CRM analitico: introduzione. Andrea Farinet

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1 CRM analitico: introduzione Andrea Farinet 1

2 1. Agenda Definizione di Customer Relationship Management (CRM) Le caratteristiche strutturali di un progetto di Customer Relationship Management Il Customer Relationship Management analitico: il sistema cognitivo dei clienti Architettura tecnologica a supporto del CRM analitico Il Data Mining (DM) Il significato economico del valore dei clienti e la segmentazione della clientela 2

3 2. Customer Relationship Management (CRM): definizione CRM is about achieving sustainable competitive advantage and enhanced long term profitability through concentrating efforts on the company s most valuable customers. It involves developing an integrated approach to identify, develop, support and retain quality customers (M.Saren, N. Tzokas) Cuore del CRM è la relazione (bidirezionale, collaborativa e duratura) tra Azienda-Cliente 1. Migliore conoscenza del cliente, dei sui gusti e bisogni 2. Capacità di anticipare le richieste future del cliente 3. Maggiore soddisfazione del cliente 4. Fiducia e Fedeltà di lungo periodo verso l azienda 3

4 3. Caratteristiche funzionali di una strategia di CRM RELAZIONI Relazioni personalizzate con il singolo cliente CONTENUTI Contenuti/value proposition allineate ai bisogni/profilo cliente ARCHITETTURA TECNOLOGICA Conoscenza del cliente La vendita diventa la conseguenza della relazione, non l obiettivo primario 4

5 3. Caratteristiche funzionali di una strategia di CRM cont. RELAZIONI CONTENUTI ARCHITETTURA TECNOLOGICA SISTEMA COGNITIVO DEI CLIENTI SEGMENTAZIONE DELLA CLIENTELA STRATEGIE DI FIDELIZZAZIONE TATTICA IMPLEMENTATIVA 5

6 4. Il sistema cognitivo dei clienti RELAZIONI CONTENUTI ARCHITETTURA TECNOLOGICA Ruolo multiplo del cliente: risorsa di info, co-produttore, compratore, utilizzatore Fonti dati Off Line On line Sales Contact Center Fonti esterne Dati anagrafici Comportamento di acquisto attuale e futuro (R.F.M.) Dati psicografici (interessi, abitudini, stili di vita, ) Log File (URL di provenienza, cookies, ) Form di registrazione Comunità virtuali (create con mailing list, forum, newsletter, chat) 6

7 5. La segmentazione della clientela: perché segmentare? RELAZIONI CONTENUTI ARCHITETTURA TECNOLOGICA Customer s Info democracy Acquisizione Informazioni Data warehouse Analisi e interpretazione Data Mining Segmentazione clientela Clienti più profittevoli 7

8 6. L architettura a supporto del CRM analitico Fonti esterne DBMS di MKTG Op. DBMS gestionali DBMS di cust. care DBMS di Vendite Customer interaction tool/channels customer DW CRM ANALITICO Back-office BI tools/ DM CRM OPERATIVO Front-office 8

9 6. L architettura a supporto del CRM analitico segue Integrato unico fonte informativa Riutilizzabile orizzonte temporale lungo Non volatile in seguito al primo caricamento completo dei dati, i successivi caricamenti sono incrementali (i dati caricati non vengono più modificati). DBMS* gestionali Fonti esterne DW BI tools/ DM DBMS di cust. care DBMS di Vendite DBMS di MKTG Op. Customer interaction tool/channels customer Strumenti di analisi di fenomeni/profili conosciuti o no, attuali o futuri. Es.: On line Analytical Processing (OLAP)* Data Mining (DM) Sales Media Tradizionali Phone/IT (Call Center, fax, PDA, ) Internet 9

10 7. Data Mining (DM) Definizione di Data Mining: Processo di estrazione (to mine = estrarre) delle informazioni, profili comportamentali e trend sconosciuti a priori dai dati Data Mining Statistica classica 10

11 8. Processo di Data Mining Le informazioni rispetto ai dati La gestione e la pulizia dei dati Formattazione (lombardia, LOMBARDIA, LOM) Conversione (v. tolentino Tolentino) Consistenza (, $, ) Variabili categoriche La gestione Missing 11

12 9. Le Tecniche di segmentazione Le principali tecniche di segmentazione sono: Alberi di segmentazione Reti neurali Cluster analysis Algoritmi genetici 1. Complessità campione analizzato tecnica di segmentazione flessibile 2. Trade-off: flessibilità tecnica di segmentazione comprensibilità/chiarezza processo di segmentazione 12

13 Profondita 10. Gli Alberi di segmentazione Nodo genitore/padre Nodo figlio Ramo Profondita varianza/eterogeneità esterna varianza interna/omogeneità 13

14 10. Gli Alberi di segmentazione segue La scelta e l ordinamento dei predittori Il numero di partizioni (algoritmo di segmentazione) L arresto della procedura 14

15 11. Reti Neurali (ANN) Le Reti neurali ANN (Artificial Neural Network) = sistema adattivo che riproduce artificialmente il funzionamento del cervello umano INPUT OUTPUT Risultato di una funzione di attivazione che modifica l informazione di input secondo dei pesi Nodo = Processore. Centro di elaborazione delle informazioni. Black Box 15

16 11. Reti Neurali (ANN) segue Architettura Numero hidden layers Funzione di attivazione Struttura dei pesi (vd. Regola di apprendimento) INPUT HIDDEN OUTPUT FEED FORWARD NEURAL NETWORK 16

17 12. Quale metodologia è migliore? Bontà (in sample) Stabilità (out of sample) Interpretabilità Problem space identification Data Mining (dati info) evaluation Actions 17

18 13. Applicazioni Segmentazione della clientela Customer retention Cross-selling / up-selling Churn analysis... Banche/Assicurazioni Sanita Telecomunicazioni Industria... 18

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