CRM 2005 RELAZIONE E VENDITA: LA SOLUZIONE PER CRESCERE

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1 CRM 2005 RELAZIONE E VENDITA: LA SOLUZIONE PER CRESCERE CRM E DATA-MINING: INDIVIDUARE UN DENOMINATORE COMUNE PER COPRIRE A 360 LA RELAZIONE CON IL CLIENTE FABRIZIO RUSSO RESPONSABILE UFFICIO CRM BANCO POPOLARE DI VERONA E NOVARA ROMA, 14 DICEMBRE 2005

2 Intervento ABI: "Relazione e Vendita: la soluzione per crescere" Roma, 14 dicembre 2005 "CRM E DATA-MINING: INDIVIDUARE UN DENOMINATORE COMUNE PER COPRIRE A 360 LA RELAZIONE CON IL CLIENTE" documento2 Introduzione Nell ultimo decennio il messaggio della gestione della relazione con la clientela si è diffuso a macchia d olio. I benefici promessi dal Customer Relationship Management (CRM) miglioramento della soddisfazione della clientela e della retention, con un positivo impatto sui ricavi dai clienti e sulla profittabilità potenziale sono stati un potente elemento di motivazione e spinta. Nella seconda metà degli anni 90 il tema del CRM ha conquistato la ribalta anche nel nostro Paese, provocando la fioritura di una lunga serie di progetti dai tratti più differenziati. I progetti in larga misura si sono concentrati sugli aspetti operazionali del CRM e di datawarehousing. Multicanalità, piattaforme per ampliare le modalità di contatto con il cliente, potenziamento degli strumenti relativi da un lato e costituzione, miglioramento, arricchimento delle basi dati dall altro hanno dominato il proscenio: con una generalizzazione che presenta un certo grado di approssimazione, il fenomeno si è diffuso con modalità che hanno privilegiato l aspetto quantitativo e tecnico più che quello qualitativo di trasformazione del dato in informazione. Ci si è quindi interrogati maggiormente su come accrescere e differenziare le occasioni di contatto con il cliente o con il prospect, mantenendo un approccio prodotto-centrico, piuttosto che soffermarsi sull opportunità di spendere un atto promozionale, sulla sua tempistica e sui contenuti da dargli in relazione al profilo del cliente target, per assumere quindi un approccio cliente-centrico. Si è andata delineando una tendenza ad utilizzare uno strumento nuovo per riprodurre schemi, se non vecchi, almeno consueti. Dopo una fase iniziale di vivace entusiasmo - sostenuta anche dal boom dell Internet Economy - è in effetti subentrato un approccio più prudente ed una valutazione più attenta dei costi-benefici. Spesso, infatti, realizzare i benefici attesi è risultato particolarmente difficile: diverse imprese, saltate sul treno del CRM, hanno verificato che erano molto distanti dai risultati preventivati e più di un progetto è risultato un pieno fallimento. Ci si è quindi interrogati in modo più approfondito sulla reale portata del fenomeno: Quanto è innovativo il CRM? È realmente un tema così complesso? E, se non lo è, perché così tanta attenzione deve essergli dedicata? Per quanto riguarda la prima domanda, in realtà qualsiasi situazione che prevede una relazione commerciale-professionale attiva la gestione di un processo di CRM. Non importa che il processo sia formalizzato o meno, sia supportato da un sistema di gestione delle informazioni elettronico oppure no: il processo esiste indipendentemente dai supporti e dagli strumenti utilizzati. Anche il salumiere sotto casa gestisce infatti un processo di Customer Relationship Management: il numero relativamente limitato delle relazioni da curare gli permette però di non doversi avvalere di sistemi formali complessi ed evoluti ma di fare affidamento sull esperienza personale e sulla sua memoria. La seconda risposta è in qualche modo consequenziale: il CRM non è necessariamente complesso, lo diventa quando il numero delle relazioni da gestire contemporaneamente è talmente elevato da richiede l impiego di metodologie di data management, analisi quantitativa (CRM analitico) e di contatto con la clientela formalmente strutturate (CRM operazionale). 2

3 La realtà odierna impone infatti un nuovo modello di interazione con il mercato: non è più sufficiente la produzione di massa ma è necessario nel mutato contesto competitivo una personalizzazione di massa. Questo implica radicali mutamenti nell operatività dei soggetti produttori e distributori, che si devono riflettere in radicali mutamenti organizzativi: una considerazione che dà risposta al terzo quesito. Il ruolo dei processi di CRM e la multicanalità Dal punto di vista epistemologico, il CRM è lo sfruttamento complesso organico e sistematico delle conoscenze che si posseggono dei clienti (e di tutti i fenomeni ad essi legati che incidono sull interazione con la Banca) per l organizzazione di iniziative (di vendita e non) volte a migliorare l interazione commerciale leggasi la Relazione Banca/Cliente (F. Rajola CRM: un problema di epistemologia - CETIF). In effetti, il compito ed il ruolo dei processi di CRM, è quello di permettere la gestione contemporanea, in modo efficace e personalizzato - il più simile possibile a quello del salumiere sotto casa - di un numero molto elevato di relazioni commerciali. Per fare questo è necessario estrarre le informazioni - che quello raccoglie con il contatto diretto - dai dati a disposizione, ordinati in serie storica nel Datawarehouse aziendale (che potremmo paragonare alla memoria del nostro salumiere). Da questa definizione emerge la rilevanza della storicizzazione del dato e dell informazione che da esso si estrae. La multicanalità rappresenta solamente una modalità differenziata di raccolta del dato e di distribuzione delle iniziative di contatto. L obiettivo prioritario rimane quello di passare dai dati alle informazioni per accrescere il rigore e la robustezza dei processi decisionali aziendali che riguardano la massa ampia e significativa di relazioni con la clientela. Ma il CRM è anche un approccio culturale, un modo di lavorare e gestire la relazione con la clientela che si fonda sulla cultura del dato. Il problema è di grande rilievo in tutte le aziende e quindi in tutti i settori fortemente orientate al prodotto e che devono riorganizzarsi per divenire customer-centric sviluppando una nuova mentalità delle risorse umane. Il livello di soddisfazione delle imprese che hanno intrapreso progetti di CRM Alcune recenti indagini hanno cercato di fare luce proprio sul livello di soddisfazione delle aziende che hanno intrapreso progetti di CRM. Secondo una prima indagine di Forrester Group, che ha interessato 111 grandi società nordamericane, solo l 8,1% degli intervistati si è dichiarato veramente soddisfatto dei risultati ottenuti, ed il 25% si dichiara pienamente insoddisfatto a causa della scarsa utilizzabilità dell applicazione. Il principale ostacolo incontrato nella realizzazione dei progetti di CRM è generalmente la resistenza al mutamento organizzativo. Da un altra indagine del Gartner Group risulta un dato allarmante: su un campione di 700 società emerge che in circa 4 casi su 10 (nel 42% dei casi) l acquisto delle licenze per i software dedicati al CRM non è corrisposto al loro effettivo utilizzo. Sempre secondo Gartner il 75% dei progetti di gestione informatizzata della relazione con la clientela nel settore CRM ha incontrato un significativo rischio di fallimento a causa di problemi organizzativi e all incapacità di riuscire a misurare il ritorno sugli investimenti. In assenza di questo elemento, infatti, risulta particolarmente difficile trasformare i risultati provenienti dall applicazione del CRM in strumenti che aumentino o migliorino il decision making del top management aziendale. 3

4 Giga Information Group segnala poi che nella sua esperienza: il 75% delle iniziative CRM fallisce per mancanza di una strategia complessiva e di una corretta applicazione nel business, altre cedono per carenza di expertise tecnica o per la scelta del software sbagliato o ancora per cattiva gestione conflitto di interessi dei consulenti; nel 63% dei casi osservati le iniziative di CRM sono state impostate sulla base dei processi interni aziendali e non sulla base dei profili dei clienti; il 40% delle aziende con un processo di CRM in corso di implementazione ha dichiarato che l iniziativa non è integrata con tutti i settori dell azienda. Secondo Gartner il fallimento di così tanti sforzi per l implementazione di processi di CRM ha in molti casi addirittura indotto le imprese a chiedersi se la strategia che fa perno su un processo di CRM sia effettivamente attuabile e se la fedeltà del consumatore sia, alla fine, un obiettivo che vale la pena perseguire. In generale, sulla base dei risultati delle analisi condotte, pare che le problematiche relative all introduzione di un processo di CRM si possano raggruppare sostanzialmente in due macro aggregati: a) chiarezza riguardo agli obiettivi ed ai metodi del processo: sapersi porre le domande corrette e capire quali sono le risposte che è possibile ottenere ; b) difficile gestione dell impatto organizzativo nell implementazione, specie con l area ed il front-office commerciale. Tra i principali ostacoli si trovano: in primis, la resistenza al cambiamento organizzativo, poi le difficoltà di stima dei costi/ intangibilità dei benefici, la complessità gestionale e durata del progetto, la mancanza di skill, la gestione dei fornitori, la difficile comprensione dei bisogni del cliente. La chiave di volta del problema è un corretto approccio alla Knowledge Discovery? Il successo dei progetti di CRM risiede nella capacità di sviluppare una visione aziendale che ponga il cliente al centro della scena, concependo il CRM come un processo articolato, all interno del quale le diverse funzioni aziendali sono chiamate a cooperare ed integrarsi con un profondo impatto sulla struttura organizzativa, sulla cultura manageriale e quindi, in ultima analisi, sulle risorse umane. In realtà i problemi organizzativi e metodologici sono però solo apparentemente distinti e più spesso intimamente connessi, poiché quando la metodologia è carente o poco trasparente per l utente commerciale il cambiamento organizzativo diventa molto più complicato: Ciò che non si comprende non si adotta. Secondo Gartner perché il CRM operativo all interno del quale si può situare la multicanalità produca ROI deve essere basato su un solido CRM analitico: il primo è solo un metodo supportato da strumenti idonei (formalizzati o meno) per trasmettere in modo più efficace ed efficiente l impulso commerciale. È la qualità dell impulso che fa la differenza non il mezzo. Spesso il CRM è inteso come un pacchetto software in grado di risolvere, quasi fosse una panacea, tutti i problemi di gestione della relazione con la clientela, magari intensificando ed ampliando indiscriminatamente il numero di contatti e moltiplicando i mezzi di contatto. In realtà si tratta di un processo complesso che permea tutta l organizzazione, che richiede per essere efficace innanzitutto una buona struttura di Business Intelligence, partendo da un attività di 4

5 Knowledge Discovery (KD) e Data Mining (DM) dotate di un impostazione corretta. Il CRM operazionale viene spesso considerato centrale, mentre il contenuto della cura della relazione nasce invece dal CRM analitico. Cuore del CRM analitico è l attività di KD, al cui interno si colloca l attività di DM, che può essere diretta o indiretta. Nel primo caso l attività è rivolta alla spiegazione del valore di un risultato particolare rispondendo a domande del tipo: Chi abbandonerà l azienda?, Chi ha probabilità di acquistare un prodotto offerto?, insomma in generale presuppone l esistenza di una variabile target per la quale si vuole stimare la probabilità di successo. Nell attività indiretta non esiste invece una variabile target, agli strumenti analitici applicati si chiede solamente di individuare comportamenti omogenei partendo da dati significativi. In termini più semplici all attività di KD indiretta si chiede di riconoscere delle relazioni tra dati, ed a quella diretta di utilizzare queste relazioni una volta identificate. In genere la pressione commerciale spinge a privilegiare l attività di KD diretta. Sulla scorta di questa pressione si rischia di trascurare l attività di KD indiretta: quella che cerca le relazioni significative all interno di una massa relativamente informe di dati, trasformandoli in informazioni ad elevato valore aggiunto. Ma è proprio quest ultimo tipo di analisi che può fornire indicazioni preziose sul canale/i distributivo/i più adeguato/i, identificando la similitudine di profilo tra utilizzatori e non utilizzatori. Si può quindi essere tentati di modellare una probabilità di acquisto su una popolazione indistinta per cercare una probabilità di acquisto che corrisponde al successo di una campagna senza considerare prima il vantaggio che deriva da una segmentazione preliminare della popolazione. Ne risulta la possibilità di ottenere risultati deboli od instabili ed in qualche caso arbitrari: l attività di KD indiretta infatti può e deve guidare preliminarmente, evidenziando le relazioni possibili, quella diretta. In questa chiave interpretativa la realizzazione di una click-stream analysis sulla base dei dati di accesso al sito aziendale, o l analisi del flusso di chiamate di un cliente o di un cluster di clienti al call center o, ancora, di un iniziativa di mailing piuttosto che di un azione di comunicazione sui mezzi nonché di un azione out-bound da parte del call center non possono prescindere da un corretto processo di KD indiretta: senza quest ultimo rischiamo di disporre di risultati fuorvianti. Segmentazione come condizione per un processo di CRM robusto L attività di segmentazione è certamente l aspetto a maggiore valenza strategica della KD. I diversi criteri e le numerose tecniche per la segmentazione della domanda possono essere ricondotti a due classi fondamentali: metodi di segmentazione a priori: in cui le variabili che discriminano i diversi segmenti vengono scelte in modo predefinito, ex-ante, da chi conduce l analisi; metodi di segmentazione a posteriori che implicano invece il raggruppamento dei soggetti dal lato della domanda sulla base di similarità INFERITE (strutture latenti) dall intera base informativa che, pur essendo selezionata a priori, non fornisce direttamente la funzione discriminante dei diversi segmenti. Nel primo caso otterremo segmenti molto omogenei rispetto alle variabili scelte, ma spesso poco indicativi in relazione alla loro risposta a mirate azioni di marketing. Nel secondo caso il peso e l influenza di ciascuna variabile sulla struttura comportamentale sottostante derivano da aggregazioni successive (strutture latenti), ottenute applicando numerose tecniche di analisi multivariata, che permettono di ottenere segmenti molto omogenei al loro interno per sensibilità alle politiche di mercato dell azienda, ma che possono presentare per contro problemi di accessibilità e misurabilità. 5

6 Nonostante questi ultimi problemi, la necessità di costruire un processo di analisi con ipotesi non imposte a priori è un elemento determinante per ottenere risultati oggettivi, non distorti dall analista. Questi, imponendo le relazioni rilevanti con una segmentazione a priori, rischia di definire profili non coerenti con il mercato presidiato. La rilevanza della segmentazione comportamentale si deduce dai risultati di diverse analisi riassumibili in poche cifre riportate a titolo esemplificativo: applicando un modello di scoring (determinazione probabilità d acquisto di un prodotto) alle variabili originarie (prima generazione) il livello complessivo di errore sul campione di test tende a moltiplicarsi per un fattore che va da 8 a 10 circa, rispetto all uso di quelle di 3^ e 4^ generazione (le variabili che identificano i segmenti); nel sottocampione dei possessori l errore tende a moltiplicarsi per un fattore che va da 17 a 20 circa; il coefficiente di correlazione tra possesso del prodotto e score relativo, senza variabili derivate (di 3^ e 4^ generazione che identificano i singoli segmenti), tende a risultare circa un quarto. Ritornando agli esempi precedenti, le analisi succitate da cui scaturiscono poi azioni commerciali rischiano di essere distorte da un approccio metodologico che non tenga conto del ruolo centrale della segmentazione comportamentale. I problemi di scelta inerenti la multicanalità trovano una soluzione robusta se partono e si fondano su una corretta segmentazione (quindi profilazione) della clientela, mentre gli aspetti operazionali/tecnologici paiono caratterizzati da un livello di priorità inferiore. Il ruolo del fattore tecnologico Senza KD il CRM rischia di essere un automa senza testa. Posso contattare più o meno casualmente i miei clienti ma: a) poiché il risultato di un contatto dipende dai suoi contenuti, se il contenuto è sbagliato rischio di danneggiare la relazione mentre penso di ottenere un vantaggio; b) il numero dei contatti potenziali non è inoltre infinito. L azione di contatto deve quindi essere ponderata e misurata. In quest ottica il fattore tecnologico - pertinente all efficienza ed alla frequenza del contatto - non è decisivo se non in quanto può rappresentare un vincolo. È quindi una condizione necessaria, ma non sufficiente: meno vincolante risulta più il processo è efficace. La tecnologia è quindi sicuramente una chiave per i progetti di CRM ma, sempre secondo Gartner, non dovrebbe essere indicata come causa del potenziale non realizzato dei progetti succitati. Molti fornitori di soluzioni - sia i venditori di applicazioni che di servizi esterni (ESP) - hanno certamente enfatizzato i benefici del CRM, e naturalmente quelli dei prodotti da loro offerti, senza sottolineare troppo che un processo di CRM efficace richiede molto di più di una soluzione tecnologica. Naturalmente non ci si può attendere che questi soggetti non agiscano nel loro migliore interesse. Sono quindi le imprese clienti che spesso sbagliano, quando non riconoscono che un processo di CRM presuppone una strategia complessiva di business che richiede una piena comprensione ed una stretta osservanza dei principi che ne sono la base. 6

7 Un CRM efficace richiede che le imprese mettano di più al centro della loro attività il cliente, cambiando radicalmente il modo di fare business - non solo implementando applicazioni collegate al processo di CRM e preoccupandosi prevalentemente dei supporti tecnologici. Data Mining ed attribuzione di uno scoring Coerentemente, l'impostazione dell attività dell'ufficio CRM della BPVN parte innanzitutto dalla convinzione che sia prioritaria l adozione di una metodologia di KD corretta e coerente. Pertanto un utilizzo distorto del data mining viene accuratamente evitato: è meglio non dare una risposta piuttosto che utilizzare lo strumento per fornire risultati poco robusti. L impatto organizzativo è infatti tanto più complesso e difficile da gestire quanto minore è l utilità percepita nel tempo e la leggibilità del DM e del processo di KD. Inoltre è ormai consolidata nell unità la consapevolezza che una corretta KD per mezzo del DM richieda a monte una robusta segmentazione comportamentale: che non parta quindi da criteri scelti a priori dall utente ma utilizzi l analisi multivariata per definire i gruppi omogenei di clienti. Partendo da questo assunto cerchiamo, in un processo di arricchimento progressivo, di fornire alla struttura prima una corretta specificazione delle relazioni possibili tra i diversi fenomeni e quindi una misura dell intensità. La modellazione per l attribuzione di uno scoring - sia esso riferito alla probabilità di acquisto che a quella di una stima del rischio di abbandono - rappresenta un esempio forte dell opportunità d applicare rigorosamente i criteri succitati. Un corretto approccio di KD nell applicazione delle tecniche di DM incide in modo determinante sulla bontà dei risultati. Questi rimangono comunque difficili da valutare dall esterno dell organizzazione perché, anche nel caso di metodologia corretta e risultati buoni, altri aspetti organizzativi possono ancora vanificarne l efficacia. Conclusioni Le opportunità di perseguire una maggiore penetrazione su un canale distributivo piuttosto che su un altro possono essere valutate sulla base di una corretta profilazione della clientela: profili simili/dissimili tra utilizzatori e cluster di non utilizzatori supportano/disincentivano la decisione di una promozione più intensa di un canale. Possono influire sulla profilazione la qualità dei dati raccolti e l inadeguatezza della metodologia di DM utilizzata. Necessità prioritaria è la riduzione del rischio di applicare in modo errato le tecniche di DM, che costituiscono l asse portante del CRM Analitico e quindi di tutto il processo di CRM e rappresentano il denominatore comune per coprire a 360 la relazione con il cliente. Uno strumento e la metodologia che ad esso presiede possono essere infatti utilizzati in tre modi: 1. per ottenere i risultati attesi attraverso il loro utilizzo: la modalità corretta per un efficace sviluppo delle attività di Data Minino; 2. per ottenere risultati attesi definiti in modo indipendente dal loro utilizzo: in questo caso lo strumento rappresenta solo un soprammobile, che alla lunga può risultare costoso e superfluo, se non è integrato con le altre unità dell azienda; 3. per validare risultati attesi non ottenuti con il loro utilizzo: il modo meno adatto per impiegare lo strumento. Questo può succedere quando le iniziative commerciali vengono definite nell obiettivo senza il contributo determinante del data mining e lo strumento viene utilizzato per validare le decisioni prese senza il suo ausilio. Se i risultati saranno insoddisfacenti la colpa non potrà non ricadere anche sullo 7

8 strumento, mentre se saranno soddisfacenti il contributo dello strumento rimarrà casuale ed indeterminato. Le tecniche applicate non sono così rilevanti come il principio informatore dell attività che si ispira ad una corretta applicazione, in sequenza delle attività di KD indirette e dirette. È evidente quindi il concetto implicito di efficacia: senza efficacia il miglioramento della relazione (obiettivo ultimo ed unico) viene meno. Mentre tutti i requisiti (efficienza, tecnologia, etc.) sono accessori. Quando l area commerciale chiede alla funzione che presiede al CRM analitico di fornire una lista di prospect implicitamente ne riconosce necessità e ruolo: è a questo punto compito PRIMARIO dell unità NON FARE VENIRE MENO la fiducia nei metodi di selezione del target e nella loro efficacia. Come diceva lo stratega prussiano Helmuth Von Moltke: prima ponderare, poi agire, parafrasando prima fai funzionare il CRM analitico e poi quello operazionale. 8

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