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la m ia esperienza in azienda
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stat ist ica nel m arket ing
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GHVFULWWLYH�GL�EDVH
Diversi livelli di coinvolgimento della statistica nel „fare business“
ReportsTabelle Semplici indicatori
ReportsTabelleSemplici indicatoriSemplici modelli
Tabelle Indicatori/ tassiModelliData mining
Modelli StatisticiData miningReportsTabelleIndicatori
Strumenti:
IRFXV VXL�SURGRWWL
IRFXV VXO�FOLHQWH
dic-
99
feb-
00
apr-
00
giu-
00
ago-
00
ott-
00
dic-
00
pay
tota
le
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
pay
totale
dic-
99
feb-
00
apr-
00
giu-
00
ago-
00
ott-
00
dic-
00
pay
tota
le
0
200
400
600
800
1000
1200
pay
totale
1XRYH�$FTXLVL]LRQL&XVWRPHU�%DVH�
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un ’azienda di telecom unicazioni
Un unico obiet t ivo
$XPHQWDUH�LO$XPHQWDUH�LO &XVWRPHU�/LIHWLPH�9DOXH&XVWRPHU�/LIHWLPH�9DOXH
DWWUDYHUVRDWWUDYHUVR OD�OD�ULGX]LRQHULGX]LRQH GHO�FKXUQ�GHO�FKXUQ�
H�H�O¶DXPHQWR�GHOO¶$538O¶DXPHQWR�GHOO¶$538
352),/,1*��6(*0(17$7,21352),/,1*��6(*0(17$7,21
,GHQWLILFDUH�L�SRWHQ]LDOL�³,GHQWLILFDUH�L�SRWHQ]LDOL�³FKXUQHUVFKXUQHUV´́
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0DVVLPL]]DUH�LO0DVVLPL]]DUH�LOYDORUH�GHO�FOLHQWHYDORUH�GHO�FOLHQWH
… at t raverso
custom er base: approccio st rategico
I dent ificare
Realizzare
Prat icare
tut te le at t ività necessarie a garant ire il processo di at tenzione e
fidelizzazione dell’individuo verso l’azienda e la sua offerta di prodot t i
e servizi
e, conseguentem ente
la m assim izzazione delle opportunità di business at t raverso
la soddisfazione costante dei bisogni
Custom er Relat ionship Managem ent
I dent ificare
Classificare
Acquisire
Gest ire
tut te le informazioni che consentono la conoscenza e l’analisi del proprio target
di r ifer imento
e, conseguentemente
la realizzazione di prodot t i e servizi ad elevata probabilità di soddisfazione dei
suoi bisogni
VRXUFHV DQDO\VLV PJPQW
profiling
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9$
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5(
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17
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35202=,21,35202=,21,
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$80(17$5(�,/�$80(17$5(�,/�9$/25(9$/25(
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…ALLA CONCORRENZA!…ALLA CONCORRENZA!
custom er base: segm entazione di base
Gener azione di pr of it t i at t r aver so l’acquisizione di client i ad alt o valor e, la cr eazione di valor e e un’at t ent a polit ica di “cost t o ser ve”�Acquisizione di client i (conver sione di pr ospect in client i)�Aument o del valor e dei client i at t r aver so azioni di cr oss-sell e di up-sell�“t r at t ener e” i client i (r et ent ion)�At t enzione al “cost t o ser ve”
�Campagne�Pr ogr ammi di “Loyalt y”�Per sonalizzazione dei Ser vizi�Gest ione dei canali di cont at t o�(sviluppo di nuovi pr odot t i)
�Analisi di dat i sui client i�Segment azione & micr o-segment azione�Sugger iment i sui bisogni e le pr ef er enze dei client i
�Analisi delle pr opensioni sui “cont at t i”•Uso dei canali•Ragioni di cont at t o
�Esper ienza del client e per ogni canale(CC, Por t ale,chat , Messaging, Dealer s)�Ef f icienza del Cust omer Car e
CUSTOMER DATA�I D (nome, indir izzo, num. di t elef ono, piano t ar if f ar io...)
�Dat i Demogr af ici (et à, cit t à, ...)
�Dat i Socio-economici (r eddit o, pr of essione, t it olo dist udio, classe di valor e, ...)�Dat i Psicogr af ici (ambient e, pr ef er enze, hobbies, ...)
�Pat t er ns d’uso (spesa t elef onica, ser vizi usat i e f r equenza, ...)
�St or ia dei cont at t i del client e•Uso dei canali•Mot ivo di cont at t o•Numer o di cont at t i
DATI SUI LI VELLI DI SERVI ZI O DEI CANALI...
L’approccio di crm
'$7,�´*5(==,µ
$1$/,6,�352),/,1*�
$=,21,
2%,(77,9,
Gener azione di pr of it t i at t r aver so l’acquisizione di client i ad alt o valor e, la cr eazione di valor e e un’at t ent a polit ica di “cost t o ser ve”�Acquisizione di client i (conver sione di pr ospect in client i)�Aument o del valor e dei client i at t r aver so azioni di cr oss-sell e di up-sell�“t r at t ener e” i client i (r et ent ion)�At t enzione al “cost t o ser ve”
�Campagne�Pr ogr ammi di “Loyalt y”�Per sonalizzazione dei Ser vizi�Gest ione dei canali di cont at t o�(sviluppo di nuovi pr odot t i)
�Analisi di dat i sui client i�Segment azione & micr o-segment azione�Sugger iment i sui bisogni e le pr ef er enze dei client i
�Analisi delle pr opensioni sui “cont at t i”•Uso dei canali•Ragioni di cont at t o
�Esper ienza del client e per ogni canale(CC, Por t ale,chat , Messaging, Dealer s)�Ef f icienza del Cust omer Car e
CUSTOMER DATA�I D (nome, indir izzo, num. di t elef ono, piano t ar if f ar io...)
�Dat i Demogr af ici (et à, cit t à, ...)
�Dat i Socio-economici (r eddit o, pr of essione, t it olo dist udio, classe di valor e, ...)�Dat i Psicogr af ici (ambient e, pr ef er enze, hobbies, ...)
�Pat t er ns d’uso (spesa t elef onica, ser vizi usat i e f r equenza, ...)
�St or ia dei cont at t i del client e•Uso dei canali•Mot ivo di cont at t o•Numer o di cont at t i
DATI SUI LI VELLI DI SERVI ZI O DEI CANALI...
L’approccio di crm
'$7,�´*5(==,µ
$1$/,6,�352),/,1*�
$=,21,
2%,(77,9,
,QIRUPD]LQL,QIRUPD]LQL
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,QIRUPD]LRQL,QIRUPD]LRQL
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VXOOD�UHWHVXOOD�UHWH
,QIRUPD]LRQL�GD�,QIRUPD]LRQL�GD�
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I l DWH
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•• WHQHU�FRQWR�GHJOL�RELHWWLYL�GHOO¶DQDOLVLWHQHU�FRQWR�GHJOL�RELHWWLYL�GHOO¶DQDOLVL
•• QRQ�FRQFHQWUDUVL�VROR�VX�GD�GRYH�H�FRPH�QRQ�FRQFHQWUDUVL�VROR�VX�GD�GRYH�H�FRPH�
UDFFRJOLHUH�OH�LQIRUPD]LRQLUDFFRJOLHUH�OH�LQIRUPD]LRQL
•• XWLOL]]DUH�HVWUD]LRQL�GL�SDUWL�GHO�':+�XWLOL]]DUH�HVWUD]LRQL�GL�SDUWL�GHO�':+�
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1HO�1HO�GDWDPDUW�GDWDPDUW�SHU�OD�SUHYLVLRQH�GHOOD�GLVDWWLYD]LRQH��q�SL��XWLOH�WHQHUH�SHU�OD�SUHYLVLRQH�GHOOD�GLVDWWLYD]LRQH��q�SL��XWLOH�WHQHUH�
O¶LQIRUPD]LRQH�VXJOL�HUURUL�GL�IDWWXUD]LRQH�ULVSHWWR�DL�GHWWDJOLO¶LQIRUPD]LRQH�VXJOL�HUURUL�GL�IDWWXUD]LRQH�ULVSHWWR�DL�GHWWDJOL VRFLRGHPRJUDILFLVRFLRGHPRJUDILFL
':+':+
�TXLQGL�RSSRUWXQR
I l DWH: i problem i
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�Campagne�Pr ogr ammi di “Loyalt y”�Per sonalizzazione dei Ser vizi�Gest ione dei canali di cont at t o�(sviluppo di nuovi pr odot t i)
�Analisi di dat i sui client i�Segment azione & micr o-segment azione�Sugger iment i sui bisogni e le pr ef er enze dei client i
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CUSTOMER DATA�I D (nome, indir izzo, num. di t elef ono, piano t ar if f ar io...)
�Dat i Demogr af ici (et à, cit t à, ...)
�Dat i Socio-economici (r eddit o, pr of essione, t it olo dist udio, classe di valor e, ...)�Dat i Psicogr af ici (ambient e, pr ef er enze, hobbies, ...)
�Pat t er ns d’uso (spesa t elef onica, ser vizi usat i e f r equenza, ...)
�St or ia dei cont at t i del client e•Uso dei canali•Mot ivo di cont at t o•Numer o di cont at t i
DATI SUI LI VELLI DI SERVI ZI O DEI CANALI...
L’approccio di crm
'$7,�´*5(==,µ
$1$/,6,�352),/,1*�
$=,21,
2%,(77,9,
TLC: alcuni problem i
�DFTXLVL]LRQH�GHOOD�FOLHQWHOD
�SURVSHFW
→Raggiungere una VRJOLD�PLQLPD di client i ASAP
→Trovare e at t rarre i client i JLXVWL: quanto spendere per ciascun diverso cliente
potenziale?
�6FRSULUH�IURGL GL�VRWWRVFUL]LRQH
→determ inare dom ande di sot toscr izione fraudolente
�SURILWWDELOLWj GHL�FOLHQWL�YDORUH GHO�FOLHQWH
�ÄGRUPLHQWL³�H�VKDUH RI�ZDOOHW
�PRQLWRUDJJLR H�PDQDJHPHQW GHO�ULVFKLR
→Determ inare e ot t im izzare i param et r i di r ischio
�IHGHOWj
�DSSURFFLR�SUHGLWWLYR→m odelli di previsione del churn
�DWWULWR H�UHWHQWLRQ
→Modellazione e determ inazione e delle
pr incipali cause
�D]LRQL��SURJUDPPL GL�OR\DOW\�FDPSDJQH�XS�
VHOO�FURVV�VHOO
�UHOD]LRQH FRO�FOLHQWH
→Personalizzazione dell‘at tenzione e del
contat to
TLC: alcuni problem i
�&XVWRPHU�SURILOLQJ
�FKL�VRQR L�FOLHQWL"
�FRVD�FLDVFXQ�FOLHQWH�YXROH"
�FRPH�FRQWDWWDUH�RJQL�FOLHQWH"
�YDOXWD]LRQH�GHOOH�D]LRQL
�6SHVVR�QRQ�q�SRVVLELOH�HIIHWWXDUH�HVSHULPHQWL�FDVR�FRQWUROOR
→I client i sono autoselezionat i
�9DOXWDUH�D�SRVWHULRUL�DOFXQH�D]LRQL
→St im a gli effet t i delle azioni
condizionatam ente all’effet to di
tut te le alt re var iabili
Gener azione di pr of it t i at t r aver so l’acquisizione di client i ad alt o valor e, la cr eazione di valor e e un’at t ent a polit ica di “cost t o ser ve”�Acquisizione di client i (conver sione di pr ospect in client i)�Aument o del valor e dei client i at t r aver so azioni di cr oss-sell e di up-sell�“t r at t ener e” i client i (r et ent ion)�At t enzione al “cost t o ser ve”
�Campagne�Pr ogr ammi di “Loyalt y”�Per sonalizzazione dei Ser vizi�Gest ione dei canali di cont at t o�(sviluppo di nuovi pr odot t i)
�Analisi di dat i sui client i�Segment azione & micr o-segment azione�Sugger iment i sui bisogni e le pr ef er enze dei client i
�Analisi delle pr opensioni sui “cont at t i”•Uso dei canali•Ragioni di cont at t o
�Esper ienza del client e per ogni canale(CC, Por t ale,chat , Messaging, Dealer s)�Ef f icienza del Cust omer Car e
CUSTOMER DATA�I D (nome, indir izzo, num. di t elef ono, piano t ar if f ar io...)
�Dat i Demogr af ici (et à, cit t à, ...)
�Dat i Socio-economici (r eddit o, pr of essione, t it olo dist udio, classe di valor e, ...)�Dat i Psicogr af ici (ambient e, pr ef er enze, hobbies, ...)
�Pat t er ns d’uso (spesa t elef onica, ser vizi usat i e f r equenza, ...)
�St or ia dei cont at t i del client e•Uso dei canali•Mot ivo di cont at t o•Numer o di cont at t i
DATI SUI LI VELLI DI SERVI ZI O DEI CANALI...
L’approccio di crm
'$7,�´*5(==,µ
$1$/,6,�352),/,1*�
$=,21,
2%,(77,9,
�Ut ilizzo di tecniche e m etodologie stat ist iche di var io t ipo edi diverso livello di com plessità
�L’approccio è graduale: si parte da soluzioni e metodologie sem plici e poi m an mano ci si sposta su m odelli e st rum ent i più sofist icat i (KI SS = Keep I t Sim ple. Sam !)
�È prefer ibile non affidarsi a soluzioni autom at iche (black box) che propongono “schiaccia il bot tone e il com puter faràtut to da solo” ( la proposta t ipica dei tools in vendita)
�Data m ining: I nsiem e di tecniche stat ist iche (e non) per last im a di m odelli non- lineari per grosse quant ità di dat i, m acarat ter izzate da ridot ta com plessità com putazionale��
m odelli stat ist ici e data m ining
Obiet t iv iObiet t iv i9I ndividuazione dei client i da t rat tare con maggior cura9I ndividuazione di client i su cui agire per aumentare la reddit iv ità
Strument iSt rument i9Determ inazione di un indicatore del valore di ciascun cliente per l’azienda9Definizione di poche classi di valore
I l valore del cliente
)* +, -. /0
1 2 3 +0 . 2 4. Costi digestione
Revenue mensile
Eventuale fattori di sconto
/crescita (upgrades/
downgrades)
Costi di acquisizione
Vita stimata per quel cliente
� � [ [ �Costi mensilidi chiamate
e servizi
Eventualesubsidy �
5 67 8 9 :; :
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5 67 8 9 :
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5 F; > = < 9 : 8 :G HIJ <7 B 7 ? : 7 G :
5 67 8 9 :; :
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5 O C G ; 8 = 9
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5 QA G H N =? ? C ; :
> : 9C R < = > : 8 9C
@7 G 87 @ : = 9 S
5 K7 ; ; : 8 TC ? : 7 G =
5 6 C B P :; :
R <7 R =G 8 : 7 G :
5 UC 8 8 :; :
8 @7 G 97
R = < L =
C ? : =G ; =
5 VC 9 9A <C
B =G 8 : L =
5 67 8 9 :; :
C 9 9 : > C ? : 7 G =
5 W R H <C ; = 8 E
; 7 XG H <C ; = 8
R < = > : 8 9 :
'ULYHUV���&RPSRQHQWV�
,O�YDORUH GHO�FOLHQWH q OHJDWR�DOO¶LQWHUR�FLFOR�GL YLWD�H�QRQ�VROR�DO�SURILWWR DQQXDOH
Funzione di “profit tabilità”
�����
30.8%
15.7%
quota client i quota valore totale
4
5.7%
5.47%
14.0%
48.4%
14.5%
18.5%
13.1%
3.8%
�����
5
3
1
2
6.9%
20.7%
6
7
1.0%
0.7%
• 6L�GHWHUPLQD�SHU�RJQL�FOLHQWH�XQ�LQGLFDWRUH�GL�³YDORUH´�FRQ�FDUDWWHULVWLFKH�GL�
VHPSOLFLWj��LQWXLWLYLWj�H�VWDELOLWj�QHO�WHPSR
• 6L�GHWHUPLQD�OD�FODVVLILFD�GHL�FOLHQWL�RUGLQDWD�VHFRQGR�LO�³YDORUH´�FKH�HVVL�
SRUWDQR�DOO¶D]LHQGD�H�VL�FHUFD�XQ�QXPHUR�OLPLWDWR�GL�FODVVL�SHU�L�YDUL�VRWWRJUXSSL�
GL�FOLHQWL
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Classe 1 Classe 2 Classe 3 Classe 4 Classe 5 Classe 6 Classe 7YZ[\ \ ] [ ^[ Z_` a
hosting
pay
free
ADSL
b_c ]de a` f ]e _ g ]hi i _ d [ j ad f_ ak Z[\ \ a[ ^[ Z_` a
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
ADSL Pay Free Hosting
Classe 7
Classe 6
Classe 5
Classe 4
Classe 3
Classe 2
Classe 1
I l valore: le classi
0RGHOODUH�OD�GLVDWWLYD]LRQH�0RGHOODUH�OD�GLVDWWLYD]LRQH�
FRVWUXLUH��YDOLGDUH��LQWHUSUHWDUH�XQ�PRGHOOR�FKH�GHVFULYD�LO�FRPSRUWDPHQWR�GHJOL�XWHQWL�LQ�WHUPLQL�GL�GLVDWWLYD]LRQH�LQ�UHOD]LRQH�DG�DOWUH�YDULDELOL�QRWH
3HUFKp"3HUFKp"
93HU�GHVFULYHUH�LO�IHQRPHQR
93HU�SUHYHGHUH�L�SRWHQ]LDOL�IXWXUL�GLVDWWLYL
93HU�SUHGLVSRUUH�D]LRQL
93HU�YHULILFDUH�O¶HIILFDFLD�GL�RSHUD]LRQL�GL�PDUNHWLQJ�&XVWRPHU�2SHUDWLRQ
custom er base: il churn
/H�IRQWL/H�IRQWL
$]LHQGDOL���³':+´��GDWDEDVH�RSHUD]LRQDOL��«��
•3HU�WXWWL�L�FOLHQWL
•,QIRUPD]LRQL�VX
WUDIILFR
VHUYL]L�RS]LRQDOL
FRPSRUWDPHQWR�GHO�FOLHQWH
UHFODPL�UDSSRUWL�FRQ�FXVWRPHU FDUH
D]LRQL�GL�PDUNHWLQJ�FXVWRPHU FDUH
IDWWXUH�ULFDULFKH
GDWL�GHPRJUDILFR�DQDJUDILFL
$OWUH�IRQWL��5LFHUFKH�GL�PHUFDWR
•3HU�XQ�SLFFROR�FDPSLRQH�³FDVXDOH´�GL�FOLHQWL
•,QIRUPD]LRQL�VX
FRPSRUWDPHQWL
VWLOL�GL�YLWD
PRWLYL�GHOOD�GLVDWWLYD]LRQH�
WHPSL�GHOOD�VFHOWD
•RWWHQXWL�WUDPLWH�LQWHUYLVWH�
custom er base: il churn
il churn: gli obiet t iv i
■ 'HWHUPLQDUH XQ LQGLFDWRUH�GL�SURSHQVLRQH�DOOD�GLVDWWLYD]LRQHSHU�RJQL ORJLQ
■ 3UHYHGHUH�L�SRWHQ]LDOL�IXWXUL�GLVDWWLYL
■ &DSLUH�L�PRWLYL�IRQGDPHQWDOL�FKH�SRUWDQR�DOOD�GLVDWWLYD]LRQH H�L�FRPSRUWDPHQWL�FKH�OD�SUHFHGRQR
■ ,QGLYLGXDUH�SRVVLELOL�D]LRQL�YROWH�DOOD�UHWHQWLRQ�GHO FOLHQWH
■ 9HULILFDUH�O·HIILFDFLD�GL�RSHUD]LRQL�GL�0DUNHWLQJ�&XVWRPHU�2SHUDWLRQ
il churn: gli obiet t iv i
■Carat ter ist iche demografiche■8VDJH
■Comportament i di t raffico■Contat t i con l’azenda■I nformazioni sul ELOOLQJ
■Copertura della rete dei pop
&RPSRUWDPHQWR�&RPSRUWDPHQWR�GHL�FOLHQWL�VXO�GHL�FOLHQWL�VXO�FKXUQFKXUQ
&KL�q�D�&KL�q�D�ULVFKLR�GL�ULVFKLR�GL�GLVDWWLYD]LRQHGLVDWWLYD]LRQH""
3HUFKp3HUFKp VRQRVRQR D�D�ULVFKLRULVFKLR GLGL
GLVDWWLYD]LRQHGLVDWWLYD]LRQH""
4XDQGR4XDQGR q�q�PDJJLRUH�LO�PDJJLRUH�LO�
ULVFKLR�GL�ULVFKLR�GL�GLVDWWLYD]LRQHGLVDWWLYD]LRQH""
■Promozioni della concorrenza■Event i della vita
■Offerte della concorrenza■convenienza dei prezzi■Prezzo dell’Hardware■Servizio al cliente■Programm i a prem i
■ ,GHQWLILFD]LRQH�GHOOD�SRSROD]LRQH
■ 'HWHUPLQD]LRQH H UHSHULPHQWR�GHOOH�YDULDELOL
■ 'HILQL]LRQH GHO�WDUJHW
■ 6WLPD GHO PRGHOOR
■ 9HULILFD�GHOO¶DFFXUDWH]]D
■ 8WLOL]]R GHO PRGHOOR
3DVVL�SULQFLSDOL
il churn: data m ining
il churn: data m ining
6HOH]LRQDUH6HOH]LRQDUH OD�OD�SRSROD]LRQHSRSROD]LRQH
3ULPD�GL�HVWUDUUH�L�GDWL�GD�':+�q QHFHVVDULR�GHILQLUH�LQ�PDQLHUD�SUHFLVD OD�SRSROD]LRQH�GD�DQDOL]]DUH�
(VHPSLR,�FOLHQWL�XWLOL]]DWL�SHU�FRVWUXLUH�XQ�PRGHOOR�GL�FKXUQ SHU�LO�SURGRWWR�³SLSSR´ VRQR�L�FOLHQWL�FKH�KDQQR�GDWD�GL�DWWLYD]LRQH�SUHFHGHQWH�LO�����������HG�DYHQWL�GDWD�GL�GLVDWWLYD]LRQH�VXSHULRUH�DO�����������R�DQFRUD�DWWLYH�QHO�PHVH�GL�)HEEUDLR������
3HU�FLDVFXQD�GL�TXHVWH�ORJLQ VRQR�VWDWL�HVWUDWWL�GD�':+��LQSXW�DO�VLVWHPD�GL�GDWD�PLQLQJ��L�GDWL��OH�YDULDELOL�[�\�]�����GL�/XJOLR ������$JRVWR�������6HWWHPEUH�������2WWREUH�������1RYHPEUH������
il churn: data m ining
(VFOXVLRQH�YDULDELOL�OHDNHU(VFOXVLRQH�YDULDELOL�OHDNHU$OFXQH�GHOOH�YDULDELOL�SUHVHQWL�QHL�GDWL�LQ�LQJUHVVR�VRQR�VWUHWWDPHQWH�FRUUHODWH FRQ�O¶RJJHWWR�GHOOD�SUHYLVLRQH�SHU�GLYHUVL�PRWLYL�
/H�YDULDELOL�FKH�³WUDVXGDQR´ LQIRUPD]LRQH�VXOOD�YDULDELOH�WDUJHW��OHDNHUV��GHYRQR�YHQLUH�LGHQWLILFDWH�HG�HVFOXVH�GDOO¶LQVLHPH�GL�GDWL�D�GLVSRVL]LRQH��DG�HV��GDWD�GL�GLVDWWLYD]LRQH��VWDWXV�GHOOD�ORJLQ��IODJ�YDULL�
//¶¶RJJHWWR�GHOOD�SUHYLVLRQHRJJHWWR�GHOOD�SUHYLVLRQH/D�YDULDELOH�WDUJHW YD�GHILQLWD�FRQ�SUHFLVLRQH�LQ�WHUPLQL�GL�VWDWXV GHL�FOLHQWL�H�GDWH GHJOL�HYHQWL�FRQVLGHUDWL��GLVDWWLYD]LRQH��DWWLYD]LRQH��VRVSHQVLRQH«�
6HOH]LRQH�GHOOD�3RSROD]LRQH6HOH]LRQH�GHOOD�3RSROD]LRQH
6L�DQDOL]]D�OD�FXVWRPHU EDVH�GHL�FOLHQWL SRVW�SDJDWL DO����RWWREUH�������DWWLYDWL�DOPHQR���PHVL�SULPD��SULPD�GL�OXJOLR�������FRQIURQWDQGR�FRORUR�FKH�VL�VRQR�GLVDWWLYDWL�QHO�PHVH�GL�QRYHPEUH������ULVSHWWR�DJOL�DOWUL��3HU�TXHVWH�ORJLQ VL�q FRQVLGHUDWR�LO�WUDIILFR�ILQR�D�VHWWHPEUH�������
//¶¶RJJHWWR�GHOOD�SUHYLVLRQHRJJHWWR�GHOOD�SUHYLVLRQH
/D�YDULDELOH�WDUJHW�q XQ�LQGLFDWRUH��YDULDELOH�GXPP\��GHOO¶HYHQWR GLVDWWLYD]LRQH QHO�PHVH�GL�QRYHPEUH������
Modello I : Schede postpagate
il churn: data m ining
Regressione Regressione project ion pursuitproject ion pursuit //
GAMGAM
MARS/MARS/ret i neuraliret i neurali
Alberi di Alberi di regressione/regressione/
CARTCART
Regressione Regressione lineare/ logist icalineare/ logist ica
I l modello più semplice ( lineare) non è sufficiente a descrivere i dat i
9bisogna ipot izzare modelli più complessi
9lasciarsi guidare dalle osservazioni per costruire le relazioni t ra variabili e disat t ivazione
0RGHOOL SHU�LO FKXUQ
polinomipolinomi binbin medie mobilimedie mobili
rette mobilirette mobili loessloess Kernel gaussianoKernel gaussiano
smoothing splinesmoothing spline splinespline di regressionedi regressione splinespline naturalinaturali
96WLPDWRUL�QRQSDUDPHWULFL�EDVDWL�VXOOH�VHULH R VX�UHJUHVVLRQL�SROLQRPLDOL� UHJUHVVLRQH�GL)RXULHU� VSOLQHV�GL�UHJUHVVLRQH�ILOWUDJJLR�
96WLPDWRUL�QRQSDUDPHWULFL NHUQHO��1DGDUD\D�:DWVRQ� PHGLH�ORFDOPHQWH�SHVDWH� UHJUHVVLRQHORFDOH��ORHVV�
96PRRWKLQJ 6SOLQHV�SHQDOL]]D]LRQH�
96WLPDWRUL�QRQSDUDPHWULFL�EDVDWL�VXL�YLFLQL�SL� SURVVLPL � 1HDUHVW�QHLJKERU���PHGLH�PRELOL�PHGLDQH� VWLPDWRUL�GL�7XNH\�
Sm oothers m onodim ensionali
,GHD�GL�EDVH��XVDUH�VWLPDWRUL�QRQ�SDUDPHWULFL�XQLGLPHQVLRQDOL FRPH�EORFFKL�SHU�OD�FRVWUX]LRQH�GL�XQD�FODVVH�ULVWUHWWD�GL�PRGHOOL�QRQ�SDUDPHWULFL�SHU�OD�UHJUHVVLRQH�PXOWLSOD
*HQHUDOL]HG�$GGLWLYH�0RGHOV*HQHUDOL]HG�$GGLWLYH�0RGHOV
( ) εα ++= ∑=
S
M
MMI1
;<
0RGHOOR�OLQHDUH�
9/H IM
VRQR�IXQ]LRQL�DUELWUDULH��XQD�SHU�RJQL�YDULDELOH�SUHGLWWLYD�
9*OL�εLVRQR�YDULDELOL�DOHDWRULH�GL�HUURUH�H�YHQJRQR�DVVXQWL�
LQGLSHQGHQWL�WUD�ORUR��GDOOH ;M�
FRQ (�εi� � H�YDU�εL)=σ2
9 LQROWUH�SHU�O¶LGHQWLILFDELOLWj VL�DVVXPH�FKH� ( ){ } 0=MMI( ;
εα ++= ∑=
S
M
MMβ1
;<
0RGHOOR�DGGLWLYR��
0RGHOOR�DGGLWLYR�OLQHDUH0RGHOOR�DGGLWLYR�OLQHDUH
GAM
0RGHOOR�DGGLWLYR�ORJLVWLFR0RGHOOR�DGGLWLYR�ORJLVWLFR*/0�ORJLVWLFR�
9/H IM
VRQR�IXQ]LRQL�DUELWUDULH��XQD�SHU�RJQL�YDULDELOH�SUHGLWWLYD
9/H YLVRQR�YDULDELOL�DOHDWRULH�%LQRPLDOL H�YHQJRQR�DVVXQWH�
LQGLSHQGHQWL�WUD�ORUR
9 LQROWUH�SHU�O¶LGHQWLILFDELOLWj VL�DVVXPH�FKH ( ){ } 0=MMI( ;
*$0�ORJLVWLFR�
GAM
/D�FRQYHUJHQ]D�QRQ�q DVVLFXUDWD�LQ�JHQHUDOH��PD�SHU�FDVL�SDUWLFRODUL��DQFKH�VH�PROWR IUHTXHQWL��
1. ,QL]LDOL]]D]LRQH�1α =
=∑
1Q\L
L
Q
2. &LFOR���SHU L=1, 2..., j=1,..., S
I 6 IM
L
M N
L
N MN
( ) ( )= − −
−
≠∑< ;α 1
3. )LQR�D��FLDVFXQD�IXQ]LRQH����������q XJXDOH�DOOD�IXQ]LRQH .I M
L( )I M
L( )−1
( )SMII MM ,,1,0 == ...
GAM
$OJRULWPR�GL�$OJRULWPR�GL�EDFNILWWLQJEDFNILWWLQJ
93HU�LO�QRVWUR�SUREOHPD�GL�SUHYHGHUH�LO�FKXUQ VXL�SRVW�SDJDWL��VL�VWLPD�XQ�PRGHOOR�*$0�FRQ�OH�VFHOWH�VHJXHQWL�
• IXQ]LRQH�OHJDPH ORJLVWLFD�• SHU�OH�YDULDELOL�FRQWLQXH��VWLPDWRUH�XQLYDULDWR VSOLQHFXELFKH• VHOH]LRQH�GHL�SDUDPHWUL�GL�³OLVFLDPHQWR´ DWWUDYHUVR�LVSH]LRQH�JUDILFD�WXQLQJ PDQXDOH• VWLPD�FRQ�DOJRULWPR�GL EDFNILWWLQJ
9/H�YDULDELOL�ULVXOWDWH�QRQ�VLJQLILFDWLYH�HIIHWWXDQGR�WHVW�VWDWLVWLFL�DVLQWRWLFL�DSSURVVLPDWL�VRQR�VWDWH�HVFOXVH
9&DOFROR�GHOOD�VWLPD�GL�XQD�PLVXUD�GL�SURSHQVLRQH�DO�FKXUQSHU�FLDVFXQ�FOLHQWH�XWLOL]]DQGR�LO�PRGHOOR�VWLPDWR�H�GHWHUPLQD]LRQH�GL�HYHQWXDOL�FODVVL�GL�ULVFKLR�
GAM
-2.5
-1.0
0.0
N Y
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
Internet Mailbox
-1.5
-0.5
0.5
N Y
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
Opzione Segreteria
-1.0
0.0
1.0
1 2 3 4
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
Zona di Attivazione
Traffico ougoing
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
0 20000 40000 60000 80000
-1.0
0.0
1.0
Traffico incoming Tariffa ’Picco’
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
0 5000 10000 15000
-1.0
0.0
1.0
Traffico incoming Tariffa ’Ordinaria’
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
0 2000 4000 6000 8000
-1.0
0.0
1.0
Altre Sim Attive
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
0 1 2 3 4
-1.0
0.0
1.0
Data di Attivazione
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
-10
12
3
1995 1996 1997 1997 1998 1998
-0.5
0.0
0.5
1.0
15 - B
usine
ss Tim
e
20 - G
old
50 - V
alore
51 - V
alore
50
52 - V
alore
25
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
Piano Tariffario
-0.5
0.0
0.5
1.0
Bollettin
o Pos
tale
Carta d
i Cred
ito
Domici
liazio
ne B
ancari
a
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
Metodo di Pagamento-2
02
4
Cellula
r Prom
oters
Franchise
e
GDO Deale
rs
Indipen
dent D
ealers
Major Acc
ounts
OPI Stor
es
Office A
utomati
on
Special
Chan
nels
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
Canale di Vendita
-0.5
0.5
1.5
N Y
Pro
pens
ione
alla
dis
attiv
azio
ne
Programma Affari
lmn o m p oqr s lmn o m p oqr t lmn o m p oqr u
Variabile D Variabile E
SI NO
Variabile I
a b c d e
Variabile F
a b c d e f g h
Variabile H
a b c
Variabile I
Variabile H Variabile M Variabile N
GAM
È necessario un diverso approccio t ra prepagate e post-pagate perché
■ Per il post -pagato
➡I l cliente &+,('(&+,('( di essere disat t ivato via raccomandata
■ Per il pre-pagato
➡I l cliente 9,(1(9,(1( disat t ivato quando non r icar ica per 12 mesi
,�FOLHQWL SUHSDJDWL GHFLGRQR GL DQGDUH DOOD FRQFRUUHQ]DPROWR�SULPD�GHOOD�GLVDWWLYD]LRQH�³WHFQLFD´
il churn: esem pio
7/&�� 0RELOH
il churn: esem pio
Per il post -pagato, perdisat t ivare il servizio è necessario inviare una raccomandata
C’è un chiaro evento: l’azienda sa quandol’ut ilizzatore vuole disat t ivare
Non c’è evidenza di quando il cliente decide di abbandonare
I l prepagato non viene disat t ivato. Esce dallaCustomer base dopo 12mesi consecut ivi senza r icar ica
&KXUQ��SUHSDJDWR�SRVWSDJDWR
il churn: esem pio
� I dent ificazione di un VHJQDOHVHJQDOH del churn effet t ivo
7DOH7DOH VHJQDOH�GRYUHEEH�HVVHUHVHJQDOH�GRYUHEEH�HVVHUH¾ “ intuit ivo” e “ sem plicesem plice” da calcolare¾ “ legato” alla decisionedecisione del cliente di
andarsene
¾¾ accuratoaccurato e autoesplicat ivo
¾¾ ,O�³,O�³VHJQDOHVHJQDOH´́ YLHQH�LQGLYLGXDWR�VXOODYLHQH�LQGLYLGXDWR�VXOOD EDVHEDVH GLGL¾ Traffico outgoing¾ Traffico incom ing
/¶RJJHWWR�GHOOD�SUHYLVLRQH/¶RJJHWWR�GHOOD�SUHYLVLRQH����SUHSDJDWRSUHSDJDWR
�Alberi che crescono in maniera r icorsiva
�Un nodo term inale g è diviso in due part i ( figli di dest ra e di sinist ra, gL e gR) in maniera da aumentare maggiormente il cr iter io di divisione (split )
DJ-DJ/-DJ5
�dove D è una m isura della bontà di adat tamento (JRRGQHVV RI�ILW)
�Tipicamente gli VSOLW vengono definit i come part izioni univariate di ogni singola variabile di input
�Una volta costruito l’albero più grande viene generalmente “potato” (SUXQHG) seguendo un cr iter io (generalmente basato su una funzione di costo)
�Principali Vantaggi:Facile da capire e da interpretareConsidera facilm ente osservazioni m ancant i
at t raverso la creazione di var iabili f it t izie�Principali Svantaggi:
Enfat izza le interazioniLa superficie di previsione non è liscia
CART: Alberi di classificazione
3UHGLVSRVL]LRQH3UHGLVSRVL]LRQH GDWD�VHWGDWD�VHW
churn: data m ining
dataset
t rain + test
evaluate
deact iv
act iv
evaluate
deact iv
act iv
evaluate evaluate m odel
t rain
test
evaluate
build models
test and selectm odel