Marketing relazionale - ICAR-CNR
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Marketing relazionale Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Introduzione Nel marketing intelligence assume particolare rilievo l’applicazione di modelli predittivi rivolte a personalizzare e rafforzare il legame tra azienda e clienti. ¾ Un’azienda di assicurazioni vuole identificare il segmento di mercato più promettente a cui offrire un nuovo prodotto. ¾ Un operatore di telefonia mobile desidera individuare i clienti con maggiore probabilità di abbandono. ¾ Un istituto bancario vuole individuare i clienti a cui proporre un nuovo servizio di gestione del risparmio. Le situazioni descritte hanno in comune la necessità di estrarre conoscenze a partire dai comportamenti d’acquisto. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Marketing relazionale Una strategia di marketing relazionale si propone di avviare, rafforzare, intensificare e preservare nel tempo le relazioni tra impresa e clienti. Le azioni sono rivolte a soddisfare meglio i bisogni dei clienti per ricavarne un vantaggio competitivo. I clienti vengono considerati come patrimonio e una delle principali fonti di vantaggio competitivo. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Motivazioni e obiettivi La tendenziale concentrazione in grandi imprese e il conseguente aumento del numero di clienti generano una maggiore complessità nella gestione dei mercati. Il ciclo di innovazione-obsolescenza si è progressivamente abbreviato. La circolazione di informazioni ha reso più semplici i confronti tra prodotti e servizi offerti dalle aziende. La loyalty è divenuta precaria, soprattutto nel settore dei servizi. La qualità percepita dei prodotti è indistinguibile per i consumatori. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Marketing relazionale Prodotti Servizi Canali di distribuzione Marketing relazionale Segmenti Prezzi Processi di vendita Canali di promozione Formulare per ciascun segmento l’offerta appropriata, attraverso il canale più adatto, al momento giusto e al prezzo più idoneo. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Componenti Strategia Organizzazione Processi Marketing relazionale BI & data mining Tecnologia Il marketing relazionale si realizza mediante un progetto articolato, nel quale le diverse funzioni aziendali sono chiamate a cooperare ed integrarsi. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Esempio di rete dei legami Dipartimenti Rete di vendita Azienda Agenti di vendita Clienti Competitori Mario Guarracino Fornitori Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Intensità della relazione Relazioni con i clienti Forte B2B Media B2C Tenue Pochi clienti di elevato valore Molti clienti di basso valore Numero dei clienti Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Basso costo per transazione Mass market Direct mail Internet Forza di vendita Alto costo per transazione Efficacia dell’azione di vendita Efficacia delle azioni di vendita Forza di vendita specializzata Bassa profittabilità per transazione Elevata profittabilità per transazione Efficacia dell’azione di vendita Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Grado di personalizzazione Personalizzazione e complessità Forte Make Maketotoorder order Personalizzazione Personalizzazione Medio Make Maketotostock stock Tenue Lentezza di consegna e costi elevati Prontezza di consegna e costi bassi Complessità Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Componenti di un ambiente si analisi di marketing relazionale Sistemi transazionali Metadati Metadati Strumenti Strumenti ETL ETL Data Data Warehouse Warehouse Marketing Marketing data datamart mart Business BusinessIntelligence Intelligence &&data mining data mining Campagne Campagnedidi marketing marketing • •query query&&OLAP OLAP • •serie seriestoriche storiche • •stima stima • •classificazione classificazione • •clustering clustering •… •… • •pianificazione pianificazione • •selezione selezionetarget target • •selezione contenuto selezione contenuto • •ottimizzazione ottimizzazione cicli ciclididicampagne campagne • •esecuzione esecuzione Dati esterni Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Data mart per marketing relazionale Data Data Warehouse Warehouse Marketing Marketing data datamart mart Database Database SFA SFA Database Database marketing marketing Database Database contact contactcenter center • •contatti contatti • •presentazioni presentazioni • •listini listini • •vendite vendite • •pagamenti pagamenti • •vendite vendite • •segmenti segmenti • •promozioni promozioni • •campagne campagne • •valore valoreclienti clienti • •call-center call-center • •trouble-ticket trouble-ticket • •survey survey • •clickstreams clickstreams • •email email Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Cliclo delle analisi di marketing relazionale Acquisire Acquisire informazioni informazioni sui suiclienti clienti Intraprendere Intraprendere azioni azioni mirate mirate Identificare Identificare segmenti segmenti eebisogni bisogni Progettare Progettareazioni azioni ininbase basealla alla conoscenza conoscenza Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Principali funzionalità Selezione Selezione prospect prospect Cross-selling Cross-selling Up-selling Up-selling Business Business intelligence intelligenceee data datamining mining Acquisizione Acquisizione clienti clienti Retention Retention Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Acquisizione Il processo di acquisizione richiede di individuare nuovi clienti potenziali. ¾ Ignari dell’offerta dell’azienda ¾ In passato non presentavano le caratteristiche per diventare clienti ¾ Clienti di competitori Le campagne di acquisizione vanno indirizzate verso segmenti ad alto potenziale di redditività. Si possono ricavare regole di classificazione che caratterizzano i profili più promettenti. ¾ Problema di classificazione binaria Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Retention Il costo per acquisire un nuovo cliente è in genere più elevato del costo di azioni di marketing per trattenere un cliente a rischio. Vanno individuati i clienti di valore elevato giudicati a rischio di abbandono. La predizione del rischio di abbandono richiede di analizzare le transazioni del cliente per individuare gli attributi in grado di spiegare la variabile target. ¾ Problema di classificazione binaria. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Cross selling I modelli di data mining possono essere utilizzati per identificare segmenti di mercato com maggiore propensione all’acquisto di servizi complementari. Con cross-selling si identifica il tentativo di vndita di un prodotto ad un cliente già coinvolto in una relazione commerciale. Con up-selling si intende il tentativo di vendita ad un cliente di un servizio di livello superiore. ¾ Problema di classificazione binaria. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Market basket analysis Analisi degli acquisti effettuati al fine di ricavare conoscenze utili alla pianificazione di azioni di marketing. A partire dall’analisi delle transazioni effettuate (vendite), si cerca di capire un comportamento del cliente. ¾ Regole associative e clustering. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Esercizi Utilizzare l’algoritmo Apriori sul dataset Ferramenta.xls. Verificare le regole prodotte al crescere della dimensione del supporto e i cluster prodotti dal kmeans con la distanza di hamming. Determinare il lift di ciascuna regola. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007 Il corso è finito! Esami: Mercoledì 6 giugno ore 10.00 aula A9. Mario Guarracino Laboratorio di Sistemi Informativi Aziendali a.a. 2006/2007
