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1 2 febbraio 07 La statistica a supporto delle strategie di marketing La Statistica come supporto ai bisogni conoscitivi delle aziende Bruno Scarpa Facoltà di Scienze Statistiche Università di Padova

2 Un pool di analisti e statistici negli uffici di marketing Le analisi dei prodotti, ma soprattutto dei clienti, mirano a scoprire le propensioni, gli interessi, le potenzialità economiche, in modo da poter suggerire al marketing manager le azioni da intraprendere per massimizzare i risultati aziendali. Gli analisti sfruttano moltissime informazioni che sono a disposizione dell azienda grazie a potenti sistemi informativi, che si riferiscono a ciascun cliente e addirittura a ciascuna azione (telefonata, sms, , ) che il cliente compie. 2

3 Customer satisfaction index: alcune schermate di esempio 3

4 Customer satisfaction index: alcune schermate di esempio 4

5 Analisi delle vendite: report giornaliero attivazioni 5

6 Esempio distribuzione oraria del traffico telefonico Distribuzione oraria del traffico telefonico % di traffico telefonico 14,00% 12,00% 10,00% 8,00% 6,00% Mese dic- 99 ott- 99 ago- 99 giu- 99 apr- 99 feb- 99 dic- 98 ott- 98 ago- 98 giu- 98 apr- 98 feb- 98 dic- 97 ott- 97 ago- 97 giu- 97 apr feb ,00% 2,00% 0,00% Fascia oraria 6

7 Customer base: segmentazione di base 0% VALORE DEL CLIENTE 100% COSTRUIRE FELDELTA DIFFERENZIAZIONE DEI SERVIZI INBOUND & OUTBOUND SCHEMA DI LOYALTY (Incentivi) BLOCCHI (Disincentivi alla fuga) AZIONI A BASSO COSTO/ NO PROMOZIONI NON COSTI AGGIUNTIVI PER LA GESTIONE DEL CLIENTE AZIONI DI MASSA MASSIMIZZARE IL VALORE OPERATORE CC PERSONALE NUOVI VAS MEMBER GETS MEMBER CURA & ATTENZIONE AUMENTARE IL VALORE AZIONI DI UP / CROSS SELL INCENTIVARE L USO INCENTIVARE ATTIVAZIONE DI VAS 0% FEDELTA DEL CLIENTE 100% ALLA CONCORRENZA! 7

8 Presentazione casi reali 8

9 1 Analisi delle disattivazioni 9

10 Scenario Un azienda di telecomunicazioni mobile ha di solito una clientela piuttosto numerosa (milioni di utenti). e la società gradirebbe che tutti questi ( o quantomeno quelli interessanti ) rimanessero fedele e non scappassero alla concorrenza! Ma certo cercare di coccolare tutti i singoli clienti è chiaramente alquanto oneroso per l azienda! Cosa fare? Una possibilità è quella di individuare i clienti più a rischio di andarsene e coccolare solo quelli! Come individuarli? 10

11 Valutazioni al marketing meeting Intera Customer base Clienti ad alta propensione alla disattivazione Clienti che stanno disattivando Clienti già disattivati Costi della prevenzione della disattivazione Alti Medi Alti N/A Grado di successo dell azione preventiva della disattivazione Basso Alto Medio N/A Stadio più efficiente Azioni di retention 11

12 Valutazioni al marketing meeting Chi è a rischio di disattivazione? Caratteristiche demografiche Usage del telefono Comportamenti di traffico Contatti con l azienda Informazioni sul billing Copertura della rete Comportamento dei clienti sul churn Quando è maggiore il rischio di disattivazione? Promozioni della concorrenza Eventi della vita Perché sono a rischio di disattivazione? Offerte della concorrenza Convenienza dei prezzi Prezzo dell Hardware Servizio al cliente Programmi a premi 12

13 Come, quindi, individuare chi è a rischio di disattivazione? 13

14 L analista affronta il problema 14

15 I dati a disposizione Informazioni socio demografiche Informazioni sulla attivazione Dati sull uso & sulla rete Pattern di utilizzo (traffico, log files, cookies ) dati dal call center (calls, complains, billing problems) DATAWAREHOUSE Informazioni da ricerche di mercato (customer satisfaction,, U & A, ) 15

16 Che cosa c entra la statistica? Una delle cose che gli statistici sanno fare è trasformare dati e informazioni elementari in nuove conoscenze e previsioni utili per prendere delle decisioni. Nel caso della disattivazione dei clienti, uno studente a metà del secondo anno di una laurea in Statistica avrebbe le competenze per dare dei primi suggerimenti sensati ai Marketing managers dell azienda. Grazie a questi suggerimenti e alle azioni di marketing predisposte dagli esperti di marketing sul target proposto dallo statistico, si riesce a salvare una quantità di clienti almeno doppia (rispetto al target individuato dall esperto di mktg) 16

17 Come si muove uno statistico? La prima idea è quella di usare i dati sui clienti del passato per prevedere i clienti futuri, di cui non sappiamo le intenzioni Prima di tutto, assieme fianco a fianco al makettaro, seleziona un sottoinsieme di informazioni ritenute rilevanti per prevedere la disattivazione e le organizza in una grande tabella: Cliente Attivo/ Disattivo Sesso Data attivazione Numero chiamate gennaio SMS gennaio Numero chiamate febbraio SMS febbraio 1 Attivo M 4/10/ Attivo M 25/05/ Disattivo F 9/03/ Attivo M 7/11/ Attivo F 8/12/ N Attivo F 4/04/

18 Come si muove uno statistico? Calcola, quindi, quanti clienti tra quelli che erano attivi un mese fa, si sono disattivati nell ultimo mese. Identifica una propensione alla disattivazione, una misura della voglia del cliente di abbandonare i servizi dell azienda. Non avendo informazioni sulla volontà dei clienti, può misurare tale quantità come proporzione di clienti con determinate caratteristiche (ad esempio maschi, attivati nel 2001, con meno di 50 chiamate nel mese di gennaio e nel mese di febbraio ) che si sono disattivati. 18

19 Come si muove uno statistico? Costruisce poi un modello per spiegare come la propensione alla disattivazione vari al variare delle altre informazioni utilizzate: sesso, età, traffico, Un modello di questo tipo ci serve per poter calcolare delle previsioni sulla propensione alla disattivazione nel prossimo mese per un cliente che ora è ancora attivo e che possiede le stesse caratteristiche Questo modello permette quindi di prendere una decisione (a chi facciamo un regalo? A chi spediamo una lettera?) sulla base di adeguate informazioni quantitative sul cliente 19

20 Modelli di regressione Un modello che descrive come una variabile, chiamata usualmente risposta o dipendente, varia al variare di una o più altre variabili, chiamate variabili indipendenti o esplicative, viene usualmente chiamato modello di regressione. variabile risposta = f variabili + indipendenti ( errore) 20

21 Modelli di regressione Un modello che descrive come una variabile, chiamata usualmente risposta o dipendente, varia al variare di una o più altre variabili, chiamate variabili indipendenti o esplicative, viene usualmente chiamato modello di regressione. Variabile risposta = disattivazioni Variabile esplicative = anagrafiche, traffico, call center, rete variabile risposta = f variabili + indipendenti ( errore) 21

22 Modelli di regressione logistico È basato sull assunzione che un cliente con x1 chiamate in gennaio, x2 chiamate in febbraio, x3 SMS in gennaio, Prob x4 chiamate in febbraio,... si disattiva = e 1+ e α + βx1 + γx2 + δx3 + ηx α + βx1 + γx2 + δx3 + ηx dove α,β,γ,δ e η sono dei parametri (costanti) che devono essere determinati dai dati disponibili. 22

23 Modelli di regressione logistico Per semplificare, consideriamo una sola variabile esplicativa: il numero di chiamate effettuate nell ultimo mese Il modello si può scrivere allora un cliente con x chiamate a dicembre 2006 Prob si disattiva a gennaio 2007 = e 1+ e a+ bx a+ bx Dove questa volta a e b sono i parametri (costanti) che devono essere determinati dai dati disponibili. 23

24 Modelli di regressione logistico 24

25 Modelli di regressione logistico 25

26 Modelli di regressione logistico È un modello probabilistico non deterministico. Ci dice la probabilità di disattivarsi, non quanti clienti si disattiveranno se a dicembre hanno fatto x chiamate. In questo modo, permette che due clienti con le stesse caratteristiche possano comportarsi in maniera diversa in quanto a disattivazione Questo è il mondo. Perciò così ragiona il modello! 26

27 Utilizzo dei dati sui clienti precedenti Quali valori sono appropriati in questo caso per b? La teoria della statistica insegna come utilizzare efficacemente i dati per calcolare delle stime di questi parametri. 27

28 Propensione alla disattivazione Disponendo delle stime dei parametri possiamo calcolare, ad esempio, delle stime del numero di clienti che nel prossimo mese mediamente dovrebbe abbandonare l azienda per ogni tipologia di clienti (numero di chiamate effettuate a dicembre) 28

29 Stime, stime ma se c è una stima, c è un errore! Il grafico di prima contiene solamente delle stime. Potrebbero non corrispondere alla realtà. Ad esempio sono basate sui dati disponibili ed anche il modello utilizzato potrebbe essere sbagliato. È per questo che la statistica insegna anche a valutare la dimensione degli errori. Ad esempio permette di produrre delle affermazioni del tipo probabilit à che il cliente Mario Rossi si disattivi nel prossimo mese > 90% 29

30 Statistici non maghi! L affermazione precedente è di tipo probabilistico. Non abbiamo la presunzione di essere Mago Merlino. Del resto questo è il bello della vita. E del mestiere dello statistico. È in ogni caso sufficiente per prendere una decisione: Il cliente Mario Rossi avrà un simpatico regalo, o un offerta promozionale per il prossimo mese, mentre per Paolo Bianchi, la cui probabilità di andarsene era solo del 20%, il collega markettaro non ha previsto nulla! 30

31 L utilizzo in pratica L applicazione del modello ai clienti ancora vivi permette l attribuzione di un livello di rischio ad ogni cliente. Ogni singolo cliente, infatti, viene monitorato continuamente, e per l azienda viene identificato con un colore: verde = cliente fedele; giallo = cliente in fase prerischio; rosso = cliente a rischio disattivazione. cliente a rischio disattivazione. cliente in fase pre-rischio; cliente fedele Tali colori appaiono sulle liste estratte dai markettari per spedire regali e attivare promozioni, o sugli schermi degli operatori del call center non appena il singolo cliente chiama per avere informazioni o reclamare e a seconda del colore l operatore sarà più o meno gentile 31

32 E di quanto sbagliamo? Con i dati osservati nel prossimo mese cercheremo di valutare quanto ci abbiamo azzeccato col nostro modello o se potevamo fare di meglio! omissione: accuratezza del modello alto Rischio medio Rischio basso Rischio SC = Y 27.94% 29.46% % ( = 100%) SC = N 3.57% 6.83% 89.60% ( = 100%) comissione: SC = Y SC = N alto Rischio medio Rischio basso Rischio 49.33% 34.92% 5.58% 50.67% 65.08% 94.42% ( = 100%) ( = 100%) ( = 100%) 32

33 2 Il profiling e la segmentazione 33

34 Scenario Usando tutte le variabili a disposizione si vogliono capire i valori, gli interessi e i bisogni dei clienti Tracciare il grafico dei clienti sottolineando le differenze nei valori e bisogni Analizzare i bisogni e gli interessi dei clienti aiuta a capire cosa offrire loro e come interagire con loro 34

35 La mappa dei valori Amore per l aventura APERTURA Antiproibizionismo APERTURA Cultura industriale e Cosmopolititsmo post-industriale, aperta aperta al al Gestione della cambiamento, complessità all innovazione e alla alla complessità sociale. Vita sociale Narcisismo Etnocentrismo Interesse individualistiche. per la moda Interesse apparenza Orientamento ai ai valori valori Consumismo Anomia del del sé sé e del del privato privato Ostentazione e Attenzione prestigio Edonismo all aspetto Esoterismo Industrialismo Liberalismo sessuale Adesione al nuovo Secolarizzazione Impegno Ecologia Semplificazione della vita Polisensualismo Interesse tecnologia PRIVATO Cultura intessuta di di valori valori materiali PRIVATO ed ed aspirazioni Spiritualità Insicurezza Welfare Perbenismo Diffidenza per la pubblicità Antiautoritarismo Ricerca Revisione interiore ruoli sessuali Espressione personalità Volontariato SOCIALE Comunitarismo Partecipazione Creatività Cultura personale solidaristica Idealismo impregnata Cultura solidaristica impregnata di di valori valori etici etici e spirituali. SOCIALE Orientamento alla alla collettività e al al sociale. Paura della violenza Nostalgia natura Bisogno di radicazione Chiusura mentale CHIUSURA Cultura di di stampo Localismo arcaico e preindustriale arroccata sui sui valori valori tradizionali e diffidente verso verso il il nuovo. nuovo. Centralità della famiglia CHIUSURA 35

36 La mappa dei valori Antiproibizionismo Amore per l aventura Narcisismo Consumismo Esoterismo Interesse per la moda Edonismo Secolarizzazione Attenzione all aspetto Industrialismo PRIVATO Anomia Interesse apparenza Ostentazione e prestigio Insicurezza Etnocentrismo Paura della violenza Chiusura mentale Cosmopolititsmo APERTURA Semplificazione della vita Welfare Localismo CHIUSURA Gestione della complessità Vita sociale Liberalismo sessuale Adesione al nuovo Impegno Ecologia Polisensualismo Interesse tecnologia Antiautoritarismo Revisione ruoli sessuali Espressione personalità Partecipazione Spiritualità Ricerca interiore Volontariato Creatività personale SOCIALE Perbenismo Comunitarismo Idealismo Diffidenza per la pubblicità Nostalgia natura Bisogno di radicazione Centralità della famiglia 36

37 La mappa dei valori APERTURA Antiproibizionismo Amore per l aventura CENTRALITÀ DEL CORPO E DEL CONSUMO [7.0%] Cosmopolititsmo Gestione della complessità Vita sociale Narcisismo Consumismo Esoterismo NUOVA FRONTIERA [12.0%] Liberalismo sessuale Adesione al nuovo Interesse per la moda Edonismo Secolarizzazione Impegno IMPEGNO [10.3%] Ecologia Attenzione all aspetto Industrialismo Anomia Semplificazione della vita Polisensualismo Interesse tecnologia Antiautoritarismo Revisione ruoli sessuali Espressione personalità Partecipazione Spiritualità Volontariato Creatività personale INTERIORITÀ [8.1%] PRIVATO Ricerca interiore Interesse apparenza Ostentazione e prestigio Insicurezza [12.0%] SOCIALE Comunitarismo Welfare Perbenismo Idealismo Diffidenza per la pubblicità Etnocentrismo CULTURA PICCOLO BORGHESE [21.7%] RADICI [17.3%] Paura della violenza Nostalgia natura Bisogno di radicazione Chiusura mentale TRADIZIONALISMO [11.6%] Localismo Centralità della famiglia CHIUSURA 37

38 Non solo disattivazione! Il saper trasformare informazioni elementari in nuove conoscenze, in previsioni ed in ipotesi di decisione costituisce una abilità molto richiesta dalla società attuale. L anno scorso Newsweek ha definito l analista dei dati (ovvero lo statistico) come una delle professioni bollenti del nuovo secolo. Anche in Italia, tutti i dati dimostrano che le imprese, le istituzioni pubbliche e gli enti di ricerca hanno fame di statistici. 38

39 39

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