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Presentazione tesi Customer Equity Evaluation
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Presentazione tesi Customer Equity Evaluation

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This research demonstrates the importance of marketing campaign evaluation through method and technics based on customer equity management

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  • 1. RELATORI Ing. Saverino Verteramo Dott. Domenico Greco Customer Equity ed Ottimizzazione dei Processi Decisionali. Un’applicazione all'area Marketing del Gruppo Aster Anno Accademico 2009/2010 UNIVERSITÀ DELLA CALABRIA Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale CANDIDATO Antonino Artuso matr. 117823
  • 2. Sommario
    • Introduzione: Obiettivi della Tesi
    • Processi Decisionali Aziendali
    • Teoria del Customer Equity
    • Metodologia a supporto dei processi decisionali
    • Caso di studio: i processi decisionali nel Gruppo Aster
    • Conclusioni e sviluppi futuri
    Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 2/18
  • 3. Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 3/18 Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale Obiettivi della tesi
    • Studio dei processi decisionali aziendali
        • Gli strumenti di IT a supporto dei processi decisionali
        • criticità di processo
        • Teoria customer oriented: il Customer Equity
    • Elaborazione metodologia di supporto ai processi
    • Caso di studio: i processi decisionali di Marketing nel Gruppo Aster
        • Processo “Convenzioni Clienti Service”
        • Processo “Supporto Casa Madre”
  • 4. I Processi decisionali Aziendali Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 4/18 Definizione “ un insieme di più attività decisionali, opportunamente correlate ed interagenti tra loro, che consente la trasformazione di informazioni, conoscenze, competenze, capacità, esperienze ed intuito in azioni concrete, il tutto coerente con la mission aziendale .” (Cfr:Daft, 2007) Decisioni e IT
        • Da
        • decisioni basate sul sense making (intuito, esperienza)
        • A
        • decisioni supportate dalla tecnologia
    (Martinez, 2004); (Davenport et al, 2007); (Guadagno et all, 2008); (Porter et al, 1985) Criticità
    • limiti nell’attività del decision maker
        • information overload
        • razionalità limitata dei decision maker
    (Simon, 1958); (Tushman et al, 1978 ) (Martinez, 2004)
  • 5. Il Customer Equity Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 5/18 “ è uno sviluppo della teoria d’impresa che riconosce il cliente come un asset strategico che va gestito, misurato e massimizzato come tutti gli altri asset aziendali ” (Cfr: Blattberg et al, 2001)
    • Nuovo Focus aziendale : product oriented customer oriented
    • (ricavi medio termine) (ricavi a lungo termine)
    • Massimizzazione profitto lungo il Ciclo di Vita del Cliente (CLV)
    CLV / Politiche CE Prospect First-Time Buyer Early-repeat Buyer Core Customer Core Defector Acquisition Retention Add-on Selling
  • 6. Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale Schema della metodologia/1 Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 6/18 Modellazione dei processi decisionali Rappresentazione processi Analisi storico campagne + classificazione in base all’ICE Analisi criticità processi attuali e Individuazioni best practice dalle campagne passate Reingegnerizzazione processi decisionali
  • 7. Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 7/18 Schema della metodologia/2 Modellazione dei processi
    • Metodologia del Business Process Management:
      • IBM WebSphere
    Rappresentazione processi
    • Event-driven Process Chain ( EPC ) Notation
      • regole di modellazione
    • Software Aris Express
      • “ rappresentazione visiva” del processo
  • 8. Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 8/18 Schema della metodologia/3 Classificazione Migliori Campagne passate
    • Analisi dello storico
    • Classificazione in base all’ICE ® (Index of Customer Equity):
    • ICE ® = ICEp ® X RR ®
    • ICEp = VAC / Profitable Customer
    • RR = Positive C. / Profitable C.
    • dove:
    • VAC: Valore prodotto dal profilo di clientela nel tempo considerato ( flussi di cassa dei clienti)
    • Profitable Customer: clienti residenti nel profilo che hanno effettuato almeno un evento d’acquisto
    • Positive Customer : clienti residenti nel medesimo profilo al tempo considerato
    Reingegnerizzazione Processi
    • Analisi criticità processi attuali
    b) Scelte decisionali fatte nelle Best Campaign passate
  • 9. Caso di Studio: Il Gruppo ASTER Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 9/18 5 Concessionarie: Alcuni Dati:
  • 10. Processi decisionali del Gruppo Aster Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 10/18 2 Processi Decisionali di Marketing Campagne di sviluppo business post-vendita “ Convenzioni Clienti” Campagne Service Campagne di sviluppo area commerciale “ Supporto Casa Madre” “ Richiamo del mercato” Campagne Auto
  • 11. Applicazione metodologia - Campagne Service Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 11/18
    • Modellazione del Processo con I BM Websphere e Rappresentazione con Aris Express
      • Questionario agli esperti del dominio
      • Consultazione Documenti aziendali
    • Criticità rilevate nel Processo in fase modellazione:
    • I Responsabili Clienti non partecipano al processo decisionale
    • Alti costi di MKTG
    • Uso di Comunicazione solo su Media Classici
    • Scarso uso di feed-back sulla campagna
    • Reengineering processo
      • Sperimentazione campagna prima dell’implementazione
      • report settimanali su andamento campagne e report su indici di CE
      • Utilizzo di Template e-mail e sito internet dedicato
      • Partecipazione RC nelle decisioni
  • 12. Applicazione metodologia - Campagne Auto Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 12/18
    • Modellazione del Processo con I BM Websphere e Rappresentazione con Aris Express
    • Criticità rilevate nel Processo in fase modellazione :
      • Uso di Comunicazione solo su Media Classici
      • Assenza di feed-back
    • Reengineering processo
      • Utilizzo di Template e-mail e sito internet dedicato
      • i RC creano report settimanali per guidare le decisioni sulle correzioni da intraprendere
  • 13. Applicazione metodologia – Analisi Statistica Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 13/18
    • Analisi storico Campagne
        • 250 campagne passate “Service” e “Auto”
        • dataset CSS ™ complesso Costruzione workflow con Rialto ™ dataset su Excel
        • Indice VAC : elimino campagne a bassa redditività
        • Divisione in quartili
        • Classificazione in base all’indice ICE ® all’interno del III° e IV° quartile (con maggiore redditività)
        • Selezione migliori campagne passate
  • 14. Applicazione metodologia – Analisi Statistica Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 14/18
    • Dati
    ICE RR ICEp Best Campaign passate Service Best Campaign passate Auto
  • 15. Applicazione metodologia – Reengineering Campagne Service Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 15/18
    • Reengineering del processo sulla base best practices individuate nelle migliori campagne:
      • Best practice 1 (miglior RR):
        • Condizioni Target Tele-MKTG: 3
        • N° info interrattive: 8
      • Best practice 2 (miglior ICEp):
        • N° gg durata campagna: 120
    • Migliori scelte decisionali sui driver di processo:
        • Condizioni Target Tele-MKTG: 3
        • N° info interrattive: 8
        • N° gg durata campagna: 120
    • Drivers di processo significativamente correlati con le performance della campagna in termini di CE:
      • ICEp correlato con Fase di Analisi e Programmazione
      • RR correlato con fase di Implementazione
  • 16. Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 16/18
    • Reengineering del processo sulla base best practices individuate nelle migliori campagne:
    Applicazione metodologia – Reengineering Campagne Auto
      • Best practice 2 (miglior ICEp)
        • N° media da utilizzare: 5
        • durata totale campagna: 30 gg
    • Migliori scelte decisionali sui driver di processo:
        • target invio mail: customer base
        • target Tele-MKTG: 1 filtro e max 4 condizioni
        • N° media da utilizzare: 5
        • durata totale campagna: 30 gg
      • Best practice 1 (miglior RR):
        • target invio mail: customer base
        • target Tele-MKTG: 1 filtro con max 4 condizioni
  • 17. Conclusioni Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 17/18
    • Metodologia di supporto ai processi decisionali , permette di:
      • sfruttare le info aziendali per “contenere” la razionalità limitata
      • reingegnerizzare i processi attrverso:
        • analisi delle criticità del processo attuale
        • selezione migliori processi decisionali delle Best Campaign passate
    • Nuova teoria aziendale customer oriented: il Customer Equity
      • scelte decisionali finalizzate alla massimizzazione del profitto della relazione cliente – azienda ottica a lungo termine
  • 18. Sviluppi futuri Università della Calabria - Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale 18/18
    • Strumenti di IT a supporto dei processi decisionali
    • Utilizzo di software di Data Mining come strumenti predittivi per scenari futuri di business
    • Applicazione metodologia ad altri processi decisionali aziendali
    • condizione: output processo decisionale misurabile con ICE ®
    • Miglioramento scelte decisionali sui driver delle Best Campaign
    • Analisi di correlazione tra indici di ICEp e RR con i driver delle Best Campaign

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