Sviluppo del valore della clientela: l approccio di Banca Lombarda

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1 Sviluppo del valore della clientela: l approccio di Banca Lombarda Giovanni Andolfi Roma, 13 febbraio 2007

2 Banca Lombarda: una forte Rete in un area territoriale ricca Ricavi primi 9 mesi 06 a 1,1 mld 1,5 milioni di clienti ROE annualizzato al 12,4% Cost Income ratio al 52,9% Quota di mercato Settembre 2006 (n. filiali) 6%-8% 2%-4% 1%-2% <1% Nessuna presenza dipendenti e 575 promotori finanziari 794 filiali, presenti soprattutto nel Nord Ovest Italia Quota di mercato su impieghi e raccolta al 2% Capitalizzazione di mercato intorno ai 6,3 mld di 2

3 un Gruppo federale divisionale che combina con successo il radicamento nei mercati locali ed una forte integrazione operativa Marketing strategico Banca Lombarda Governance, Finanza, Rischi Organizzazione, Ris. Umane Banche commerciali Wealth Management Società del Parabancario Brokerage Servizi (IT, logistica, B.O.) Banco di Brescia Banco di San Giorgio Capitalgest Grifogest CBI Factor Financiera Veneta Mercati Finanziari SIM Lombarda Sistemi e Servizi Banca Regionale Europea BL Private Investment Capitalgest Alter. Inv. Gestioni Lombarda (Suisse) SA SBS Leasing SILF Andros Banca di Valle Camonica Banca Lombarda Int. SA Sifru SIM Solofid Lombarda Advisory SA Lombarda Vita Avviata integrazione delle due SGR 3

4 Premessa La complessità delle strutture organizzative, dei processi, la difficoltà di recepimento dei dati rendono complesso il percorso di razionalizzazione degli ambiti di Business intelligence - Ambiti di azione della Business Intelligence - Score di propensione Customer satisfaction Next product Life time value Business Intelligence Event Driven Marketing Cluster Analysis Score di attrition Spesso la Business Intelligence viene implementata attraverso molteplici ambiti anche molto sofisticati che però a volte rimangono fini a se stessi oppure non dialogano con tutti gli altri ambiti oppure non colgono tutte le opportunità offerte dalle informazioni acquisite 4

5 Stiamo cercando di far evolvere l approccio alla Business Intelligence* secondo logiche che tendano a omogeneizzare i processi e massimizzare il valore della clientela Approccio artigianale (un modello di propensione una campagna) Offerta differita Da Approccio industriale (eventi rilevanti pesati grazie a più modelli di propensione intelligent interaction) Real time intelligence A Focus sulla propensione all acquisto di un prodotto Focus sulle potenzialità di crescita della relazione Es.2 Supporto all azione di vendita A supporto della vendita, del servizio al cliente e alla crescita del valore Es.1 Proprietà dell ufficio customer intelligence Daily actionable insight Es. 3 Arricchimento dati estemporaneo * Analisi svolte in collaborazione con Busacca & Associati Processo di data enrichment continuativo alimentato dall interazione del cliente con la rete di vendita 5

6 Esempio 1 Esempio 1 La performance reale e il suo valore passando per la performance percepita 6

7 Esempio 1 I modelli di customer satisfaction mettono in relazione i driver di soddisfazione con la soddisfazione complessiva del cliente al fine di individuare aree di intervento prioritarie Driver - Modello di Customer Satisfaction - Peso ESEMPLIFICATIVO Immagine e relazione 42,1% Gestione liquidità Finanziamenti 40,3% 14,4% Soddisfazione 7,74 Canali virtuali 3,2% 7

8 Analizzando i valori di soddisfazione sui diversi driver e il peso di correlazione che essi hanno all interno del modello di regressione è possibile definire una mappa delle priorità d azione Esempio 1 - Mappa delle priorità d azione - ESEMPLIFICATIVO Personalizzazione del rapporto 2 Importanza Bassa Alta Peso medio Costi/ benefici sez. liquidità 1 Tempestività e/c Modernità Chiarezza e/c Autonomia filiali Tempi di attesa sportello Tempi di attesa erogaz. finanz. Capillarità Sicurezza accesso servizi Bassa Voto medio di soddisfazione Soddisfazione Alta 8

9 Esempio 1 Abbiamo provato ad estendere il modello di customer satisfaction al fine di ottenere informazioni a più alto valore aggiunto - Modello Processi-Customer Satisfaction-Loyalty - Processo a kpi driver Processo b kpi driver Soddisfazione loyalty Processo c kpi Modello base di customer satisfaction L obiettivo è quello di correlare a determinati kpi relativi ai processi aziendali, il livello di soddisfazione su ognuno dei driver L obiettivo è quello di correlare il valore di loyalty con il livello di soddisfazione complessiva della clientela Ottenere un modello in grado di stimare soddisfazione del cliente e loyalty sulla base dei kpi di processo interni alla Banca e che parallelamente fornisca delle indicazione di dettaglio sui processi sui quali intervenire al fine DI migliorare la satisfaction complessiva e dunque la loyalty 9

10 Per loyalty abbiamo considerato un indice basato sia sui dati forniti dal cliente nel questionario (esterni) sia su dati ricavabili dal customer database aziendale (interni) Esempio 1 - Indice di Loyalty - Grado di fidelizzazione sulla Gestione Liquidità Grado di fidelizzazione sulla Gestione Investim. Propensione a cambiare Banca Sviluppo della relazione con il cliente Anzianità di relazione con il cliente Indice di loyalty esterno Indice di loyalty interno INDICE SINTETICO DI LOYALTY 10

11 Esempio 1 Otteniamo dunque un modello in grado di correlare la loyalty della clientela ai livelli di soddisfazione di ogni singolo driver 1 s1 sn S L 2 S = ƒ S (as 1, bs 2, cs 3,, ms n ) s1 S L sn L = ƒ L (S) 3 s1 S L sn L = ƒ LS (as 1, bs 2, cs 3,, ms n ) 1 L indagine quantitativa ha permesso di rilevare la soddisfazione di ogni singolo driver (s 1, s 2, s 3, s n ) e la soddisfazione globale (S) per ogni singolo cliente. Attraverso analisi statistiche vengono individuati i pesi dei driver (a, b, c, m ) sulla soddisfazione globale 2 3 È possibile individuare il legame tra indice di soddisfazione globale e l indice sintetico di loyalty, attraverso i valori assunti dai due indicatori per ogni rispondente all indagine quantitativa Attraverso le due funzioni è possibile prevedere l impatto di una variazione di soddisfazione relativa ad un singolo driver sulla loyalty del cliente 11

12 Esempio 1 Sono stati individuati dei KPI tecnici, commerciali, ed organizzativi per ciascun driver di soddisfazione Driver ATTIVITA IN CORSO Modernità: capacità di aggiornarsi e di stare al passo con i tempi Capillarità Presenza nella comunità Riservatezza Personalizzazione del rapporto Cortesia Tempestività nel fornire risposte e nel risolvere eventuali problemi Accoglienza e ambiente in filiale - Definizione dei KPI di processo - Area tecnica Area Commerciale Area organizzativa % operatività virtuale sul totale operatività (trend) Frequenza media di contatto per cliente Tempo medio di risoluzione disservizi (codificati) segnalati dal cliente KPI n offerte nuovi prodotti lanciate/anno Tasso di acquisizione clientela giovane Investimento annuo in sponsorizzazioni n di accordi commerciali con associazioni ed enti locali Grado di copertura territoriale del bacino d'utenza n medio di sale riservate per gestore n medio dei clienti per portafoglio % di clienti portafogliati sul totale clienti Ore formazione per gestore/referente % reclami sul personale Ore formazione per gestore/referente n medio dei clienti per portafoglio n medio di sale riservate per filiale n medio di clienti per sportello di filiale 12

13 Esempio 2 Esempio 2 Il Modello di Potenziale del cliente 13

14 Esempio 2 Aumentare la share of wallet del cliente è spesso un attività di difficile industrializzazione demandata spesso alla proattività della rete di vendita o ad attività centralizzate estemporanee - Il modello di potenziale del cliente - Dati in input Metodologia di stima Output DATI DESCRITTIVI CLIENTE: Professione Età Titolo di studio Area geografica di residenza Ampiezza del comune di residenza Possesso immobili # Componenti Nucleo Fam. # Percettori Nucleo Fam. Alberi di classificazione REDDITO STIMATO PATRIMONIO STIMATO 14

15 Esempio 2 Sono stati raccolti, con metodologie diversificate, i dati descrittivi del cliente al fine di definire e successivamente validare il modello predittivo - Il modello di potenziale del cliente - Alberi di classificazione (Classification & Regression Tree) Regole di stima 1 Classi di patrimonio (dati in ) Maggiore di Classi di reddito annuo (dati in ) Reddito e patrimonio vengono stimati su 5 classi in base alle regole definite applicando il C&RT (Classification & Regression Tree) ai dati del campione di clienti benchmark 5 Maggiore di

16 Esempio 2 I risultati sulla validità del modello effettuati su un campione di controllo ha evidenziato la correttezza delle stime al 70% (85% considerando le stime parzialmente corrette) Stime corrette - Matrice di Orientamento - Stime parzialmente corrette Stime non corrette Il modello di potenziale del cliente Potenziale Commerciale* > SFIDE Sviluppo e Retention MARGINALI Gestione selettiva DIAMANTI Partnership AMBASCIATORI Mantenimento È in corso di definizione l iniziativa volta allo sfruttamento commerciale del modello di potenziale < 25 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Grado di Fidelizzazione (Quota del valore potenziale di ciascun cliente allocata presso Banca Lombarda) 16

17 Esempio 3 Esempio 3 Veicolare l informazione commerciale sulla Rete di vendita 17

18 L arricchimento e l integrazione dei database consente di analizzare con più profondità i dati individuando indicatori commerciali di performance, comportamentali, ecc. Esempio 3 - Indicatori calcolati - ESEMPLIFICATIVO Indicatori di Giacenza Indicatori di Operatività Ciclo di vita dei Prodotti Gli indicatori oltre ad essere utilizzati per indagini ed analisi sono stati veicolati tramite gli strumenti di Sales Force Automation con indicazioni specifiche alla rete di vendita per il loro utilizzo 18

19 Esempio 3 È stata verificata l efficacia commerciale delle iniziative utilizzando due campioni di gestori di filiale omogenei differenziati solamente dalla veicolazione degli indicatori commerciali - Gruppo test - (con veicolazione indicatori su portale CRM) - Gruppo di controllo - (senza veicolazione indicatori su portale CRM) 100% 100% 54% 11% 61% 5% Target Contatti Positivi Target Contatti Positivi L efficacia commerciale risulta aumentata del 120%. I risultati sono stati positivi anche in termini di masse conferite e prodotti venduti 19

20 In conclusione Massima integrazione tra le basi dati aziendali (CdG, Rating, Commerciale, HR) e attivazione dei processi di data enrichment continuativi Ricorso strutturato alle ricerche di mercato per poter meglio indirizzare le azioni di business intelligence Supporto e coinvolgimento della rete di vendita nelle azioni di business intelligence 20

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