Enel Gas - Segmentazione: la segmentazione comportamentale a supporto delle attività di micromarketing

La liberalizzazione del mercato del gas avvenuta all’inizio del 2003 ha determinato sostanziali cambiamenti nella struttura degli operatori, delineando uno scenario caratterizzato da diversi player nell’ambito della vendita del gas naturale. Questa situazione ha introdotto dinamiche concorrenziali sconosciute fino a quel momento. In tutti i mercati aperti alla concorrenza, le tecnologie di supporto alle decisioni sono strumenti competitivi fondamentali; nel mercato del gas naturale, commodity priva di differenziazione, gli strumenti di business intelligence e di data mining risultano a maggior ragione determinanti perché forniscono informazioni preziose in grado di aumentare la conoscenza della propria clientela. In questo contesto competitivo Enel Gas è una delle società di vendita più attive e dinamiche. Infatti ancor prima della liberalizzazione del mercato ha compreso la necessità di capire i comportamenti dei propri clienti e di attuare politiche di marketing volte alla loro fidelizzazione. Sulla base di questi presupposti è stato lanciato un innovativo programma di Loyalty denominato “l’Accendipremi”. Il programma prevede, per i clienti sottoscrittori, una dinamica di accumulo di punti legata al consumo di gas e alla fruizione di servizi evoluti e premianti come ad esempio l’autolettura dei consumi, il pagamento con RID bancario o postale, l’utilizzo del sito internet per l’accesso agli innovativi servizi offerti dall’azienda. Inoltre il programma di loyalty prevede un meccanismo di scambio punti con partner privilegiati come Q8, Alitalia, Esselunga. CartaSi

Challenge
Uno degli obiettivi fondamentali del programma è stato quello di recuperare informazioni sulla clientela al fine di poter individuare i clienti più profittevoli e più evoluti sui quali implementare azioni di differential micromarketing.

Solution
Enel Gas si è affidata a SPSS Italia e a Clementine, la tecnologia di Data Mining, per sviluppare la segmentazione della clientela. I risultati ottenuti sono stati sfruttati per ottenere una miglior comprensione della base clienti così da procedere a tutte le attività di marketing e di loyalty strettamente connesse.

"La segmentazione comportamentale è stata indispensabile per comprendere meglio il profilo e le esigenze dei nostri clienti."
Stefano Spoldi
Customer Relationship Manager
Enel Gas

"Lavorare con Clementine è semplice e intuitivo; questo garantisce forti benefici per la produttività. Inoltre i consulenti SPSS ci hanno affiancato durante lo sviluppo del progetto, trasferendo know-how tecnico e metodologico utile anche per i progetti futuri."
Carlo Sigona
CData Miner & statistics Analyst
Enel Gas

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BANCA CR FIRENZE - Analytical CRM: il Data Mining per il supporto decisionale nel settore bancario

Banca CR Firenze, a capo del Gruppo Bancario omonimo, ha acquisito negli ultimi anni una posizione di rilevanza nel Centro-Nord Italia, dimostrando una grande sensibilità alle tematiche di CRM e puntando alla fidelizzazione della propria clientela.

Challenge
Banca CR Firenze, dotandosi delle più avanzate tecnologie di business intelligence, voleva mettere a disposizione di direzione e filali un efficace supporto decisionale per arrivare ad una gestione più razionale della clientela.

Solution
La soluzione sviluppata si basa su tecnologia Clementine. Grazie alle analisi di Data Mining, Banca CR Firenze dispone ora di una segmentazione della clientela e di alcuni modelli predittivi per l’ottimizzazione delle campagne commerciali. I risultati ottenuti utilizzando tali modelli sono stati superiori alle aspettative, portando ad un incremento significativo del ROI.

"Clementine ci ha consentito di migliorare l’approccio alla nostra clientela e di supportare la Direzione e le Filiali nella loro attività commerciale. Questo attraverso un investimento in una tecnologia che ci ha garantito un ritorno significativo ed un time-to-market della soluzione molto contenuto”
Giovanni Andolfi
Responsabile Ufficio Supporto Mercato
Banca CR Firenze

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Banca Primavera - Analytical CRM: segmentazione comportamentale e churn analysis per il supporto decisionale alle azioni di marketing

Banca Primavera è una realtà bancaria innovativa che ha fatto dell’impiego delle soluzioni di CRM una delle sue caratteristiche fondanti. L’implementazione del sistema Siebel le consente di gestire la multicanalità in modo estremamente efficiente e di avere un delivery delle informazioni immediato. Lo sviluppo di un approccio customer-centrico non poteva prescindere dalla componente analitica di data mining che si posiziona come modulo a valore aggiunto sull'esistente piattaforma analitica di customer profiling.

Challenge
Integrare nel sistema CRM della banca indicatori di data mining in grado di monitorare la dinamica di una realtà nuova e fornire un supporto decisionale per la gestione più mirata delle azioni di retention.

Solution
La soluzione sviluppata da SPSS Italia in collaborazione con HP Services Italia consiste in un sistema automatizzato, basato su tecnologia Clementine, che fornisce analisi costantemente aggiornate sulla customer-base. I risultati generati dai modelli di data mining sono stati poi inseriti nell’applicazione Siebel Analytics, rendendo così l’informazione disponibile alla rete utenti.

" Clementine fornirà un importante contributo alla evoluzione del nostro sistema di CRM, finalizzato alla creazione di una customer experience e di un brand di successo.”
Massimiliano Banchini
Responsabile dell’ufficio Marketing Relazionale e Studi di Mercato

"Il sistema di data mining svilppato da SPSS consentirà di rendere più efficace i nostri modelli e strumenti di CRM ed in particolare, mediante l’analisi dell’evoluzione del profilo comportamentale del cliente, di progettare e realizzare azioni commerciali mirate al rafforzamento della relazione”.
Roberta Caporaso
Responsabile del progetto di CRM ufficio Marketing Relazionale e Studi di Mercato

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Kuwait Petroleum Italia - Analytical CRM: modelli di Data Mining per la gestione delle raccolte a premi nel mercato petrolifero

Kuwait Petroleum Italia, affiliata della Kuwait Petroleum International, è la società responsabile per le attività di raffinazione e distribuzione in Italia della Kuwait Petroleum Corporation. Q8 ha diverse linee di prodotti, carburanti, lubrificanti, prodotti per la cura di auto e moto nonché servizi come carte di pagamento. Nell’ambito delle sue strategie di acquisizione e fidelizzazione della clientela, Q8 svolge periodicamente raccolte promozionali. Per ottimizzare la gestione di tale iniziative e per comprendere meglio le esigenze della propria customer-base, Q8 ha sviluppato un progetto di CRM.

Challenge
Sviluppare un progetto di Analytical CRM per fornire in prospettiva informazioni sempre più dettagliate sulla clientela Q8 e per ottenere modelli che siano di supporto alla migliore gestione delle azioni di fidelizzazione.

Solution
SPSS Italia, facendo seguito alla fase di system integration, curata da Getronics, ha proposto Clementine come suite di Data Mining da utilizzare per produrre analisi e modelli di customer profiling costantemente aggiornabili, con un forte impatto sul business aziendale.

"Clementine si è rivelato sin dall’inizio uno strumento adatto alle nostre esigenze. Inoltre, la semplicità d’uso del tool ci ha consentito di concentrarci subito sulle nostre applicazioni di business”
Pierfrancesco Sanzi
Resp. Marketing Automation
Kuwait Petroleum Italia SpA.

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Progetto Basilea II: SPSS come supporto decisionale per un sistema di rating interno

Il Gruppo Banca Lombarda, con quasi 800 filiali e oltre 7000 dipendenti, è uno dei principali gruppi bancari italiani; ad esso fanno capo sei banche commerciali, tra le quali Banco di Brescia (Brescia) e Banca Regionale Europea (Milano), e dodici società prodotto specializzate in Risparmio gestito, Servizi finanziari e Servizi informatici e logistica. Il Gruppo Banca Lombarda ha sviluppato il proprio sistema di Rating Interno sulla base delle indicazioni normative previste nel nuovo accordo sui requisiti patrimoniali delle istituzioni bancarie (Basilea II), coerentemente con gli approcci più avanzati previsti.

Challenge
Nella versione finale del Nuovo Accordo, rilasciata nel Giugno 2004, il Comitato di Basilea ha proposto uno schema di regolamentazione patrimoniale articolato sulla base di tre “pilastri”, operativo a partire dal prossimo 1° Gennaio 2007:

• 1° Pilastro: nuova regolamentazione in materia di calcolo dei requisiti patrimoniali di vigilanza delle banche;
• 2° Pilastro: esplicitazione di un sistema di controlli (interni ed esterni) sull’intero sistema di rating;
• 3° Pilastro: articolazione di schemi di bilancio e di nota integrativa volti a comunicare all’esterno le evidenze del sistema di rating.

Solution
Il Gruppo Banca Lombarda si è posto l’obiettivo di adottare un modello Internal Rating Based Advanced per il calcolo dei requisiti patrimoniali a fronte del rischio di credito, al momento di entrata in vigore del Nuovo Accordo.

"SPSS ha rappresentato per il Gruppo Banca Lombarda la soluzione principale in termini di integrazione con l’infrastruttura di gestione dei dati esistente e le necessità di analisi per la costruzione del sistema di rating.”
"Con le soluzioni tecnologiche di SPSS ci siamo dotati di strumenti in grado di gestire sia le tecniche di statistica classica che i processi di Data Mining.”
Giacomo Petrini
Responsabile Funzione Rischio di Credito
Gruppo Banca Lombarda

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Fiditalia - Propensity manager: il sistema automatizzato per la segmentazione della clientela e per lo scoring promozionale

Fiditalia appartiene al gruppo francese Société Générale ed è una delle maggiori società di credito al consumo in Italia. I prodotti finanziari di Fiditalia vanno dai crediti rateali classici ai prestiti personali, fino all’innovativa gamma dei finanziamenti revolving come carta Eureka ed altri.

Challenge
Fornire uno strumento integrato di CRM analitico che sappia descrivere nel dettaglio e monitorare nel tempo la composizione della customer base, ma anche fornire un supporto decisionale costante ed efficace per la gestione delle azioni di fidelizzazione.

Solution
SPSS Italia ha progettato insieme a Fiditalia un sistema, basato su tecnologia Clementine, in grado di soddisfare insieme tutte queste esigenze. La soluzione proposta è il Propensity Manager, strumento analitico automatizzato in grado di produrre analisi costantemente aggiornate sulla clientela, con un forte impatto sul business aziendale.
Le motivazioni che hanno portato Fiditalia a scegliere la soluzione Propensity Manager sono state fondate sull’esigenza di avere un’analisi dettagliata, basata sui dati finanziari e anagrafici residenti sul Data Warehouse (DWH), del profilo e della predisposizione alle promozioni della propria clientela. Oltre a questo, hanno giocato un ruolo determinante le funzionalità di deployment di Clementine, che consentono la schedulazione dei processi di Data Mining costruiti e quindi l’aggiornamento periodico delle analisi sulla base dei nuovi dati caricati sul DWH.

"Grazie a Clementine e ai consulenti SPSS, è stato possibile sviluppare un sistema che rende le nostre strategie di fidelizzazione molto più efficaci, facilitandone anche la gestione”
Daniele Dehò
Servizio Fidelizzazione Clienti
Fiditalia S.p.A.

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XELION Gruppo UniCredito Italiano - Customer Lifetime Value: il calcolo e l'utilizzo delle informazioni sul valore del cliente in un sistema di CRM integrato

Xelion è la Sim multicanale del Gruppo UniCredito Italiano. I canali operativi utilizzati sono Internet, Voice Responding Unit, WAP, Financial Studio e sito Fast. Per la delicatezza e la relativa novità nella realtà italiana, Xelion ha implementato un sistema CRM di supporto all'operatività multicanale a livello personale.

Challenge
Dare al progetto CRM quel valore aggiunto che gli consenta di trasformarsi da semplice strumento tecnico di gestione della relazione, a mezzo per una gestione più accurata e profittevole del cliente.

Solution
Xelion ha implementato un progetto di CRM integrato, avvalendosi della collaborazione di SPSS Italia per la realizzazione delle soluzioni analitiche di data mining; obiettivo del progetto è la valutazione del LTV del cliente e lo studio del posizionamento strategico della propria customer base. Le soluzioni analitiche sviluppate con SPSS Italia hanno permesso di giungere ad una migliore definizione del profilo prodotto-servizio, rendendolo più confacente ai diversi target di clientela esistenti, ed ad una più accurata e personalizzata strategia di acquisizione e fidelizzazione.

“Grazie alle tecnologie e ai consulenti SPSS, siamo riusciti a definire in modo migliore il profilo prodotto-servizio, rendendolo più coerente con i diversi target di clientela esistenti, e associandolo a una più accurata e personalizzata strategia di acquisizione e personalizzazione."
Raffaella Seno
Responsabile Marketing Information Management
Xelion S.p.A.

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Wind - Competitive Analysis: previsioni nel mercato italiano della telefonia mobile

Fondata nel 1997, Wind è l'unico operatore Europeo che offre servizi integrati di telefonia fissa, mobile ed internet. Wind detiene la più estesa ed articolata rete di telecomunicazioni tra gli operatori non dominanti. Wind è il primo operatore alternativo sul mercato di telefonia fissa, è al primo posto in Italia tra i portali internet (Libero) ed è al terzo posto tra i maggiori Internet Service Provider (ISP) italiani. Wind è anche il terzo operatore mobile italiano, con una quota di mercato del 16% raggiunta in soli tre anni dal lancio commerciale dei servizi di telefonia mobile. .

Challenge
Il mercato italiano della telefonia è uno dei più complessi e interessanti. Caratterizzato da una costante crescita dei contratti GSM, l'Italia è il più grande mercato GSM mondiale dopo la Cina. Wind, terzo gestore italiano della rete GSM, ha una forte esigenza di monitorare l'andamento futuro del mercato italiano della telefonia mobile.

Solution
L'integrazione, nell'ambito delle analisi svolte dalla Consumer Division di Wind, di un insieme di modelli di previsione, sviluppati insieme a SPSS Italia, relativi al mercato GSM italiano.

"Lavorando insieme ai consulenti SPSS siamo stati in grado di sviluppare degli strumenti di previsione e simulazione tarati sulle nostre esigenze, ovvero il monitoraggio degli shares, la simulazione degli effetti delle azioni di marketing e la definizione efficace dei targets"
Massimo Santucci
Consumer Division
Competitive Analysis
Wind S.p.A.

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CEMIT INTERACTIVE MEDIA - Customer Profiling: analisi per il supporto alle decisioni e alle strategie di marketing

Cemit Interactive Media1 è leader in Italia nell'offerta di servizi integrati per il Direct Marketing. Cemit dispone di un enorme patrimonio di informazioni derivante sia da "Ricerca Italia" (Grande indagine sui consumi degli italiani) sia da altre fonti di informazioni di consumo e commerciali.

Challenge
L'esigenza è quella di creare e individuare profili di consumo, comportamenti d'acquisto e di spiegare le motivazioni di scelta di un certo prodotto per permettere alle aziende di mirare il contatto utilizzando le informazioni personalizzate di sintesi elaborate nell'analisi.

Solution
L'integrazione nei sistemi consolidati di gestione dei dati di Cemit Interactive Media di un insieme di tecniche e tools di analisi, sviluppati con SPSS, di complessità e precisione misurata sulla base delle esigenze di analisi.

"….. in settori anche diversi tra loro, utilizzando le nuove tecniche di target scoring, abbiamo raggiunto incrementi di consumo e di acquisto anche del 100% …"

"… uno strumento che ci ha consentito di maneggiare e analizzare in modo efficiente, flessibile e personalizzato sulle esigenze del cliente, l'immensa mole di dati disponibili in Ricerca Italia".
Luigi Rizzo
Responsabile Analisi di Marketing
Cemit InteractiveMedia

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