Nel settore delle Utilities sviluppiamo progetti di Data Intelligence utilizzando analytics, advanced analytics & machine learning nei seguenti ambiti:

 

  • Analisi sulla rete di vendita e sulle performance commerciali: fatturato, margine, tassi di conversione, n° nuovi clienti, retention clientela, product mix di vendita, n° nuovi prodotti venduti, costo, mappe di posizionamento quali e quantitative, reporting, dashboard, dipendenza da pochi clienti, modelli di supporto alla predisposizione del budget, studio delle aree commerciali, analisi portafoglio clienti e prospect.

 

  • Analisi per ottimizzare Loyalty Program e CRM: analisi comportamentale clienti, analisi di retention, curve di sopravvivenza, analisi di churn, analisi di prodotto, profilazione e segmentazione cliente, analisi campagne di marketing, analisi marginalità, conto economico carta, misurazione campagne di marketing, valutazione efficacia investimenti loyalty, analisi comparative vs clienti senza carta, reporting, dashboard, ottimizzazione campagne, propensione al cross / up selling, target per rinnovi carta, identificazione nuovi target strategici, modelli RFM, calcolo del Customer Life Time Value.

 

  • Automatizzazione reportistica excel: studio, sviluppo, miglioramento e automatizzazione di reportistica attualmente presente su file excel del cliente.

 

  • Reporting & Dashboard: studio e sviluppo di sistemi di reporting dinamico sui fenomeni aziendali e di dashboard a differenti livelli di dettaglio.

 

  • Sviluppo indicatore di Customer Life Time Value (CLTV o CLV): il Customer Life Time Value (CLTV o CLV) è un indicatore che misura i profitti prevedibili in base alla relazione con i clienti, a partire dal loro comportamento d’acquisto. In modo molto più semplice si può definire Customer Life Time Value come il guadagno che ogni cliente può generare nel tempo. Il CLTV viene calcolato ed attribuito ad ogni singolo cliente al fine di, ad esempio, indirizzare meglio le campagne di marketing piuttosto che prendere decisioni strategiche su singoli segmenti di clientela a seconda della loro profittabilità.

 

Leggi Customer Life Time Value (CLTV) cos’è e come funziona se vuoi maggiori informazioni

 

  • Segmentazione della clientela: modelli di data mining per descrivere, segmentare, profilare la clientela e indirizzare al meglio le strategie di marketing e comunicazione aziendale. Modelli per identificare i segmenti più profittevoli e prevedere nel tempo le transizioni future dei clienti all’interno dei segmenti.

 

  • Inferenza e integrazione indicatore di NPS su tutta la base clienti: modelli analitici e di text mining per calcolare l’indicatore di NPS su tutta la base clienti. Modelli di data mining per descrivere, segmentare, profilare la clientela sulla base dell’indicatore NPS. Relazione NPS con le altre metriche aziendali (fatturato, marginalità, churn, RFM, CLTV, potenziale cliente, etc.), mappe di posizionamento. Modelli predittivi su NPS. Targeting e ottimizzazione campagne di marketing per segmento di NPS.

 

  • Identificazione target per campagne di marketing: studio e identificazione dei target per le campagne di marketing sulla base della tipologia di cliente, del costo contatto, del ciclo di vita, dei canali e touch point, della propensione all’acquisto, al churn e tutte le altre metriche disponibili sul cliente.

 

  • Misurazione ROI e ottimizzazione campagne di marketing: sviluppo di analisi per misurare il ritorno degli investimenti delle campagne di marketing sulla base degli obiettivi della campagna (lead, conversione e acquisizione, churn prevention & retention, winback, etc.). Identificazione dei fattori di successo e dei fattori che hanno contribuito negativamente alla campagna. Modelli predittivi per ottimizzare le campagne future sulla base delle campagne passate e sulla base dei vincoli aziendali (delivery, budget, canali, etc.).

 

  • Modelli predittivi per prevenire l’abbandono (Churn): sviluppo di modelli predittivi anti-churn, attraverso tecniche di data mining e di machine learning, per prevenire l’abbandono e aumentare la retention dei clienti. Il modello predittivo viene costruito utilizzando un modello interpretativo di Data Intelligence che incorpora obiettivo, analytics capabilities, metodologia, dati e tecnologia e fornisce come risultato una visione di contesto e trend sul fenomeno dell’abbandono, uno strumento gestionale che pone una lente di ingrandimento sui clienti a maggior e minor rischio, un dettaglio sulle aree informative e la relazione delle stesse con il fenomeno abbandono, l’evidenza dei fattori che incidono sull’abbandono. I principali output del modello predittivo sono: analisi di contesto e trend, focus sui segmenti e relazione degli stessi con il fenomeno dell’abbandono, relazione del fenomeno dell’abbandono con le principali metriche aziendali (fatturato, marginalità, NPS, RFM, CLTV, potenziale cliente, etc.), una misura della qualità e del rischio potenziale sulle nuove adesioni, i fattori di rischio, la declinazione dei fattori di rischio sui processi aziendali (es. caring), uno scoring probabilistico (indicazione per ogni cliente della probabilità di abbandono), un semaforo gestionale per simulazione delle campagne di marketing, uno strumento gestionale e una maschera utente attraverso la quale selezionare l’elenco di clienti da gestire nelle campagne di marketing.

 

Leggi Predictive Analytics cos’è e che risultati fornisce se vuoi maggiori informazioni

 

  • Modelli predittivi per favorire il winback: sviluppo di modelli predittivi per il winback, attraverso tecniche di data mining e di machine learning, per identificare i clienti dormienti ma con un alto potenziale di acquisto, se opportunamente sollecitati. Il modello predittivo viene costruito utilizzando un modello interpretativo di Data Intelligence che incorpora obiettivo, analytics capabilities, metodologia, dati e tecnologia e fornisce come risultato una visione di contesto e trend sul fenomeno del winback, uno strumento gestionale che pone una lente di ingrandimento sui clienti a maggior e minor probabilità di ritornare ad acquistare, un dettaglio sulle aree informative e la relazione delle stesse con il fenomeno del winback, l’evidenza dei fattori che incidono sul winback. I principali output del modello predittivo sono: analisi di contesto e trend, focus sui segmenti e relazione degli stessi con il fenomeno del winback, relazione del fenomeno del winback con le principali metriche aziendali (fatturato, marginalità, NPS, RFM, CLTV, potenziale cliente, etc.), i fattori che incidono sul winback, la declinazione dei fattori di winback sui processi aziendali (es. caring), uno scoring probabilistico (indicazione per ogni cliente della probabilità di tornare ad acquistare), un semaforo gestionale per simulazione delle campagne di marketing, uno strumento gestionale e una maschera utente attraverso la quale selezionare l’elenco di clienti da gestire nelle campagne di marketing.

 

Leggi Predictive Analytics cos’è e che risultati fornisce se vuoi maggiori informazioni

 

  • Score di propensione allo switch da mercato tutelato a mercato libero: sviluppo di modelli predittivi attraverso tecniche di data mining e di machine learning, per identificare i clienti con un alto potenziale di switch da mercato tutelato a mercato libero, se opportunamente sollecitati. Il modello predittivo viene costruito utilizzando un modello interpretativo di Data Intelligence che incorpora obiettivo, analytics capabilities, metodologia, dati e tecnologia e fornisce come risultato una visione di contesto e trend sul, uno strumento gestionale che pone una lente di ingrandimento sui clienti a maggior e minor probabilità di switch, un dettaglio sulle aree informative e la relazione delle stesse con il fenomeno dello switch, l’evidenza dei fattori che incidono sullo switch. I principali output del modello predittivo sono: analisi di contesto e trend, focus sui segmenti e relazione degli stessi con il fenomeno dello switch, relazione del fenomeno dello switch con le principali metriche aziendali (fatturato, marginalità, NPS, RFM, CLTV, potenziale cliente, etc.), i fattori che incidono dello switch, la declinazione dei fattori sui processi aziendali (es. caring), uno scoring probabilistico (indicazione per ogni cliente della probabilità di switch), un semaforo gestionale per simulazione delle campagne di marketing, uno strumento gestionale e una maschera utente attraverso la quale selezionare l’elenco di clienti da gestire nelle campagne di marketing.

 

  • Analisi del funnel di vendita e modelli predittivi sulle conversion: studio e sviluppo di analisi del funnel di vendita per ottenere una visione di alto livello o monitorare in dettaglio le performance e identificare tempestivamente criticità intervenendo con azioni di mitigazione e miglioramento. Le analisi sono volte a sintetizzare i fattori chiave del processo di vendita con la possibilità di integrarli in modelli di forecasting, simulando l’evoluzione futura su differenti scenari senza mai tralasciare eventuali vincoli aziendali. Le analisi del funnel si completano con lo sviluppo di modelli predittivi volti ad migliorare le performance di conversion ottimizzando i canali e i touch point sulla base delle performance passate e considerando le azioni di marketing e comunicazione future.

 

  • Modelli predittivi per cross selling: sviluppo di modelli predittivi per cross selling, attraverso tecniche di data mining e di machine learning, per identificare i clienti con un alto potenziale di acquisto di altri prodotti, se opportunamente sollecitati. Il modello predittivo viene costruito utilizzando un modello interpretativo di Data Intelligence che incorpora obiettivo, analytics capabilities, metodologia, dati e tecnologia e fornisce come risultato una visione di contesto e trend sul fenomeno del cross selling, uno strumento gestionale che pone una lente di ingrandimento sui clienti a maggior e minor probabilità di acquistare altri prodotti, un dettaglio sulle aree informative e la relazione delle stesse con il fenomeno del cross selling, l’evidenza dei fattori che incidono sul cross selling. I principali output del modello predittivo sono: analisi di contesto e trend, focus sui segmenti e relazione degli stessi con il fenomeno del cross selling, relazione del fenomeno del cross selling con le principali metriche aziendali (fatturato, marginalità, NPS, CLTV, potenziale cliente, etc.), i fattori che incidono sul cross selling, la declinazione dei fattori di cross selling sui processi aziendali (es. caring), uno scoring probabilistico (indicazione per ogni cliente della probabilità di acquistare un altro prodotto), un semaforo gestionale per simulazione delle campagne di marketing, uno strumento gestionale e una maschera utente attraverso la quale selezionare l’elenco di clienti da gestire nelle campagne di marketing.

 

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  • Sviluppo modelli di Next Best Action (Nba): studio e sviluppo di modelli predittivi con l’obiettivo di individuare per ogni cliente, sulla base di tutti i fattori disponibili (momento del ciclo di vita, metriche di valore e churn sul cliente, indicatori sulle campagne passate, canale di contatto preferenziale, comportamento d’acquisto passato, potenziale d’acquisto, etc.) quale sia l’offerta migliore da proporre in funzione anche degli obiettivi e processi aziendali. La Next Best Action (Nba) ribalta il classico approccio di marketing che vede la creazione dell’offerta e successivamente cerca i clienti a cui proporla, la Next Best Action (Nba) definisce le varie offerte proponibili a un certo segmento di clienti e sceglie la migliore. Questo approccio genera offerte mirate indirizzandole al canale più adatto (negozi, ecommerce, customer care, social, etc).

 

  • Valutazione degli investimenti in comunicazione (Media Mix Model): studio e sviluppo di algoritmi e modelli econometrici per misurare gli effetti delle attività di marketing e comunicazione. La valutazione viene fatta considerando tutti i principali fattori che contribuiscono, in modo differente, ai risultati di business. L’analisi fornisce insight tattici e strategici per azioni da compiere nel breve e nel medio periodo.

 

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