Smau Bari 2010 Michele Gorgoglione

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Il business della personalizzazione. Come le imprese guadagnano vantaggio competitivo
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Smau Bari 2010 Michele Gorgoglione

  1. 1. Il business della personalizzazione Come le imprese guadagnano vantaggio competitivo attraverso modelli e tecnologie 'one-to-one' Michele Gorgoglione, Umberto Panniello - Politecnico di Bari 1
  2. 2. Sommario • Il business one-to-one – solo un fenomeno legato a Internet? • Che cos’è la personalizzazione – casi di business • Come personalizzare – decisioni chiave • Qual è la frontiera della ricerca applicata – progetti di ricerca del Politecnico di Bari 2
  3. 3. L’era della personalizzazione 3
  4. 4. Il futuro “oggi” 4
  5. 5. 5
  6. 6. 6
  7. 7. 7
  8. 8. 8
  9. 9. 9
  10. 10. 10
  11. 11. Perché adesso • La centralità del cliente – anni ’20 • A. Sloan “a car for every purse” – anni ’50 • W. Smith “segmentazione” – fine anni ’80 • C. Romiti “il cliente innanzitutto” – anni ’90 • Marketing one-to-one, CRM • Datawarehousing, Datamining, Business intelligence – ½ anni ’90 • Web technologies 11
  12. 12. La convergenza tecnologica Marketing CRM Datamining Web 12
  13. 13. Aspettative e iniziali delusioni • “Abbiamo 6,2 milioni di clienti… dovremmo avere 6,2 milioni di negozi” Jeff Bezos, Amazon, 1999 • “Nessuna applicazione di business ha deluso quanto la personalizzazione” Ted Kemp, InternetWeek, 2001 13
  14. 14. Il ritorno 14
  15. 15. Che cos’è la personalizzazione • Trattare diversi clienti in modo diverso (Peppers e Roger) • Capacità di fornire prodotti e servizi calibrati a ciascun individuo e basati sulla conoscenza del suo comportamento (Hagen) • Costruire fedeltà attraverso relazioni one-to-one, capire i bisogni di ciascun individuo in un certo contesto, in modo efficiente (Riecken) • Trattare ogni cliente come un individuo unico ed a servire i suoi bisogni specifici (Pal e Rangaswamy) • Web personalization è fornire contenuti sulla base degli interessi di ogni singolo utente (Wikipedia) 15
  16. 16. Processo di personalizzazione Miglioramento della strategia misurare Misurazione dei risultati feedback Offerta / Azione agire Associazione profilo - azione Customer profiling capire Raccolta dati 16
  17. 17. Frammenti di personalizzazione… 17
  18. 18. Due business case • Settore • Settore – finanziario – e-commerce • Problema di business • Problema di business – diminuire il tasso di – rendere la newsletter più abbandono dei clienti interessante 18
  19. 19. Quali dati? • Servono nuovi dati? • È facile ottenere quelli esistenti? • Tutti o una parte? • Vanno ristrutturati? 19
  20. 20. Come analizzare i clienti? • Esiste il cliente medio? • Quanti profili? • Con quali dati profilare? 20
  21. 21. Quali azioni rivolgere e a chi? • I dati contengono già le azioni? • Le azioni vanno definite a priori? • Posso dedurre le azioni dai profili? • Da altri clienti? 21
  22. 22. Personalizzazione a misura di business • Che cosa personalizzare • Quale metodo e tecnologia – tangibilità dell’offerta – canale e tecnologia – granularità – interazione – causalità – variabili di profilazione – timing – tipo di profilo/modello • Per quali clienti • Come definire le azioni – granularità dell’unità di – computazionale analisi – per similarità – raggruppare i clienti – top-down – bottom-up 22
  23. 23. Quando vale la pena • Clienti • Imprese: – personalizzare aggiunge trade-off benefici vs. costi valore – costi diretti – satisfaction • subscription – loyalty, retention, churn – costi indiretti • sforzo cognitivo, privacy, – LTV tecnologia, sicurezza, feedback – tassi di conversione • Imprese – comportamenti e bisogni dei – raggiungibilità clienti variegati – costi di targeting – sono disponibili molti dati – rischi sui clienti – errori di misclassification – l’offerta può essere differenziata 23
  24. 24. Progetti di ricerca - Politecnico di Bari • Modelli predittivi contestuali – prevedere il comportamento del cliente in contesti diversi – inferire il contesto (senza coinvolgere il cliente) 1,00 0,90 0,80 Uncontextual Gift 0,70 Personal 0,60 0,50 WholeDB Cluster10 Cluster100 Single 24
  25. 25. Progetti di ricerca - Politecnico di Bari • Segmentazione contestuale – il modo migliore per segmentare il mercato varia a seconda del contesto 2000 1800 1600 1400 SSE_Uncontext.1 1200 Uncontextual_all attributes 1000 SSE_Uncontex.2 800 Best Uncontextual SSE_GIFT 600 SSE_PERSONAL 400 200 0 0 20 40 60 80 100 120 25
  26. 26. Progetti di ricerca - Politecnico di Bari • Costi della personalizzazione – quanto costa personalizzare? – quanto conviene? 80000,00 70000,00 60000,00 50000,00 Uncontextual 40000,00 Gift 30000,00 Personal 20000,00 10000,00 0,00 R1 R2 R3 R4 R5 R6 COST RATIO 26
  27. 27. Progetti di ricerca - Politecnico di Bari • Sistemi di raccomandazione – i prodotti giusti al cliente giusto 27
  28. 28. Progetti di ricerca - Politecnico di Bari • Azioni personalizzate – aumentare il valore di ogni cliente bilanciando costi e benefici – a chi rivolgere azioni personalizzate? “growable” premium denaro speso 526 894 marginali “growable” 3.843 714 frequenza 28
  29. 29. Progetti di ricerca - Politecnico di Bari • Partnership di ricerca – A. Tuzhilin – New York University, Stern (USA) – S. Anand – University of Warwick (UK) – S. Hill – University of Pennsylvania, Wharton (USA) – K. Hosanagar – University of Pennsylvania, Wharton (USA) – S. Sen - Fairleigh Dickinson University (USA) – P. Klaus – Cranfield University (UK) • Partnership industriali – e-commerce (IT) – istituto di credito (IT) – editore (IT) – beni di consumo (UK) 29
  30. 30. Contatti Michele Gorgoglione Umberto Panniello DIMEG - Politecnico di Bari DIMEG - Politecnico di Bari Dip. Ingegneria mecc. e gestionale Dip. Ingegneria mecc. e gestionale Viale Japigia, 182 Viale Japigia, 182 m.gorgoglione@poliba.it u.panniello@poliba.it +39 0805962765 +39 0805962725 Politecnico di Bari DIMEG Ingenium Spin-off del Politecnico di Bari 30

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