Stima del Customer Lifetime Value

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Costruire un indice statistico in grado di misurare il reale valore del cliente per l’impresa
in un ambito finora inesplorato, il settore Automotive.

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Stima del Customer Lifetime Value

  1. 1. Corso di laurea in Marketing Management Tesi di laurea specialistica di: Marco Ambrosini Anno accademico: 2011-2012Stima del Customer Lifetime ValueUn’applicazione al settore Automotive
  2. 2. Indice• Obiettivo del lavoro• Introduzione• Overview• Caso aziendale• Esempio applicativo• Implicazioni manageriali• Criticità del modello• Conclusioni 2
  3. 3. Obiettivo del lavoro Costruire un indice Fornire al management un statistico in grado di criterio di qualificazione misurare il reale valore della clientela che sia utile del cliente per l’impresa per la gestione degli sforzi di CRM Proporne l’applicazione in un ambito finora inesplorato, il settore Automotive 3
  4. 4. Introduzione Scoring della Concentrazione Indici clientela sulla delle risorse sui tradizionali base del valore clienti di passato maggior valore Problema Eccessiva semplificazione della struttura Errata del valora allocazione delle risorse scarse Non viene dell’impresa considerato il futuro della relazione cliente-impresa 4
  5. 5. Inquadramento in letteratura Anno Autore Titolo Contributo Data mining techniques Tsiptis, K. 2009 in CRM. Inside Customer Chorianopoulos, A. Segmentation Inquadramento teorico dei principali Kumar, V. indicatori di valore del cliente proposti in Customer relationship letteratura. Reinartz, T. 2006 management: a databased Werner J. approach. Modeling Customer 2006 Gupta et al. Lifetime Value. (Journal of Service Research) Fondamenti di teorici del CLV e delle differenti metodologie statistiche proposte Statistics and data mining per il calcolo 2006 Mani D.R. et al. techniques for lifetime value modelling Comprensione e applicazione delle Kleinbaum D.G. Survival Analysis: A Self- 2012 principali metodologie dell’analisi di Klein M. Learning Text sopravvivenza 5
  6. 6. OverviewIndici tradizionali per la misurazione del valore del cliente RFM Share of Wallet Past Customer Value Misurazione del Il valore del cliente è Il valore del cliente è valore basata su 3 definito in base alla definito dalla indicatori di struttura percentuale di valore sommatoria del valore della relazione: detenuta dall’impresa delle passate in riferimento a tutte • Recency le marche acquistate transazioni, attualizzate tramite • Frequency dal consumatore in un opportuno tasso di una determinata • Monetary categoria sconto Focus esclusivamente sul passato della relazione 6
  7. 7. OverviewIl Customer Lifetime Value Definizione Valore attuale dei futuri profitti generati da un consumatore per l’intera durata della sua relazione con l’impresa Elementi fondamentali alla base del calcolo 1. Probabilità che il consumatore sia attivo in futuro P(Active) 2. Flussi di cassa per periodo (p) 3. Costi sostenuti per ogni consumatore [(c) (AC)] 4. Tasso di attualizzazione (1+d)t 7
  8. 8. Overview Probabilità che il consumatore sia attivo in futuroModello di Cox• Metodologia tipica dell’analisi di sopravvivenza applicata nella determinazione della probabilità con la quale un cliente manterrà la propria relazione con l’impresa ad ogni determinato tempo t,• La probabilità viene definita sulla base della funzione di sopravvivenza e di una serie di covariateEspressione matematica Es. di funzione di Sopravvivenzah(t,X) = rischio al tempo t, sulla base dellecovariate Xh0 = funzione di rischio di baseX= variabili esplicativeβ = coefficiente assegnato alla variabileesplicativa 8
  9. 9. OverviewAltri elementi fondamentali per il calcolo del CLV Flussi di cassa per periodo La determinazione dei flussi di cassa per periodo è piuttosto semplice e si basa sulla media dei flussi passati generati da ogni consumatore Costi sostenuti per ogni consumatore • Diretti: costi sostenuti per consentire al consumatore di fruire del bene/servizio offerto dall’impresa • Di acquisizione: possono essere ricondotti alle spese necessarie per acquisire un consumatore. A livello individuale vengono determinati dividendo l’ammortare speso per una campagna di marketing per il numero di consumatori acquisiti tramite la campagna stessa Tasso di attualizzazione Il tasso di attualizzazione è solitamente proporzionale al tasso di interesse pagato dalla banca sui conti correnti dell’impresa; in alternativa può essere usato il costo medio del capitale per l’impresa 9
  10. 10. Caso aziendaleUn’applicazione al settore Automotive 10
  11. 11. Applicazione al settore Automotive Metodologia e costruzione DB• Variabile dipendente: interruzione del rapporto (vendita del veicolo )del consumatore• Variabili esplicative: • Variabili anagrafiche e socio-demografiche • Variabili di prodotto • Variabili di volume di transazioneIl campione è stato suddiviso in due parti distinte:• Una parte di sviluppo del modello, che sfrutta l’intero arco temporale dei dati a disposizione (9 anni)• una parte di verifica Out-of-Sample, in cui sono state riscostruite le condizioni così come erano 2 anni prima dello sviluppo del modello in modo da verificare ad oggi la performance del modello di Cox 11
  12. 12. Applicazione al settore AutomotiveData understanding È stato estratto un campione di 103.847 clienti: 70% sviluppo, 30% verifica Partizione Frequenza Percentuale Sviluppo 78.344 70% Verifica 25.503 30% Totale 103.847 100% • La percentuale di clienti che hanno abbandonato l’impresa è del 30% per il campione di sviluppo e intorno al 19% nella parte di verifica Out-of- sample • La differenza è dovuta al differente arco temporale della parte di verifica: 7 anni contro i 9 della parte di sviluppo del modello Sviluppo Frequenza Percentuale Verifica Frequenza Percentuale Ex-clienti 23.373 29,9% Ex-clienti 4.896 19,20% Clienti 54.961 70,1% Clienti 20.607 80,8% Totale 78.344 100% Totale 25.503 100% 12
  13. 13. Applicazione al settore AutomotiveModeling – Iter metodologico In sample SelezioneDatabase Campionamento / variabili per Modelingaziendale Out of sample Modello di Cox 13
  14. 14. Applicazione al settore AutomotiveCalcolo CLV – Probabilità che il consumatore sia attivo in futuro• È stato utilizzato un modello stratificato, la funzione di sopravvivenza di base dipende dal tipo di modello posseduto mentre l’effetto delle covariate si mantiene invariato• I valori Exp (β) rappresentano la stima degli odds ratio e consentono di interpretare l’effetto delle covariate sulla probabilità di sopravvivenza• Dalla fase di verifica Out-of-Sample risulta che i clienti che hanno effettivamente abbandonato l’impresa hanno una probabilità di sopravvivenza media del 54% contro il 67% di coloro che sono rimasti fedeli Curve di sopravvivenza Interpretazione del modello *In questo caso il valore dell’odds ratio è da considerarsi rispetto all’Area geografica “Sud” 14
  15. 15. Applicazione al settore AutomotiveCalcolo CLV – Altre componenti Flussi di cassa per periodo • Per la parte legata alle attività di service ci si è limitati ad utilizzare il fatturato medio annuo generato da ciascun cliente nel corso della sua relazione • Per quanto riguarda la parte relativa al veicolo il valore dell’acquisto è stato ammortizzato su un numero di anni equivalente alla media del periodo di possesso del veicolo stesso Costi sostenuti per ogni consumatore • I costi diretti di servizio non vengono conteggiati in quanto non sono a carico dell’impresa ma dei concessionari • Il costo medio di acquisizione è stato definito dalla spesa di alcune campagne di marketing suddivisa per il numero di clienti che hanno effettivamente acquistato un veicolo a seguito della campagna stessa Tasso di attualizzazione • È stato utilizzato un valore molto simile al costo medio ponderato del capitale (WACC) dell’impresa analizzata, equivalente ad un tasso dell’8% annuo. (L’utilizzo del valore esatto avrebbe facilmente reso identificabile l’azienda) 15
  16. 16. Applicazione al settore AutomotiveCalcolo CLV – Esempio applicativo Di seguito vengono proposte le principali caratteristiche di un consumatore scelto casualmente a titolo di esempio per il quale verrà calcolato il Customer Lifetime Value Durata della relazione 5 anni Media globale di possesso del 7 anni veicolo Valore del veicolo posseduto 14.000 € Fatturato medio annuo service 140,30 € Costo di acquisizione 320 € Il valore così ottenuto consente all’impresa, non solo di identificare quali sono i clienti più profittevoli, ma anche di poter modulare le risorse da investire nello sviluppo della relazione con il consumatore sulla base del valore che ci si attende da esso 16
  17. 17. Implicazioni manageriali• La costruzione di un modello di CLV consente all’impresa di massimizzare il ROI sulle spese di un investimento di marketing, concentrando le attività sui consumatori di maggior valore• Inoltre, il modello di Cox consente di comprendere quali sono le variabili che incidono su una duratura relazione cliente-impresa aiutando così l’impresa a predisporre efficaci azioni di marketing a riguardo I benefici che derivano dall’applicazione di questo modello possono essere cosi sintetizzati: Modulazione degli Concentrazione investimenti di delle risorse su quei Maggiori possibilità Mktg sulla base del clienti che di customizzazione valore apportato da porteranno il dell’offerta ciascun cliente massimo profitto Incremento della Incremento del customer retention livello di vendite con riferimento ai generate per ogni consumatori di dato livello di spesa maggior valore 17
  18. 18. Criticità dell’elaborato • Non presente nei software standard Complessità • Richiede l’applicazione di tecniche realizzativa che si discostano dall’ambito statistico-economico tradizionale Necessità • La presenza di dati dati di precisi e puntuali è elevata fondamentale per lo qualità sviluppo del modello di Cox Necessità di semplificare • A causa della mancanza di il calcolo di non è stato possibile alcune definire con accuratezza il componenti flusso di cassa del periodo del CLV apportato dal consumatore 18
  19. 19. ConclusioniIn un mercato iper-competitivo come quello attuale, losviluppo di una relazione ottimale con il cliente intermini di soddisfazione, redditività e durata, non puòche partire da una fondamentale precondizione:Un’accurata selezione del target di clienti profittevoli,in grado di guidare l’allocazione della risorse scarse a disposizione dell’impresaL’indice di CLV è l’unico indicatore che consente diraggiungere l’obiettivo prendendo come riferimento,non solo il passato, ma tutta la durata della relazionetra cliente e impresa 19
  20. 20. Applicazioni al settore Automotive Attività di CRM 2. Attività di 1. Incentivazione 3. Prevenzione del Costomer care a all’acquisto di un churn e incentivo sostegno della veicolo al riacquisto relazione Ciclo di vita del cliente Prospect Cliente Possibile churner La figura mostra le principali attività di CRM relativamente alle diverse fasi del ciclo di vita del cliente del settore AutomotiveLa creazione di un indice di CLV tramite lo sviluppo di un indice di sopravvivenza consente diottimizzare in modo particolare la fasi due e tre:• L’indice di CLV in senso stretto consente sia di selezionare i clienti sui quali concentrare gli sforzi di marketing sia di definire l’intensità degli investimenti profusi• Il modello di Cox consente di identificare i clienti con la più alta probabilità di abbandono consentendo all’impresa di definire opportune azioni di retention 20

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