Ottimizzare l assetto distributivo della Rete di Filiali e Promotori

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1 Ottimizzare l assetto distributivo della Rete di Filiali e Promotori L approccio VALUE LAB Andrea Toletti 13 marzo 2015

2 Obiettivi Ripensare ruolo e modello di servizio delle filiali, applicando logiche e formati distributivi dei Retailer alla Rete di Filiali per meglio soddisfare i bisogni dei clienti e ridurre i costi operativi Riconfigurare la Rete di Filiali per rendere la Banca essenziale ed efficiente: Ottimizzando la presenza territoriale in funzione delle caratteristiche della clientela e del potenziale del territorio Riducendo al minimo l impatto sul churn Supportare lo sviluppo di Reti di promotori per arricchire e completare modelli di servizio multicanale. Definire piani di azione per filiale differenziati in base alle specificità del contesto e ai punti di forza / debolezza dei singoli sportelli 2

3 Un modello di conoscenza integrata di Clienti e Territorio è il fulcro per ottimizzare l assetto distributivo Valutazione impatti chiusure Ottimizzazione presenza territoriale Piano chiusure Chiusure GEOANALYTICS Sviluppo Piano sviluppo reti promotori Supporto processi di reclutamento Aperture selettive nuovi sportelli TERRITORIO CLIENTE Integrazione dati interni esterni Analytics Modelli geostatistici predittivi Modelli geostatistici di ottimizzazione vincolata Piani di azione differenziati in base al contesto Arricchimento processo budgeting 3 Piani di azione Format distributivi Differenziazione format Piani di conversione

4 Identificazione dell assetto Rete che massimizza il risultato operativo 1 Valutazione impatto churn in funzione del contesto competitivo 2 Integrazione modello churn all interno di modelli geostatistici di ottimizzazione vincolata Sistema di vincoli: Caratteristiche e potenzialità territorio Capacità di assorbimento sportelli Funzione obiettivo (es. max risultato operativo) Definizione Rete ottimale e raffronto 3 4 Valutazione churn e impatti economici scenario AS IS vs TO BE 4

5 Sviluppo mirato della Rete di promotori in ottica multicanale 1 Diagnosi della Rete esistente 2 Benchmarking con la concorrenza 3 Definizione del piano e delle priorità di 4 Supporto al processo di recruiting sviluppo 5

6 Format distributivi differenziati in base alle specificità del contesto 1 Specificità micro mercato servito dalla filiale 2 Funzione d uso della filiale Domanda Potenziale raccolta Potenziale impieghi Day / night time population Concorrenza Sportelli per competitor Territorio Mix residenziale / business Vie commerciali 3 Obiettivi e vincoli aziendali 4 Scelta tipologia di format Quota di mercato Copertura Razionalizzazione costi Tipo presidio Hub Advisory... Presupposti Zone a elevata concentrazione clientela Zone a elevata concentrazione clientela Value, ma non tale da giustificare filiale Hub 6

7 Piani di azione differenziati in base alle specificità di contesto 1 Stima del potenziale territoriale di ogni filiale 2 Prima progettazione degli interventi sulla Rete 3 Benchmarking tra filiali equipotenziale 4 Piani di azione differenziati in funzione del potenziale del territorio e delle caratteristiche della clientela e dello sportello 7

8 Trattamento dati Integrazione dati interni e banche dati microterritoriali Dati di Fonte Interna Banche dati per sezione di censimento ISTAT ( poligoni con mediamente 68 famiglie) Rete Clienti Risultati Analisi geografiche Analisi statistiche Banca dati del sistema bancario Depositi Impieghi Oltre 200 indicatori socio demografici ed economici: Popolazione / famiglie Reddito Banca dati socio demografica POLIS by VALUE LAB Banca dati puntuali della concorrenza Sportelli bancari Uffici postali Promotori finanziari Agenti, collaboratori e broker assicurativi 8 Dati di Fonte Esterna Cartografie Vie commerciali Mix residenziale / business

9 Location analytics Statistica Analisi di sovrapposizione Regressione spaziale Correlazione spaziale Auto correlazione Analisi di prossimità Analisi di Buffer Interpolazione Analisi Hotspot Analisi del Network Modelli Gravitazionali Regressione Correlazione Analisi Multivariate Analisi Fattoriale Cluster Analysis Basket Analysis Modelli Predittivi Econometrici Ricerca Operativa Geo-statistica 9

10 Contatti Value Lab Srl Piazza Diaz 2, Milano (Italy) T F valuelab@valuelab.it - Nomi Recapiti Andrea Toletti Andrea.toletti@valuelab.it