Economia del Micromarketing

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1 Economia del Micromarketing Il ruolo del Micromarketing nella strategia aziendale Database e analisi clienti Cristina Ziliani, Ph.D Professore Associato di Marketing Università di Parma Laurea Magistrale in Trade Marketing e Strategie Commerciali

2 Modelli per l analisi l della base clienti (customer base analysis) Sono disponibili grandi database di dati anagrafici e transazionali Le analisi iniziali di questi dati sono tipicamente descrittive (vedi pagine seguenti): valori medi (es. spesa media) distribuzione dei comportamenti tra i soggetti, da cui si derivano misure di concentrazione (es.: % vendite generate dal x % di clienti) Altre analisi multivariate servono a identificare quali gruppi di clienti tengono quali comportamenti o quali prodotti sono acquistati insieme (market basket analysis) Si tratta di analisi descrittive che si fondano sui comportamenti PASSATI dei clienti Il passo successivo è fare stime per il futuro basate sul passato, vuoi a livello aggregato vuoi individuale

3 Analisi della clientela 99,8 99,8 0,4 0,4 73,003 73,003 13,67 13,67 0,04 0,04 2 2,671 2, ,074,355 17,074,355 33,47 33,47 0,37 0,37 19,1 19,1 26,710 26,710 Tot Tot 100% 100% 0,2 0,2 27,984 27,984 8,06 8,06 0,03 0,03 1,3 1,3 2,671 2, ,4 99,4 0,8 0,8 132, ,857 16,58 16,58 0,06 0,06 3 2,671 2, ,6 98,6 1,3 1,3 218, ,307 18,58 18,58 0,08 0,08 4,4 4,4 2,671 2, ,4 97,4 2,0 2,0 345, ,851 20,55 20,55 0,12 0,12 6,3 6,3 2,671 2, ,3 95,3 3,4 3,4 544, ,806 21,25 21,25 0,18 0,18 9,6 9,6 2,671 2, ,2 5,2 891, ,308 22,70 22,70 0,28 0,28 14,7 14,7 2,671 2, ,8 86,8 9,1 9,1 1,564,890 1,564,890 24,41 24,41 0,46 0, ,671 2, ,6 77,6 18,2 18,2 3,113,702 3,113,702 27,69 27,69 0,81 0,81 42,1 42,1 2,671 2, ,4 59,4 59,4 59,4 10,161,647 10,161,647 45,45 45,45 1,61 1,61 83,7 83,7 2,671 2,671 1 % cumulata cumulata % su su totale totale Spesa Spesa totale totale di di decile decile Spesa Spesa media media per per visita visita n. n. transazio transazio ni ni settimana settimana n. n. visite visite nell nell anno anno n di n di clienti clienti Decile Decile Fonte aziendale

4 Libreria , , Scontrino Scontrino medio medio n. n. Medio Medio transazioni transazioni in in un anno un anno Spesa Spesa media media annua annua Decile Decile

5 Fast food Decile Spesa media annua $ Numero medio transazioni/anno Spesa media per visita $

6 L analisi dei clienti: I decili Numerica clienti % acquisti % acquisti cumulati % utile lordo % utile lordo cumulato Frequenza di visita (visite x anno) Margine lordo Acquisti mensile medi mensili v.a. % 0-10% ,5 18, % ,08 15, % ,35 18, % ,6 17, % ,66 16, % ,64 10, % ,2 7, % ,7-16, % ,7-16, % ,38-15,9

7 Come si concentrano alcuni fenomeni nella clientela deciles frequency cum. turnover % cum. gross margin % monthly gross margin

8

9 Specialty retailers Bottom 30% customers Top 10% of customers Top 1% of customers Average selling price per item # of items per visit Visits per year Annualized sales per customer , Remember: customer value = spending,frequency, time and product mix

10 Brian Woolf s s findings from around the world about Customer churn and burn Below the surface of a business, a lot happens: There is a great deal of customer turbulence There is a natural decline in customer spending Few new customers become best customers The loss rate of new customers is very high The loss rate of reactivated customers is very high

11 Nella base clienti si registra notevole turbolenza customer base new customers lost customers customers end of year net gain Source: Brian Woolf

12 I clienti tendono a ridurre la propria spesa media nel tempo Best customers 1322 (+5%) Potential best 7923 (+14%) New customers 1007 (43%) Best customers Potential best New customers customer base new customers lost customers customers end of year net gain Source: Brian Woolf

13 Come I clienti scendono di livello in un anno YEAR 1 YEAR 2 Best customers Best customers Potential best inactive 75% 22% 3% Potential best Best customers Potential best inactive 4% 73% 23%

14 Sono pochi I nuovi clienti che diventano ottimi clienti YEAR 1 YEAR 2 New customers Best customers Potential best inactive 1% 37% 62%

15 I nuovi clienti si perdono in fretta First time in.. Q1 Q2 Q3 TOTAL First time in Q Still active in Q Inactive in Q4 (442) (431) (330) (1203) Outflow rate (58)% (59)% (50)% (56%)

16 Anche I clienti riattivati si perdono numerosi Reactivated in.. Q1 Q2 Q3 TOTAL Reactivated in Q Still active in Q Inactive in Q4 (700) (542) (271) (1513) Outflow rate (55)% (64)% (62)% (59)% Reactivated: returned to store after being inactive for 1 quarter

17 Quarterly decile reports make turbulence stand out however, companies should not forget the longer term picture Over a five year period, it becomes apparent that 10% of customers generated 64% of sales, 1% generating 21% These long term customers where many times hidden beneath the surface, going up and down deciles, often not recognised as best customers under short term marketing efforts Deciles are moving targets!

18 L analisi dei decili vasca da bagno Clienti che stanno migliorando Conteggio di ClienteDecile m1 Decile m Totale complessivo Totale complessivo Clienti che stanno peggiorando Si può avere il dettaglio per cliente

19 From deciles to thresholds Segment customers based on fixed spending thresholds (typically $100, 50 and 25 per week) New customers group together first time customers and reactivated ones segment diamonds rubies Spesa media settimanale > $ Spesa di trimestre (13 settimane) > $ Easy to understand -Customer gains and losses at each level are evident - Excellent for setting goals and accountability opals pearls < $25 <$325 new

20 From spending to profitability: all sales are not equal Customer value differs also based on the mix of products purchased and time of purchase (full price/deal price) The practice of HI-LO pricing exacerbates differences in consumer shopping behavior Mass retailers don t have accurate item level cost information that can be used to measure product hence- customer profitability (random weight, shrink ) Best customers enjoyed markdown is lower than their spending with the company, while the opposite occurs with worse customers (Exibit 7) who receive a disproportionately large share of marketing expenditures The ratio of markdown as a % of spending indicates what drives shopping behavior: is it deal driven or relationship driven? Assuming a gross profit margin that s equal for each decile, and deducting the markdown expense, we find that net margin ranges from 30% to less than 10% (Exibit 8) If we assume a cost of operation of around 25%, we see that only the top 30% of customers generate enough profits to cover the cost of providing service to them

21 7. Analisi di decile con indicazione dei costi per markdown Decile # of Customers Decile Spending % of Total Decile Markdown $ % of Total Markdown enjoyed by decile Markdown as % of spending 10 2,671 10,161, , % 9 2,671 3,113, , ,671 1,564, , , , , , , , , , , , , , , , , ,671 73, , ,671 27, , Tot 26,710 17,074, ,688, %

22 8. Dalla spesa alla marginalità Decile # of Customers Decile Spending Decile Markdown $ Markdown as % of spending Company Gross Profit Margin, net of markdown expense Margin % 10 2,671 10,161, ,439 8% 38% 30.0% 9 2,671 3,113, , % 27.5% 8 2,671 1,564, , % 25.9% 7 2, , , % 24.9% 6 2, , , % 18.2% 5 2, ,851 52, % 22.8% 4 2, ,307 35, % 21.7% 3 2, ,857 23, % 20.3% 2 2,671 73,003 15, % 17.4% 1 2,671 27,984 7, % 9.5% Tot 26,710 17,074,355 1,688, % 38% 28.1% assumption

23 Segmenti di clienti per profittabilità Questo 28% dei clienti ha perso il 22% dei profitti

24 Errore: trattare tutti i clienti nello stesso modo e spendere per tutti allo stesso modo CLIENTI (55% del totale) CLIENTI MIGLIORI (45% del totale) BUDGET DI MARKETING CLIENTI MIGLIORI 85% CLIENTI 15% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

25 Sistema di Clusterizzazione: : il caso SpesAmica I Clienti sono DIVERSI tra loro. DIFFERENZE Il riconoscimento delle DIFFERENZE può basarsi su più PARAMETRI... Ipotesi A Decili di Spesa Ipotesi B Frequenza Ipotesi C altre info misurabili Ipotesi D Potenziale di Spesa Grocery

26 Sistema di Clusterizzazione: : il caso SpesAmica Visione DINAMICA del Sistema di Clusterizzazione Un Cliente vale non solo per il suo attuale livello di spesa, ma anche e soprattutto rispetto al suo POTENZIALE ed alla relativa EVOLUZIONE Ipotesi D Potenziale di Spesa Grocery

27 Sistema di Clusterizzazione: : il caso SpesAmica Il processo di analisi ha l obiettivo l principale di DEFINIRE IL LIVELLO DI FEDELTA dei nostri Clienti La FEDELTA è definita... non solo in base al valore degli ACQUISTI REALI ma in funzione anche degli ACQUISTI POTENZIALI

28 Sistema di Clusterizzazione: : il caso SpesAmica La principale variabile utilizzata nel Processo di Clusterizzazione è la SHARE OF WALLET SOW (share of wallet) ) = Acquisti Reali presso l aziendal Acquisti Potenziali Grocery Viene assegnato un BUDGET ad ogni Titolare di Carta basandosi su variabili sociodemografiche della famiglia

29 Sistema di Clusterizzazione: : il caso SpesAmica Sulla base della Share Of Wallet i Clienti SpesAmica vengono suddivisi in Segmenti: FEDELI SOW SEMIFEDELI OCCASIONALI

30 Sistema di Clusterizzazione: : il caso SpesAmica Sulla base della Share Of Wallet i Clienti SpesAmica vengono suddivisi in Segmenti: SOW SEMIF. MIX INCOMPL. FEDELI SEMIF. BASSA FREQ. OCCASIONALI SEMIFEDELI suddivisi in DUE gruppi in base a Frequenza e Mix Acquisti CHERRY PICKER NON FEDELI OCCASIONALI suddivisi in DUE gruppi in base alla % Promozioni

31 Analisi predittive Due grandi campi (es. Vodafone e Amazon) Contractual e non contractual settings Modelli regressione Modelli probabilistici

32 I diversi contesti per l analisi l della base clienti

33 Previsione della sopravvivenza del cliente e del volume di acquisti

34 E sufficiente recenza e frequenza, non le date dei singoli acquisti I modelli basati sulla recenza e la frequenza hanno un potenziale predittivo Molto elevato Conoscendo anche il valore medio della spesa si può stimare il valore residuo Del cliente CLTV

35 Non contractual discreto le crociere

36 Contractual Quali clienti hanno la maggiore probabilità di abbandonare l azienda? Modelli di Regressione in cui l abbandono, variabile dipendente, è funzione di variabili comportamentali indipendenti quali comportamento passato del cliente e attività dell azienda

37 Recenza Frequenza- Spesa ID Cognome Data ultima visita Numero visite ultimi 6 mesi Spesa totale ultimi 6 mesi Recenza numero giorni Numero medio visite a settiman a Spesa per singola visita in $ Spesa settiman ale in $ 1 Beck 17 Jun Dale 2 Jun Hall 30 May Kent 16 Jun Oak 15 Jun Park 2 Feb Rice 29Mar Snow 18 May Teal 14 Jun Wade 11 Apr Review period: January 2 June 17 Weeks in review period:24 Review period last date: 17 June

38 They are ranked from best to worst for their recency, then frequency, then spending ID Name Segment Each is assigned a code from 1 to 5 (quintiles) or 1 to 2 (top 30% - bottom 70%) for each sorting Beck Dale Hall R1 F1 S2 R2 F2 S2 R2 F1 S1 Than cells are created (5 x 5 x 5) or (2 x 2 x 2) Each cell has a different response rate to promotional offers Kent Oak Park Rice Snow R1 F2 S1 R1 F2 S2 R2 F2 S2 R2 F2 S2 R2 F1 S2 Can be used to reduce cost of circulars: instead of mailing top 6 deciles of spending, top 3 cells of RFM could be mailed 9 10 Teal Wade R2 F2 S1 R2 F2 S2

39 RFM (or RFS) scoring to predict responsiveness to marketing offers Test: customers (same offer) RFM mailed Redemption % % % % % % % % %

40 Profitti e perdite per cella di RFM

41 What have we learned? Companies who simply aknowledge the diversity of the customer base, and then sit back accepting the fact that customer behavior cannot change, are doing just like the airlines: relying only on business flyers to subsidise the cost of flight and then selling remaining seats at low cost. Or like department stores, where customers now wait for the seasonal massive markdowns. They are just teaching customers to be price sensitive Hence they get caught in a downward circle of increasing markdowns and sluggish sales

42 New helpful management metrics Card/Total sales Best customer decline rate (% of BC falling below threshold) Retention rate of key customers (% customers who spent above threshold both last year and this year) Best customer weekly return rate Best customers per store New customers per trading week Other cardholder measures Total customers per store (excl. new) Total customer visits per week Best customer % of Households (excl. new) New customers per week addition rate New customers inactive in following quarter Best customers YTY defection rate Key customers YTY decline rate Key customers YTY defection rate Total customers YTY defection rate

43 Measures Customer reporting so far has been viewed as the antithesis of financial reporting interesting, but good for marketers, or in the site selection department By moving from deciles to spending thresholds we move from relative to absolute measures of shopping behavior, helping benchmark the company`s performance over time Using thresholds we can tell exactly the number of households that are in each segment and measure their shopping behaviour (sales, average spending, frequency, transaction size) This segmentation is for management reporting purposes Profitability (tracking of markdown expenses) can be appended to these reports as well, as we did for deciles Some portion of expenses (operating, admin etc) can be allocated back to customer tier based on number of transactions generated Incorporating customer-based metrics into financial reporting stresses the value of such metrics to others in the organisation

44 Il valore restituito dal cliente all impresa Visione tradizionale: il fatturato e l utile Nuovi approcci: Il customer lifetime value (LTV) Con la perdita di un cliente non viene meno solo una vendita, ma l intero flusso di acquisti che un cliente avrebbe generato nel corso della propria vita (utile) se fosse rimasto cliente La customer equity Lifetime value complessivo di tutti I clienti attuali e potenziali dell impresa, al netto dei costi di acquisizione. E elevato se è elevata la fedeltà dei clienti profittevoli. Serve a valutare le prospettive dell impresa (Es. Cadillac) La Share of wallet (quota di clientela) La percentuale degli acquisti che quel cliente effettua presso l azienda nella categoria di prodotto trattata dall azienda stessa (es. Banche, supermercati, benzine, ecc). Si sviluppa ampliando l offerta e adottando tecniche di up selling e cross selling (vedi Amazon)

45 Il consumo di una vita 9000 litri di latte 3800 pannolini 4239 rotoli di carta igienica 4 mucche 20 pecore 15 maiali 1200 polli uova 2,3 tonnellate di pane 5272 mele carote 2 tonnellate di pasta In totale 40 tonnellate di cibo 8 automobili litri dibenzina pillole/compresse, medicine 2944 giorni davanti alla TV (8 anni) Produciamo: 8,5 tonnellate di involucri per alimenti come rifiuti 40 tonnellate di rifiuti in discarica Facciamo 7160 bagni 656 saponette 292 dentifrici 296 bagnischiuma 78 spazzolini 5 tubi digel percapelli 37 profumi 570 chili di detersivo lavaggi di capelli 3,5 lavatrici 5 TV 15 PC

46 Trattare tutti i clienti nello stesso modo Es. di strategia di contatto Welcome pack (apertura del rapporto) Cross sell (es. dopo 90 giorni) Retention (es. dopo 6 mesi) Member get member (es. dopo 9 mesi) Anniversario (dopo 12 mesi) >> Stesse comunicazioni per tutti i clienti >> Un costo medio per cliente di 5 (stima) >> Indicatori di customer satisfaction buoni / alti >> Però 4 su 10 di questi clienti soddisfatti abbandonano (competitor) Costruzione del modello di previsione di abbandono Classificazione (scoring) dei clienti secondo le variabili di fedeltà / abbandono

47 Errore: trattare tutti i clienti nello stesso modo Priorità A Priorità B Priorità C Priorità B Priorità B Priorità C Priorità C Priorità C Priorità C Individuare quali sono i clienti su cui lavorare e quelli per i quali non vale la pena di investire tempo e denaro (ha senso lavorare in retention sul mio segmento C?) Ipotizziamo un budget di marketing di 2 mio di Euro Ciò significa una spesa media di per segmento

48 Errore: trattare tutti i clienti nello stesso modo Abbiamo individuato quali sono i clienti su cui lavorare La strategia di contatto deve essere ri/disegnata sulla base di queste esigenze,con l obiettivo di costruire la loyalty di questi individui Riprendiamo il nostro budget ( 2 mio allocati in modo omogeneo) Siamo sicuri che sia di buon senso? Ipotesi di nuova allocazione: (Concentrandosi su A and B si risparmia il 56% del bugdet di marketing)

49 Errore: trattare tutti i clienti nello stesso modo e spendere per tutti allo stesso modo CLIENTI (55% del totale) CLIENTI MIGLIORI (45% del totale) BUDGET DI MARKETING CLIENTI MIGLIORI 85% CLIENTI 15% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

50 La life time value Il valore del cliente nel tempo: LTV Definizione: E il valore medio calcolato, al punto X, del profitto che posso realizzare su un cliente in un certo numero di anni. Per calcolarlo dobbiamo essere in grado di tracciare (o stimare) il cliente lungo il tempo. A che cosa serve? Per discriminare tra i clienti, in modo da acquisire e trattenere i migliori Per conoscere il valore del consumatore, così da poter focalizzare gli sforzi commerciali anche in termini di retention Per sapere dove investire i nostri Euro sia per la retention che per l acquisizione.

51 Supportare la strategia (e l approvazione del budget) DB! Nuovi clienti Retention (%) Ricavi per cliente Ricavi totali VALORE DEL CLIENTE CON LA STRATEGIA ATTUALE Anno % Anno % Anno % Costi diretti (%) 60% 57% 55% Costi diretti totali Costi acquisizione Costi totali Profitto Tasso di sconto 1,00 1,20 1,44 Valore profitto attuale Valore cumulato Lifetime value 44,00 79,83 102,33

52 Supportare la strategia (e l approvazione del budget) Preso fuori dal contesto il valore di 102,33 sul 3 anno ha poco significato Per capire come usarlo, facciamo delle ipotesi di strategie alternative (Ipotesi: creo un Gold Club con vantaggi particolari) Come influirà questa decisione sul lifetime value? BENEFICI Aumento retention Aumento ricavi per cliente Creazione di una % referral COSTI Gestione del Club QUALI SONO MAGGIORI? TEST Per decidere cosa fare calcoliamo un nuovo LTV che include costi e benefici >>

53 Supportare la strategia (e l approvazione del budget) VALORE DEL CLIENTE CON NUOVA STRATEGIA (test) Anno 1 Anno 2 Anno 3 Nuove MGM (%) Nuovi clienti da MGM 8% 0 10% % Clienti totali Buona strategia Quota cliente Retention (%) Ricavi per cliente 75% % % 280 Ricavi totali Costi diretti (%) 60% 57% 55% Costi diretti totali Costo acquisizione Club Costo Database Costi di servizio Incentivi per MGM Costi totali Profitto Tasso di sconto Valore profitto attuale Valore cumulato Lifetime value 19,00 74,73 125,97

54 Cosa significa tutto questo? IMPATTO DELLA NUOVA STRATEGIA Anno 1 Anno 2 Anno 3 Prima del Club 44 79,83 102,33 Con il Club 19 74,73 125,97 Differenza ,10 23,64 Ip. con membri del Club (ROI) Il LTV nel 3 anno è salito da 102, 33 a 125,97; tale incremento è dato esclusivamente dall introduzione della nuova strategia. Non significa che sarà di sicuro un successo, potrebbe fallire per una cattiva gestione Quello che tale valore indica è che : - POTREBBE ESSERE UN SUCCESSO - NON POTREBBE COMUNQUE ESSERE UN SUCCESSO (anche se ben gestita)

55 ECONOMICS

56 Il calcolo delle redemption REDEMPTION: la redemption è la percentuale di risposte in rapporto ai contatti. numero risposte RED = X 100 numero contatti COSTO PER CONTATTO: è volto all'individuazione del costo unitario medio di spedizione e si può definire come il costo da sostenere per inoltrare una singola comunicazione. costo totale di spedizione CPC = numero messaggi spediti COSTO PER REDEMPTION: è volto all'individuazione del costo unitario per ogni risposta ottenuta. costo totale della promozione CPR = numero partecipazioni ottenute

57 Il calcolo delle redemption PROFITTO: costituisce il guadagno netto disponibile dopo aver imputato tutte le spese relative al prodotto (costi sostenuti per generare l'ordine). PROFIT = Margine Lordo Promozionale - Costo Per Ordine BREAK EVEN POINT: definito come punto di pareggio, individua il limite entro il quale l'azione condotta si rileva economica dal punto di vista delle redditività. (costo "prodotto" * ql) + (costo per contatto * q2) BEP = = 1 prodotto di "vendita" * ql dove: ql = "prodotti" venduti q2 = numero contatti

58 Il calcolo delle redemption ROI - Return On Investment: definito come rapporto tra profitto e investimento, permette di misurare l'efficacia delle operazioni di direct marketing in termini di ritorno del capitale investito. Calcolato per ogni iniziativa condotta, consente di comparare le singole redditività e individuare, di conseguenza, l'azione più efficace tra quelle direct adottate oppure, se paragonato ad altre forme promozionali, quali tra queste garantiscono un ritorno superiore. (prezzo di vendita * risposte) - Investimento Tot ROI = x 100 Investimento Totale

59 L analisi dei decili vasca da bagno Clienti che stanno migliorando Conteggio di ClienteDecile m1 Decile m Totale complessivo Totale complessivo Clienti che stanno peggiorando Si può avere il dettaglio per cliente

60 Price sensitivity bath tub I SEMESTRE II SEMESTRE TOTALE CLIENTI TOT CLIENTI

61 Profitability bathtub II SEMESTRE I SEMESTRE TOTALE CLIENTI TOTALE CLIENTI

62 PL loyals bathtub I SEMESTRE II SEMESTRE TOTALE CLIENTI TOTALE CLIENTI A tutte queste domande possiamo rispondere per formato, per p.v., per periodo di tempo, per categoria merceologica, per gruppo di clienti ecc.

63 L analisi del comportamento di acquisto per cross selling e upselling Le regole associative

64 Il Carrello: : l unitl unità minima di generazione di dati di vendita

65 I Carrelli: una molteplicità di unità minime di dati Gruppo Carrefour Italia: > di Carrelli (scontrini) alla settimana

66 I Carrelli per insegna: : il primo asse di segmentazione di un azienda GD multiformato ~1,2 M/wk ~2,4 M/wk ~1,7 M/wk

67 Le insegne e la localizzazione: : un ulteriore asse di segmentazione 60 pdv 430 pdv 814 pdv Rete di vendita Carrefour aggiornata a febbraio 2011

68 L esplosione del carrello in decine di migliaia di prodotti

69 Dietro ai carrelli ci sono... I Resp. Acquisti e le Famiglie dei Consumatori Profilo Profilo D Profilo A Profilo B Profilo C

70 Esempi di problemi Market Basket Analysis Click stream analysis

71 I dati necessari

72 Esempio di matrice dei dati

73 Altri esempi in diversi contesti

74 Si cercano regolarità nei dati: Quando si acquista pizza surgelata si acquista bevanda al gusto cola? Pizza surgelata -> bevanda cola IF pizza surgelata -> THEN bevanda cola Premessa -> conseguenza Corpo -> testa

75 Notazioni di base

76 Quando una regola va estratta?

77 Supporto

78 Confidenza

79 La social network analysis Teoria delle reti Conoscere i soggetti più interconnessi per agire su di loro ed ottenere maggiori effetti: esempio cure in Africa e case farmaceutiche e medici per prescrizione farmaci Network analysis: mira ad identificare e quantificare gli influenzatori e gli influenzati Social Engagement Index (SEI), incorpora il Numero di menzioni sui social media e l Influenza dell autore = Sentiment analysis: mira a capire le conversazioni, gli atteggiamenti e i temi dominanti sui media web 2.0 Social Sentiment Engagement Index (SSEI), incorpora il Numero di menzioni sui social media, l Influenza dell autore e la Valenza del sentimento espresso (+1 /-1)

80 L analisi dell efficacia efficacia dei programmi loyalty

81 L analisi dell efficacia efficacia del web marketing

82 La segmentazione: : fare emergere la varietà della domanda La conosciamo dalla strategia di marketing: per definire la strategia bisogna identificare il mercato in cui si intende competere e per farlo esso va scomposto in sottoinsiemi omogenei in termini di bisogni dei consumatori, motivazioni e comportamenti di acquisto, ognuno dei quali può essere un mercato a sé stante. E macro (prodotti/mercati) e poi micro (gruppi di clienti) Si fonda sull idea che segmentando si realizzano strategie più efficienti Diversa dalla differenziazione (offerta) Criteri di segmentazione (le variabili) Caratteristiche socio-demografiche (indiretta e descrittiva) Vantaggi ricercati (esplicativa) Stili di vita (attività, interessi e opinioni) (esplicativa) Comportamento

83 Condizioni per la segmentazione: Quali informazioni sono disponibili sui clienti? Marketing vs. S.I. Quali tecniche statistiche sappiamo applicare? Caratteri della segmentazione nel micromarketing: Gradualità, in funzione dell ICT disponibile e richiede tempo Specificità, in relazione alla diversità della base clienti e alle diverse variabili utilizzate Scalabilità, aumentando il numero delle variabili per il miglior trade off tra efficienza ed efficacia Segretezza Una volta individuati i segmenti, bisogna fare un piano di marketing per ciascuno di quelli scelti come target ed allocare un budget.

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