L’attenzione personalizzata al cliente? È una parola, quando i clienti sono qualche milione. E quando poi si è una banca, e quindi ci sono di mezzo i soldi, le cose si fanno più difficili e i clienti, giustamente, diventano più ostici. Bisogna dunque evitare, perché inutile e dannoso, che capiti – magari solo per errore – di proporre a un pensionato formule di investimento aggressive, o, viceversa, di perdere l’occasione di raggiungere con una proposta di piani di accumulo un giovane professionista. Ecco, sono queste situazioni, presentate in forma paradossale e semplicistica solo per chiarire il concetto, che spingono un’organizzazione a mettere in atto un piano per ottenere una mappa ragionata della propria clientela. Ed è quanto stiamo facendo in BPU.

Il Gruppo BPU Banca: una realtà complessa da 2,7 milioni di clienti
(l'articolo è stato pubblicato prima della nascita di UBI Banca, fusione tra il Gruppo BPU e Banca Lombarda e Piemontese)
Il Gruppo BPU Banca (Banche Popolari Unite), nato ufficialmente il 1° luglio 2003 per fusione tra i Gruppi Banca Popolare di Bergamo – Credito Varesino e Banca Popolare Commercio e Industria (Milano) è composto, secondo il modello del Gruppo Federale, da una Capogruppo con sede a Bergamo (BPU Banca), 5 Banche Reti con filiali su gran parte del territorio nazionale, con presenza prevalente al Nord (Banca Popolare di Bergamo-Credito Varesino, Banca Popolare Commercio & Industria) e un buon presidio del Centro e del Sud. Il Gruppo comprende infatti anche Banca Popolare di Ancona, Banca Popolare di Todi, Banca Carime (istituto derivante dalla fusione delle ex Casse di Risparmio di Puglia, Calabria e Salerno). Completano il perimetro del Gruppo le Fabbriche Prodotto e i Centri di Competenza (SGR, Assicurazioni Danni e Vita, Leasing…), le Controllate estere, una Sim di Distribuzione (Promotori Finanziari), Centrobanca (per il Credito Industriale e l’Investment Banking) e Banca 24/7 (specializzata nel consumer finance).

Con una raccolta globale (diretta e indiretta) che, a fine 2003, sfiorava i 93 miliardi di euro e 1.200 sportelli in Italia, BPU è il settimo gruppo bancario italiano in assoluto e il primo nell’ambito delle Banche Popolari, con un’attività a tutto campo, che spazia dai servizi bancari tradizionali a quelli online e telefonici, dal risparmio gestito all’investment banking, dal leasing alla bancassicurazione. Le reti bancarie dei vari istituti e le società di sviluppo prodotti e soluzioni fanno riferimento alla Società Capogruppo BPU Banca, che svolge funzioni di coordinamento, indirizzo strategico, controllo e gestione di servizi comuni.

Il Gruppo si rivolge sostanzialmente a tre fasce di mercato:

Questo quadro sintetico serve a capire qual è la sfida più importante, dal punto di vista dell’organizzazione e dello sviluppo, per un Gruppo così articolato, e per di più con una storia molto recente, anche se le singole componenti vantano esperienze e storie consolidate.

La sfida: conoscere bene il cliente per servirlo meglio
Tale sfida, in sintesi, consiste nel trarre il massimo beneficio – per il Gruppo, per i suoi clienti e per le singole Società – dalla disponibilità di un così vasto e differenziato patrimonio di esperienze professionali e di radicamento territoriale, coordinando e valorizzando al tempo stesso le varie attività, ottimizzando i processi e le strutture e collocando l’intero Gruppo in un’ottica di mercato globale.

In coerenza con questa visione strategica, è stata assegnata una grande priorità a un’analisi approfondita sulla clientela del Gruppo: chi sono i nostri clienti; che tipo di servizi hanno in essere con noi; qual è il loro valore; quali clienti presentano il più alto potenziale di crescita, cioè la disponibilità a esaminare nostre ulteriori proposte per rispondere a loro necessità, espresse o inespresse. Quest’ultimo aspetto – l’identificazione del cosiddetto “full potential” di un cliente – è di particolare rilevanza per un Gruppo come BPU che, per l’ampiezza dei settori di intervento, punta a offrire un servizio in cui sia la banca l’unico fidato interlocutore del cliente per le esigenze più diverse: basti citare al riguardo l’esempio del nostro impegno in campo assicurativo e, nel caso delle piccole e medie imprese, l’esclusivo portale Coralis che mettiamo a loro disposizione per una introduzione all’e-business, oltre a servizi di consulenza in vari campi di interesse.

Una operazione ricognitiva di tale portata è parte fondamentale di un approccio di Customer Relationship Management (CRM) che, a regime, consente di studiare le campagne più adatte ai differenti target, esplorare nuove opportunità di business, analizzare gli effetti delle politiche commerciali, studiare forme di fidelizzazione e interpretare, per poterli ridurre, i fenomeni di abbandono da parte dei clienti. Il progetto ha una valenza strategica anche in relazione alla realizzazione delle sinergie da ricavo indicate nel Piano Industriale di Gruppo e derivanti dall’applicare, su una platea più vasta di quella rappresentata dalle basi clienti dei singoli Gruppi ante fusione, le best practices di prodotto e/o di approccio commerciale.

È così che in ambito BPU è stato possibile proseguire sulla strada – che era stata già intrapresa nel Gruppo BPCI – dell’implementazione di un Sistema di CRM: di fatto si è continuato a operare in tal senso senza soluzione di continuità fin dal primo giorno del nuovo assetto, importando nel sistema informativo di BPU il data warehouse commerciale realizzato in Bpci (per il CRM analitico) e la prima release della piattaforma di CRM Interaction, con la collaborazione di Accenture. Oggi il data warehouse commerciale contiene i dati della clientela di tutte le Banche del Gruppo e la piattaforma di CRM Interaction ha raggiunto un grado di evoluzione molto elevato.

Il progetto: dati, modelli interpretativi e mappatura dei clienti
La struttura di Business Intelligence, presso la Direzione Retail, ha dunque utilizzato questa ricca base dati sulla clientela del Gruppo per costruire una Customer Table finalizzata all’analisi del valore di ciascun cliente Retail. I dati presi in considerazione riguardano:

Una volta estratti e ordinati nella Customer Table tutti i dati elementari, a partire da essi, si è proceduto alla definizione, elaborazione e creazione di ulteriori variabili derivate necessarie per ottimizzare la fase di analisi. Di particolare rilevanza, in questa fase, è stata la definizione della stima del reddito del cliente attraverso l’analisi della movimentazione dei suoi conti e quella della sua capacità di risparmio.

Il patrimonio informativo della Customer Table è stato poi processato con Enterprise Miner di SAS con la finalità di individuare una soddisfacente modalità di classificazione della clientela per valore economico e pervenire ad una sua coerente segmentazione. In questa attività ci siamo avvalsi del supporto SAS per la definizione e l’assessment dei modelli di analisi. L’esperienza congiunta, per inciso, ci ha consentito di arricchire il nostro know how per il migliore utilizzo di Enterprise Miner tanto che adesso, grazie anche alla obiettiva semplicità d’uso del software, siamo in grado di lavorare in piena autonomia e di usarlo come strumento quotidiano.

La clientela privata del Gruppo è stata suddivisa in 6 cluster comportamentali. All’interno di ciascun cluster è stato attivato un processo di valutazione finalizzato all’attribuzione di un rating di valore a ciascun cliente; tale processo, basato sull’analisi congiunta di:

ha consentito di subsegmentare ogni cluster in un massimo di 8 insiemi rappresentanti tutti i clienti di pari rating. Abbiamo poi suddiviso la clientela, all’interno di ciascun cluster, in due macro mercati interni: clienti ad Alta Intensità di Relazione (quelli per i quali è stato possibile stimare il reddito) e clienti a Bassa Intensità di Relazione (gli altri). Queste definizioni derivano dalla osservazione dei principali indicatori relativi ai due gruppi di clienti che, come è possibile osservare dalla tabella, li caratterizzano nettamente.

I clienti ad Alta Intensità di Relazione sono stati ulteriormente segmentati in base a una matrice che incrociando 5 diversi range d’età con 5 diversi range di reddito mensile produce 25 celle. La clientela imprese del Gruppo è stata suddivisa invece in 4 segmenti commerciali.
Sulla base di queste evidenze e secondo una logica basata sulla penetrazione di ogni singolo prodotto a livello di micro segmento (il rating), è stato realizzato un modello di what if analysis che formula ipotesi di sviluppo degli acquisti su un singolo gruppo di clienti. L’ipotesi così formulata viene infine vagliata attraverso un modello previsionale di derivazione statistica (utilizzando gli algoritmi di Enterprise Miner) che fornisce in output il livello di probabilità che quelle quantità di prodotto definite nel what if possano essere effettivamente acquistate.

Che cosa possiamo fare oggi e in futuro
Il processo di analisi approntato e i suoi risultati ci consentiranno di:

Va sottolineato che, in linea con lo spirito e i valori che caratterizzano le Banche Popolari, lo scopo ultimo del nostro lavoro è quello di creare le condizioni per cui banca e cliente possano incontrarsi su un terreno familiare a entrambi e concludere i loro affari con soddisfazione reciproca. Win-win è la logica che fa parte del nostro patrimonio genetico di impresa cooperativa: da azioni mirate, efficaci, che diano al cliente quello che gli serve e quello che si aspetta, quando gli serve o se lo aspetta, abbiamo da guadagnare lui e noi, insieme. Essere servito al meglio è un diritto del cliente; fare business è un diritto (e anche un dovere) nostro.
Coniugare l’etica della soddisfazione reciproca con i dati, la tecnologia, il marketing e le azioni commerciali è la sfida che abbiamo accettato: è certamente un’operazione difficile e complicata ma, sulla base dei primi risultati, pensiamo di essere sulla strada giusta.

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