Azioni positive ed errori da evitare nell adozione di strategie di fidelizzazione in banca

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1 Azioni positive ed errori da evitare nell adozione di strategie di fidelizzazione in banca Convegno ABI CRM 2003 Roma, 12 Dicembre 2003 Fabio Giardina Partner Busacca & Associati s.r.l Milano, Via A. Mario 32, tel.:02/ fax.:02/

2 Agenda Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: - stima del Potenziale commerciale - segmentazione Comportamentale Risultati dell utilizzazione del Modello Le azioni apprese (ed errori da evitare) Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/2003 2

3 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: Obiettivi e Processo di fidelizzazione Obiettivi 1.Individuare i clienti sui quali agire prioritariamente 2.Definire il contenuto e le modalità di realizzazione delle azioni 3.Lanciare e monitorare le azioni integrando gli strumenti a supporto di Marketing e Rete Caratterizzazione Classificazione Orientamento Interazione Processo di fidelizzazione Il singolo cliente viene identificato e caratterizzato in termini descrittivi, comportamentali e predittivi Il singolo cliente viene classificato in termini di potenziale e grado di fidelizzazione Ad ogni cliente viene associata una strategia relazionale e si definisce il contenuto delle azioni mirate Con ciascun cliente si concretizza la relazione definendo le modalità di contatto in termini di strumenti e canali Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/2003 3

4 Ad ogni fase del processo corrispondono specifici strumenti di CRM Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione Processo di fidelizzazione Caratterizzazione Strumenti di CRM Customer profiling Classificazione Orientamento Matrice di orientamento e Profili comportamentali Interazione Gestione azioni e canali (Campaign management) Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/2003 4

5 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: stima del Potenziale commerciale Matrice di Orientamento per la clientela Retail: Potenziale, Fidelizzazione Sig. Ezio C., dirigente, 49 anni di Brescia Dott. Marco M., dirigente in pensione, 57 anni di Milano Potenziale Commerciale valore potenziale (patrimonio mobiliare per investimenti) per il sistema bancario (migliaia di Euro) > <25 SFIDE Sviluppo e Retention Dott. Paolo M., libero professionista, 30 anni di Lissone (Mi) MARGINALI Gestione selettiva Arch. Gianfranco S., libero professionista, 46 anni di Brescia Sig. Giambattista E., impiegato, 45 anni di Brescia DIAMANTI Partnership AMBASCIATORI Mantenimento Sig. Fabio P., operaio, 34 anni di Milano 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Stime del Potenziale in linea con i valori indicati dal Gestore parzialmente in linea con i valori indicati dal Gestore Grado di Fidelizzazione quota del valore potenziale di ciascun cliente allocata presso la Banca Fonte: Elaborazione B&A sui dati di una primaria Banca nazionale e di Banca d Italia I bilanci delle famiglie italiane Base: 500 clienti lombardi, in portafoglio a cinque Gestori Affluent e Mass, di una primaria Banca nazionale Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/2003 5

6 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: stima del Potenziale commerciale e Propensione all acquisto per le diverse famiglie di prodotti bancari Sig. Giambattista E., 45 anni di Brescia, Impiegato nell Industria, 4 componenti del nucleo familiare con 2 percettori di reddito Area di Bisogno Famiglie di prodotti Propensione all acquisto Conto risparmio Basso rischio Pronti contro Termine Titoli di Stato a Breve >200 SFIDE Sviluppo e Retention MARGINALI Gestione selettiva <25 Dott. Paolo M., libero professionista, 30 anni di Lissone Sig. Ezio C., dirigente, 49 anni di Brescia Risparmio (investimenti) Arch. Gianfranco S., libero professionista, 46 anni di Brescia Servizi di Pagamento Dott. Marco M., dirigente in pensione, 57 anni di Milano DIAMANTI Partnership AMBASCIATORI Mantenimento Sig. Fabio P., operaio, 34 anni di Milano 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Sicurezza Finanziamento Medio rischio Alto Rischio Bancomat Carta di Credito Assicurazioni Vita Puro Rischio Assicurazioni Salute Assicurazioni Danni Debiti per Immobili Debiti Personali Titoli di Stato a Medio-Lungo Obbligazioni Fondi Pensione Fondi e Assicurazioni Gestioni Patrimoniali Azioni e Derivati Propensione all acquisto Alta o Medio-Alta Media Medio-Bassa o Bassa Per alta propensione all acquisto si intende l attitudine del cliente, al possesso della famiglia di prodotti, maggiore rispetto a quella del resto dei clienti caratterizzati da dati descrittivi diversi Fonte: Elaborazione B&A sui dati di una primaria Banca nazionale e di Banca d Italia I bilanci delle famiglie italiane Base: 500 clienti lombardi, in portafoglio a cinque Gestori Affluent e Mass, di una primaria Banca nazionale Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/2003 6

7 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: stima del Potenziale commerciale Il campione utilizzato si basa su un database reso disponibile dalla Banca d Italia Il campione di clienti, utilizzato per la stima del potenziale commerciale e della propensione all acquisto, è stato estratto dalla base dati allegata al Bollettino Statistico di Banca d Italia: I Bilanci delle famiglie italiane (anno 2000), composta da: nuclei familiari, rappresentativi della popolazione italiana percettori di reddito Per ciascuno dei quali sono disponibili: dati descrittivi e psicografici (stili di vita) patrimonio e reddito utilizzo dei diversi prodotti finanziari (investimento, bancari, assicurativi, finanziamento). Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/2003 7

8 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: stima del Potenziale commerciale Si presuppone quindi la conoscenza dei dati descrittivi del singolo cliente Dati descrittivi del cliente Professione o Ultima professione svolta prima della pensione Operaio o posizione similare Impiegato Insegnante Impiegato direttivo\quadro Dirigente, alto funzionario, preside, docente universitario, magistrato Libero professionista Imprenditore individuale lavoratore autonomo\artigiano Titolare o coadiuvante di impresa familiare Socio\gestore di società Collaboratore coordinato e continuativo In cerca di prima occupazione Casalinga Benestante Pensionato da lavoro Pensionato non da lavoro Studente Settore di attività Agricoltura e pesca Industria Edilizia Commercio Trasporti e logistica Credito e assicurazioni Servizi e altre attività professionali Servizi domestici presso famiglie Pubblica Amministrazione e difesa Titolo di studio Nessuno Licenza elementare Licenza media inferiore Diploma professionale Diploma media superiore Diploma Universitario\ Laurea breve Laurea Specializzazione post laurea 45 Età del cliente Numero di percettori di reddito nel nucleo familiare 2 Numero di componenti del nucleo familiare 4 Possesso della seconda abitazione Si No Ampiezza demografica del comune di domicilio oltre Regione geografica di domicilio Piemonte Valle D'Aosta Lombardia Trentino Veneto Friuli Liguria Emilia Romagna Toscana Umbria Marche Lazio Abruzzi Molise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Sardegna Dati descrittivi di Giambattista E., Impiegato nell Industria, 45 anni di Brescia, appartenente a un nucleo familiare composto da quattro persone, con due percettori di reddito Fonte: Elaborazione B&A sui dati di una primaria Banca nazionale e di Banca d Italia I bilanci delle famiglie italiane Base: nuclei familiari, con percettori di reddito, rappresentativi della popolazione italiana (anno 2000) Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/2003 8

9 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: stima del Potenziale commerciale che consentono di stimarne reddito e patrimonio (potenziale commerciale) Classi di reddito e di patrimonio Classi di reddito netto (migliaia di Euro) minore di maggiore di 60 Classi di patrimonio mobiliare (migliaia di Euro) minore di maggiore di 200 Classi di reddito e patrimonio assegnate al cliente Giambattista E., in base ai suoi dati descrittivi Fonte: Elaborazione B&A sui dati di una primaria Banca nazionale e di Banca d Italia I bilanci delle famiglie italiane Base: nuclei familiari, con percettori di reddito, rappresentativi della popolazione italiana (anno 2000) Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/2003 9

10 Si segue un approccio statistico per il Potenziale Retail, deterministico per il Corporate Potenziale clientela Retail Approccio Statistico basato sui dati comportamentali e descrittivi Dati utilizzati: banche dati esterne (Banca d Italia) dati descrittivi del cliente dati comportamentali (utilizzo dei prodotti) Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: stima del Potenziale commerciale Potenziale clientela Corporate Approccio Deterministico basato sui dati storici di settore, di bilancio e di attività economica Dati utilizzati: banche dati esterne (Centrali Bilanci e Rischi) dati anagrafici e bilanci d'esercizio delle aziende studi di settore (tra cui, Prometeia e InfoCamere) Ipotesi: correlazione tra il comportamento di utilizzo del cliente e i suoi dati descrittivi Metodologia: Ipotesi: correlazione tra il comportamento d acquisto dell azienda, dei prodotti finanziari, e i propri: settore economico dati di bilancio e caratteristiche organizzative Metodologia: estrazione regole di correlazione, da un determinazione regole dall analisi dei settori campione rappresentativo della clientela* applicazione ai clienti per l individuazione di applicazione delle regole, a ciascun Potenziale e Fidelizzazione cliente della Banca, per la stima di Potenziale e Fidelizzazione (*) Elaborazioni condotte su un campione estratto dal data base allegato al Supplemento al Bollettino Statistico della Banca d Italia: I bilanci delle famiglie italiane Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

11 Matrice di Orientamento per la clientela Corporate: Potenziale, Fidelizzazione 500 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: stima del Potenziale commerciale SFIDE Sviluppo e Retention DIAMANTI Partnership Potenziale Commerciale 250 valore potenziale (margini totali) per il sistema bancario (migliaia di Euro) MARGINALI Gestione Selettiva AMBASCIATORI Mantenimento 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% Fonte: Elaborazione B&A su dati di una primaria Banca nazionale Base: clientela Corporate della Lombardia (Settembre 2000) Grado di Fidelizzazione quota del valore potenziale di ciascuna azienda cliente allocata presso la Banca Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

12 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: stima del Potenziale commerciale e Dotazione ottimale per le diverse famiglie di prodotti bancari NDG Ragione sociale EUROSICMA SPA 500 SFIDE Sviluppo e Retention Comparto DIAMANTI Partnership Area Geografica Meccanica strumentale Nord Ovest Dotazione ottimale 250 Potenziale commerciale - flussi esportazione Alto Nord Ovest Alto Grado di penetrazione 14% * MARGINALI Gestione Selettiva Fatturato netto ** AMBASCIATORI Mantenimento 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% Pagamenti Italia - Assegni Pagamenti Italia - Bonifici Pagamenti Italia - SBF/Effetti Pagamenti Italia - Utenze e Imposte Legenda: Prodotto non sottoscritto Prodotto sottoscritto Gap di dotazione, dovuto al prodotto non sottoscritto Gap vs il benchmark (dei migliori clienti) tra il 66% e il 99% Gap vs il benchmark tra il 33% e il 66% Gap vs il benchmark tra lo 0% e il 33% Valore superiore al benchmark (*) Il grado di penetrazione medio del benchmark è pari al 38% (**) migliaia di Euro Incassi Italia - Assegni Incassi Italia - Bonifici Pagamenti Estero - Bonifici Incassi Estero - Bonifici Crediti di breve - Scoperto C/C Tesoreria - Gestione liquidità Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

13 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: segmentazione Comportamentale Ad ogni fase del processo corrispondono specifici strumenti di CRM Processo di fidelizzazione Caratterizzazione Strumenti di CRM Customer profiling Classificazione Orientamento Matrice di orientamento e Profili comportamentali Interazione Gestione azioni e canali (Campaign management) Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

14 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: segmentazione Comportamentale Profili comportamentali (clientela Retail): segmentazione basata su indici di profiling Indici comportamentali di Customer profiling (ESEMPLIFICATIVO) Principali indici Descrizione Principali indici Descrizione Picco di liquidità Identifica il cliente che ha avuto un significativo incremento di liquidità in conto corrente Accredito dello stipendio Individua il cliente che ha scelto la Banca per la gestione dei suoi flussi di reddito Direttrici dei bonifici Individua i flussi di liquidità in uscita verso concorrenti Disdetta addebito utenze Individua il cliente che potrebbe decidere di ridurre il grado di relazione con la Banca (riduzione delle barriere all'uscita) Drop di operatività Trend di operatività transazionale Indice di Cross Selling Stato del cliente Identifica il cliente che ha avuto una significativa riduzione dell'operatività media del conto corrente Variazione nel tempo delle transazioni effettuate sul conto corrente Identifica la penetrazione, in termini di possesso, dei prodotti della Banca sul cliente Identifica in modo univoco lo stato del cliente (Attivo, Dormiente, Non Attivo, Censito, Estinto) Vita residua mutui Vita residua Polizze Vita e Previdenza Movimentato di Conto Corrente Controvalore degli ordini di compravendita Misura l'approssimarsi dell'evento di estinzione del mutuo Misura l'approssimarsi dell'evento di scadenza delle polizze e relativa erogazione del capitale maturato Valore assoluto e medio della transazioni effettuate Controvalore assoluto e medio di ordini di compravendita Anzianità di relazione Indica l'anzianità della relazione del cliente con la Banca Giacenza liquida Ammontare medio della liquidità (nel periodo di riferimento) Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

15 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: segmentazione Comportamentale Esempio clientela Retail: Indici comportamentali per una primaria Banca multicanale 1) Il cliente presenta un trend dell asset stabile Indici di Customer profiling per cliente 2) il suo patrimonio investito si distribuisce tra depositi liquidi e quote di fondi e sicav 1 2 3) l ultimo contatto inbound è avvenuto attraverso il Call Center ed i suoi contatti si distribuiscono tra Banca Telefonica e Banca On Line. 3 Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

16 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: segmentazione Comportamentale per ciascun cliente sono monitorate le variazioni di comportamento (warning) 1) Il cliente presenta un picco di liquidità sul conto corrente Warning comportamentali per cliente 2) inoltre, viene segnalato un bonifico in uscita verso una delle banche concorrenti monitorate. 1 2 Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

17 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: segmentazione Comportamentale Esempio clientela Retail: segmentazione comportamentale utilizzando indici di profiling Impostazione della segmentazione (Indice Direttrici dei bonifici) Risultato della segmentazione (Lista dei clienti in portafoglio che hanno effettuato bonifici verso banche concorrenti) Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

18 Modello per lanciare azioni mirate di fidelizzazione: segmentazione Comportamentale Esempio clientela Corporate: Profili comportamentali per una primaria Banca nazionale Operativi (14% dei clienti corporate): Mostrano utilizzi distribuiti su tutte le famiglie di prodotti. In particolare, su impieghi e servizi (margine crediti/m.ne totale 44%; m.ne servizi/m.ne totale 43%). Importatori (7%): clienti con rilevante flusso estero (m.ne estero/m.ne totale 42%) e alto utilizzo di prodotti per i pagamenti (m.ne pagamenti/m.ne servizi 76%). Limitato ricorso al credito. Tradizionali (43%): operano sul mercato interno. Forti margini sui crediti (m.ne crediti/m.ne totale 83%). Basso ricorso ai servizi (m.ne servizi/m.ne totale 9%). Esportatori (13%): clienti con rilevante flusso estero (m.ne estero/m.ne totale 57%) e alto utilizzo di prodotti per gli incassi (m.ne incassi/m.ne servizi 83%). Limitato ricorso al credito. $ Tesorieri (13%): operano sul mercato interno, molto liquidi (m.ne tesoreria/m.ne totale 65%). Contenuto ricorso al credito (m.ne crediti/m.ne totale 22%). Limitato utilizzo dei servizi. Tesorieri esportatori (11%): operano sul mercato sia interno sia estero (m.ne estero/m.ne totale 13%), molto liquidi (m.ne tesoreria/m.ne totale 62%). Limitato ricorso al credito. Fonte: Elaborazione B&A su dati di una primaria Banca nazionale Base: clienti Corporate (Settembre 2000) Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

19 Risultati clientela Retail: incremento di valore della clientela (maggiore efficacia della Rete commerciale) Incremento degli asset medi investiti (euro x000) Risultati dell utilizzazione del Modello NON Conoscendo il Potenziale Conoscendo il Potenziale Sfide Marginali Sfide Marginali Asset incrementali: + 210% Fonte: Elaborazione B&A su un campione di clienti retail di una primaria Banca nazionale Base: Agosto 2003 Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

20 Risultati clientela Retail: incremento dell efficienza e della qualità della relazione (differenziazione mirata dei livelli di servizio) Differenziazione dei livelli di servizio del contact center Risultati dell utilizzazione del Modello Attesa in coda - tempo medio in secondi - 53 Chiamate abbandonate - % su totale chiamate - 9% - 83% - 78% 9 2% Altri clienti Diamanti Altri clienti Diamanti Circa il 75% dei Diamanti si dichiara soddisfatto del servizio Fonte: Elaborazione B&A su un campione di clienti retail di una primaria Banca nazionale Base: Agosto 2003 Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

21 Risultati dell utilizzazione del Modello Risultati clientela Corporate: incremento di valore della clientela (maggiore efficacia della Rete commerciale) Incremento del valore della clientela corporate Numero dei clienti dopo un anno +15% Clientela 2000 Clientela 2001 Valore medio del cliente +31% Tasso medio di abbandono - 22% Fonte: Elaborazione B&A su dati di una primaria Banca nazionale Base: clientela Corporate della Lombardia (Giugno 2002) Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

22 Lezioni apprese (ed errori da evitare) Lezioni apprese (ed errori da evitare): 1. Creare due gruppi di lavoro complementari, uno ristretto ed uno allargato Il primo (tecnico) per definire gli algoritmi del Potenziale e degli Indici comportamentali Il secondo (commerciale) per testare il potenziale e i profili comportamentali direttamente sui clienti Evitare gruppi di lavoro molto numerosi per la definizione tecnica degli algoritmi (scarsa efficienza) 2. Prevedere risultati tangibili ed utilizzabili ogni 2-3 mesi La realizzazione di Potenziale e Indici è mediamente di 4-6 mesi (compreso test commerciale) Evitare di far passare molto tempo tra risultati successivi (rischio di minore commitment del Vertice) 3. Coinvolgere fin dalle prime fasi i Sistemi informativi e la Rete commerciale Evitare di non avere disponibili i dati sui clienti (nella fase di realizzazione di Potenziale e Indici) e le risorse commerciali (nella fase di test diretto sui clienti) 4. Fare attenzione ai casi particolari ed alle singolarità dei singoli clienti (su Potenziale e Indici) Essendo il Potenziale una stima, potrà capitare che, sui singoli clienti, ci siano degli errori elevati Inoltre, le stesse variazioni di comportamento potrebbero non essere significative per tutti i clienti Evitare che le risorse commerciali possano ridurre il loro commitment (prevedere formazione mirata). Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

23 Grazie per l attenzione Fabio Giardina Telefono: Fabio Giardina - Convegno ABI "CRM 2003" - 12/12/

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