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

L’attività di Customer Profiling

Alberto Saccardi

Milano, 7 ottobre 2008

Agenda

1. L’analisi di Customer Profiling (CP)

2. La Segmentazione del portafoglio clienti

3. I modelli di Scoring

4. Conclusioni

L’attività di Customer Profiling

CustomerDataBase

Come identificare i segmentiper l’attività di target marketing?

Predisposizione dei daticomportamentali

Analisi eclassificazione

Implementazionepiano di marketing

Valutazionedei risultati Identificazione area

di business

Decisioni strategiche

Segmentazione

Chi sono i miglioridestinatari della campagna XYZ?

Raccolta dei daticomportamentali

Costruzione delmodello di scoring

Implementazionedella campagna

Valutazionedei risultati Identificazione regole

marketing a priori

Decisioni tattiche

Scoring System

Segmentazione

Marketing Segment

Behavioral Clusters % CRM Actions

VIP High 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

Modelli di Scoring

% Population Score MIN-MAX Avg Score Cum. # Customers Cum. # Target Cum. Redemption Cum. Lift% Response

Captured

5 1:0.1577-0.8055 0.2703 27509 5.00 18.73 8.37 41.83

10 2:0.0835-0.1576 0.1141 55026 10.00 13.51 6.04 60.36

15 3:0.0509-0.0834 0.0655 82537 15.00 10.59 4.73 70.96

20 4:0.033-0.0508 0.0409 110025 20.00 8.74 3.90 78.04

25 5:0.0231-0.0329 0.0276 137442 24.98 7.41 3.31 82.62

30 6:0.0169-0.023 0.0197 165356 30.05 6.42 2.87 86.12

35 7:0.0127-0.0168 0.0146 192621 35.01 5.68 2.54 88.84

40 8:0.0096-0.0126 0.0110 219814 39.95 5.09 2.27 90.88

45 9:0.0072-0.0095 0.0083 247301 44.94 4.62 2.06 92.69

50 10:0.0053-0.0071 0.0061 275370 50.04 4.21 1.88 94.12

55 11:0.0039-0.0052 0.0045 303506 55.16 3.87 1.73 95.36

60 12:0.0029-0.0038 0.0033 329490 59.88 3.60 1.61 96.27

65 13:0.0021-0.0028 0.0024 356163 64.73 3.36 1.50 97.09

70 14:0.0014-0.002 0.0017 386197 70.18 3.12 1.39 97.79

75 15:0.0009-0.0013 0.0011 414908 75.40 2.92 1.31 98.51

80 16:0.0006-0.0008 0.0007 439066 79.79 2.78 1.24 98.97

85 17:0.0003-0.0005 0.0004 474474 86.23 2.58 1.15 99.49

90 18:0.0002-0.0002 0.0002 491813 89.38 2.50 1.11 99.65

95 19:0.0001-0.0001 0.0001 517245 94.00 2.38 1.06 99.86

100 20:0-0 0.0000 550258 100.00 2.24 1.00 100.00

Master en Investigación de Mercado y Data MininL’evoluzione dei progetti di Customer Profiling

1990 2000

Vendita a Distanza

FinanzaEditoria

TelecomunicazioniNew Media

Modelli di ScoringSegmentazione Comp.

Credit ScoringX Griglie

Credit ScoringX Basel II

SegmentazioneNeeds Based

SocialNetwork Analysis

Alcune premesse:

Misurare e classificare fenomeni su dimensioni elementariContare i clienti e classificarli in segmenti/mercati

Segmentazione comportamentalePropensione ChurnPotenzialePosizionamento

Business Driven Action Plan

L’analisi dei dati

Le fonti dei dati

1)Dati provenientida attività di

Business Intelligence

4)Dati provenientida ricerche

ad hoc

2)Dati provenienti dai sistemi dirilevazioneaziendali

3)Dati provenientida fonti istituz.

o esterneall’impresa

dati

primari

secondari

Fonti informative

interne esterne

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 dell’impresa

Funzioni/personale appartenente al’impresa stessa

Fonti

esterne

RepositoryTemporaneo

Data Warehouse

Fonti interne

L’organizzazione dei dati

Data Warehouse

Il Data Warehouse è un ambiente dati a supporto dei DSS con le seguenti caratteristiche:

• Integrato Fonti diverse (interne – esterne) Dati omogenei Meta-informazione

• Non volatile Profondità temporale 3-5 anni Aggiornamenti per accodamento Data inizio validità in chiave


Data Warehouse

CDB

MultiLevelSummary

OLAPAnalisi

Statistica

R.O.I.

Proposta commerciale:selezione target e product mix.

Dati

InterniDati

Esterni

CDB

Gestore

anagrafiche

Data Mart

Analisi Prodotto

Data Mart

Analisi Cliente

Data Mart

Analisi Mercato

Segmentazione socio-demo

Potenziali di zonaAssociazioni

Segmentazione comportamentale

Modelli di Scoring

Gestore

campagne


L’unità logica di buiness(unità statistica)

NDGF1moglie

NDGC1

NDGF2marito

NDGF3padre

NDGC2

c\c C1

c\c F2

c\c C2

titoli C2

cliente marito= c\c C1 c\c F2 c\c C2 titoli C2+ + +

cliente padre= c\c C2 titoli C2+

cliente moglie= c\c C1

Un giusto equilibrio(la matrice dei dati)

CustomerTable

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 anniC) fedeltà => Fiat, Alfa, Lancia, Giapponesi, Euro1, Euro2, USA

per poter incrociare le tre dimensioniA) x B) x C) => 10 x 3 x 7=210 variabili !

Ricerche Qualitative

L’ obiettivo è approfondire la conoscenza di un fenomeno di mercato, mediante la raccolta e l’analisi di dati qualitativi destrutturati.

Ricerche Quantitative

L’ obiettivo è fornire un’accurata misurazione del fenomeno oggetto di ricerca, mediante la raccolta e l’analisi di dati quantitativi e/o dati qualitativi strutturati.

Le ricerche di mercato

L’esecuzione 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

SondaggioÈ assimilabile ad un’intervista individuale, veicolata su un

sottoinsieme (campione) di una “popolazione” di riferimento.

L’intervista 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 mercatofieldwork

QuestionarioE’ 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


10 regole empiriche per la costruzione di un questionario

• Definire chiaramente gli obiettivi informativi• Collegare ogni domanda a uno degli obiettivi informativi• Controllare l’ordine 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

.


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 dell’intervistato

• Definire chiaramente le istruzioni per l’intervistatore o per il compilatore e testare la comprensibilità delle istruzioni

.


Cati

Capi/face-to-face

Cawi

Postali/fax/autocompilazioniFocus group

Interviste in profondità

Indagini quantitative

Indagini qualitative

Metodi basati su

questionario


Obiettivo d’analisi

Universo statisticodi riferimento

Costruzione liste di riferimento

Scelta del campione

Fieldwork

Controllo dati raccolti

Analisidei dati

Presentazione

Caratteri oggettodella rilevazione

Scelta della precisoneattesa

Tecniche di raccoltadei dati

QuestionarioData Mart

Pre-testquestionario

Le analisi quantitativeprotocollo di impostazione

Il campionamento

• Elementi introduttivi

• Metodi di campionamento

• La dimensione del campione

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 un’indagine campionaria è generalizzare i risultati ottenuti sul campione all’intera popolazione di riferimento.

Il problema di tale approccio consiste nell’approssimazione con cui è possibile descrivere la popolazione attraverso il campione.

Il campionamentoElementi introduttivi

• 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,...,yⁿ 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 ,...,iⁿ }, 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 l’unità già estratta dalla popolazione

-Estrazione senza ripetizione tutte le unità già selezionate non possono più essere estratte

Il campionamentoElementi introduttivi

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 campionamentoMetodi di campionamento

Campionamento casuale semplice

Stratificato

A grappoli

A due o più stadi

Sistematico

A ogni estrazione ogni elemento dellapopolazione ha la stessa probabilitàdi essere selezionato, attraverso unmeccanismo 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, èpossibile dividerla in strati, al cui interno le unità sono omogenee secondoun determinato criterio. Da ogni stratoviene estratto, in modo indipendente, un campione casuale.

Le unità elementari della popolazione sonoraggruppate 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 entranoa far parte del campione.Di solito sonoutilizzati come grappoli dei gruppi naturalio 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 siestrae un certo numero di unità elementaridai gruppi selezionati.Vi sono allora due livelli di campionamento:al primo vengono scelti i gruppi o le unitàdi rpimo stadio, al secondo vengono sceltele unità elementari, chiamate unitàsecondarie

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 selezionatein modo automatico secondo un criterioprefissato (es. una ogni 3).

Il campionamentoMetodi di campionamento - Probabilistici

Per quote

A scelta ragionata

Per convenienza

La popolazione viene suddivisa in gruppiomogenei in base ad alcune variabilistrutturali (sesso, età, residenza…). Siindividua il numero di osservazioni da raccogliere in ogni gruppo (quote): gliintervistatori scelgono il campione allointerno delle classi, in modo da rispettarele proporzioni prescelte. L’intervistatoreha totale arbitrarietà nella sceltadelle unità da intervistare nelle quoteassegnate.

Le unità campionarie sono selezionate soloin determinate aree di analisi, sulla base di informazioni preliminari circa la popolaz.indagata. È quindi un campionamento basato sulla conoscenza del carattereoggetto di studio, particolarmente adattoper campioni di piccole dimensioni.

La selezione degli elementi è basata su criteri di convenienza temporale, economicao di altro genere.

Il campionamentoMetodi di campionamento – Non Probabilistici

Ricerche di Mercato & Data Mining

Issues Ricerche di Mercato Data Mining

Sampling Representativeness

Filed & Data CertificationStatistical Unit IdentificationPhenomenon DimensionsTechniques & Algorithmes

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

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