Customer Relationship Management Eleonora Ploncher 3 aprile 2006
1. Gli obiettivi Gli obiettivi della presentazione sono volti a definire: 1. gli elementi fondamentali e strutturali di una strategia di CRM (CRM analitico e CRM gestionale) 3. le implicazioni aziendali di un progetto CRM 2
Che cos è il CRM? 3
2. CRM: alcune definizioni (segue) Una definizione tecnologica: Un insieme di moduli applicativi utilizzati per la conoscenza e la gestione dei diversi tipi di clientela attivi nei differenti canali di contatto e di vendita. Una definizione strategica: Una cultura aziendale basata su una strategia di lungo periodo di relazioni soddisfacenti con la clientela attraverso molteplici canali di contatto e vendita. (sportello, telefono, call center, forza commerciale, web, wireless, eventi etc.) 4
3. CRM: lo scenario italiano Alcuni dati sulla reatà italiana 1. Assintel e Federcomin hanno presentato i dati di una ricerca condotta da Sirmi, che ha analizzato l adozione di strategie orientate al cliente ed il livello di diffusione di soluzioni di CRM da parte delle imprese italiane. L indagine è stata realizzata su un campione di 700 imprese, appartenenti al settore dell industria, dei servizi della finanza, del commercio e della pubblica amministrazione. Questa ricerca evidenzia che il 64% delle aziende intervistate si definisce, infatti, customer oriented 2. Secondo IDC le aziende italiane spenderanno oltre 1.099 milioni di euro nel 2005 5
4. L attenzione al cliente: il Customer Relationship Management La strategia di CRM è il frutto di un processo di evoluzione delle strategie messe in atto dalle aziende per il raggiungimento del vantaggio competitivo. Attenzione alla qualità dei prodotti Attenzione ai costi produttivi Attenzione al cliente Anni 80 Anni 90 Dal 2000 6
5.1 Il CRM: le caratteristiche strutturali 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. 7
5.1 Il CRM: le caratteristiche strutturali e funzionali RELAZIONI CONTENUTI ARCHITETTURA TECNOLOGICA SISTEMA COGNITIVO DEI CLIENTI SEGMENTAZIONE DELLA CLIENTELA STRATEGIE DI FIDELIZZAZIONE TATTICA IMPLEMENTATIVA 8
5. Il CRM: le componenti strutturali CEO Leadership aziendale Le componenti strutturali di una strategia di CRM sono: CRM Catena del valore la gestione della relazione con i clienti Gestione della relazione Call center Customer contact center Web E-mail Wap sms Sales Force Marketing Vendite Customer Care Logistica lo sviluppo di contenuti e servizi personalizzati Contenuti e servizi Mktg relazionale Segmentazione Comunicazione personalizzata Web analysis Qualità produzione Personalizzaz. prodotti/servizi Gestione integrata dei canali Gestione dei punti di contatto Sviluppo servizi ad elevato valore aggiunto Rapidità ed efficienza del servizio Infrastruttura tecnologica l infrastruttura informatica Tecnologia ERP Database Data Warehouse Data Mining CLIENTI 9
6. Il CRM analitico e il CRM gestionale Come implementare una strategia di CRM? Sintetizzando possiamo suddividere gli elementi costitutivi di una strategia CRM in due macro-fasi CRM analitico CRM gestionale 10
6. Il CRM analitico e il CRM gestionale (segue) Il CRM costituisce una strategia di apprendimento relazionale, in cui l informazione riveste un ruolo strategico prioritario. Feedback Ascoltare il cliente CRM gestionale Gestione della relazione con il cliente Cliente CRM analitico Segmentazione Offerta personalizzata 11
7. Il CRM analitico Le fasi che distinguono il percorso di implementazione di un processo di CRM analitico possono essere così sintetizzate: - identificazione dei clienti. In questa prima fase vengono raccolte tutte le informazioni riguardanti i clienti che verranno opportunamente gestite all interno dei database aziendali. -analisi e interpretazione delle informazioni raccolte al fine di sviluppare conoscenza sui clienti (Datamining e Business Intelligence) - segmentazione. I clienti vengono suddivisi sulla base del valore per l impresa in clienti strategici, potenziali, emergenti e di basso valore. 12
7. Il CRM analitico (segue) Il primo aspetto da cui prende avvio l analisi dei dati è la raccolta e l omogeneizzazione dei dati e delle informazioni provenienti da diverse fonti. Pertanto, è necessario ottenere: la mappatura dei punti di contatto e di provenienza dei dati; l integrazione dei dati disponibili (on-line e off-line); lo sviluppo di un supporto tecnologico integrato. 13
8. Il sistema cognitivo dei clienti RELAZIONI CONTENUTI ARCHITETTURA TECNOLOGICA Fonti dati Off Line Sales Contact Center Fonti esterne Dati anagrafici Comportamento di acquisto attuale e futuro Dati psicografici (interessi, abitudini, stili di vita, ) On line Log File (file dove vengono scritte le richieste fatte al server: data e ora, URL di provenienza, username, cookie, nome e indirizzo IP del computer) Email Form di registrazione Comunità virtuali (mailing list, forum, newsletter, chat) 14
9. La segmentazione della clientela RELAZIONI CONTENUTI ARCHITETTURA TECNOLOGICA Acquisizione Informazioni Data warehouse Analisi e interpretazione Data Mining Segmentazione clientela Clienti più profittevoli 15
10. L architettura tecnologica a supporto del CRM analitico Fonti esterne DB di MKTG Op. DB gestionali DB di cust. care DB di Vendite Customer interaction tool/channels Forza vendita cliente Fax DW Call Center Media tradizionali CRM ANALITICO Back-office BI tools/ DM Posta elettronica Internet: sito Web, community, e-survey, CRM OPERATIVO Front-office 16
10. L architettura tecnologica 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.: Data Mining (DM): processo di estrazione (to mine = estrarre) delle informazioni, profili comportamentali e trend sconosciuti a priori dai dati Sales Media Tradizionali Phone/IT (Call Center, fax, ) E-mail Internet 17