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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Esempio di rete dei legami
Dipartimenti
Rete di
vendita
Azienda
Agenti di
vendita
Clienti
Competitori
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Fornitori
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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.
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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.
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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.
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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.
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Il corso è finito!
Esami: Mercoledì 6 giugno ore 10.00 aula A9.
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