1. Tesi di Dottorato
Autore: Gianluca Bonometti
Relatore: Ch.mo Prof. Alberto Marino
Università di Bergamo
Anno Accademico 2013-2014

2. ü Introduzione
ü Domanda di Ricerca
ü Komet Italia: Il caso elaborato
ü Metodologia
ü Conclusioni
ü Corollario
ü Implicazioni per il Management
ü Limiti e suggerimenti
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CRM e Performance di Marketing.
Modelli di previsione e caso pratico.
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CRM e Performance di Marketing.
Modelli di previsione e caso pratico.
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Dagli interventi di Bergamo a quelli di Newcastle upon Tyne (UK)

4. Il C.R.M. è un processo efficace di previsione della
Performance, se misurato attraverso le Metriche di Cliente,
con riferimento specifico ai settori di business non
contrattualistici?
§ Metodo quantitativo applicato ad un caso pratico: azienda che vive il
passaggio dal contesto B2B a quello di tipo B2C
Ambler T. 2004. Measuring Marketing productivity: current knowledge and
future directions. Journal of Marketing (68) 76-89
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Modelli di previsione e caso pratico.
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Approccio Pragmatico
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5. § Sono stati presi in esame le Vendite effettuate dagli Agenti e dai
Concessionari in tre anni (2012-2014). E’ stata presa in esame la
coorte del 2012 costituita di 125 clienti (n > 30)
§ Il modello trasforma la R.F.M. in Recency-S.O.W.-Monetary
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Modelli di previsione e caso pratico.
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6. § La funzione di Probabilità consta di due termini: una Distribuzione
Beta Geometrica (Transazioni con S.O.W. > 11%), e una Distribuzione
Beta Bernoulli (Eterogeneità della Clientela).
LL (α,β,γ,δ) = ∑ K
k=1 ln [L (α,β,γ,δ | xk txk nk )]
A B
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§ Tale funzione, per un campione di k Clienti, diventa
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Modelli di previsione e caso pratico.
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IPOTESI
H1: Il C.R.M. è uno strumento efficace di previsione della
Performance se misurato dalla S.O.W. þ
H2A: Il C.R.M. è uno strumento efficace di previsione della
Performance se misurato da metriche diverse dalla S.O.W.
come C.L.T.V. (D.E.R.T.) þ
H2B: Il C.R.M. è uno strumento efficace di previsione della
Performance se misurato da metriche diverse dalla S.O.W.
come R.O.R. (R.O.C.sm) þ
H3: Sistemi di raccolta dei dati diversi dal C.R.M. utilizzati dai
Distributori sono efficaci se misurati dalla S.O.W., ma la
complessità di calcolo è più elevata þ

8. § La Conditional Expectation (C.E.) è correlata in maniera positiva e direttamente
proporzionale con la Frequenza attesa (P1x)
§ La Conditional Expectation (C.E.) è correlata positivamente con la Recenza (Tx),
anche se la Frequenza decresce
§ S.O.W. è Metrica preponderante perché il D.E.R.T. è funzione dipendente della
funzione di probabilità (LL) che, a sua volta, è funzione dipendente della S.O.W.
§ D.E.R.T. è correlata positivamente con la Frequenza attesa (P1x)
§ D.E.R.T. è correlata positivamente con la Recenza (Tx), anche se la Frequenza
(P1x) decresce
§ E’ possibile prioritizzare il piano di Marketing focalizzandosi sui clienti a D.E.R.T.
più alto
§ La metrica del R.O.C.sm, pur verificando l’ipotesi H2B, non si presenta come una
metrica di cliente, perché scomponendola per evento, si passa al Marketing puro
§ I valori assunti dal R.O.C.sm, nel caso dei Concessionari (B2B), sono superiori
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9. Il vero viaggio di scoperta non
consiste nel cercare nuove terre,
ma nell'avere nuovi occhi.
(Marcel Proust)
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Dottorando Gianluca Bonometti
Relatore: Ch.mo Prof. Alberto Marino
Anno accademico 2013-2014
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