ANALISI DI UN GRUPPO DI INDIVIDUI IN RELAZIONE CON UN BRANDCUBE - TRE STEP PER LO STUDIO IN PROFONDITÀ DI UNA CUSTOMER BASE

1. Analisi descrittiva dei dati 1. Analisi descrittiva dei dati

esistenti nei sistemi informativi

2. Analisi del vissuto della Customer

3. Identificazione dei driver e inibitori di

2. Analisi del vissuto della Customer

Base (attese, soddisfazione)

3. Identificazione dei driver e inibitori di

adesione (acquisition, loyalty, churn)

CUBELe tre fasi di CUBE combinano l’analisi sui dati esistenti con una ricerca campionaria volta a Le tre fasi di CUBE combinano l’analisi sui dati esistenti con una ricerca campionaria volta a

comprendere esperienza e vissuto dei componenti di una User / Customer Base.

Le tre fasi posssono essere svolte indipendentemente una dall’altra ma producono il

massimo beneficio quando sono integrate in un unico intervento completo

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massimo beneficio quando sono integrate in un unico intervento completo

ANALISI DI UN GRUPPO DI INDIVIDUI IN RELAZIONE CON UN BRANDCUBE - TRE STEP PER LO STUDIO IN PROFONDITÀ DI UNA CUSTOMER BASE

1. Analisi descrittiva dei dati 1. Analisi descrittiva dei dati

esistenti nei sistemi informativi

2. Analisi del vissuto della Customer

3. Identificazione dei driver e inibitori di

2. Analisi del vissuto della Customer

Base (attese, soddisfazione)

3. Identificazione dei driver e inibitori di

adesione (acquisition, loyalty, churn)

1. La descrizione dei fenomeni1. La descrizione dei fenomeni

L’analisi di grandi moli di dati acquisiti nel corso del tempo consente di descrivere la

situazione e la sua dinamica evolutiva

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situazione e la sua dinamica evolutiva

CUBE #1 - DATA MININGL’ANALISI DESCRITTIVA DEI DATI ESISTENTI NEI DATABASE DI MARKETING E TRANSAZIONALI

Analisi del trend temporale• Numero di clienti e di transazioni nell’unità di tempo (es., M / Q / Y)

• Analisi del tasso di acquisizione di nuovi clienti, fedeltà e churn36

41

50

28

39

49 48

65

61

71

30

40

50

60

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80

+23%

• Analisi del tasso di acquisizione di nuovi clienti, fedeltà e churn

• Studio dell’Average Revenue Per User, sull’intera customer base e su

determinati segmenti (per livelli di profittabilità)

• (se loyalty program) andamento punti accreditati e riscattati dagli aderenti al

15

19

2729

36

0

10

20

30

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

programma

• Analisi predittiva a dinamica costante

Analisi del profilo individuale• Distribuzione degli aderenti al programma per tutte le variabili statiche

presenti nel DB (es., sociodemo, interessi, contatto, status cliente etc…)

Analisi del profilo di consumo• Segmentazione semplice, sulla base dei parametri RFM• Segmentazione semplice, sulla base dei parametri RFM

• Analisi di concentrazione

• Identificazione dei segmenti potenzialmente più recettivi verso determinate

proposte (es., loyalty program, upgrade di servizio, etc…)

Radio & TV:

37,9%

Stampa &

PR: 23,7%

Web: 25,6%

7,0%

18,4% 9,4%

3,9%

5,3%

4,7%

8,1%

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ANALISI DI UN GRUPPO DI INDIVIDUI IN RELAZIONE CON UN BRANDCUBE - TRE STEP PER LO STUDIO IN PROFONDITÀ DI UNA CUSTOMER BASE

1. Analisi descrittiva dei dati 1. Analisi descrittiva dei dati

esistenti nei sistemi informativi

2. Analisi del vissuto della Customer

3. Identificazione dei driver e inibitori di

2. Analisi del vissuto della Customer

Base (attese, soddisfazione)

3. Identificazione dei driver e inibitori di

adesione (acquisition, loyalty, churn)

2. Dalla descrizione alla spiegazioneI bisogni, le attese e la soddisfazione dei clienti spiegano i comportamenti rilevati nell’analisi

dei dati. Lo studio dell’esperienza del cliente completa il lavoro di data mining

DICEMBRE 2009 - CUBE4

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dei dati. Lo studio dell’esperienza del cliente completa il lavoro di data mining

CUBE #2 - ANALISI DELLA SODDISFAZIONE E DEL VISSUTO DEI CLIENTIATTESE, SODDISFAZIONE, GAP

I tre livelli dell’analisi di soddisfazione• I bisogni che guidano gli individui all’adozione del servizio e al

suo riacquistosuo riacquisto

• la valutazione delle performance del servizio, nel suo

complesso e in relazione alle diverse caratteristiche analizzate

• l’importanza delle diverse caratteristiche del servizio nel • l’importanza delle diverse caratteristiche del servizio nel

determinare l’esperienza di soddisfazione complessiva (e,

conseguentemente, riacquisto / fedeltà)

I risultati derivanti dall’analisi dei dati• Performance assoluta: giudizio attribuito al singolo aspetto • Performance assoluta: giudizio attribuito al singolo aspetto

esaminato

• Performance relativa, ovvero Gap tra attese e soddisfazione,

nel complesso e in relazione a ciascun aspetto esaminato

• Importanza Relativa: importanza che il singolo fattore • Importanza Relativa: importanza che il singolo fattore

esaminato ha nel contribuire a determinare la soddisfazione

generale sul prodotto/servizio

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ANALISI DI UN GRUPPO DI INDIVIDUI IN RELAZIONE CON UN BRANDCUBE - TRE STEP PER LO STUDIO IN PROFONDITÀ DI UNA CUSTOMER BASE

1. Analisi descrittiva dei dati 1. Analisi descrittiva dei dati

esistenti nei sistemi informativi

2. Analisi del vissuto della Customer

3. Identificazione dei driver e inibitori di

2. Analisi del vissuto della Customer

Base (attese, soddisfazione)

3. Identificazione dei driver e inibitori di

adesione (acquisition, loyalty, churn)

3. Dalla spiegazione all’azione3. Dalla spiegazione all’azioneIdentificazione e studio degli elementi decisivi nel comportamento di scelta, acquisto,

riacquisto. Analisi di scenario e confronto con la concorrenza per individuare i punti di forza

e di debolezza del servizio e la pressione competitiva sulla Customer Base

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e di debolezza del servizio e la pressione competitiva sulla Customer Base

CUBE #3 – RACCORDO CON L’APPROCCIO DEL MODELLO CAMANALISI DELL’IMPATTO DI ELEMENTI LEGATI ALLA CONOSCENZA, ATTEGGIAMENTI, MOTIVAZIONI

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