Nel settore delle Telecomunicazioni 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 (abbonamenti/ricaricabili), n° nuovi clienti, retention clientela, product mix di vendita, n° nuovi prodotti venduti, costo, mappe di posizionamento quali e quantitative, reporting, dashboard, modelli di supporto alla predisposizione del budget, studio delle aree commerciali, analisi portafoglio clienti

 

  • 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, misurazione campagne di marketing, valutazione efficacia investimenti loyalty, reporting, dashboard, ottimizzazione campagne, propensione al cross / up selling, identificazione nuovi target strategici, calcolo del Customer Life Time Value

 

  • 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

 

  • Calcolo del potenziale: modelli di analisi per il calcolo del potenziale futuro del cliente sulla base del ciclo di vita e del customer journey. Identificazione del potenziale fin dal momento di acquisizione. Misura ed efficacia dei canali e dei touch point sulla base del potenziale. Relazione del potenziale con le altre metriche aziendali (churn, RFM, CLTV, NPS, etc.), mappe di posizionamento, segmentazioni e modelli predittivi sul potenziale. Targeting e ottimizzazione campagne di marketing sul potenziale del cliente

 

  • 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

 

  • Identificazione target per campagne di marketing (inbound & outbound): 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, top-up stimulation, up/cross selling, 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 dello studio 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 dello studio 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.Analisi per ottimizzare canali e touch point sulla base della tipologia cliente, del costo di contatto, della redditività attesa, etc.

 

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  • Studio del deposizionamento rispetto alla propria offerta e a quella della concorrenza: attraverso opportuni modelli di simulazione è possibile determinare come il cliente risulti posizionato rispetto all’offerta attuale e a quelle disponibili presso gli altri competitor. Questo permette di migliorare la stima del rischio del churn e di indirizzare azioni di riposizionamento sulla propria offerta commerciale con scopi di retention o caring.

 

  • Identificazione multi-operatore: partendo da campioni di clienti che abbiano dichiarato l’eventuale utilizzo di altre sim di competitor, è possibile sviluppare modelli di previsione di tale comportamento in modo da individuare clienti simili sulla propria Customer Base ed indirizzare campagne di up-selling coerenti.

 

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

 

  • 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

 

  • Modelli predittivi per cross & up selling: sviluppo di modelli predittivi per cross & up selling, attraverso tecniche di data mining e di machine learning, per identificare i clienti 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 cross & up selling, uno strumento gestionale che pone una lente di ingrandimento sui clienti a maggior e minor probabilità di acquistare, un dettaglio sulle aree informative e la relazione delle stesse con il fenomeno del cross & up selling, l’evidenza dei fattori che incidono sul cross & up 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 & up selling, relazione del fenomeno del cross & up selling con le principali metriche aziendali (portafoglio, potenziale, NPS, RFM, CLTV, potenziale cliente, etc.), i fattori che incidono sul cross & up selling, la declinazione dei fattori di cross & up selling sui processi aziendali (es. caring), uno scoring probabilistico (indicazione per ogni cliente della probabilità di 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

 

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  • Sviluppo di 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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