Carte Roma, 4 Novembre 2010

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2 Codice-P1 1

3 Codice-P2 Number of payment cards in Europe (EU) M Payment card transaction volume in Europe (EU) EUR M Number of issued cards growing steadly Average growth in the past years: 5% 727 Transaction volume grew twice as fast as number of issued cards Number of payment cards by country (EU) UK, Germany and France make up 50% of the EU card market Others Netherlands Italy Spain UK France Germany Number of credit/delayed debit cards by country (EU) UK is a credit market while Spain and France are delayed debit card markets Germany is a debit card market where the credit card plays a minor role Italy Others 38 Spain UK France Source: ECB Payment Statistics, September

4 Codice-P3 Today Fragmented national /card) systems Tomorrow Harmonised euro payments area Facts on Euro payments area Euro-Zone countries EU members EEA Euro 15 EU31 Population Banks Card formats POS ATMs Electronic transactions 315 mn 6k mn 262k 52 bn p.a. 504 mn 9k mn 339k 73 bn p.a. Source: ECB Statistical Data Warehouse 3

5 Codice-P4 Numero di carte per funzione* Mln Numero di transazioni per tipo di terminale* Mln/ Carte con funzione cash Carte con funzione di pagamento Carte con funzione e-money Prelievi POS E-money Volume di transazioni per tipo di terminale* Mld/ Valore medio transazione per tipo di terminale** ,56 67,96 51,72 55,56 57,48 57,60 57,40 53, ,60 112,75 111,75 110, Prelievi POS E-money Prelievi POS E-money *Fonte: European Central Bank **Fonte: analisi Value Partners 4

6 Codice-P5 Numero di carte per funzione* Mln Numero di transazioni per tipo di terminale* Mln/ Carte con funzione cash Carte con funzione di pagamento Carte con funzione e-money Prelievi POS E-money Volume di transazioni per tipo di terminale* Mld/ Valore medio transazione per tipo di terminale** 146 3,5 63, ,3 71,3 172,3 184,6 4,6 5,8 76,6 62,5 184,2 196,3 153,3 86,6 92,5 92,8 141,5 71,6 79,1 83,3 91,1 97,9 173,5 177,2 185,9 180, Prelievi POS E-money Prelievi POS E-money *Fonte: European Central Bank **Fonte: analisi Value Partners 5

7 Codice-P6! Condizioni economiche e finanziarie Driver Ripresa economica lenta e vulnerabile Disimpegno del settore pubblico Implicazioni per la profittabilità e lo sviluppo a b c Bassi ritorni economici Necessità di attingere al capitale Costi elevati di funding Condizioni operative Fattori esterni Bilanciamento globale Regolamentazione stringente Scenario competitivo in evoluzione Perdita della fiducia dei consumatori Messa in dubbio dei valori esistenti d e f g h i Domanda ridotta di prodotti ad alto rischio e margine Aumento dei costi di regolamentazione e compliance Costo di sistema trasferito ai player maggiori Distorsione del mercato a causa dell intervento e degli aiuti pubblici Cambio dell interazione col consumatore Nuove ipotesi di investimento 1 Ripensamento dei modelli di business 2 Maggiore attenzione al cliente 3 Polarizzazione dello scenario competitivo 6

8 Codice-P7 "# Collaborazione verticale 3a Cobranded 3 3b Loyalty 2 1 Comunicazione 2a Marketing e social media strategy Prodotto e pricing 1a 1b Prodotto Pricing 7

9 Codice-P8 1 # ESEMPLIFICATIVO Analisi delle dimensioni Indicatori di performance finanziaria: N di transazioni Utile Utile netto Margine di contribuzione Prodotto B Prodotto A Dipendenze tra i prodotti Clientela Retail, Professionisti Small business Gruppi,Singole imprese Multinazionali, Medie imprese, Clientela Business Prodotto C Prodotti: Prodotti core e transazioni Pacchetti e servizi addizionali Prodotti cut-off 8

10 Codice-P9 1 Metodologie di identificazione delle possibili aree di collaborazione Fatturato/Profitto Struttura/Area Geografica Settore/Segmento Key Account- Management Distribuzione Prozent des comulata Umsatzes 100% 80% 60% 40% 34,8 20% Curva Kundenstruktur di distribuzione - Deutschland &Österreich 99 % A B C D N clienti Tot ,8% 0% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Prozent der Kunden 2003 % clienti 6,0 10,5 49,1 34,4 % conver sione Grado di integrazione Globale Alto Basso Clienti Multiregionali Basso Clienti Globali Alto Clienti Crossborder Segmentazi one di clienti nazionali e locali Nazionali = Clienti principali Drug Discovery Pre-Clinic Valutazione del settore industriale Conoscenza della value chain, business model e maturità Trend e rischio segmento peṟ Comparazione allineamento strategico Clinical con Phase I Competitività 7 Basso 5 Medio 3 Alto 1 Clinical Phase II+III Fitofarmaceutico 1 Etico bassa attrattività Approval 10,4 OTC3,3 Generico Production Marketing - 5,5 alta attrattività medium attrattività vecchio maturocrescente embrionico Leve applicabili per il miglioramento delle performance Focus sui clienti maggiormente profittevoli Avvio della pianificazione della gestione clienti e del processo di sviluppo Estensione geografica del business dei clienti Migliorare l organizzazione dei cluster clienti Raffinare l offerta di servizi e il pricing Focus sui settori industriali più profittevoli Opportunità di miglioramento delle vendite attraverso il know-how sul settore industriale e sulle soluzioni di settore 9

11 Codice-P10 1 #! Aumento dei ricavi Aumento ricavi nel breve termine Ricavi e margine Aumento della redditività complessiva per cliente Aumento livello e qualità del margine Ottimizzazione del modello di pricing Monitoraggio e controllo Aumento livello di monitoraggio e controllo Possibilità di sviluppare tool analitici per simulazioni Possibilità di analisi di sensitivity e verifiche degli scostamenti expost Processi commerciali e distributivi Efficentamento processi commerciali e distributivi Maggior supporto al gestore nella proposizione dell offerta verso la clientela Aumento diffusione dei prodotti/servizi 10

12 Codice-P11 1 $ $%! Analisi sui delta ricavi aggiuntivi ottenuti dai modelli di pricing - esempio BUSINESS CASE R comm. = Ricavi Commissionali BdV = Ricavi da Benefici di MF = Valuta Margini finanziari Opzioni di pricing Situazione As Is Clienti target R comm. BdV MF Clien ti OK Situazione To Be R comm. BdV MF Ricavi totale Conti Correnti xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx ~10% Bonifici xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx ~13% Carte di Credito Carte di debito Carte prepagate Totale Ricavi AS - IS xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx ~10% xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx ~8% xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx xx.xxx ~15% xx.xxx xx.xxx xx.xxx 11

13 2 & ' (!! Codice-P12 I consumatori parlano online ma le Banche come possono interagirvi? Le opinioni rintracciate su internet influenzano la clientela L Italia vede una significativa presenza sui social media Le dimensioni del fenomeno In Italia oltre 24 milioni di persone hanno confermato o modificato il proprio parere su prodotti, aziende e servizi dopo aver letto su Internet le opinioni di altri Utenti italiani attivi sui social network: oltre 16 milioni (Facebook) Blog italiani attivi sul tema finanza: ~3000 Post dedicati ai prestiti nell ultimo anno: ~ Post inerenti prodotti finanziari: più di Le azioni della banca Sviluppare capacità di ascolto in real time e interpretazione sulle fonti aperte per migliorare i processi interni all organizzazione Attivare iniziative di relazione digitale con i consumatori che prediligono i canali online per aggregare e filtrare le conversazioni e indirizzare le esigenze di clienti/prospect verso i canali e i referenti della Banca Attività parziali con strumenti inadeguati alla realtà del fenomeno sono da considerarsi superate E necessario strutturare il processo di raccolta e aggregazione delle informazioni, l analisi delle fonti pubbliche online tramite soluzioni tecnologiche che ne consentano la gestione in tempo reale e giornaliera per: - Facilitare la comunicazione verso il cliente - Instradare le richieste verso i canali della banca Fonte: Nielsen / Netratings, Audiweb, elaborazione Value Team 12

14 2 ) * Codice-P13 = Consulenza = Tecnologia Raccolta e monitoraggio Valutazione degli insight & action plan Fonti pubbliche Corporate sites News sites Raccolta delle fonti Executiv e summary Clienti Forums Blogs Analisi semantica Report aggiornato giornalmente Report mensile Supporto a comitato decisionale Prospect Online communities Social networks Wikis Elaborazione dati per report Generazione automatica di report con interfaccia web. Produzione report executive con insights su dati raccolti. Attività di supporto decisionale al comitato executive di riferimento per definizione action plan. Enterprise social media dashboard... Specific sources Intelligence e moderazione Banca Informazion i condivise dalla Banca sul web Oltre fonti analizzate Alimentazione di db prospect e CRM con informazioni su utenti web monitorati Business knowledge Alimentaz. DB CRM Selezione citazioni Alimentazione di applicazione web dedicata con dati raccolti e filtrati. L applicazione è rivolta a tutte le tipologie di utenti con finalità di brand awareness, customer service e orientamento, inbound e CRM. 13

15 Codice-P14 2 # Business case: Monitoraggio di oltre fonti online per il reperimento di informazioni di interesse per il business della Banca Aggregazione mensile di circa citazioni di brand e servizi/prodotti pertinenti a funzioni commerciali (rete commerciale), relazioni esterne, fabbrica prodotto, marketing. Risultati dell adozione della soluzione proposta: Controvalore medio mensile dell esposizione online del brand della Banca grazie alle citazioni degli utenti/clienti pari a 2M di euro. Previste in base al periodo di test oltre ~1.500 interazioni al mese tra clienti/prospect e rappresentanti della Banca. 14

16 Codice-P15 3 & # Cobranded card ecosystem 2000 Bank contribution ~1% of amount spent with the card 1% 20 Use of card for purchases Fidelity point basket Yearly average card spending ($) $ to buy loyalty points Gift catalogue Use of operator services (data, voice,.) >1% of amount spent depending on customer profile (recommended) Operator Services (SMS, data, free minutes) Loyalty program will enable operator to reduce CHURN rate Operator activities and contribution Definition of rules to convert usage of TIM services into loyalty program points Purchase of the loyalty program points from the Bank or vice-versa Distribution of loyalty points to operator users % Yearly average spending $ (ARPU~60 Net of taxes) 20 $ to buy loyalty points 15

17 Codice-P16 3 +,# Bank Product* Card type Minimum monthly income required Annual Fee % of benefit for the client Other Benefits Standard Card Basic R$ 500 reais R$ 32 reais 1,47% None Standard Card Gold R$ reais R$ 81 reais 1,47% None Standard Card Platinum R$ reais R$ 150 reais 2,21% The points don t expire R$ 300 reais R$ 28 reais None Prepaid Prepaid Prepaid Basic Gold Platinum R$ reais R$ 96 reais None R$ reais R$ 180 reais None For each recharge, the client gain the double of minutes PostPaid Basic R$ 300 reais R$ 28 reais 3,92% None PostPaid Gold R$ reais R$ 96 reais 3,92% None PostPaid Platinum R$ reais R$ 180 reais 3,92% None * Every credit card is available for Mastercard and Visa Source: Itau s site 16

18 Codice-P Traditional POS acquiring services annual fee transaction fee Card payment example Cardholder Merchant Collaborazione Telco- Banche su modelli di mobile acquiring Annual fee Issuer Bank Value Transaction Interchange fee mobile POS Standard POS POS rent Acquirer Acquirer 1 Acquirer 2 Acquirer n Transaction fee Sviluppo un offerta integrativa ai POS tradizionali - Possibilità di indirizzare mercati ad oggi cash intensive - Necessità di mantenere la redditività del servizio e mitigare il rischio di cannibalizzazione deli attuali ricavi 17

19 Codice-P18 + Overview dello scenario dei servizi di pagamento e discontinuità emergenti Il ruolo di Payment Service Provider nel mercato europeo e rapporti con il sistema bancario Le evoluzioni a livello di scenario dei sistemi di pagamento richiedono un attenta valutazione di opportunità e rischi correlati a: diffusione di standard cross-industry internazionali convergenza delle best practice su modelli applicativi centralizzati In particolare, è possibile osservare un crescente focus dei new entrants (Payment Service Providers) su servizi di M-payment e ExPP La PSD introdurrà nuove forme di Payment Institutions, ovvero organizzazioni autorizzate alla fornitura di servizi di pagamento (es. Telco, ) I new entrants già ad oggi stanno perseguendo strategie di posizionamento su segmenti d offerta innovativi per tutti i segmenti di clientela in considerazione degli elevati volumi del mercato di riferimento Esistono delle grandi opportunità per i nuovi soggetti derivanti dalla PSD in particolare legate ai mercati dei mobile payments e dei servizi ExPP Il sistema bancario dovrà rimodulare la propria strategia in ottica di difesa da una maggiore competizione futura sfruttando le possibilità di first move nei settori innovativi dei pagamenti 18

20 .! *! ) ) Codice-P19 1 Analisi della cost-base e ottimizzazione portafioglio d offerta Perfetta conoscenza dei costi, diretti e indiretti, sostenuti per l erogazione dei servizi e possibilità di sfruttamento delle aree di ottimizzazione evidenziate 2 Adozione di modelli di clusterizzazione evoluti Perfetta conoscenza dell attuale Clientela e, per similitudine, delle logiche di acquisto dell intero mercato 3 Sviluppo di modelli di redditività evolutivi Incremento dell operatività e della redditività complessiva del Cliente tramite la creazione di circoli viziosi di spostamento progressivo dei volumi e riduzione della multibancarizzazione 19

21 Codice-P20 + Ing. Alessandro De Cristofaro Value Partners Tel:

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