Customer Profiling

1. Customer Profiling
“Entro i prossimi sei
mesi, il 10% dei clienti retail a
livello mondiale
potrebbe lasciare la propria
banca e un ulteriore 41% non è
certo di rimanere. Per
ricostruire il rapporto con
la propria clientela le
banche devono diventare più
customer-centric, sfruttando
l’enorme quantità di dati dei
clienti a disposizione e
sviluppando ulteriormente
le funzionalità mobile per
creare interazioni più
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2. Customer Profiling
“Oltre la metà dei clienti
retail a livello globale non
si sente fedele alla propria
banca ed è chiaro che le
banche hanno bisogno di
colmare questo divario e
includere la centralità del
cliente nel loro Dna. Con i
servizi bancari uniformati e
le restrizioni che
impediscono l’aumento delle
tasse, le banche devono
cercare di differenziarsi e
trattenere i clienti in altri
modi. Fornire i prodotti
giusti al momento giusto
utilizzando i canali preferiti
ed emergenti come i
dispositivi mobili
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3. Customer Profiling
La piattaforma
nata in
collaborazione con il Politecnico di Bari
(cfr.
rassegna
stampa
http://www.suades.it/rassegna-stampa),
consente alla banca di usare la conoscenza
in proprio possesso per profilare e
prevedere i prodotti e gli interessi dei
clienti, analizzandone il comportamento.
In questo modo la Banca fidelizza il Cliente
creando con esso una relazione one-to-one
con prodotti, servizi e informazioni giuste
al momento giusto, traendo vantaggi
commerciali.
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4. Customer Profiling
: Usare la conoscenza per azioni di marketing
•
•
•
•
CRM
Web banking
Tracciati ABI
…
• Dirette
(consulenti, gestori)
• Massive per profili
(sms, mail, home
banking, …)
• Supporto nuovi prodotti
Conoscere
Profilare
Azioni
marketing
Individuare
prodotti /
interessi per
profilo /
cliente
• Algoritmi di
previsione del
comportamento
basati su
Clienti, Prodotti e
Contesto
•Prodotti e/o servizi e/o
informazioni da proporre
ai Clienti al momento
giusto
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5. Customer Profiling
: Conoscere i Clienti dai comportamenti
La privacy è garantita dall’identificazione
del Cliente esclusivamente tramite un
codice.
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6. Customer Profiling
: Conoscere i Clienti dai comportamenti
• I comportamenti sono forniti
dalla Banca tramite tracciati
prestabiliti e configurabili.
• Adattabile ed integrabile alle
diverse esigenze e
configurazioni, grazie alle
innumerevoli parametrizzazioni
consentite:

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
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
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




Tipi controlli
Categorie prodotti (3 Livelli)
Indice profitto
Profondità storica
Numero prodotti/servizi/interessi storici
Numero prodotti/servizi/interessi novità
Periodicità elaborazione
Dati obbligatori dei tracciati
(prodotti, clienti, feedback)
Tipo clienti
Tipi di feedback e valori
Normalizzazioni
Algoritmi da usare
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7. Customer Profiling
:
: Profilare i Clienti
Sono stati implementati algoritmi di
profilazione provenienti dai risultati
della ricerca del Prof. Michele
Gorgoglione del Politecnico di Bari.
– Context-aware: basato sul
comportamento del Cliente e del
contesto di acquisto
– Social: sfrutta i canali social per
approfondire la
conoscenza/comportamento del
Cliente
– Profit-maximizing: basato sulle
preferenze del Cliente aumenta i
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8. Customer Profiling
: Individuare i prodotti/servizi/informazioni
Il dato di output è la
matrice:
Cod. Cliente Indice gradim.
• Utente.
• Prodotto e/o Servizio e/o
Informazione.
• Indice di gradimento (0 – 5)
utilizzabile dalla banca nei
propri sistemi informatici.
Per ogni Cliente è fornita
una TOP N dei prodotti di
interesse.
Progressivo
Cod. Prod.
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9. Customer Profiling
: Esempio di utilizzo della matrice
CAMPAGNA DI MARKETING SUL PRODOTTO 7:
QUALI CLIENTI HANNO LA MAGGIORE PROBABILITA’ DI ACQUISTARLO ?
Cod. Cliente Indice gradim.
Progressivo
Cod. Prod.
Individuo tutti i clienti che gradiscono il prodotto 7 con indice
di gradimento maggiore di 3: nel nostro esempio il cliente 360
che gradisce con indice 3, ed il cliente 363 che gradisce con
indice 3.108
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10. Customer Profiling
: Esempio di utilizzo della matrice
ATTIVITÀ DI CROSS SELLING SU TUTTI I CLIENTI:
QUALI SONO I PRODOTTI PIU’ GRADITI ?
Esempi utilizzo:
• Campagna marketing. Individuare i
prodotti con indice di gradimento
maggiore o uguale a 3.4 per ciascun
Cliente. Nel nostro esempio al
Cliente 362 si deve proporre il
prodotto 13, mentre al Cliente 363 il
prodotto 4.
Cod. Cliente Indice gradim.
Progressivo
Cod. Prod.
• Utilizzabile come informazione nel CRM per gestire il rapporto in
filiale tra Gestore e Cliente.
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11. Customer Profiling
:
Esempio di utilizzo della matrice
CUSTOMER RETENTION CLIENTE 363 A RISCHIO ABBANDONO:
QUALE PRODOTTO PROPORGLI O REGALARGLI ?
Cod. Cliente Indice gradim.
Progressivo
Cod. Prod.
Individuo il prodotto più gradito del cliente 363: nel nostro
esempio il cliente 363 gradisce con indice 3.450 il prodotto 4.
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12. Customer Profiling
: Usare la conoscenza per azioni di marketing
Tramite opportuni bridge, dipendenti dai sistemi informativi
adottati dalla Banca, le informazioni possono essere
utilizzate:
• dai gestori dei clienti tramite CRM o applicazione ad HOC, per
proporre nuovi prodotti o fornire informazioni mirate, al
momento giusto
• su home banking
• per inviare SMS o mail
• su mobile tramite app, geo localizzate
• per analisi statistiche
• per prevedere il gradimento di nuovi prodotti
• per attuare azioni di survey su Clienti a rischio di abbandono
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13. Customer Profiling
: Il servizio
• E’ utilizzabile in modalità SaaS, garantendo la non
invasività
• E’ utilizzabile con qualsiasi tipo di dato. Maggiori saranno
le informazioni trattate maggiore sarà l’accuratezza delle
previsioni di comportamento
• La periodicità di elaborazione è stabilita dalla Banca a
seconda dell’utilizzo dei dati: da real-time a semestrale
• Le performance, rispetto ad altri sistemi:
 Accuratezza: + 20 %

Fiducia: + 4 %

Vendite: + 50 %
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