L intelligence commerciale per il governo della complessità distributiva: l approccio adottato in BNL

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1 L intelligence commerciale per il governo della complessità distributiva: l approccio adottato in BNL Convegno ABI CRM 2003 Strategie di Valorizzazione delle Relazioni con la Clientela Andrea Di Fabio Divisione Commercial Banking Roma Palazzo Altieri, 11 dicembre 2003

2 Indice 1. Premessa 2. L esigenza di efficientamento dei processi CRM 3. Il progetto Customer Insight BNL 4. Stato dell arte 2

3 Premessa Nel corso degli ultimi anni la progressiva realizzazione delle funzionalità chiave di CRM ha consentito alla banche di riposizionarsi sul mercato tramite l innovazione dell offerta e della capacità distributiva L integrazione delle singole componenti del CRM rappresenta un percorso graduale che ha tra gli obiettivi principali il conseguimento di risultati di efficienza nella gestione delle complessità collegate alle logiche distributive multicanale In tale contesto, si inquadra il ruolo dell intelligence commerciale nel coordinamento ed efficientamento dei processi commerciali 3

4 L esigenza di efficientamento dei processi CRM A. Gli obiettivi di efficienza ed efficacia commerciale B. Il ruolo dell intelligence C. La multicanalità D. Le principali aree di intervento 4

5 A. Gli obiettivi di efficienza ed efficacia commerciale L evoluzione del modello CRM in BNL, si basa sulla graduale attivazione e realizzazione di un programma di intelligence commerciale volto al conseguimento di obiettivi di business di breve e medio periodo Migliorare e consolidare la conoscenza del cliente Migliorare l interazione Banca cliente Migliorare l efficacia delle azioni di vendita Specializzare ulteriormente i canali ed efficientare la loro integrazione Centro/Rete Completare e migliorare l offerta di prodotti e servizi Rendere strutturale il miglioramento dell efficacia delle azioni commerciali (campagne, eventi, gestione attiva dei contatti, innovazione prodotti, ecc.) attraverso: l adozione di processi commerciali industrializzati multicanale la maggiore capacità di conoscere e interpretare i bisogni e le caratteristiche della clientela attuale e potenziale della Banca 5

6 B. Il ruolo dell intelligence L intelligence commerciale abilita attraverso la gestione integrata delle informazioni: il rafforzamento delle politiche di acquisizione, sviluppo e fidelizzazione della clientela la gestione ed il coordinamento delle complessità distributive analisi delle caratteristiche comportamentali del cliente Le motivazioni di un approccio centro-rete Le attività distributive coordinate dall intelligence analisi della potenzialità di mercato per area geografica/canale distributivo definizione del basket di prodotti e del canale di contatto preferenziale di riferimento per singolo cliente definizione/generazione/gestione completa del processo di organizzazione delle azioni commerciali sulla rete 6

7 C. La multicanalità BNL si propone di conseguire, nel breve periodo, una maggior propensione all utilizzo dei canali innovativi Sportello Switch sui canali a più basso costo Attuale BNL Obiettivo Incentivo al cross selling tra canali/prodotti Efficientamento dei processi di contatto commerciale Ampliamento e differenziazione dell offerta per canale Internet Canale telefonico ATM 7

8 D. Le principali aree di intervento in BNL Nell ambito dell evoluzione del modello CRM, la principale esigenza da indirizzare in BNL è la definizione di un ambiente di analisi commerciale integrato con le funzionalità di interaction già realizzate e operative Data collection Creazione di una vista univoca del cliente Insight Strumenti di data mining e targeting Modelli di segmentazione comportamentale della clientela Modelli di attrition e propensity Interaction Generazione automatica di azioni commerciali Gestione della customer experience e dei feedback dei canali Comunicazione tra Marketing Analitico e canali distributivi Attivazione del progetto Customer Insight 8

9 Il progetto Customer Insight BNL A. Obiettivi B. Piano progettuale e principali milestone C. L approccio adottato per area di intervento D. Un caso concreto 9

10 A. Obiettivi Il Customer Database per la raccolta organizzata delle informazioni a valore aggiunto, interne ed esterne, sulla clientela e sul posizionamento di mercato Strumenti e modelli di analisi quantitativa evoluti (Data Mining) per lo sviluppo di analisi descrittive e predittive sul comportamento della clientela (Customer Knowledge) Strumenti e modelli di marketing analitico e reporting per il monitoraggio, l analisi del business e il Targeting della clientela Strumenti operativi di raccordo con le piattaforme di Customer Interaction dei canali a supporto delle attività di organizzazione, lancio e il monitoraggio di iniziative commerciali (campagne, eventi, gestione attiva dei contatti, ecc.) 10

11 B. Piano progettuale e principali milestone L approccio incrementale adottato in BNL consente di sviluppare, in tempi contenuti, un primo ambiente di analisi alla base della progettazione delle azioni commerciali conducendo, nel medio/lungo periodo, ad una progressiva sofisticazione del marketing analitico e all integrazione con le altre aree di CRM Fase 1 Fase 2 Efficientamento del processo di gestione delle Azioni commerciali Start up dell ambiente di Marketing Analitico Consolidamento dell ambiente di Marketing Analitico Evoluzione ed efficientamento strumenti operativi di raccordo con le piattaforme di Customer Interaction Definizione del modello di gestione e del motore di generazione degli eventi commerciali Risultati di breve periodo 10/12 mesi Risultati di medio/lungo periodo 18/24 mesi dall avvio avvio 11

12 C. L approccio adottato per area di intervento Dal modello teorico insight/interaction agli interventi realizzati nella prima fase progettuale Data collection Insight Interaction Vendite reattive Customer DB Lista clienti per algoritmo Opportunità per cliente Prioritizzazione e selezione Motore regole Vendite proattive Canali Feedback dal motore regole Feedback clientela Clienti Collezione risposte 12

13 Lista clienti per algoritmo Prioritizzazione e selezione Feedback dal motore regole Vendite reattive Vendite proattive Canali Clienti C. L approccio adottato per area di intervento Customer DB Opportunità per cliente Motore regole Data collection Collezione risposte Feedback clientela Fonti Interne Altre fonti ambito Un Database relazionale Due Datamart tematici Prodotto Cliente Canale CUSTOMER DATABASE DM DM DM Strumenti di datamining Strumenti di targeting contenuti Cliente Prodotto Canale Anagrafica commerciale Redditività KPI/Ratios Status Relazioni tra clienti Informazioni di base Possesso Saldi e Volumi Operatività Operatività Customer experience 13

14 Lista clienti per algoritmo Prioritizzazione e selezione Feedback dal motore regole Vendite reattive Vendite proattive Canali Clienti C. L approccio adottato per area di intervento Opportunità per cliente Customer DB Motore regole Insight Collezione risposte Feedback clientela Fonti Interne CUSTOMER DATABASE Altre fonti DM DM DM ambito Strumenti di data mining e di modellizzazione evoluti Strumenti personalizzati di analisi statistica e reporting Strumenti operativi di targeting contenuti Primi modelli di analisi predittiva: churn propensity Reporting direzionale centro-rete Targeting Data Mining 14

15 Lista clienti per algoritmo Prioritizzazione e selezione Feedback dal motore regole Vendite reattive Vendite proattive Canali Clienti C. L approccio adottato per area di intervento Opportunità per cliente Customer DB Motore regole Interaction Collezione risposte Feedback clientela sportello ambito Integrazione automatica con il Sistema di Marketing e Vendite del canale fisico Integrazione base con i canali telematici Cliente phone-banking e-banking self-banking C. DB contenuti Veicolazione delle azioni commerciali sugli strumenti di marketing e vendite agenda del gestore scheda cliente ing on line marketing 121 sms/contact service self-service Gestione delle informazioni rilevate sui canali per il fine tuning dei modelli di insight 15

16 D. Un caso concreto Modello commerciale di riferimento per la gestione integrata centro/rete delle azioni commerciali Definizione campagna Definizione/estrazione target Centro Customer DB Personalizzazione Reporting Canali Lancio Rete Contatto Rilevazione risultati SIMV 16

17 D. Un caso concreto Esemplificativo di un processo di data mining per la generazione di un modello di scoring di propensione all acquisto Fase 1 Fase 2 Fase 3 Fase 4 Individuazione caratteristiche del cluster di consumo Analisi di correlazione e costruzione modello Applicazione all universo di analisi Calcolo/assegnazione degli indici di scoring Propensity Il modello di data mining di riferimento efficienta la specifica azione di vendita ottimizzando l individuazione del target di riferimento la scelta del canale di contatto il livello di personalizzazione dell offerta 17

18 D. Un caso concreto Esemplificativo di un processo di analisi dei risultati per il fine tuning dell iniziativa commerciale Fase 1 Fase 2 Fase 3 Fase 4 Rilevazione e raccolta dei feedback Analisi dei risultati Fine Tuning modelli di riferimento Riavvio del processo di definizione target Acquisizione dei feedback sull iniziativa per ottimizzare gli algoritmi di segmentazione e attuare eventuali azioni correttive Arricchimento del Customer Database con nuove informazioni commerciali derivate dall attività di contatto con il cliente 18

19 D. Un caso concreto Esemplificativo dell organizzazione del Reporting centro/rete per il monitoraggio dell iniziativa commerciale Diffusione della reportistica alle funzioni commerciali di centro (market, segment, product manager) con funzionalità di analisi multidimensionale navigabili in base alle esigenze informative delle diverse aree di business Diffusione di reportistica standard, analizzata e certificata dai ruoli di Centro, sulla Rete e sui canali di contatto al fine di diffondere i risultati dell iniziativa e ottimizzare le performance commerciali 19

20 Stato dell arte Azione Attivare la fase operativa ottenendo i primi miglioramenti concreti sull efficienza/efficacia dell azione commerciale Aumentare la diffusione della conoscenza/consapevolezza delle nuove capabilities Attivare la Fase 2 progettuale Evoluzione 20

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