CRM ANALITICO E CUSTOMER PROFILING
Gianmario Motta [email protected]
Sergio Garajo [email protected]
Il loop del CRM analitico
Tutorial sulle tecnologie chiave
Il caso Telecom Italia
SISTEMI DI CRM ANALITICO: SCOPO GESTIONALE
•
•
•
Il CRM transazionale gestisce singole transazioni con il cliente
Per gestire la relazione con il cliente tuttavia occorre una regia …
Occorre cioè avere informazioni per pianificare, eseguire e
controllare la relazione con il cliente p.e. per:
– Fare nuove offerte a clienti potenziali ed esistenti
– Segmentare offerta il servizio rispetto al profilo dei clienti
– Aumentare e controllare la lealtà (tenere i clienti ed aumentare il
fatturato)
– Segmentare la risposta in ragione del profilo del cliente (scheda cliente)
•
•
Per analizzare le informazioni ed elaborare le azioni occorrono
inoltre sistemi di supporto alle decisioni
Tali esigenze richiedono un sistema ad hoc …. CRM analitico
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2
CRM ANALITICO E CUSTOMER PROFILING
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Il loop del CRM analitico
Tutorial sulle tecnologie chiave
Il caso Telecom Italia
IL LOOP DEL CRM ANALITICO
Sistemi
di traffico
CRM
Customer
Relationship
Management
Estrazione
e normalizzazione
Elaborazione delle transazioni
Supporto alle decisioni
Sistema
Report
Direzione
Storia traffico, clienti
assistenza, tariffe …
Indici primari …
Data Warehouse
Clienti
Data
mart
Analisi
clienti
Gestione delle
Campagne
Dati
esterni
Nomi clienti
Indici di valutazione cliente
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4
IL LOOP DEL CRM ANALITICO: STRATEGIA
•
…. strategia … “modulare la
gestione del cliente in ragione
della sua fidelizzazione”
Per attuare la strategia occorre
– definire la “fidelizzazione”
• classificare la clientela
• definire una metrica univoca
– realizzare il processo informatico
per calcolare la “fidelizzazione”
• acquisire i dati dai sistemi di base
• calcolare il valore per tutti i clienti
– attuare le strategie con processi
supportati informaticamente
• campagne
• azioni sui clienti attraverso i vari
canali
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Fidelizzazione del cliente
Valore del cliente
•
sfide
diamanti A
marginali
ambaB
sciatori
B
A
Matrice di classificazione della clientela
(adattato da Busacca 1998)
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5
IL LOOP DEL CRM ANALITICO :
INDICI E PROFILAZIONE CLIENTE
IL
LU
ST
RA
T
•
•
F = A/T
F = indice economico di fidelizzazione
del cliente
A = valore acquisti (consumi) presso
azienda
T = valore totale acquisti del cliente
(Adattato da Busacca 1998)
F
IV
A
ACQUSTI
PRESSO NOI
ACQUSTI
TOTALI
A
T
p1
•
•
•
•
INDICE
FIDELIZZAZIONE
p2
p3
e1
e2
e3
Per definire la fidelizzazione occorre definire una metrica (= indice)
La scomposizione dell’indice identifica variabili e algoritmi
Le foglie dell’albero-indice individuano dati elementari
La analisi deve anche indicare come acquisire, certificare e memorizzare i
dati elementari
Alcuni dati dell’esempio possono essere ricavati solo da ricerche esterne
Infatti nel caso di una società telefonica …
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6
Sistemi
di traffico
CRM
Customer
Relationship
Management
Estrazione
e normalizzazione
IL LOOP DEL CRM ANALITICO :
ATTUAZIONE STRATEGIE
Sistema
Report
Direzione
Data Warehouse
Clienti
Data
mart
Analisi
clienti
Gestione delle
Campagne
Dati
esterni
Nomi clienti
Indici di valutazione cliente
•
•
L’indice è inutile se non è utilizzato per attuare la strategia di gestione
segmentata dei clienti
A questo scopo:
– è trasferito opportunamente ai canali di contatto con il cliente
– é utilizzato per segmentare i clienti su cui promuovere (gestione delle
campagne)…
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7
Sistemi
di traffico
CRM
Customer
Relationship
Management
Estrazione
e normalizzazione
IL LOOP DEL CRM ANALITICO :
INDICI PER CONTACT CENTER
•
Sistema
Report
Direzione
Data Warehouse
Clienti
Dati
esterni
Data
mart
Analisi
clienti
•
Gestione delle
Campagne
Nomi clienti
Indici di valutazione cliente
•
•
•
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La maschera di un Contact Center
riporta una Scheda Cliente
Il CRM analitico inserisce nella
Scheda Cliente gli indici per
informare l’operatore sul tipo di
cliente che ha davanti ed
adeguarne il comportamento
Nel nostro esempio … l’indice è
“fidelizzazione”
La rappresentazione grafica degli
indici è adeguata ad una lettura
immediata
Tali classificazioni del cliente
possono essere utilizzate nel
routing delle chiamate (Automatic
Call Distribution) per differenziare
il trattamento del cliente
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8
Sistemi
di traffico
CRM
Customer
Relationship
Management
Estrazione
e normalizzazione
IL LOOP DEL CRM ANALITICO :
GESTIONE CAMPAGNE
•
Sistema
Report
Direzione
Data Warehouse
Clienti
Dati
esterni
Data
mart
Gestione
Campagne
Analisi
clienti
•
Nomi clienti
Indici di valutazione cliente
•
La gestione campagne è un
sistema di supporto alle decisioni
che seleziona i clienti da
contattare con offerte e/ o
informazioni
La parte centrale del processo è la
selezione della lista clienti target,
basata sui dati di profilazione
contenuti del Data Warehouse
La parte finale del processo
comprende:
– trasmissione liste ai canali
contatto (posta, mail, fax, contact
center, altri)
– valutazione efficacia campagna
•
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Si veda il work flow a fianco
(esemplificato su Siebel7)
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9
IL LOOP DEL CRM ANALITICO : CONCLUSIONI
• Efficacia gestionale e competitiva del CRM analitico
dipende dalla capacità di tradurre le analisi in azioni
chiudendo il ciclo azione-analisi-decisione-azione
• Il CRM analitico include una vasta gamma di tecnologie
che vanno collegate ed integrate
• Conseguentemente progettare e realizzare un CRM
analitico efficace richiede una gamma ampia di
competenze
– Sui contenuti e di processi marketing e vendite
– Sulle specializzazioni informatiche delle tecnologie che
compongono il sistema informatico del CRM analitico.
– Sulla integrazione sistemistica
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CRM ANALITICO E CUSTOMER PROFILING
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Il loop del CRM analitico
Tutorial sulle tecnologie chiave
Il caso Telecom Italia
Tutorial sulle tecnologie chiave
•
•
•
Il CRM analitico rispecchia lo schema a livelli di dei sistemi direzionali detti anche di
supporto alle decisioni o di Business Intelligence
Di seguito diamo una definizione di massima dei livelli di elaborazione richiamandone
le tecnologie chiave
Sigle e acronimi
–
–
–
–
–
DSS : Decision Support System
Business Intelligence
OLAP (On Line Analytical Processing)
ERP Enterprise Resource Management
CRM Customer Relationship Management
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12
ARCHITETTURA: LIVELLO 1
FONTI
•
Motori di
calcolo
Motori di
presentazione
Altri motori
•
DATA MART
DATA WAREHOUSE
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE
ESTRAZIONE
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– Minuti conversazione
ALTRI DATI
BASI DATI TRANSAZIONALI
Sono rappresentate
tipicamente da basi dati di
sistemi di livello operativo
Forniscono i dati elementari
sulle operazioni che
compongono le informazioni
utilizzate nelle elaborazioni di
supporto alle decisioni
•
Forniscono anche dati
anagrafici
– Dati anagrafici dei clienti,
Tariffe applicate
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13
ARCHITETTURA: LIVELLO 2
ESTRAZIONE, TRASFORMAZIONE, CARICAMENTO
•
Motori di
calcolo
Motori di
presentazione
Altri motori
•
DATA MART
– I minuti di conversazione sono
totalizzati per fascia oraria
– I totali sono valorizzati alla tariffa
corrente e/o minima sul mercato
DATA WAREHOUSE
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE
ESTRAZIONE
ALTRI DATI
BASI DATI TRANSAZIONALI
La estrazione seleziona
periodicamente i dati delle fonti
in ragione della periodicità del
processo decisionale che lo
utilizza
Attraverso operazioni i dati delle
fonti (dati source) sono
trasformati in informazioni per il
sistema informativo direzionale
(dati target)
•
•
I dati trasformati sono caricati in
una base dati finalizzata alla
consultazione il data warehouse
Altri dati possono essere caricati
direttamente da data entry
– Tariffe della concorrenza
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14
ARCHITETTURA : LIVELLO 3A
DATA WAREHOUSE
•
Motori di calcolo
Motori di
presentazione
– Un data warehouse sui clienti
concentra informazioni ricavate da
molteplici fonti interne ed esterne
Altri motori
•
DATA MART
ALTRI DATI
BASI DATI TRANSAZIONALI
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Conserva informazioni storiche
periodizzate …
– Serie storiche dei minuti di
conversazioni segmentati per
fascia oraria
– Serie storiche delle tariffe …
DATA WAREHOUSE
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE
ESTRAZIONE
E’ una raccolta tematica di dati
non volatili
•
E’ finalizzato alla consultazione
e fornisce la base di conoscenza
e di informazione ai processi di
analisi e di decisione manageriale
……
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15
ARCHITETTURA : LIVELLO 3A
DATA WAREHOUSE
•
ma
e
h
Sc
ati
c
i
ind
vo
Tabella Chiave X.
– Chiavi: Periodo, Cliente, Fascia
oraria, …
– Proprietà: Minuti di
conversazione, ….
•
Tabella Chiave Y
Tabella dei fatti
Tabella Chiave Z
Lo schema tipico del data
warehouse è a stella dove:
– Le informazioni sono registrate in
una tabelle dei fatti
– La tabella dei fatti è relazionata
alle tabelle delle chiavi
– Le tabelle delle chiavi sono
associate alla tabella dei fatti
Tabella Chiave …
•
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La informazioni memorizzate sono
caratterizzata da chiavi composte
che rispecchiano i criteri di
segmentazione e di analisi del
management
Tale schema è finalizzato alla
consultazione
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16
ARCHITETTURA :
CENNI ALLE TECNOLOGIE PER I LIVELLI 2-3
Il ciclo che va dalla estrazione dei dati alla creazione del data warehouse è supportato
da suite di tool generici interfacce semplici (Drag & Drop)
1
2
Progetto di Dati Target
3
Mappatura Dati Source
sui Dati Target
4
Generazione del codice di
trasformazione
5
Definizione Fonti
6
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Creazione del Data Warehouse
Estrazione dei Dati
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17
ARCHITETTURA:
LIVELLO 3 B –DATA MART
•
Motori di
calcolo
Motori di
presentazione
Altri motori
Memorizzano le informazioni
finalizzate a un uso particolare
e/o prodotte da sistemi di
supporto decisionale
– lista clienti di una campagna
– indici di valutazione
DATA MART
•
DATA WAREHOUSE
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE
ESTRAZIONE
•
ALTRI DATI
BASI DATI TRANSAZIONALI
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Hanno lo scopo di facilitare la
consultazione dei dati
Possono essere implementate
su vari schemi di dati
– a stella
– altre (ipercubo, che sarà
approfondito
successivamente)
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18
ARCHITETTURA: LIVELLO 4
MOTORI APPLICATIVI
•
Motori di
calcolo
Motori di
presentazione
Altri motori
•
I motori applicativi sono moduli
che elaborano informazioni per il
management
Moduli di calcolo e di supporto
alle decisioni
– Pianificazione delle campagne
– Calcolo del budget
DATA MART
•
DATA WAREHOUSE
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE
ESTRAZIONE
– Analisi del traffico telefonico
ALTRI DATI
BASI DATI TRANSAZIONALI
Moduli che gestiscono la
presentazione di informazioni
memorizzate (sistemi di
reporting)
•
Moduli di data mining, che
assistono l’analista a trovare
relazioni nei dati con varie
tecniche statistiche
– Probabilità di abbandono dei
clienti, …
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19
ARCHITETTURA: LIVELLO 4
CENNI ALLE TECNOLOGIE DI REPORTING /ANALISI
Le tecnologie si basano
sulla creazione di uno
strato semantico che
riclassifica informazioni
provenienti da fonti
diversificate
Gestione delle elaborazioni e della distribuzione
Gestione del formato (editing)
Strato semantico di mappatura
Datamart
Data warehouse
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20
ARCHITETTURA: LIVELLO 4
Reporting/ Segmentazione per CRM analitico
IL
LU
ST
RA
T
IV
O
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21
ARCHITETTURA: LIVELLO 4
MOTORI DI CALCOLO
•
Motori di
calcolo
Motori di
presentazione
– Pianificazione delle campagne
– Calcolo del budget
Altri motori
•
DATA MART
DATA WAREHOUSE
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE
ESTRAZIONE
ALTRI DATI
BASI DATI TRANSAZIONALI
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I motori di calcolo sono suite di
moduli che elaborano informazioni
per il management
•
I maggiori vendor di CRM offrono
suite per il supporto dei processi
di marketing (CRM analitico)
I grandi vendor ERP (SAP,
Oracle, Peoplesoft) e di Business
Intelligence (SAS) offrono suite
applicative per supportare l’intero
processo di management di
impresa chiamate SEM (Strategic
Enterprise Management)
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22
ARCHITETTURA: LIVELLO 4
Processo di Gestione Campagne
Preparazione
Progettazione
Pianificazione
campagne
Definizione target
(= lista clienti)
Rilascio lista ai
canali
Definizione
scopo, risultati
attesi, target
Definizione offerta
Esecuzione da
parte dei canali
Definizione canali
Pianificazione
operativa
•
Esecuzione
Monitoraggio
avanzamento
Valutazione
Acquisizione dati su
contatti e
accettazioni
Valutazione efficacia
e efficienza contatti
Valutazione
comportamento
cliente
Il sistema supporta il processo
– Informatizzando selezione ed estrazione di liste clienti dalle basi dati o data ware
house
– Informatizzando la progettazione delle fasi della campagna
– Trasferendo informazioni da sistema analitico ai sistemi transazionali dei canali e
viceversa (vedi lucido seguente)
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ARCHITETTURA: LIVELLO 4
Gestione Campagne : pagina home
IL
LU
ST
RA
T
IV
O
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ARCHITETTURA: LIVELLO 4
Gestione Campagne : funzioni di workflow
IL
LU
ST
RA
T
IV
O
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25
CONCLUSIONE
•
•
Le tecnologie dei sistemi
informativi possono supportare le
decisioni attraverso una catena di
elaborazioni
Il quadro di insieme dei sistemi
informativi direzionali ha
individuato varie specificità
– Architettura a livelli
– Caricamenti periodici
– Famiglie di moduli applicativi
per il supporto decisionale
– Trasformazione dei dati in
informazioni
•
Motori di
calcolo
Motori di
presentazione
Altri motori
DATA MART
DATA WAREHOUSE
CARICAMENTO
TRASFORMAZIONE
ESTRAZIONE
… diverse opzioni di
implementazione della architettura
ALTRI DATI
BASI DATI TRANSAZIONALI
– Tool
– Soluzioni singole
– Suite integrate verticali
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CRM ANALITICO E CUSTOMER PROFILING
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Il loop del CRM analitico
Tutorial sulle tecnologie chiave
Il caso Telecom Italia
IL CASO TELECOM ITALIA : SOMMARIO
• Background su Telecom Italia
• L'antecedente: il caso TIM
• Gli indicatori di profilazione
• La architettura informatica del progetto Telecom Italia
• Cronaca del progetto Telecom Italia
• Criticità ed opportunità
• Conclusioni
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28
TELECOM ITALIA : BACKGOUND
DIVISIONE CLIENTI RESIDENZIALI
• Oltre 20 M di abbonati
• Competizione su prezzo (Infostrada, Wind, Operatori
Locali (OLO) con carrier preselection)
• Necessità di sapere + governare i consumi
• Necessità di strutturare e integrare CRM operazionale
allora in avviamento
• Dicembre 1999: decisione di lanciare un progetto di
customer profiling che riutilizzasse la esperienza e le
tecnologie TIM
• Marzo 2000: inizio progetto CPS (Customer Profiling
Clienti)
• Fine progetto R1: settembre 2000
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29
Struttura organizzativa
Comitato Guida
MI.BI
Project Commitee
Steering Commitee
MI.R.M.ST
ITS
Gruppi di Lavoro
Dati
Customer
Profiling
MI.CC
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Applicazioni
Architettura
MI.P
C
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Project Office
30
Panoramica Indici CPS
AREE DI INDAGINE
DESCRIZIONE DEL CLIENTE
TIPOLOGIA DI TRAFFICO
SVILUPPATO
INDICI
ANAGRAFICA E CONSISTENZE di
PRODOTTI/SERVIZI
TRAFFICO USCENTE, CHIAMATE LONG
DISTANCE, CHIAMATE VERSO MOBILE,
UTILIZZO INTERNET …
VALUTAZIONE ECONOMICOECONOMICOCOMPORTAMENTALE
MARGINE, DISALLINEAMENTO,
INSOLVENZA
MODALITA’
MODALITA’ DI UTILIZZO
DEL SERVIZIO
UTILIZZO VAS, IMPEGNO RETE, UTILIZZO DI
TARIFFE SCONTATE, INCIDENZA FASCE
ORARIE
INTERAZIONE TI/CLIENTE
CONTATTI CON CC, SEGNALAZIONE GUASTI
COMPORTAMENTO
ATTESO
CHURN (Indicatore di “allarme”
allarme”)
• Le aree di indagine individuano aree omogenee di informazioni rilevanti dal punto di vista della
segmentazione e profilatura della clientela, e consentono di focalizzare le tematiche da approfondire sia nella
fase di stesura dei requisiti sia durante l’utilizzo del CPS
• Per ogni area di indagine si strutturano e sintetizzano le informazioni (indici mensili) che identificano le
caratteristiche rilevanti della clientela
• Tracciando nel tempo il profilo dei clienti, mediante il sistema di indicatori, si può valutare la rilevanza
economica e commerciale attuale e futura di ciascuno di essi, individuare segmenti omogenei per i quali
realizzare dei piani di azione ad hoc, monitorare l’effetto delle azioni
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31
Classificazione Indici CPS
•
Indici descrittivi e comportamentali: individuano e quantificano:
– chi è il cliente (o la linea): p.e. anagrafica, consistenza, fatturazione
– come il servizio è utilizzato dal cliente: p.e. indici sconto
– quale tipologia di traffico sviluppa il cliente: p.e. traffico uscente per
TT
– chi è chiamato dal cliente: p.e. friends & family.
– le interazioni fra cliente e gestore: p.e. contatti con TI, insolvenza
– quali servizi di supporto sono utilizzati dal cliente: p.e. utilizzo vas.
•
•
Indici economici: permettono di capire quanto vale il cliente (p.e.
margine e disallineamento)
Indici predittivi: associano una probabilità di accadimento al
comportamento atteso del cliente riguardo a margine o LTV, churn
(di traffico, di linea, di cliente)
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32
Indici CPS
Indice di margine : redditività della singola linea
Margine TI =
1
Margine da traffico uscente nazionale
3
+
2 Margine da traffico uscente internazionale
4
+
3 Margine da traffico uscente nazionale vs internet
+
5
4 Margine da canone di abbonamento
+
5 Margine da assistenza
6
+
6 Margine da prodotti
+
7
7 Margine da utilizzo V.A.S.
+
8 Margine da billing e compensazioni
8
+
9 Margine da bad debt
9
+
10 Margine da promozione/omaggio/sconto
1
10
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2
Tengono conto del valore del traffico uscente
nazionale e internazionale al netto dei costi.
Tiene conto del valore del traffico uscente
nazionale verso gli ISP al netto dei costi.
Tiene conto del canone di abbonamento di
accesso e del tipo di pricing.
Tiene conto del ricavo da canone di
manutenzione, al netto dei costi per gli interventi di
assistenza e manutenzione effettuati.
Tiene conto di ricavi e costi associati
all’acquisto/noleggio di apparecchiature (es. Sirio,
fax, ecc.).
Tiene conto del canone di abbonamento e
dell’utilizzo dei Servizi a Valore Aggiunto
(Memotel, STS, Fido,….).
Tiene conto di costi e ricavi derivanti dalla
stampa e spedizione delle bollette.
Tiene conto dei costi connessi al ritardo nel
pagamento delle bollette.
Tiene conto dei costi derivante da eventuali
promozioni, sconti o omaggi offerti al singolo
cliente.
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33
Indici CPS : Indice di Disallineamento
Disallineamento tariffario
(vs. tariffa considerata)
=
Costo reale mensile sostenuto
con la tariffa in uso (valore del
traffico + costi d’uso)
Valore minuti di traffico nel mese
+ Costi d’uso (fissi mensili),
secondo le caratteristiche della
tariffa considerata
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•Un disallineamento
positivo indica la
convenienza economica,
per il cliente, a passare al
sistema tariffario
considerato.
•Il disallineamento è
calcolato simulando il
traffico uscente tassato
verso le direttrici nazionali
ed internazionali relative ai
numeri telefonici .
•Il disallineamento è
calcolato al netto dell’IVA.
34
Schema del processo di elaborazione
Processi di calcolo
degli indici di profiling
Unità
Organizzative:
Processi di
elaborazione indici
MI.R.M
MI.R…...
Data
Warehouse
Primario
Traffico
Data
warehouse
Primario
Cliente
Processi di
costruzione del
datawarehaouse
Data cleaning e
costruzione del
datawarehouse
Calcolo indici
descrittivi
Query/
Reporting
di anagrafica e
consistenza della linea
e del cliente
Clustering
Calcolo indici
comportamental
i e dati dettaglio del
comportamento d’uso
Calcolo indici
predittivi
Indice diChurn di
allarme
Visualizzazione
e analisi dati
Manutenzione
Predittivi
integrazione con i
sistemi aziendali
Dati sulla
singola linea
Dati su
segmenti/liste
calcolo degli indici
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interfaccia
utilizzatori
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Sistemi
Informativi
Aziendali:
Customer
Care
Supporto
vendite
...
utilizzo degli indici
35
In
s
tit
u
te
20
00
Architettura informatica
as
Call Center
CRM
Reporting
FO
NT
E
:s
(Cartella cliente)
Calcolo
indicatori predittivi
Segmentazione
DW Traff.
INDICI DI CHURN
Indici predittivi
Altre fonti
ETL
DW Cliente
Indici comportamentali
Indici descrittivi
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DWD
storico
DATA
MART
DATA
MART
DATA
MART
36
FO
NT
E
:O
RA
CL
E
19
99
GLI ANTECEDENTI INFORMATICI :
ANALISI DEL TRAFFICO TIM (1999)
•
Volumi 1999
–
–
–
–
–
•
100 M+ CONVERSAZIONI AL GIORNO
150 GB DB TRAFFICO
1.5 TB DB AGGREGATI (profondità 12 mesi)
0.5 TB DB MULTIDIMENSIONALI (profondità 18 mesi)
MIRRORING COMPLETO DEI DATI (5 TB fisici)
NB IL SISTEMA E’ STATO SUCCESSIVAMENTE ESTESO CON MOTORI
DI ANALISI E INTEGRATO CON IL CRM OLTP
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37
Funzionalità: Segmentazione e Reporting
•
SEGMENTAZIONE (ON-LINE E OFF-LINE)
– Consente di selezionare insiemi di linee telefoniche che soddisfano
criteri scelti dall’utilizzatore tra gli indicatori presenti nella base dati del
CPS/R e di ottenere statistiche su un ventaglio di variabili di analisi
scelte a loro volta tra gli indicatori del CPS/R.
– Per analisi standardizzate, è prevista una modalità on-line.
– In modalità off-line, la segmentazione è libera ed è possibile effettuare
la segmentazione secondo tutti gli indici del CPS/R, ma i tempi di
elaborazione possono essere lunghi.
•
ESTRAZIONE LISTE
– Permette di accedere a informazioni di dettaglio dei clienti che
rispondono alle caratteristiche della segmentazione impostata.
•
REPORTING
– Visualizza informazioni su un determinato aggregato di clienti
individuato in base a date dimensioni di analisi, rendendo disponibili
statistiche precalcolate.
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38
CRONACA E CRITICITA’
•
CRONACA
– Progetto on time e on budget :
• Inizio a marzo
• Collaudo settembre
• Rilascio integrazione con
sistemi CC in ottobrenovembre
•
CRITICITA
– Volumi enormi (vicini ai 10 TB)
– Durata e complessità
caricamento (alcuni giorni)
– Scarso controllo sulla qualità
dati da parte CRM analitico
– Sfasatura aggiornamenti fra
• dati prodotto e cliente
• dati traffico
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39
CONCLUSIONI
• I progetti di CRM analitico si possono realizzare in pochi
mesi anche in grandissime aziende
• Occorre una squadra multi-disciplinare e di qualità
• Conviene puntare su un numero ridotto di indicatori
prioritari sicuramente fattibili ed alimentabili
• Chiave successo: condivisione fra Vendite (canali) e
Marketing
• No troppa sofisticazione statistica (mining e churn)
• Verificare a priori la scelta della soluzione IT:
– Soluzioni verticali integrate monofornitore
– Assemblaggio di moduli applicativi multifornitore
– Fai da te su misura
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40
CRM ANALITICO E CUSTOMER PROFILING
Gianmario Motta [email protected]
Sergio Garajo [email protected]
Appendice
APPENDICE : GLOSSARIO
•
•
•
•
•
•
•
DSS Decision Support System
EIS Executive Information
System
ERP Enterprise Resource
Planning
ERM Enterprise Resource
Management
CRM Customer Relationship
Management
SEM Strategic Enterprise
Management
EPM Enterprise Resource
Management (sinonimo di
SEM)
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•
•
•
•
•
•
•
BSC Balanced Score Card
KPI Key Performance
Indicators
CSF Critical Success Factors
DW Data Warehouse
BW Business Warehouse
(varietà di DW)
OLAP On Line Analytical
Processing
OLTP On Line Transaction
Processing
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CRM ANALITICO E CUSTOMER PROFILING
TRACCIA ESEMPLIFICATIVA DI UN DOCUMENTO
INIZIALE DI SPECIFICA
REQUISITI FUNZIONALI
ANALISI FONTI DI DATI
GAP ANALYSIS
PIANO DI LAVORO
REQUISITI
• I requisiti comprendono varie parti:
–
–
–
–
–
Indici di profilazione
Analisi di profilazione
Gestione delle campagne marketing
Gestione del contatto e orientamento commerciale
Gestione dei dati
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REQUISITI: INDICI DI PROFILAZIONE
1. Comportamentali: descrivono il comportamento corrente di ogni
cliente nell’utilizzo dei prodotti
2. Di valore: valutano il margine ed il valore del singolo cliente
3. Di propensione: stimano il comportamento atteso del singolo
cliente
–
–
Abbandono : individuano i clienti a rischio di abbandono
Acquisto : individuano i clienti con propensione all’acquisto per i
prodotti/servizi
4. Descrittivi: descrivono il singolo cliente, il suo stile di vita e i
servizi/prodotti che consuma
–
–
–
–
•
Profilo consumo : descrivono le scelte del cliente
Stile di vita : identificano il tenore della vita del cliente
Profilo socio-demografico, professionale, culturale : descrivono il
quadro anagrafico, il livello culturale del cliente
Stato cliente : descrivono il rapporto cliente
Nota : i dati descrittivi dei clienti sono raccolti con un questionario e
dati esterni per i prospect.
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45
REQUISITI: INDICI DI PROFILAZIONE- esempio
1. Indici comportamentali
•
Indici comportamentali di operatività
generale
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Grado di sofisticazione dei prodotti
in uso Identifica il cliente che utilizza
prodotti complessi e personalizzabili;
potrà essere utilizzato per la stima del
Livello di competenza
Cross selling Identifica il possesso e
l'utilizzo delle famiglie di prodotti
Permeabilità alle novità dell'offerta
Indica la reattività del cliente alle
nuove iniziative commerciali
Canali principale (operatività)
Identifica i canali maggiormente
utilizzati per effettuare disposizioni
Canali principale (redditività)
Identifica il canale maggiormente
redditizio per la banca
Indice di fedeltà Stima la fedeltà del
cliente in base alla frequenza di
riacquisto
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•
Indici comportamentali di operatività
specifica per tipo di prodotto (p.e.
prodotti bancari)
1. Trend di operatività Variazione nel
tempo delle transazioni effettuate su
Conto Corrente
2. Picco di liquidità Individua un
significativo incremento di liquidità in
conto corrente
3. Utilizzo carte di credito e debito
Classifica il cliente in base al tipo di
operazioni effettuate e alla frequenza di
utilizzo di carte di credito e di debito
4. Distribuzione acquisti con carte di
credito e debito
5. Spesa con carte di credito e debito
Ammontare medio dei pagamenti con
carte di credito e debito
6. Giacenza liquida Ammontare medio
della liquidità
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46
REQUISITI: INDICI DI PROFILAZIONE- esempio
1. Indici comportamentali-continua
•
Canali di relazione (esempio banca)
1. Canali di relazione preferenziali Identifica i canali maggiormente
utilizzati
2. Frequenza di contatto Individua il numero di contatti del cliente per
canale e totale con la banca per trimestre
3. Anzianità dell' ultimo contatto Individua il tempo trascorso dall'ultimo
contatto (informativo e/o dispositivo)
4. Principali causali di contatto per canale Identifica le principali causali
di contatto per canale
5. Cliente registrato non attivato Identifica i clienti che si sono registrati
ma non hanno ancora attivato il servizio
•
Canale on-line (esempio banca)
1. Stile di navigazione Classifica i clienti in termini di tempo dedicato,
frequenza di accesso e causale di contatto con la banca on-line
2. Servizi della banca on-line preferiti Individua le tipologie di servizi
della banca on-line richiesti dal cliente con maggior frequenza
•
Canale telefonico (esempio banca)
1. Servizi della banca telefonica preferiti Individua le tipologie di servizi
della banca telefonica richiesti dal cliente con maggior frequenza
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REQUISITI: INDICI DI PROFILAZIONE- esempio
2. Indici di valore
•
Valore
1. Lifetime value (LTV)
2. Ricavi
3. Mix ricavi
•
Margine
1. Margine da operatività Costi e ricavi associati all'utilizzo dei prodotti
2. Margine da relazione Costi e ricavi (se previsti) associati all'utilizzo
dei servizi di supporto al clienti
3. Margine da acquisizione Costi e ricavi (se previsti) associati alle
modalità e ai canali di acquisizione
4. Composizione del margine per prodotto Distribuzione del margine
per famiglia di prodotti
5. Composizione del margine per canale Distribuzione del margine per
canale di relazione
6. Trend dei margini Variazione nel tempo del margine e delle sue
componenti
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REQUISITI: INDICI DI PROFILAZIONE- esempio
3. Indici di propensione
•
Abbandono
1. Drop di operatività Identifica il cliente che ha avuto una significativa
riduzione dell'operatività media
2. Criticità della relazione Stima la criticità della relazione del cliente con
la banca in base al tipo e alle modalità di reclamo
3. Propensione all'abbandono Identifica il cliente potenzialmente a
rischio di abbandono
•
Acquisto
1. Potenziale commerciale Stima del reddito e del patrimonio
2. Dotazione ottimale Ripartizione del potenziale per famiglia di prodotti
3. Gap di dotazione Differenza tra dotazione ottimale e portafoglio
prodotti in uso
4. Grado di fidelizzazione Quota di potenziale del cliente allocata (share
of wallet)
5. Propensione all'acquisto Identifica il cliente potenzialmente propenso
all'acquisto di prodotti della banca
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REQUISITI: INDICI DI PROFILAZIONE- esempio
4. Indici descrittivi
•
Profilo culturale e professionale
–
–
–
–
–
–
–
–
•
Titolo di studio
Tipologia del contratto di lavoro
Qualifica professionale
Ex qualifica professionale Qualifica
professionale prima della pensione
Funzione aziendale di appartenenza
Settore di attività dell'azienda
Anno inizio dell'attività lavorativa
Anno inizio dell'ultima attività lavorati
Stile di vita
–
–
–
–
–
Utilizzo Internet (e-mail, trading, news,
tempo libero)
Automobili possedute in famiglia
Possesso abitazione
Principali interessi e hobby
Media preferenziali
•
Profilo socio-demografico
–
–
•
Stato cliente
–
–
–
–
–
–
–
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Anagrafica (nome, cognome, data
nascita, sesso, stato civile,codice
fiscale, indirizzo, luogo di lavoro)
Numero componenti della famiglia
Anzianità di relazione Individua
l'anzianità di relazione del cliente
Flag canale di acquisizione Canale
attraverso cui è stato acquisito il cliente
Soddisfazione dichiarata Globale e per
famiglia di prodotti
Informazioni sulla relazione Offerte
commerciali rifiutate, prodotti estinti
Stato del cliente : free member, attivo,
operante, estinto
Interesse verso nuove offerte
Modalità di contatto preferita: sms, email, telefono e orari preferenziali
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REQUISITI: INDICI DI PROFILAZIONE
- esempio Scheda Indice : Anzianità di relazione
• Descrizione:
– l’indice consente di individuare l'anzianità di relazione del cliente
• Algoritmo/Requisiti:
– Per il cliente attivo:
– Per il cliente estinto:
• Periodicità:
– si richiede l’aggiornamento dell’indice con frequenza mensile.
• Storicizzazione:
– per ogni cliente si manterrà in linea la data di accensione primo
rapporto, l’eventuale data di estinzione dell’ultimo rapporto e
l’anzianità calcolata
• Note per l’interpretazione:
– la data di accensione primo rapporto può anche riferirsi a periodi
anteriori alla costituzione xxxxxxxxxxxxxxxxx
Fonte: Elaborazione Busacca & Associati
Base : Marzo
2002 analitico- nov 2002
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51
REQUISITI: INDICI DI PROFILAZIONE- OSSERVAZIONI
•
Famiglie di calcolo
– Indici di base: valori elementari.
– Indici di sintesi : valori calcolati e immagazzinati nel datawarehouse.
• classe 1: somma ed operazioni unicamente sul pacchetto di input
• classe 2: metrica multimensile con consultazione del datawarehouse e/o
query
•
Note
– Periodicità di aggiornamento del datawarehouse : mensile, su evento,
– Profondità temporale:
•
•
•
•
1 anno (14 mesi), se possibile 2 anni, sempre in linea
Vanno memorizzati gli indici sia di sintesi sia di dettaglio
I dati dei movimenti on line comprendono solo i mesi corrente e precdente
Occorre calcolare e verificare la volumetria : (indici + dati)* mesi in linea*
clienti
• Tracciabilità dei dati :
– occorre accedere ai dati utizzati per il calcolo degli indici
– calcolo della cardinalità, del valore medio, massimo, minimo di tutti gli indici
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52
REQUISITI: ANALISI DI PROFILAZIONE
•
•
Segmentazioni e reporting consentono di selezionare, analizzare e
visualizzare gruppi di clienti
Gli strumenti di segmentazione permettono l’identificazione di insiemi di
clienti con precise caratteristiche. In base all’ampiezza dell’analisi (numero
di criteri di segmentazione) e ai tempi di risposta del sistema, sono possibili
due tipologie di segmentazione:
1. Segmentazione precalcolata sull’universo di riferimento (on-line) :
•
Si basa sul precalcolo di tutti i possibili incroci tra un numero limitato di variabili da
utilizzare come criteri nelle segmentazioni; di conseguenza consente tempi di risposta
quasi immediati.
2. Segmentazione libera (off-line) :
•
•
Permette di utilizzare come criteri di segmentazione tutte le variabili disponibili sul
sistema di profiling (5 a 10 assi di analisi al massimo) su qualsiasi arco temporale e su
tutti i clienti. Tale flessibilità di utilizzo è però limitata da un maggiore tempo di risposta
del sistema.
Reporting :
– I moduli di reporting consentono la visualizzazione di statistiche descrittive e di
distribuzioni di variabili di analisi, sia per l’intera popolazione sia per segmenti di
clientela. La visualizzazione avviene secondo una logica di navigazione (per
livelli di aggregazione successivi).
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53
REQUISITI: MINING
•
Cluster Analysis
•
– Suddivide i clienti considerati in
gruppi omogenei e mutuamente
esclusivi (cluster) con:
– Identifica le caratteristiche di
appartenenza di un cliente ad un
gruppo (classe).
– La classificazione parte
dall’utilizzo di insiemi già definiti,
ad esempio i clienti di una certa
classe di reddito.
– Si utilizzano prevalentemente
alberi decisionali, set di regole del
tipo IF…THEN…e reti neurali.
• minima distanza, dal centro del
gruppo (cluster), dei valori assunti
dalle variabili considerate per i
clienti appartenenti ad un gruppo
• massima distanza tra i centri dei
diversi gruppi (cluster)
– L’analisi individua i profili
comportamentali dei clienti.
•
Analisi di correlazione
– Identifica legami di causalità tra
variabili descrittive e/o
comportamentali della clientela,
esprimendo una variabile come
funzione di alcune variabili
indipendenti. Si utilizzano
sopratutto tecniche di regressione
multipla.
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Analisi di classificazione (Alberi
decisionali)
•
Analisi Previsionale
– Consente di prevedere il
comportamento del cliente in base
all’analisi dei dati storici.
– Si utilizzano principalmente
regressioni logistiche, reti neurali
e analisi di trend.
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REQUISITI: GESTIONE CAMPAGNE
• Segmentazioni e di cluster di clienti
• Filtro dei clienti identificati in una lista del sistema di
gestione delle campagne di marketing
• Lancio e monitoraggio della campagna con il sistema di
gestione delle campagne di marketing
• Nota : verificare l’opportunità di recuperare la lista dei
clienti filtrati dai moduli di segmentazione,reporting e
data mining
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55
REQUISITI: FRONT-END
• Questi moduli esportano aluni indici al database OLTP
per renderli disponibili all’applicazione di front-end
• Procedura da eseguire mensilmente :
– Calcolo degli indici nel datawarehouse
– Copia dei dati nel database OLTP
– Messa a disposizione degli indici per gli utenti tramite la scheda
cliente
• Volumetria
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56
REQUISITI: FRONT-END
Un insieme selezionato di indici e analisi
sul singolo cliente è reso disponibile
attraverso i sistemi transazionali di
gestione del contatto
Visualizzazione dei
principali
indicatori di
profiling nella
scheda cliente
251102-CRM analitico- nov 2002
+
+
_
_
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57
REQUISITI: GESTIONE DEI DATI
• Necessità di un controllo della qualità dei dati :
– Flussi di alimentazione => amministrazione (IT)
– Ottimizzazione delle performance delle analisi più frequenti (IT)
– Scarti di dati durante i processi di alimentazione=> decisiione di calcolare
o no gli indici (marketing)
– Ordini di grandezza degli indici calcolati => decisione sulla disponibilità dei
dati in front end (servizio marketing)
• Per inquadrare il controllo di qualità dei dati, conviene redigere un
contratto di servizio tra marketing e IT nel quale sono descritte le
procedure di creazione/modifica di :
– Indici ed algoritmi di calcolo
– Parametri
– Analisi
– =>Per ogni procedura vanno definiti i tempi necesari e le responsabilità
delle persone e/o servizi coinvolti
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58
ANALISI FONTI DATI
• Fonti di dati
identificate :
• Sistema xyz
– Dato aa
– Dato bb
– Datocc
• Sistema wyz
– Dato bcx
– Dato acx
– Dato ccx
• ….
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Sistema di Analisi
di Marketing
(9)
Sistema di Analisi
Sistema di Campaign
Management(10)
di Datamining
(8)
Database clienti
Calcolo Indici
Customer Profiling (7)
Datawareh
ouse
(5)
Repository(
6)
Administr.
Dati
Dati
estern
i
Esterni
(2)
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Modulo per
l’Orientamento
Commerciale (12)
Modulo per il Feed-back
Process (13)
E.T.L. (4)
Dati
Dati di
di
Legac
Legacy
y
(1)
(1)
Modulo per la Gestione
del Contatto (11)
Siebel
OLTP
(3)
59
Premessa
ANALISI FONTI DATI: PREMESSA
•
•
•
Questa sezione presenta l’analisi condotta sui sistemi attualmente in esercizio o per i
quali è pianificato il rilascio nei prossimi mesi, al fine di individuare quelli che
potenzialmente possono essere integrati e alimentare il sistema xxxx
L’analisi ha considerato l’architettura dei sistemi, le aree informative gestite, i flussi
entranti e uscenti, gli sviluppi pianificati e i vincoli tecnologici attualmente esistenti.
Per quanto riguarda le informazioni gestite, l’analisi si è concentrata sui dati
individuati a partire dalla campagne pianificate. La lista dei dati è descritta in questo
documento nella sezione dedicata all’analisi delle campagne.
I sistemi che sono stati oggetto di studio sono:
–
–
–
–
•
•
•
Xxx
Yyyy
Zzz
wwww
Una analisi di maggior dettaglio è stata condotta sul sistema xxxx per il quale era a
disposizione la documentazione relativa.
Nelle slide successive sono riportate le schede sintetiche che presentano le
informazioni raccolte durante i workshop con i responsabili dei relativi sistemi e
dall’analisi della documentazione disponibile. Queste schede si focalizzano solo sugli
aspetti interessanti ai fini dell’integrazione con il sistema in oggetto, tralasciando
volutamente le altre informazioni.
Questa analisi si conclude con le linee guida condivise dal gruppo di lavoro per le
integrazione.
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60
ANALISI FONTI DATI: TABELLA FONTI
Informazioni del sistema analitico
Fonte e strategia di acquisizione
dei dati
Utilizzo web
xxxxxxx
Wwwww
mmmmmm)
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ANALISI FONTI DATI: SCHEDA SISTEMA (ESEMPIO)
Descrizione
Descrizione
•• IlIl sistema
sistema xxxx
xxxx acquisisce
acquisisce ii dati
dati di
di anagrafica
anagrafica cliente
cliente dai
dai diversi
diversi sistemi
sistemi legacy
legacy ee procede
procede ad
ad una
una “normalizzazione”
“normalizzazione” dei
dei dati
dati fornendo
fornendo
un
unica
anagrafica
cliente
per
tutte
le
linee.
I
dati
in
questa
fase
vengono
“certificati”
e
il
cliente/linea
viene
classificato
in
un unica anagrafica cliente per tutte le linee. I dati in questa fase vengono “certificati” e il cliente/linea viene classificato in bbbbb
bbbbb
Architettura
Architettura ee Flussi
Flussi
Base
Base Dati
Dati Informativa
Informativa
Flussi
Flussi entranti
entranti di
di informazioni
informazioni relative
relative aa xxxxx:
xxxxx:
•• mmmmm
mmmmm (cadenza
(cadenza mensile)
mensile)
•• ppppp
ppppp (cadenza
(cadenza giornaliera)
giornaliera)
•• ttttttt
(cadenza
ttttttt (cadenza giornaliera)
giornaliera)
Flussi
Flussi entranti
entranti di
di informazioni
informazioni relative
relative ai
ai prepagati:
prepagati:
•• zzzzz
(cadenza
mensile)
zzzzz (cadenza mensile)
Altri
Altri flussi
flussi entranti:
entranti:
•• ccccc
ccccc (cadenza
(cadenza giornaliera)
giornaliera)
•• ddddd
(cadenza
ddddd (cadenza mensile)
mensile)
•• eeee
eeee (cadenza
(cadenza mensile)
mensile)
Dati
Dati Gestiti
Gestiti
•• xxxx
xxxx
•• xxxxx
xxxxx
•• xxxxx
xxxxx
Schema
Schema dati
dati aa tre
tre livelli:
livelli:
•• flussi
flussi entranti
entranti ee aggiornamento
aggiornamento dei
dei dati
dati con
con cadenza
cadenza decadale;
decadale;
•• creazione
di
un
DW
aziendale
per
il
cliente
creazione di un DW aziendale per il cliente
Gli
Gli sviluppi
sviluppi non
non sono
sono stati
stati ancora
ancora pianificati.
pianificati.
Qualita
Qualita del
del dato
dato
•• Se
non
Se non sono
sono disponibili
disponibili ii dati
dati cliente
cliente xxxx
xxxx èè utilizzato
utilizzato ilil cliente
cliente
fittizio.
fittizio.
Sviluppi
Sviluppi Previsti
Previsti
Vincoli
Vincoli di
di Accessibilità
Accessibilità
•• II dati
dati devono
devono essere
essere estratti
estratti dal
dal secondo
secondo livello
livello del
del sistema
sistema xxxx
xxxx in
in quanto
quanto ilil primo
primo livello
livello (schema
(schema relazionale),
relazionale), pur
pur possedendo
possedendo lo
lo
storico
storico di
di tutti
tutti ii dati,
dati, non
non dispone
dispone di
di dati
dati “certificati”
“certificati” ee razionalizzati.
razionalizzati.
•• L’integrazione
L’integrazione utilizzata
utilizzata per
per tutti
tutti ii flussi
flussi èè basata
basata sullo
sullo scambio
scambio di
di file
file ASCII
ASCII (utilizzo
(utilizzo di
di protocollo
protocollo FTP).
FTP).
•• Dati
disponibili
a
partire
dal
10
del
mese
(x+1).
Dati disponibili a partire dal 10 del mese (x+1).
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ANALISI FONTI DATI: CONCLUSIONI (ESEMPIO)
• Dall’analisi dei potenziali sistemi alimentanti il gruppo di
lavoro ha condiviso le seguenti linee guida per
l’integrazione, considerate come fattori critici di successo
per il sistema di “XXXX”:
– Individuare i sistemi che dispongono delle informazioni con la
frequenza di aggiornamento più vicina a quella ideale (fit for
use);
– Ridurre la complessità dell’integrazione, andando ad utilizzare
strategie già adottate in azienda (ad esempio, scambio di dati
usando file, protocollo di trasferimento FTP e definizione di un
tracciato unico per il flusso alimentante);
– Pianificare i rilasci in accordo con i piani di sviluppo dei sistemi
da integrare;
– Ridurre i tempi di sviluppo e di test, utilizzando dove possibile
flussi informativi già esistenti.
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GAP ANALYSIS: Tabella
Macro-funzionalità Soluzione
Note
Alimentazione inbound via ETL
Calcolo indici customer profiling
Datawarehouse OLAP
Segmentazioni e reporting
Analisi di Data Mining
Calcolo dei cluster (data mining)
Gestione delle campagne di marketing
Migrazione indici da visualizzare in
Siebel
Gestione del contatto
Orientamento commerciale
Feed back process
•
•
I requisiti elencati sono sinteticamente confrontati con le funzionalità del sistema:
Per ogni requisito, è definito il modulo del sistema xxxx che risponde al bisogno o la soluzione
alternativa da implementare
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PIANO DI LAVORO
• Contiene una stima dell’impegno in giorni uomo per
figura professionale e WBE del progetto
• Contiene inoltre un Gantt del progetto che indica la
durata di ciascuna WBE, le sue precedenze e
dipendenze
• Esprime inoltre i principali vincoli ed obiettivi temporali e
indica il modo con cui sono rispettati
• Specifica infine la composizione del team e i ruoli relativi
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