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Business Case

Optimized customer base management

Autori: A. Zampella, D. Ceresa

Advanced analytics for TELCO

Autori: L.Scendrate

- Social Network Analysis(2012)
- Fast Development Analytical Environment (2013)
- Self-updating Data Structure (2013)
- Web Crawling and Competitor Monitoring (2013)

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Churn Forecasting

Evento: SAS Forum ITALIA 2014
Autori: A. Zampella, D.Ceresa

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Innovare nel Credito: dalla gestione dell’insoluto alla gestione del cliente

Autori: F. Cavallo, E. Pallini

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Cross Selling Financial products

Autori: M. Labi, D.Maurizio, S. Piccarreta

 

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Scoring di Recupero per il Consorzio Tutela Credito

Autori:

CTC - M. Tiani, L. Artizzu
MRCS3 - A. Carta Mantiglia, D. Pogliaghi
Nunatac - G. Cuzzocrea, P. Bauce, E. Santi
Easynet - R. Garavaglia

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LGD Risk Parameters Development

Autori: M. Barka, A. Fichera, P. Bauce, S. Piccarreta, E. Pallini, V. Spinelli

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Il tessuto sociale dei clienti Vodafone

Social Network Analysis

Evento: SAS Forum ITALIA 2012
Autori: C. Rana, S. Merighi, M. Saputo, L. Scendrate

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Marketing Optimization: L'ottimizzazione matematica al servizio del marketing

Marketing Optimization

Evento: SAS Forum ITALIA 2012
Autori: A. Saccardi, A. Zampella

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“Metti a fuoco” il tuo Cliente: la segmentazione per Bisogni e Valore di BPM

Evento: SAS Forum ITALIA 2012
Autori: I. Frattini, F. Carpano, M. Montagna, E. Pallini, M. Trotta

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Il Sistema di previsione dei valori residui di Quattroruote

Evento: SAS Forum ITALIA 2012
Autori: M. Amati, L. Sinisi, G. Cuzzocrea, M. Saputo, L. Scendrate

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Ambiente Analitico di produzione TAPA

Evento: SAS Forum ITALIA 2012
Autori: A. Papola, B. Cotrone, T. Modesti, G. Passerone

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Credit rating Decisional Engine

Evento: SAS Forum ITALIA 2012
Autori: F. Cavallo, S. Broscritto, B. Marchisio, S. Ghisleni, E. Pallini, G. Passerone  

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Non si può fermare il vento

Evento: SAS Forum ITALIA 2011
Autori: Otto Bitjoka, Guido Cuzzocrea

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Gli utenti del mercato online eBay.it: Analisi degli abbandoni

Autori: N. DelCiello, P. Bauce, L.Scendrate, C. Corotto, A. Rota

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Svegliateli prima che sia troppo tardi! Prevedere i dormienti per prevenirne l’abbandono

Evento: A2009 Analytics Conference
Autori: M. Trotta, E. Pallini, I. Frattini, M. Montagna
Award: Best Poster

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Una mappa vale più di mille parole: un’applicazione di Geomarketing

Evento: A2009 Analytics Conference
Autori: A. Saccardi, M. Tosi, P.Vigliercio, A.Carrassi

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Mettere ordine negli ordini: Segmentazione comportamentale dei clienti Sole24ORE

Eventi: SAS Business Analytics Gallery & Conference (2008)
             A2009 Analytics Conference (2009)
Autori: Maurizio Mendaia, Mauro Cicchetti, Salvina Piccarreta, Valeria Nale
 

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Previsione delle attività di degenza: il caso Policlinico S. Orsola-Malpighi

Evento: SAS Business Analytics Gallery & Conference (2008)
Autori: L. Favero, C. Castiello, C. Pecoraro
 

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L'utilizzo sinergico degli indicatori di esposizione finanziaria, di delinquency e di Churn per il profiling della clientela Retail

Evento: SAS Business Analytics Gallery & Conference (2008)
Autori: Barbara Odone, Nicola del Ciello, Tomaso Modesti
 

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Executive Reporting

Evento: SAS I DAYS (2008)
Autori: Andrea Bessone, Gianluca Passerone
 

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Cross Selling e Monitoraggio del Business

Evento: SAS I DAYS (2005)
Autori: Rosa Dattilo, Ferdinando Bianchi, Gianluca Passerone

L'attenzione del Gruppo Zurich Italia è verso il cliente. Cambia il modo di approcciare il mercato: da un approccio
“Produci e vendi” a una cultura “Ascolta il cliente e rispondi alle sue esigenze”.

 

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Dal dato al valore

Evento: SAS Business Analytics Gallery & Conference (2005)
Autori: Salvina Piccarreta, Massimiliano Trotta, Roberta Righero, Giovanni Lux

Il progetto nasce dall’ esigenza di Fiat Sava di definire un supporto informativo più qualificato alle attività di contatto con i propri Clienti secondo una logica di CRM. Il progetto è stato approvato con il vincolo posto dal rispetto degli IAS, quindi con un impegno preciso circa i benefici di business attesi. Il filone analitico prevedeva: verifica delle fonti dati, Analisi di tipo tattico (modelli di propensione per il repeat business), Attività analitiche di tipo strategico (determinazione di Valore Attuale e Potenziale dei Clienti SAVA)

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Re-engineering del Processo di Accettazione/Rifiuto

Evento: SAS Business Analytics Gallery & Conference (2005)
Autori: Silvia Casetta, Paola Bauce

Inserito nell’ambito dell’attività di concessione di credito al consumo svolta da Fiat Sava, questo progetto è consistito in un Re-engineering del precedente processo di valutazione delle richieste di finanziamento. Ha portato alla creazione di una procedura automatica di Accettazione / Rifiuto della clientela, basata su un nuovo processo di scoring.

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Modelli di churn in ambito editoriale: Il caso Periodici San Paolo

Evento: Articolo pubblicato sul numero 4/2003 di ITA.SAS.COM
Autori: Renato Miorelli, Paolo Pessi, Alberto Saccardi

La costruzione di un modello di churn al fine di analizzare, e quindi prevenire, il fenomeno dell’abbandono degli abbonati a Famiglia Cristiana, settimanale edito da Periodici San Paolo.

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Modelli di churn in ambito editoriale: il caso periodici San Paolo

Evento: SAS I DAYS (2003)
Autori: Raffaella Bettella, Alberto Saccardi, Renato Miorelli, Paolo Pessi

L’obiettivo del progetto è analizzare il fenomeno dell’abbandono degli abbonati a Famiglia Cristiana, settimanale edito da Periodici San Paolo.
I Clienti che hanno la maggiore probabilità di non rinnovare vengono individuati attraverso una regola che stima la propensione all’abbandono, che rappresenta una sintesi dei sintomi di insoddisfazione che ne anticipano la decisione.
Tale valore è determinato da un modello statistico che mette in relazione la scelta di rinnovare o meno un abbonamento con le variabili note – la storia del Cliente – osservate in un periodo precedente la decisione.

Le fasi attraverso le quali si articola l’analisi sono quattro:

  1. Preparazione della base dati
  2. Analisi dei contenuti
  3. Modelling
  4. Passaggio in produzione.

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Il mercato dell’auto visto dai navigatori di QuattroRuote

Evento: SAS I DAYS (2002)
Autori: Enrico Mangiarotti, Guido Cuzzocrea

Quattroruote da sempre si impegna in un confronto con le Case auto per la progettazione di vetture che rispondano alle esigenze degli automobilisti. A fine 2001 ha avviato il progetto "osservatorio di marketing" per ampliare tale confronto a includere anche i navigatori del sito www.quattroruote.it.

Con il proprio Osservatorio su Internet si propone quindi di identificare e monitorare fattori che possono nel tempo condizionare l'acquisto e la scelta di un'auto, anticipando così i gusti e le tendenze dei consumatori.

L’Osservatorio è un sistema a supporto del web-marketing strategico costituito da:

  1. ambiente informativo predisposto al riconoscimento degli elementi chiave per le analisi quantitative dei comportamenti;
  2. insieme di processi di analisi per la sintesi e la misura delle relazioni interessanti per il business del settore automobilistico.

Si tratta di un sistema per produrre elementi di “e-intelligence” in forma sintetica e utile per l’attività di marketing degli operatori del settore automobilistico. Fra tutte, vanno citate due caratteristiche distintive dell’Osservatorio:

  • la tempestività con cui si rilasciano le informazioni, rispetto alle Ricerche di Mercato classiche;
  • la possibilità, considerando un periodo di osservazione appropriato, di fornire informazioni di estremo dettaglio, supportate da numerosità campionarie consistenti.

 

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Il motore inferenziale montato sulla banca dati di Quattroruote per prevedere il valore residuo delle auto

Evento: SAS I DAYS (2002)
Autori: Claudio Milani, Guido Cuzzocrea

“CarPreview” è il nuovo Sistema di Previsione dei Valori Residui delle auto messo a punto da Quattroruote. Il sistema permette di prevedere, con ragionevole probabilità, quale sarà il valore di una certa vettura dopo 1, 2, 3, 4, 5 anni dall’acquisto.

Il cuore di “CarPreview” è un sofisticato motore statistico che scandaglia la Banca dati
di Quattroruote contenente tutte le quotazioni dell’usato degli ultimi sei anni, allo scopo di trovarvi delle costanti: ad esempio, che una certa marca “tiene” meglio di un’altra, che il gasolio è meglio della benzina, che una utilitaria si svaluta meno di una media e così via. Partendo da queste e numerose altre costanti (che coinvolgono una quarantina di caratteristiche), il sistema classifica tutte le auto in vendita in Italia in 15 diverse tipologie, dalla più alla meno nella tenuta del valore nel tempo, associando a ciascuna di esse una diversa curva di svalutazione. Considerando una specifica versione di un dato modello, la curva di svalutazione della sua tipologia viene corretta per tener conto delle caratteristiche specifiche di quella vettura.

Ogni mese il sistema aggiorna le previsioni, che vengono poi esaminate a fondo dagli analisti di Quattroruote e integrate con le informazioni in loro possesso su eventi che si verificheranno in futuro: per esempio, un restyling, o l’arrivo di un nuovo modello, oppure la prossima adozione di nuove norme sulla sicurezza o la difesa dell’ambiente.

Il sofisticato sistema di previsione è stato realizzato con tecnologia SAS e con il supporto degli specialisti di Nunatac

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CRM Analitico: 18 mesi per realizzare un sogno: risultati ottenuti da VodafoneOmnitel nella prevenzione del churn B2B

Evento: SEUGI (2002)
Autori: Flavia Cavallo, Alessandro Bernorio, Guido Cuzzocrea, Paola Bauce

Vuoi implementare il CRM Analitico, sei pronto? Tutto quello che ti serve sono... soldi, convinzione, tecnologia e le giuste capacità proprio come i Blues Brothers: occhiali da sole, mezzo serbatoio di benzina e tanta voglia di arrivare.
Sei preoccupato di tutti i problemi che incontrerai prima di ottenere qualche ritorno dai tuoi investimenti?
Abbiamo il piacere di condividere il significato attuale di quello che di seguito riportiamo:

  • Concordare con le risorse dell’IT il tempo necessario per preparare l’infrastruttura per “il grande progetto”, ma non aspettare che l’ambiente di CRM sia disponibile;
  • trasformare gli obiettivi di un disegno analitico non banale;
  • costruire un modello predittivo per la prevenzione del churn, considerando il processo futuro dei dati nell’ambiente di produzione, i cambiamenti continui nelle caratteristiche dell’offerta, il tempo e le peculiarità dell’attività di customer caring;
  • implementare in un nuovo ambiente di produzione un processo di data mining, sviluppato off-line;
  • non raggiungere il paradiso, ma realizzare uno standard di qualità ragionevole per iniziare con successo.

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Prevenire è meglio che curare: Come prevenire l’abbandono dei nostri migliori clienti

Evento: SEUGI (2002)
Autori: Fabio Marchetti, Filippo Avigo, Alberto Saccardi, Salvina Piccarreta

BIPOP-CARIRE opera attraverso una Rete di oltre 600 punti vendita prevalentemente distribuiti nel Nord e Centro Italia.
Nella primavera del 2000, sotto la supervisione della Direzione Marketing, Bipop-Carire, in collaborazione con Nunatac, ha iniziato il suo progetto di CRM.
Tutte le attività concernenti lo sviluppo degli ambienti di Data Mining, i modelli di analisi e gli strumenti per interfacciare con società e pianificatori finanziari durante le campagne di marketing.
Questa presentazione illustra una delle più significative attività adottate durante l’inverno 2001-2002 per prevenire l’abbandono dei clienti. Nello specifico, il processo operativo conteneva i seguenti passi:

  • Sviluppo di un modello churn per identificare i più probabili clienti a rischio di abbandono.
  • La creazione di un modello per identificare i clienti che hanno un’alta probabilità d’acquisto di un’assicurazione per rinforzarne la fedeltà.
  • Valutazione dei clienti basata sul loro valore attuale e potenziale.
  • Sviluppo di una matrice tridimensionale – i tre fattori di cui sopra – per identificare l’azione a livello di marketing e anticipare l’abbandono dei clienti.

Enterprise Miner permetteva di completare il progetto in pochi mesi. Si è utilizzato SAS/AF per la creazione di tool di comunicazione verso le agenzie e pianificatori finanziari e per facilitare il reporting immediato.

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Un’ondata di colore sui “capelli d’argento”

Evento: SUGItalia (2000)
Autori: Linda Pimpinelli, Ignazia Vitali, Guido Cuzzocrea, Salvina Piccarreta
Award: Best Paper

Chi stava andando “verso la vetta” dove è arrivato? I “single in carriera” hanno deciso di mettere la testa a posto? Infine, i “top & vip” sono ancora al loro posto?. Giallo Dat@ ha realizzato un progetto per rinfrescare la colorazione delle 320.000 microzone censuarie italiane, a quasi dieci anni dall’ultimo censimento ISTAT e quasi cinque dall’uscita sul mercato della Segmentazione Geodemografica Cluster SEAT, basata su tali dati.

Le fonti di dati a disposizione per il raggiungimento dell’ambizioso obiettivo sono eterogenee come livello di dettaglio, coprono diversi ambiti informativi, sono misurate su campioni estremamente numerosi, ma non sovrapposti.

Il paper presenterà i risultati ottenuti, descrivendo la metodologia che ha permesso di utilizzare al meglio le diverse fonti e di costruire un processo di classificazione al contempo robusto e ricco di contenuti informativi: gli utenti SAS potranno seguire un percorso realizzativo che sfrutta al massimo le potenzialità di integrazione e la completezza delle tecniche di analisi disponibili nel sistema. Per gli utenti marketing non mancheranno certo le sorprese, un’ondata di colore sui “capelli d’argento”.

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Dal Modello Dati allo sviluppo di Applicazioni Business-to-Business: il caso Targa Services / FIAT Auto

Evento: SUGItalia (2000)
Autori: Giovanni Lux, Andrea Dorigo

Fare Database Marketing non significa soltanto progettare ed implementare un Customer Database efficiente, ma anche sviluppare strumenti di analisi ad hoc e mettere l’intelligenza di marketing a disposizione di utenti, sia centrali che periferici, in un’ottica “business-to-business”.

Per raggiungere questi scopi servono:

  • Un Customer Database (CD) dedicato, strutturato per le analisi, che contenga informazioni strutturali sul cliente e sui suoi comportamenti d’acquisto;
  • Strumenti e capacità analitica per produrre, a partire dai dati nel CD, informazioni rilevanti sui propri clienti e sul mercato in generale;
  • Un set di strumenti applicativi per gestire i contatti in uscita e quelli in entrata fornendo rapporti aggiornati sull’andamento delle campagne di marketing diretto;
  • Un sistema di integrazione tra marketing centrale e dealers periferici che consenta la condivisione delle strategie di azione.

Targa Services è una società del Gruppo FIAT nata per fornire servizi e sviluppare innovative soluzioni di marketing orientate al cliente.

In questo paper è descritto il percorso che Targa Serives ha compiuto - con l’aiuto di Nunatac - verso il raggiungimento degli obiettivi appena descritti con lo scopo di mostrare come un approccio strutturato, tale quello adottato, porti ad una conoscenza più significativa del cliente e si traduca in una migliore performance degli strumenti e delle azioni di marketing del B-2-B.

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E = (Dm)2

Event: SEUGI (2000)
Autori: I. Cattaneo, R. Burtulla, G. Cuzzocrea, M. Saputo 

Banca Popolare di Milano’s objective for this project is the rapid implementation of a “listen-and-answer” approach to customers’ needs and behaviour.

You could define this approach as Database Driven Direct Marketing; i.e. an efficient management of Customer Relationships based upon the following tenets:

a dedicated data infrastructure, organized in a customer centric fashion, containing all the key anagraphic, demographic and behavioral information upon which you can differentiate your customers in segments;
the tools and the competences required to analyze your customers, drive and measure your CRM Campaigns and produce a Profit and Loss statement for your marketing activities;
the set-up and training of a dedicated team for CRM Management, driving the Marketing Campaigns and customer interaction;
the integration of this application with the current CRM application in order to deliver all of the above to 1.2 Million Customer via a network of 450 Branches and over 4.000 strong Sales Organisation in the most Efficient and Effective manner.
The Marketing Datamart for Datamining is one of the Bank key components for adding value to our on-going implementation of a new Customer Centric Sales re-organisation.

The Datamart is based on SAS Warehouse Administrator, the strategic platform used in BPM for data management, which seamlessly integrates with SAS Enterprise Miner, the tool of choice for creating our "Business Intelligence" Marketing factory.

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Data Mining Methodology Case Study: Customer’s Profitability Predictive Model

Evento: SAS Data Mining Methodology (1999)
Autori: Guido Cuzzocrea, Federico Ambrogi
Rivista scientifica: SAS Data Mining Methodology

Customer situation/problem description

The Mondadori Group is a collection of subsidiary companies operating in the publishing industry. One of these, Club degli Editori (CDE - Publisher's Club) was founded in 1960 to sell books by mail order using the book club formula. It is currently a leader in Italy with a turnover of approximately 100 billion lire, and an annual profit of approximately 10 billion lire. CDE has some 900,000 members, to whom it sells some 8 million books annually from all publishers.

The Gruppo Mondadori counts about two thousand staff. CDE is a small unit of less than one hundred people, ten of which are SAS Users. The introduction of SAS System into the company, in 1994, represented quite a turn-around, giving rise to the use of the most advanced statistical techniques.
 

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Data Mining Methodology Case Study: Behavioural Segmentation of Retail Customers

Autori: S. Ercoli, G. Cuzzocrea, M. Saputo
Rivista scientifica: SAS Data Mining Methodology

Customer situation/problem description
The Banca Popolare di Lodi is head of the banking group of the same name. The group is composed of 11 banks, 280 bank counters, 500 financial backers, about 2,500 staff and it serves about 600,000 customers.
The Banca Popolare di Lodi counts 140 bank counters, 1,400 employees and about 320,000 customers. SAS is used in the department: Divisione Pianificazione Studi, which is staffed by 10 people.
The strategy of expansion that the Banca Popolare di Lodi group has pursued in recent years has led to the acquisition of banking properties which are deeply rooted in their place of origin. Consequently, it has become aware of the need to gain in-depth knowledge of the bank's customers in each particular region, so as to offer products and services that best meet their needs. The growth of credit and the stimulus towards new forms of saving and investment cut across the knowledge of the characteristics, preferences, aspirations and specific needs of each user of the services offered by the bank.
 

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Progetto BIS: la progressiva implementazione della infrastruttura informatica e organizzativa per il supporto alle attività di marketing del Gruppo ZURIGO

Evento: SUGItalia (1998)
Autori: Sandro Scapellato, Guido Cuzzocrea 

Lo sviluppo di un sistema informativo di marketing è un tema complesso, che deve venire affrontato a partire dagli specifici obiettivi di business, nonché da elementi oggettivi inerenti la realtà commerciale e marketing dell’azienda. Gli elementi in questione comprendono: la effettiva dimensione e tipologia della clientela, la complessità, la chiarezza e il livello di dettaglio delle esigenze informative degli utenti commerciali, l’esistenza e la fruibilità di determinate informazioni nei sistemi operazionali, la coerenza e la completezza dei dati gestionali.

In ZURIGO, l’esigenza di avere una visione del cliente “a tutto tondo”, nonché quella di verificare in modo tempestivo l’andamento del business sono state affrontate attraverso un approccio incrementale finalizzato alla crescita organizzativo-culturale dell’azienda di pari passo ai relativi sistemi di supporto e sintesi. Si è privilegiato il raggiungimento nell’immediato di risultati operativi:

  • costruzione del Data Warehouse a partire dai dati attualmente disponibili in azienda,
  • graduale rilascio di informazioni e strumenti applicativi utili per l’attività di business,
  • affiancamento degli utenti di marketing nella fase di validazione dei dati e nell’avvio delle attività di Customer Relationship Management.

In sintesi, tempi, risorse dedicate, vantaggi e criticità nell’implementazione in azienda di una soluzione business-driven per passare da una visione di polizza ad una orientata al cliente.

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Database Marketing Applications in the Italian Banking Sector

Evento: SEUGI (1998)
Autori: Guido Cuzzocrea, Alberto Saccardi

Many database marketing projects in Italian banks have been started before the development of a Data Warehouse and without a specific Data Mining expertise within the company: these projects have the goal of obtaining operative tools for marketing activities, such as cross-selling.

In our experience, these projects are the best way to test costs and benefits derivable from larger investments in Data Warehousing and Data Mining: dealing with the selection of a work group, the design of a Marketing Data Model, the implementation of data analysis results and, finally, with the evaluation of the return on investment, the company has the opportunity to validate and justify the strategic evolution towards Data Warehousing and Data Mining.

To gain a competitive advantage, banks have the opportunity to exploit the enormous amount of data at their disposal. Data Mining should supply the marketing decision makers with operative tools for the evaluation of client potential, the planning of an integrated offer and the selection of campaign targets.

Two case histories will be presented:

the behavioural segmentation of retail customers in a mid-sized bank,
the development of a scoring system to select the best campaign target in a large-sized bank.

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Dall’analisi all’implementazione della segmentazione comportamentale dei clienti della Banca Popolare di Lodi: aspetti chiave per mettere l’attività di Data Mining al servizio del business

Evento: SUGItalia (1997)
Autori: Guido Cuzzocrea, Alberto Saccardi, Susanna Ercoli, Simona Frignati

Ciò che distingue l’attività di Data Mining dall’analisi statistica comunemente intesa non è solamente la mole di dati su cui vengono effettuate le elaborazioni, così come nemmeno la disponibilità di un numero rilevante di tecniche, quanto l’orientamento verso le esigenze di business. Fare Data Mining significa seguire una metodologia che va dalla definizione della problematica aziendale all’implementazione di regole decisionali economicamente misurabili. La segmentazione comportamentale dei clienti della Banca Popolare di Lodi vuole essere uno strumento di supporto per lo sviluppo e la pianificazione commerciale, permettendo la valutazione dei potenziali dei clienti e, quindi, di ciascuna filiale.

Realizzare progetti di Data Mining significa anche organizzare un efficace team di lavoro che tenga conto delle diverse risorse ed esigenze aziendali: quelle dei sistemi informativi, del marketing centrale e delle filiali.
Il presente lavoro si propone di percorrere sinteticamente i passi che portano dalla fase di analisi alla messa in produzione del processo di segmentazione.

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Esperienze maturate nella realizzazione di un Database di Marketing a partire dagli archivi gestionali: il percorso critico dal modello dei dati all’impatto organizzativo

Evento: SUGItalia (1997)
Autori: Alberto Saccardi, Monica Bignami

Se l’obiettivo è ottimizzare la gestione dei propri clienti in termini di incentivazione e fidelizzazione, allora la progettazione e l’utilizzo di un Database di Marketing ha un ruolo decisivo nella realizzazione dell’obiettivo prefissato.

Infatti, solo un contenitore di informazioni opportunamente predisposto e correttamente aggiornato nel tempo, può fornire indicazioni su chi sono i clienti, quali sono le loro caratteristiche socio/demografiche, quali le loro preferenze, quanto sono profittevoli e come interagiscono con l’azienda. Inoltre, l’utilizzo di tecniche statistiche di analisi multivariata permette di caratterizzarne sinteticamente il profilo, prevederne il potenziale di spesa e/o il loro comportamento in un futuro prossimo.

La costruzione di un Database di Marketing e l’impiego dell’analisi multivariata dei dati permettono, quindi, di massimizzare la redditività dei propri clienti, calibrando azioni commerciali in funzione dei target individuati.

Nel presente lavoro verranno presentate le fasi principali che sono state seguite da IPSOA Editore, in collaborazione con NUNATAC, nella realizzazione del proprio Database di Marketing, oltre che alla tecniche di analisi utilizzate nel processo di sintesi delle informazioni a disposizione.

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Il Data Mart per le analisi di marketing orientate al cliente di FIAT Auto: dal modello dati alla realizzazione delle Customer Table con SAS/Warehouse Administrator

Evento: SUGItalia (1997)
Autori: Guido Cuzzocrea, Frank Fiocca

Database Driven Direct Marketing (DDDM) non è semplicemente una sigla di moda, ma un approccio efficace al mercato. Le condizioni essenziali sono:

  • un database dedicato, organizzato per codice cliente, con tutte le informazioni strutturali e comportamentali che rendono un cliente diverso dagli altri;
  • una struttura di servicing in grado di gestire le campagne e i flussi di informazioni in-bound e out-bound;
  • gli strumenti e le competenze per effettuare analisi di marketing relazionale, nonché misurare correttamente i ritorni economici delle campagne.

Targa Service è la società del gruppo FIAT costituita per il raggiungimento degli obiettivi sopracitati. SAS System ed in particolare SAS/Warehouse Administrator ci hanno permesso di realizzare l’ambiente utente dedicato alle analisi di marketing. In particolare le Customer Tables sono la struttura dati predisposta per l’attività di Data Mining, mentre un insieme di tabelle fatti per dimensioni costituisce la struttura read-only per le analisi OLAP e la reportistica multidimensionale sui clienti.

Inoltre, l’attività di DDDM in un’organizzazione come FIAT comporta la condivisione su mercati internazionali di informazioni sui ritorni delle campagne: anche in questo caso mostreremo i risultati ottenuti utilizzando SAS/System in un ambiente di comunicazione avanzata.

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Come costruire il database di marketing in un'azienda che opera attraverso una rete di vendita: il caso IPSOA EDITORE

Evento: SUGItalia (1996)
Autori: Elena Castaldi, Guido Cuzzocrea, Alberto Saccardi

Se l’obiettivo è ottimizzare la gestione dei propri clienti in termini di incentivazione e fidelizzazione, allora la progettazione e l’utilizzo di un Database di Marketing ha un ruolo decisivo nella realizzazione dell’obiettivo prefissato.

Infatti, solo un contenitore di informazioni opportunamente predisposto e correttamente aggiornato nel tempo, può fornire indicazioni su chi sono i clienti, quali sono le loro caratteristiche socio/demografiche, quali le loro preferenze, quanto sono profittevoli e come interagiscono con l’azienda. Inoltre, l’utilizzo di tecniche statistiche di analisi multivariata permette di caratterizzarne sinteticamente il profilo, prevederne il potenziale di spesa e/o il loro comportamento in un futuro prossimo.

La costruzione di un Database di Marketing e l’impiego dell’analisi multivariata dei dati permettono, quindi, di massimizzare la redditività dei propri clienti, calibrando azioni commerciali in funzione dei target individuati.

Nel presente lavoro verranno presentate le fasi principali che sono state seguite da IPSOA Editore, in collaborazione con NUNATAC, nella realizzazione del proprio Database di Marketing, oltre che alla tecniche di analisi utilizzate nel processo di sintesi delle informazioni a disposizione.

 

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Conti correnti o clienti? la progettazione di strumenti per il supporto alle decisioni di marketing: la scheda cliente

Evento: SUGItalia (1996)
Autori: Guido Cuzzocrea, Alberto Saccardi

L’esigenza di diffondere prodotti e servizi finanziari avanzati richiede, da parte delle banche che vogliano affrontare con successo la sfida del mercato, l’acquisizione ed il corretto utilizzo di informazioni volte a determinare le differenti propensioni, esigenze, ed aspettative dei potenziali destinatari delle nuove proposte.

La struttura tradizionale degli archivi bancari organizzati per conto corrente pone il problema della ricostruzione del soggetto cliente quale reale riferimento delle azioni di marketing. Sono i clienti i soggetti con cui è necessario instaurare un rapporto interattivo che costituisca, grazie alla conoscenza delle dinamiche comportamentali e all’offerta di prodotti e servizi personalizzati, un efficace strumento di fidelizzazione.

L’individuazione di tipologie comportamentali ben differenziate e la delineazione dei profili dei propri clienti sono certamente il primo passo per la costruzione di target di riferimento per l’attività di marketing: cross-selling, assegnazione di un portafoglio clienti ad una rete di vendita, identificazione dei migliori destinatari delle campagne e dei canali di distribuzione.

In collaborazione con l’Ufficio Studi della Banca Popolare di Lodi abbiamo progettato una ‘scheda cliente’ che, in modo sintetico e completo, possa fornire l’identikit dei bisogni finanziari di ciascun correntista.

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