on e approccio Voglio poter u?lizzare l auto, per arrivare a des?nazione,senza meccanico l utente business B U S I N E S S DRIVEN Deve OTTENERE, CAPIRE e UTILIZZARE la giusta informazione, nel momento in cui questa serve Deve usare gli strumen0 in modo pra0co ed efficiente Per guidare il proprio business, così come guida la sua auto Méthode porta le soluzioni gli esperti della tecnologia Devono avere il KNOW HOW per ges0re la tecnologia Per assicurare l efficienza tecnologica della soluzione e quindi dei processi Non c è bisogno di Méthode per guidarle 4

5 Extended BI - il con0nuum temporale presente Business Intelligence passato Predictive Analytics futuro 5

6 Posizionamento delle Advanced Analy?cs Predictive analysis helps connect data to effective action by drawing reliable conclusions about current conditions and future events. (Gareth Herschel, Research Director, Gartner Group)...Putting Big Data and advanced analytics to work link it to the process, get the metrics right, and make sure you build the capabilities across the company. (David Court, Director, McKinsey) 6

7 Analy0cs nel processo di business - obie\vi Obie\vi di business: => Aumentare le vendite e le marginalità => Indirizzare ai commerciali un numero ridoao di nomina0vi da visitare e oaenere un alto livello di conta\ (minore costo) Obie\vi di analisi: => associare ad ogni cliente uno score di propensione all acquisto => imparare dalla campagna precedente e sviluppare un modello di propensione al consumo che sfru\ la conoscenza del cliente 7

8 Analy0cs per supportare il RETAIL Business Needs Famiglia di analyics e modelli Prevedere la domanda futura, per pianificare approvvigionamento e produzione in maniera efficiente Demand Forecas0ng Individuare e an0cipare even0 fraudolen0 (ad esempio da parte dei dipenden0) che possono portare a perdite Fraud Detec0on Capire il potenziale di vendita di dealer e distributori e il potenziale di acquisto dei clien0 per incrementare vendite e margini Aumentare le vendite aaraverso promozioni mirate su clien0 a maggiore probabilità di adesione Prevedere l abbandono da parte di clien0 per mirare azioni di reten0on efficaci Customer / Dealer Value Scoring Promozionale Churn Analysis 8

9 Proof Of Concept - perchè e come Obie\vi della POC (Proof Of Concept) - Verificare la possibilità di u0lizzare le Predic0ve Analy0cs come facilitatore di processi - Simulare su da0 reali la bontà dei modelli di previsione verificandone le performance - Verificare il vantaggio compe00vo in termini numerici e di ROI - Comprendere quanto il business è dentro al processo di generazione (e poi u0lizzo) della soluzione oggi logico Questo consente di simulare gli esi0 dell applicazione delle analy0cs per avere riscontri concre0 sui risulta0 aaesi. confronto previsioni / realtà G F M A M G L A S E spesso consente di calcolare il ROI areso dall uilizzo delle analyics oggi La valutazione delle performance del modello 9

10 L ecosistema di POC (e di progeao) SAP BusinessObjects SAP Predictive Analysis SAP Predictive Analysis SAP Data Integrator DATI Business User 10

11 BOFROST ITALIA - i numeri Turnover FY mio Branches 48 Call centers, excluding external agencies 10 Employees (approx., Partner/Agents excl.) Customers (approx.) Other countries supported 1,5 mio Greece, Croatia, Slovenia 11

12 BOFROST ITALIA - i prodo\ 12

13 BOFROST ITALIA - i processi CUSTOMER News 2013 business food I N T E R A C T I O N S Promoter Salesman Deliveryman Call center *bofrost Customer Service External Agencies Trucks or vans Branches Infrmation - Applications - Organization. Regional Warehouses Headquarter S.Vito al T. Supplier Goods. 13

14 Bofrost - business needs e contes0 Business Need prioritari (contesi di business) Soluzioni 1 Mantenere a\va e fedele la customer base Churn Analysis: previsione dell abbandono per mirare azioni di reten0on. Aaribuzione dello score di propensione all abbandono 2 Ges0re in modo efficiente il ciclo di visite clien0 Previsione della volontà di acquisto al passaggio successivo. Aaribuzione dello score di propensione all acquisto 14

15 I da0 u0lizza0 nei due business case Per lo sviluppo della POC sono sta0 u0lizza0 da0 storici di 2 anni rela0vi a: - Visite e spese - Deaagli di faaurato Spesa di ogni acquisto Fidelizzazione / Frequenza di acquisto Ar0coli acquista0 - Da0 socio- demografico e di relazione: Origine Anzianità di rapporto - Reclami Le simulazioni avvengono su un campione significa0vo così formato: Circa clien0 storici Circa clien0 nuovi 15

16 Le a\vità della POC - il ruolo fondamentale del business Definizione di... Cliente perso - X visite senza acquis0 - X mesi senza acquis0 - Perdita cer0ficata Cliente nuovo - Pochi (X) mesi di anzianità - Percentuale di abbandono più elevata Cliente storico - Dota0 di maggiori informazioni di comportamento - Oltre X mesi di visite a disposizione - Numericamente maggiori e di maggiore interesse per il faaurato Mancata Vendita - Cliente non trovato - Cliente che dice prossima volta Caraaeris0che/Variabili significa0ve - Scontrino Medio - Luogo di residenza Scontrino Medio Cliente - Valore medio delle ul0me X visite Periodo di riferimento - X mesi per valutare se cliente perso 16

17 1 Contesto di business Mantenere a\va e fedele la customer base Principio Conquistare i clien0 è costoso Mantenere i clien0 è costoso Perdere i clien0, perchè non si è in grado di interpretare e prevenire i loro comportamen0 e preferenze, è doppiamente costoso. Postulato e azioni Un cliente fedele è un asset importante nella valutazione dei flussi di revenue.per mantenere fedeli i clien0 vengono effeauate periodicamente campagne promozionali e di reten0on Obie>vi Mirare efficacemente le azioni di fidelizzazione. Le azioni sul cliente devono essere profiaevoli Il ruolo delle analy,cs Aaribuzione dello score (punteggio) di abbandono aaraverso il quale è possibile iden0ficare i clien0 maggiormente a rischio, mirando le azioni e gli inves0men0 (esempio: o\mizzazione dei cos0 di campagna) L applicazione costante delle analy0cs dà con0nuità alle azioni di reten0on, mantenendo un numero di conta\ facile da ges0re, assieme ad un soddisfacente tasso di reten0on 17

18 1 Contesto di business - Risulta0 Si evidenzia la redemp?on portata dal modello, aaraverso il gains chart Sui clien0 storici il modello ha un guadagno del 54,5% sul primo 10% dei clien0 => Conta%ando il 10% dei clien? che il modello indica a maggiore rischio di abbandono (score), si iden?fica ben il 54,5% dei clien? che effeqvamente abbandonano Gains chart - clienti storici 1,0000 Percentili di churn 0,7500 0,5000 0, Percentili di clienti Il modello viene tarato per dare il proprio punteggio al momento dell ul:mo acquisto, cioè con il maggiore possibile preavviso 18

19 1 Contesto di business - Il business case PunI di partenza: 1) i risulta0 della POC: usando il modello di predic0ve analysis aumen0amo di 5,5 volte la probabilità di individuare churner (rif. Gains Chart) 2) la percentuale di churner nel periodo di riferimento: 6%. (baseline) Esempio di business case Popolazione di riferimento: clien0 A\vazione di una campagna di reten0on su clien0 Il 10% acceaa la proposta prevista nella campagna: clien0 - caso 1 - NON uso il modello; colpisco mediamente 60 churner. - caso 2 - USO il modello; il numero precedente aumenta di 5,5 volte: 330 churner ROI => Se la campagna prevedesse uno sconto di 5 euro per un acquisto minimo di X euro... - Nel caso 1: investo 300 euro sui Churner ma sopraauao ne bu%o euro su clien0 che comunque avrebbero comperato - Nel caso 2: investo in modo profiaevole euro (che producono un ricavo aggiun0vo su 330 clien0, e non su 60...) 19

20 1 Contesto di business - risulta0 aaesi sui processi Integrare il modello di churn nella definizione dei target di campagna per azioni di reten0on permeae di raggiungere obie\vi quali: Riduzione dei cos0 per singola campagna: per oaenere gli stessi risulta0 viene contaaato un numero sensibilmente più basso di clien0 aaraverso campagne più mirate, quindi efficien0 Incremento del valore dei singoli clien0: mantenendo vivi clien0 a rischio si aumenta il loro valore e quindi quello della customer base Incremento delle revenue per singola campagna: con target più mira0 le campagne generano maggiori ricavi Contaaando una quota maggiore di clien0 effe\vamente in procinto di abbandonare, il bugdet inves0to soao forma di scon0 e offerte ha ritorni più eleva0, e si riduce il tasso di churn 20

21 2 Contesto di business Ges0re in maniera efficiente il ciclo di visite presso i clien0 Principio Vendite di 0po rea\vo : rispondendo a chiamate dei clien0 Vendite di 0po proa\vo : visitando i clien0 per proporre offerte e prodo\ par0colari o per s0molare gli acquis0 Postulato e azioni L a\vità di visita ha cos0 importan0 ed è necessario svolgerla in maniera efficiente I percorsi dei venditori sono decisi sulla base di calendari sta0ci (reazione al declassamento del cliente) Obie>vi Aumentare l efficienza nell organizzazione dei percorsi si traduce nel pianificare massimizzando le vendite e riducendo le visite a vuoto. E necessario prevedere l evento acquisto a seguito di visita sul cliente Il ruolo delle analy,cs Aaraverso gli score di propensione all acquisto è possibile capire, sulla base della 0pologia degli acquis0 del singolo cliente e sui tempi degli stessi, la sua probabilità di essere favorevole ad un nuovo acquisto alla prossima visita Aggiornando periodicamente gli score di propensione su tuaa la customer base è possibile definire i percorsi di visita o\mali per ridurre i cos0 e aumentare le vendite 21

22 2 Contesto di business - la valutazione del modello Il modello lavora assegnando uno score di propensione all acquisto. Score: numero compreso fra 0 (non compra) e 1 (compra) Cliente Score Esito PredeRo Esito Effe.vo cliente 1 55% 1 0 cliente 2 46% 0 0 cliente 3 72% 1 1 cliente 4 52% 1 1 Corre%ezza = 75% 22

23 2 Contesto di business - la valutazione del modello I clien0 vengono suddivisi in 20 gruppi omogenei, per classe di score decrescente Ogni classe con0ene il 5% dei clien0 Classe di punteggio Gruppo Probabilità di OK prevista Esito Previsto Esito Reale OK 20 95% ok 97% 19 92% ok 95% 18 89% ok 92% 17 86% ok 89% 16 83% ok 86% 15 80% ok 83% 14 77% ok 79% Sulla base di clien?, all interno della classe 20 ci sono clien? Di ques? abbiamo previsto di trovarne dispos? ad acquistare. Nella realtà ne abbiamo trova?

24 2 Contesto di business - risulta0 aaesi sui processi Integrare il modello di propensity nel processo di organizzazione delle visite ai clien0 permeae di: Industrializzare il processo di aggiornamento degli score, fino ad un deaaglio quo0diano U0lizzare gli score nei due sensi (per determinare gli esi0 OK, o per determinare gli esi0 KO) Massimizzare le revenue dei percorsi giornalieri Aumentare lo scontrino medio Il modello viene tarato per dare il proprio punteggio al momento dell ul:mo acquisto, cioè con il maggiore possibile preavviso 24

25 Conclusioni e prospe\ve - POC :metodo per sperimentare l efficacia delle anali0che predi\ve - il business ha riconosciuto il valore dei risulta0 - ipotesi di arricchire la riga cliente con ulteriori KPI - aumento più che lineare del valore dell ecosistema predi\vo - il business ha un ruolo fondamentale nella declinazione di queste soluzioni - la Predic0ve Analysis deve essere inserita nei processi di business - per essere efficaci nel tempo i metodi predi\vi devono far parte del normale processo - il business user deve u0lizzare le tecnologie e sfruaarne la potenza, per lavorare con i risulta0 SAP Predictive Analysis Business User 25

26 Il prossimo evento Méthode Analisi Predittiva - E x t e n d e d B I aggiungi innovazione ai processi di business Giovedì 07/11/ :30 16:00 Evento NOVENTA DI PIAVE (VE) Pred co ergo sum Con la partecipazione di TIMING DELL EVENTO Iscriviti all evento 10:30 Start 12:30 14:30 Live Demo Areas & Business Lunch 16:00 End TOPICS Cos è e cosa si può pretendere dall analisi predittiva Analisi Predittiva - E x t e n d e d B I aggiungi innovazione ai processi di business TIMING DELL EVENTO 10:30 Start Iscriviti all evento 12:30 14:30 Live Demo Areas & Business Lunch 16:00 End Il posizionamento delle analitiche predittive nei processi di business Le analitiche applicate ai processi: case study ed esperienze Proof Of Concept: seeing is believing ROI: finalmente sono calcolabili i ritorni sull investimento Live Demo Areas, per vedere e toccare con mano ciò che la nuova BI è in grado di soddisfare 26

27 Solu2ons Business Intelligence & Analy0cs organizzazione, processi, tecnologie BI Evolution & Harmonization g r a z i e SAP Forum Milano 2013 innovation and game- changing solutions L analisi predi.va in ambito CP & Retail Bofrost racconta

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