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Lattività di Customer Profiling Alberto Saccardi Milano, 7 ottobre 2008.

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Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°3.

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Presentazione sul tema: "Lattività di Customer Profiling Alberto Saccardi Milano, 7 ottobre 2008."— Transcript della presentazione:

1 Lattività di Customer Profiling Alberto Saccardi Milano, 7 ottobre 2008

2 Agenda 1. Lanalisi di Customer Profiling (CP) 2. La Segmentazione del portafoglio clienti 3. I modelli di Scoring 4. Conclusioni

3 Lattività di Customer Profiling Customer DataBase Come identificare i segmenti per lattività di target marketing? Predisposizione dei dati comportamentali Analisi e classificazione Implementazione piano di marketing Valutazione dei risultati Identificazione area di business Decisioni strategiche Segmentazione Chi sono i migliori destinatari della campagna XYZ? Raccolta dei dati comportamentali Costruzione del modello di scoring Implementazione della campagna Valutazione dei risultati Identificazione regole marketing a priori Decisioni tattiche Scoring System

4 Segmentazione Marketing Segment Behavioral Clusters%CRM Actions VIPHigh Rollers 2.0%To Take Care (one-to-one) Maximum Time Consuming Share-of-wallet Retention using Business and Management Rules Premium Got-it-all Frequent Flyers 20.0%To Invest High Time Consuming Up-selling using Business Rules and Propensity Models Portfolio Retention using Churn Models High Potential Customer Young warriors High potential 26.3%To Improve Medium Time Consuming Cross-selling using Propensity Models Product Holding Retention using Churn Models Basic Customers Young Consumers Conventional Savers Abandoned hounds 51.7%To Manage Low Time Consuming Basic Up & Cross-selling using Business Rules and Propensity Models Customer Retention using Churn Models

5 Modelli di Scoring % PopulationScore MIN-MAXAvg ScoreCum. # CustomersCum. # TargetCum. RedemptionCum. Lift % Response Captured 51: : : : : : : : : : : : : : : : : : : :

6 Master en Investigación de Mercado y Data Minin Levoluzione dei progetti di Customer Profiling Vendita a Distanza Finanza Editoria Telecomunicazioni New Media Modelli di Scoring Segmentazione Comp. Credit Scoring X Griglie Credit Scoring X Basel II Segmentazione Needs Based Social Network Analysis

7 Alcune premesse: Misurare e classificare fenomeni su dimensioni elementari Contare i clienti e classificarli in segmenti/mercati Segmentazione comportamentale Propensione Churn Potenziale Posizionamento Business Driven Action Plan Lanalisi dei dati

8 Le fonti dei dati 1)Dati provenienti da attività di Business Intelligence 4)Dati provenienti da ricerche ad hoc 2)Dati provenienti dai sistemi di rilevazione aziendali 3)Dati provenienti da fonti istituz. o esterne allimpresa dati primari secondari Fonti informative interneesterne Dati appositamente raccolti per effettuare una particolare analisi/prendere una specifica decisione Dati prodotti per altri scopi,ma funzionali anche per lo svolgimento di analisi di mercato Costituite da istituzioni, concorrenti al di fuori dellimpresa Funzioni/personale appartenente alimpresa stessa

9 SIGI SAVA CDV Fonti esterne Repository Temporaneo Data Warehouse Fonti interne Lorganizzazione dei dati

10 Data Warehouse Il Data Warehouse è un ambiente dati a supporto dei DSS con le seguenti caratteristiche: Integrato à Fonti diverse (interne – esterne) à Dati omogenei à Meta-informazione Non volatile à Profondità temporale 3-5 anni à Aggiornamenti per accodamento à Data inizio validità in chiave

11 Lorganizzazione dei dati Data Warehouse CDB Multi Level Summary OLAP Analisi Statistica

12 R.O.I. Proposta commerciale: selezione target e product mix. Dati Interni Dati Esterni CDB Gestore anagrafiche Data Mart Analisi Prodotto Data Mart Analisi Cliente Data Mart Analisi Mercato Segmentazione socio-demo Potenziali di zona Associazioni Segmentazione comportamentale Modelli di Scoring Gestore campagne Lorganizzazione dei dati

13 R.O.I. Proposta commerciale: selezione target e product mix. Dati Interni Dati Esterni CDB Gestore anagrafiche Data Mart Analisi Prodotto Data Mart Analisi Cliente Data Mart Analisi Mercato Segmentazione socio-demo Potenziali di zona Associazioni Segmentazione comportamentale Modelli di Scoring Gestore campagne Lorganizzazione dei dati

14 Lunità logica di buiness (unità statistica) NDGF1 moglie NDGC1 NDGF2 marito NDGF3 padre NDGC2 c\c C1 c\c F2 c\c C2 titoli C2 cliente marito= c\c C1c\c F2c\c C2 titoli C2 +++cliente padre= c\c C2 titoli C2 +cliente moglie= c\c C1

15 Un giusto equilibrio (la matrice dei dati) Customer Table Per ciascun cliente o prospect si vuole misurare il numero di auto acquistate per: A) tipologia di auto=> 10 segmenti di mkt B) evoluzione storica=> 0-2, 2-5 oltre 5 anni C) fedeltà=> Fiat, Alfa, Lancia, Giapponesi, Euro1, Euro2, USA per poter incrociare le tre dimensioni A) x B) x C) => 10 x 3 x 7=210 variabili !

16 Ricerche Qualitative L obiettivo è approfondire la conoscenza di un fenomeno di mercato, mediante la raccolta e lanalisi di dati qualitativi destrutturati. Ricerche Quantitative L obiettivo è fornire unaccurata misurazione del fenomeno oggetto di ricerca, mediante la raccolta e lanalisi di dati quantitativi e/o dati qualitativi strutturati. Le ricerche di mercato

17 Lesecuzione di una ricerca di mercato può essere schematizzata in quattro fasi: a)-fieldwork: la raccolta dei dati elementari; b)-trattamento elementare dei dati raccolti; c)-analisi dai dati; d)-presentazione dei risultati. Le ricerche di mercato

18 Sondaggio È assimilabile ad unintervista individuale, veicolata su un sottoinsieme (campione) di una popolazione di riferimento. Lintervista presenta delle peculiarità: Ha forma strutturata Limitato numero di domande aperte/ molte domande a risposta chiusa Modalità di contatto usate: - telefonica - personali - postali - web- based Le ricerche di mercato fieldwork

19 Questionario E il format con cui vengono raccolti dati qualitativi strutturati e/o dati quantitativi La costruzione del questionario avviene attraverso: Disegno del suo schema concettuale Redazione Verifica Modalità omogenee di rilevazione dei dati: le domande devono essere uguali per tutti gli intervistati e non devono lasciare spazio ad interpretazione soggettiva Le ricerche di mercato fieldwork

20 10 regole empiriche per la costruzione di un questionario Definire chiaramente gli obiettivi informativi Collegare ogni domanda a uno degli obiettivi informativi Controllare lordine delle domande in modo che le risposte alle precedenti non influenzino quelle delle successive Controllare che non vi siano palesi ripetizioni, sovrapposizioni e incoerenze Attribuire ad ogni domanda un valore in termini di informazione ottenibile. Le ricerche di mercato fieldwork

21 10 regole empiriche per la costruzione di un questionario Prevedere il campo delle risposte possibili Misurare il tempo necessario per la lettura e le risposte Definire una griglia di interpretazione delle risposte Effettuare un test di prima approssimazione sulla comprensibilità delle domande, la durata della compilazione e la capacità di risposta dellintervistato Definire chiaramente le istruzioni per lintervistatore o per il compilatore e testare la comprensibilità delle istruzioni. Le ricerche di mercato fieldwork

22 Cati Capi/face-to-face Cawi Postali/fax/auto compilazioni Focus group Interviste in profondità Indagini quantitative Indagini qualitative Metodi basati su questionario Le ricerche di mercato fieldwork

23 Obiettivo danalisi Universo statistico di riferimento Costruzione liste di riferimento Scelta del campione Fieldwork Controllo dati raccolti Analisi dei dati Presentazione Caratteri oggetto della rilevazione Scelta della precisone attesa Tecniche di raccolta dei dati Questionario Data Mart Pre-test questionario Le analisi quantitative protocollo di impostazione

24 Il campionamento Elementi introduttivi Metodi di campionamento La dimensione del campione

25 La ricerca quantitativa si basa: sulla rilevazione censuaria delle unità della popolazione target; su un sottoinsieme delle unità (campione) della popolazione target. Il fine principale di unindagine campionaria è generalizzare i risultati ottenuti sul campione allintera popolazione di riferimento. Il problema di tale approccio consiste nellapprossimazione con cui è possibile descrivere la popolazione attraverso il campione. Il campionamento Elementi introduttivi

26 Oggetto di studio di una indagine campionaria è una popolazione finita Ω={1,2,...,N}, le cui unità presentano tutte un medesimo carattere U y, y,...,y indicheranno i valori che la caratteristica U assume rispettivamente nelle unità 1,2,...,N della popolazione. Si definisce campione di dimensione n della popolazione Ω un suo qualsiasi sottoinsieme c = {i,i,...,i }, contenente n unità Per ottenere il campione da analizzare, si possono estrarre dalla popolazione n unità secondo due modalità principali: -Estrazione con ripetizione ogni volta viene reintrodotta lunità già estratta dalla popolazione -Estrazione senza ripetizione tutte le unità già selezionate non possono più essere estratte Il campionamento Elementi introduttivi

27 I metodi di campionamento si dividono in : Probabilistici ogni unità della popolazione ha una probabilità nota e diversa da zero di essere selezionata, e quindi di entrare nel campione. Richiedono un insieme di regole note a priori, utilizzabili matematicamente, per formare il campione (piano di campionamento) Non probabilistici la selezione delle unità avviene in base a criteri soggettivi ( presenza di particolari esigenze conoscitive), e la probabilità di selezione dei singoli elementi non è nota a priori. Il campionamento Metodi di campionamento

28 Campionamento casuale semplice Stratificato A grappoli A due o più stadi Sistematico A ogni estrazione ogni elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato, attraverso un meccanismo che garantisce la casualità delle estrazioni. La probab. di estrazione di un elemento è: Camp. senza ripetizione: P=1 / N*(N-1)*(N-2)*...*(N-i+1) Camp. Con ripetizione: P= 1/ N Se si hanno informazioni suppletive sulla popolazione di riferimento, è possibile dividerla in strati, al cui interno le unità sono omogenee secondo un determinato criterio. Da ogni strato viene estratto, in modo indipendente, un campione casuale. Le unità elementari della popolazione sono raggruppate in sottoinsiemi di unità contigue di osservazione, detti grappoli. Data una popolazione, viene estratto un certo numero di grappoli e tutti gli elem. appartenenti ai gruppi selezionati entrano a far parte del campione.Di solito sono utilizzati come grappoli dei gruppi naturali o amministrativi già esistenti, per contenere i costi. Data una popolazione le cui unità elemen. sono riunite in gruppi, dapprima si selez. un campione casuale di gruppi, e poi si estrae un certo numero di unità elementari dai gruppi selezionati. Vi sono allora due livelli di campionamento: al primo vengono scelti i gruppi o le unità di rpimo stadio, al secondo vengono scelte le unità elementari, chiamate unità secondarie È necessario che le unità siano ordinate secondo un criterio qualsiasi; solo la prima unità verrà estratta in modo casuale dalla popolazione, le altre verranno selezionate in modo automatico secondo un criterio prefissato (es. una ogni 3). Il campionamento Metodi di campionamento - Probabilistici

29 Per quote A scelta ragionata Per convenienza La popolazione viene suddivisa in gruppi omogenei in base ad alcune variabili strutturali (sesso, età, residenza…). Si individua il numero di osservazioni da raccogliere in ogni gruppo (quote): gli intervistatori scelgono il campione allo interno delle classi, in modo da rispettare le proporzioni prescelte. Lintervistatore ha totale arbitrarietà nella scelta delle unità da intervistare nelle quote assegnate. Le unità campionarie sono selezionate solo in determinate aree di analisi, sulla base di informazioni preliminari circa la popolaz. indagata. È quindi un campionamento basato sulla conoscenza del carattere oggetto di studio, particolarmente adatto per campioni di piccole dimensioni. La selezione degli elementi è basata su criteri di convenienza temporale, economica o di altro genere. Il campionamento Metodi di campionamento – Non Probabilistici

30 Ricerche di Mercato & Data Mining


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