crm mass market e retention

MicrosoftAnalisi Comportamentale & Customer Retention

6 maggio 2011

Dino Faedda CRM Solution SpecialistMicrosoft

Alberto TodescoCRM SpecialistObjectWay Algoritm

Agenda

• I Partner della proposta• Overview Soluzione

– Regole di segmentazione– Ottimizzatori neurali “large data clustering” – Business Case

• Microsoft Dynamics CRM • Ipotesi di lavoro

Analizzare il comportamento Mass Market

Migliorare la relazione e

l’efficacia commerciale

Disegnare iniziative commerciali per migliorare la retention

Arricchire le informazioni

dei clienti

Obiettivi

Microsoft

• Semplicità d’uso “Office like”− Facilita l’accettazione da parte degli utenti− Riduce i tempi per la formazione− Accelera i tempi rilascio della soluzione

• Rafforza la collaborazione− Integrazione con la piattaforma di comunicazione− Integrazione con gli strumenti di produttività individuale− Integrazione con le applicazioni Banca di sportello e back-end

• Flessibilità− Soluzione configurabile sul business model attuale− Adattabile rapidamente a eventuali cambiamenti futuri

StructuredUnstructured

Microsoft Dynamics CRM

Più di 1,4M di utenti nel mondoOltre 1.200 Partner certificati Oltre 100 Service provider1B$ Investimenti in R&D della divisione Business Solutions4 centri R&DDisponibile sia in modalità On Premise, Hosted, Cloud

Report Analisti

• Leader in Forrester Wave ratings forLarge & Midsized Organizations

• Leader in Forrester Wave rating for Customer Service Suites

• Leader in the Gartner Customer Service MQ

• Leader in Gartner Sales Force MQ

ObjectWay

© 2010 Microsoft Corporation. All rights reserved.This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

• Esperienza di settore− Leading player del Mercato Finance per IT Solutions & Consulting

− Volume d’affari 25 M€ di cui 55% da software proprietario

− Oltre 100 clienti e 300 dipendenti con EBITDA/ricavi >20%

• Competenza nel CRM Analitico− Specializzata nel campo degli algoritmi di “nuova generazione”

− Sviluppa gli algoritmi con l’Università Svizzera Italiana

− Propone “soluzioni” accreditate e chiavi in mano ai fini dell’analisi comportamentale

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Referenze




Agenda

Soluzione Applicativa

Segmentazione e misura rischio

d’abbandono

Gestione anagrafica

estesa

Gestione iniziative retention

Calcolo ROI ed efficacia iniziativa

Direttore FilialeDirezione Centrale Seller / Teller

Patrimonio informativo

Sistemi gestionali

Traffico sito Web Dati Banca d’ItaliaAnagrafica centrale

Processo

• Segmentazione della clientela• Analisi segmentazione • Definizione liste target

SEGMENTAZIONE CAMPAGNE ESECUZIONE E CONSUNTIVAZIONE APPUNTAMENTIAPPUNTAMENTI

• Creazione delle iniziative commerciali• Associazione liste target all'iniziativa• Associazione prodotti all'iniziativa• Lancio dell'iniziativa

• Cruscotto per visualizzare la "to-do list“• Attività di contatto con il cliente • Pianificazione appuntamento

• Preparazione appuntamento, analisi "storia“ cliente• Incontro con il cliente• Esitazione dell'attività di contatto• Monitoraggio dell'iniziativa

CAMPAGNE

APPUNTAMENTI

ESECUZIONE

Direzione Marketing

Rete Commerciale

Componenti

POSIZIONE CLIENTE

MONITORINGDIAGNOSI

ST

RU

ME

NT

IC

OP

ER

TU

RA

PROPOSTA

SEGMENTAZIONE CAMPAGNE ESECUZIONE E CONSUNTIVAZIONE APPUNTAMENTI

Motori di Calcolo

ObjectWay Algorithm

MS Dynamics CRM

Microsoft

APPUNTAMENTI

Verifica validità profilo e della posizione cliente

Visualizzazione composizione portafoglio

Scostamento dal profilo cliente e da portafoglio modello

Analisi posizione cliente e verifica cause eventuali disallineamenti rispetto al profilo cliente e/o al portafoglio modello concordato

Costruzione proposta commerciale “adeguata” che rifletta portafoglio modello o riduca la distanza tra portafoglio cliente e portafoglio modello

Analisi periodica della posizione cliente

Verifica della evoluzione per pianificare nuovi contatti con il cliente per definire interventi correttivi

Segmentazione dei Clienti e generazione dei target per le iniziative di Marketing

Pianificazione delle attività di marketing e delle relative campagne

Pianificazione appuntamenti per il gestore

SELEZIONE PRODOTTI PROPOSTA

AFFLUENT / PRIVATE

MASS MARKET

Financial Suite

ObjectWay Finance

Strumenti BI

Microsoft StructuredUnstructured




Agenda

Approccio

Le priorità d’azione:- I clienti a maggior potenziale - I clienti con maggiori opportunità di sviluppo

Modello di segmentazione

QUANDOQUANDOPer ogni cliente:- Il momento adatto alla proposizione commerciale- Quando agire per evitare l’abbandono

Indici e Allarmi

CHICHI

COSACOSA

IniziativePer ogni cliente:- Azione di retention- Prodotti giusti da proporre- Condizioni personalizzate

Modello di segmentazione

ElevatoBasso

Elev

ato

Bass

oPote

nzia

le c

omm

erci

ale

Grado di fidelizzazione

DiamantiPartnership

Clienti ad alto valore checonsiderano la Banca come

la banca di riferimento

SfideSviluppo o Recupero

Nuovi clienti pregiati dasviluppare o clienti di valoreche hanno ridotto il legame

AmbasciatoriMantenimento

Clienti che considerano la Banca come riferimento, ma presentano

un valore limitato

MarginaliGestione selettiva

Clienti per i quali è necessariovalutare attentamente le

potenzialità dato il basso valore

Una matrice di orientamento commerciale per individuare le priorità di azione

APPROCCIO

Indici e Allarmi

• indici di stock- cross selling- anzianità di relazione- asset totali- margine di intermediazione- stima del reddito- grado di fidelizzazione- stima del patrimonio commerciale- localizzazione territoriale

• indici dinamici- trend del cross selling- trend dei margini- trend di operatività- trend degli asset- disdetta accredito stipendio- disdetta addebito utenze- disinvestimento gestione/titoli

• segmento (diamante, marginale, sfida, ambasciatore)

Indici e allarmi per individuare opportunità e criticità nella relazione col cliente

APPROCCIO

Iniziative

Stima dotazione ottimale del cliente attraverso un’analisi del comportamento d’acquisto del gruppo di clienti migliori su un cluster costituito da clienti con dati omogenei su:

- Reddito- Patrimonio- Socio-demografici

Segmento di riferimento

Movimentazione prodotti

Reddito

Possesso prodotti

Gruppo di clienti omogeneo

Ciascun cliente viene collocato in un segmento di riferimento in base ai suoi dati di reddito, possesso e movimentazione prodotti e ne eredita la dotazione ottimale.

Per ogni cliente nelle aree in cui la differenza tra dotazione attuale e dotazione ottimale è più ampia è possibile effettuare un’azione commerciale mirata.

APPROCCIO

• Partner della proposta• Overview Soluzione


• MIcrosoft Dynamics CRM• Ipotesi di lavoro

Agenda

Motori di calcoloSEGMENTAZIONE

Particle Swarm Optimization- Potente motore di ottimizzazione basato sul concetto di

“selezione stocastica di una popolazione” idonea alla soluzione del problema da ottimizzare

- Utilizzato per :

• Individuazione cluster prevalenti

• Costruzione Modelli interpretativi

Multy Layer Neural Network- Regressore “feed-forward tree layer” che “allena” una rete

neurale ad inferire un modello euristico di previsione

- Utilizzato per :

• Predictive analysis

• Forecasting

Modelliampia gamma di modelli di marketing replicabili per aderire con flessibilità alle esigenze della direzione ai fini della segmentazione, retention e churn

Processo di stima

Arricchimento dati clienti basato sui dati esterni e sulle peculiarità territoriali e su dati interni della clientela- Dati socio-demografici anagrafica , rapporti e servizi sottoscritti dal cliente- Dati esterni Banca d’Italia / Dati di reddito e patrimonio peculiari del territorio

Multy Layer Neural Network

Stima indici e potenziale del Training set

Inferenza

Stima indici e potenziale dell’Universo clienti

Affidabilità 93%

Particle Swarm OptimizationAnalisi comportamentale della base dati disponibile con fotografie temporali di 1/3/6 mesi ai fini della :- determinazione di cluster prevalenti- costruzione di modelli interpretativi

Clustering

SEGMENTAZIONE



• Microsoft Dynamics CRM• Ipotesi di lavoro

Agenda

Business case

AMBITO PROOF OF CONCEPT BENEFIT SETTORE

− CRM − Inferenza da “campione” a generalizzazione su “universo clienti”

− Processamento intero ”universo clienti” senza “campionamento”

− Anticipazione messaggi rischio abbandono e retention

− Incremento retention grazie a potenziamento modello di scontistica

− Miglioramento dell’indice di churn di quasi 4 volte

− Analisi di oltre 50 dimensioni per ciascun cliente ai fini dell’individuazione delle variabili più critiche per sofisticare il modello di scontisctica al fine di migliorare la retention

BancaAssicurazione

Compagnia Aerea

− CREDIT RISK − Selezione della clientela target / Indicatori di Early Warning

− Misurazione andamentale probabilità di default con approccio “through the cycleStime

− Supporto ai processi di revisione del rating (Override)

− Miglioramento della predittività del modello del 38%

− Riduzione di falsi allarmi positivi del 46%

Banca

Retention

Probabilità di abbandono

Pote

nzia

le

Probabilità di abbandono

Retentiondel Training set

TRAINING SET

STRATEGIE DI RETENTIONSU UNIVERSO CLIENTI

RetentionUniverso clienti

DORMIENTI

ATTIVI

Ind. Tradizionale

bassa media alta

ObjectWay Algorithms

PERSI

Pote

nzia

lebasso

alto

AZIONI DIRETENTION REATTIVA

AZIONI DIRETENTION PROATTIVA

AZIONI DI CARING E

FIDELIZZAZIONE

Individuazione dei segmenti a maggior criticità e determinazione delle azioni di retention da effettuare

Rischio di credito



• Microsoft Dynamics CRM• Ipotesi di lavoro

Agenda

Semplicità d’uso Facile integrazione

Maggiore produttività

Più informazioni a portata di mano

StructuredUnstructured

Scenario demo

Direzione Marketing

Rete Commerciale 1 - Responsabile di filale per Iniziativa su clienti Diamanti

2 - Operatore di filiale per Iniziativa su clienti Sfide


SegmentazioneDirezione Marketing

• Segmentazione della clientela– Individuazione cluster prevalenti– Costruzione modello interpretativo– Calcolo Indice di Abbandono– Calcolo potenziale commerciale

• Analisi segmentazione • Definizione liste target


CampagneDirezione Marketing

• Creazione delle iniziative commerciali• Associazione liste target all'iniziativa• Associazione prodotti all'iniziativa• Lancio dell'iniziativa


AppuntamentoRete commerciale

• Cruscotto per visualizzare la "to-do list“• Attività di contatto con il cliente • Pianificazione appuntamento


AppuntamentoRete Commerciale

• Preparazione all'appuntamento analizzando la "storia" del cliente• Incontro con il cliente• Esitazione dell'attività di contatto• Monitoraggio dell'iniziativa


Benefit

Business• Arricchimento anagrafica relazionale • Definizione logiche di segmentazione parametriche• Gestione iniziative di loyalty• Esitazione iniziative commerciali / misurazione ROI • Collaborazione sede-filiale e all’interno del team di filiale• Scalabilità per applicazioni in tutti i segmenti di mercato

Sistemi IT• Utilizzo tecnologie già presenti in Banca • Semplicità d’uso e di deployment• Scalabilità dell’architettura

Agenda




Ipotesi di lavoro

Fase 2Prototipazione Fase 1

Proof of concept Analisi Comportamentale

Modello Integrato

Attività chiave

Deliverable


• Valutazione dei risultati e confronto con processi in essere

• Output su file excel

1 MESE

• Attivazione Dynamics CRM On Line in modalità hosting e integrazione

oppure• Integrazione dei motori di

calcolo nel sistema di CRM della Banca

• Disponibilità sul sistema centrale del modello di potenziale, indici e allarmi primari dei clienti Retail.

6 MESI


• Costruzione modello interpretativo

• Calcolo Indice di Abbandono• Calcolo del potenziale

commerciale del cliente

• Applicazione modello su intero portafoglio clienti e valutazione risultati

• Output su DB Banca

3 MESITempistiche

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