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Il piacere della scoperta nell'esplorazione della customer base

La customer base riserva sempre delle sorprese, se indagata con gli strumenti giusti. In Telecom Italia, le conoscenze acquisite con gli analytics e la social network analysis sono il fondamento delle decisioni operative e strategiche. Nella sua intervista, Alessandra Cau, Responsabile Market Analysis & Customer Relation Management di Telecom Italia, proietta una nuova luce sulla cultura degli analytics.

Alessandra CauMarket Analysis: è il nome e nello stesso tempo la missione della struttura di cui lei è responsabile. Un impegno complesso, stante le caratteristiche del mercato italiano
La denominazione della struttura, che opera nell'ambito della funzione Marketing Consumer, riassume bene la sua vocazione e le coordinate strategiche entro cui si posiziona. Da un lato, le attività di analisi, profilazione e clusterizzazione della Customer Base che, unitamente alle valutazioni di tipo economico, sono finalizzate al lancio commerciale di nuovi servizi e alla manutenzione di quelli già in essere. Dall'altro, l'ambito del Customer Relation Management, nel senso che curiamo la progettazione e l'attuazione di campagne one-to-one volte a prevenire l'abbandono, a incrementare l'upselling e in generale a realizzare nuove acquisizioni.

In ogni caso, il presupposto di tutte queste attività è la conoscenza del cliente e delle sue esigenze
In estrema sintesi, applichiamo tutti gli strumenti che la moderna ricerca operativa mette a nostra disposizione proprio per ricostruire il profilo del cliente, misurare il grado di soddisfazione e cogliere i suoi bisogni. Queste attività di studio e di analisi sono ovviamente funzionali agli obiettivi di business, mirate ad estendere la customer base e ad incrementare i ricavi, con l'offerta di servizi aggiuntivi.

In termini di complessità di analisi, i big data di cui tanto si parla rappresentano una minaccia o un'opportunità?
Indubbiamente, la crescita esponenziale delle informazioni pone qualche problema a chi deve ricavare indicazioni utili per l'azione. Se si pensa che in Italia la telefonia mobile copre la quasi totalità della popolazione, con un tasso di penetrazione pari al 90-95%, si può capire che non è impresa di poco conto, ricostruire con la necessaria granularità le caratteristiche del mercato. Ma c'è di più. La prepotente diffusione delle tecnologie digitali ha introdotto, e introduce, forti elementi di discontinuità negli strumenti, nei lessici e nelle modalità di accesso agli scambi comunicativi. Basti pensare al mondo digitale che è fatto non più solo di telefonini e SMS, ma anche di smartphone, tablet, MMS, immagini, mail, chat, social network. In questo quadro, la sfida consiste non solo nel padroneggiare moli enormi di dati, sempre ovviamente nel rispetto delle norme sulla privacy, ma soprattutto nel seguire l'evoluzione di una customer base che si modifica con estrema rapidità in termini di stili di vita, modalità di comunicazione, canali di accesso.

Quello della velocità è un tema interessante. Si parla spesso di quantità dei dati, ma poco della rapidità con cui si evolvono
La rapida obsolescenza dei dati è oggi un fattore cruciale, che finisce per comprimere sempre più i tempi classici dell'analisi. In questo senso, occorre dotarsi di algoritmi di decodifica capaci di individuare comportamenti in costante evoluzione. Solo così i big data, di cui si parlava prima, possono rappresentare un'opportunità.

Anche la sfera digitale offre un contributo prezioso alla conoscenza del cliente?
Un contributo altrettanto prezioso di quello offerto dai classici indicatori comportamentali, come il livello di traffico e di consumo. Su questo fronte, ci siamo dotati di strumenti di web monitoring che scandagliano migliaia di fonti per individuare le tematiche in discussione e cogliere il "sentiment" delle comunità sui temi di nostro interesse. Cerchiamo in questo caso di ricondurre a unitarietà il profilo del cliente, che spesso si presenta con caratteristiche multiformi nelle diverse piattaforme social con cui entra in contatto.

Del resto, ricerche recenti hanno evidenziato che spesso il membro della community si presenta non com'è, ma come vorrebbe essere
Da questo punto di vista, però, le indicazioni che emergono sono ancora più significative, perché ci permettono di capire aspirazioni, bisogni, evoluzioni comportamentali e di costume che non saremmo in grado di cogliere con gli strumenti tradizionali. E questo ci aiuta considerevolmente nella definizione del portafoglio di offerta.

Le indicazioni emerse dai social network si traducono poi in risultati sul piano del business?
Per fare solo un esempio, abbiamo applicato la strumentazione SAS nell'analisi delle relazioni che, all'interno delle community, intercorrono tra i nostri clienti e tra questi e il resto del mondo. Con due obiettivi prioritari. Da un lato, individuare i fenomeni di churn valutando l'effetto virale degli abbandoni sulla community e dall'altro far leva sulle relazioni intra ed extra community per favorire l'acquisizione di nuovi clienti o il loro ritorno.

Con quali benefici concreti?
Devo dire che siamo molto soddisfatti su questo fronte. Il confronto con il campione rappresentativo di controllo, ha evidenziato che le iniziative one-to-one messe in campo in seguito all'analisi sono state in grado di prevenire il churn con un tasso di successo nettamente superiore a quello delle tecniche classiche. Mentre gli strumenti di profilazione tradizionali sono difficilmente in grado di delineare i segni premonitori del churn, l'analisi delle relazioni ci permette di targettizzare le liste in modo ottimale e di massimizzare la redemption delle campagne.

Mi sembra di capire che esiste quindi uno stretto rapporto tra analisi e azione, ad esempio tra lo studio del churn e le campagne mirate
Per andare sul concreto, il modello che abbiamo elaborato per la prevenzione del churn produce in automatico una lista di clienti da contattare tramite campagne di preretention. Il processo parte quindi dalla fase di analisi per arrivare alla clusterizzazione, all'individuazione dell'iniziativa, all'esecuzione e alla misurazione dei risultati.

Qual è il valore aggiunto degli analytics in questo quadro?
Tenga presente innanzi tutto che stiamo parlando di quantità considerevoli di dati. Per citare solo due esempi, i dati di tipo comportamentale, che poi sono quelli classici degli operatori di Tlc, producono qualcosa come 25 milioni di record e qualche centinaio di indicatori chiave, mentre i dati di relazione, che ricaviamo dall'analisi delle community, generano centinaia di milioni di record. Gli analytics ci aiutano a ricavare da questa massa di dati le informazioni necessarie per indirizzare le decisioni di offerta. Le nostre analisi sono il presupposto per le attività di marketing one-to-one, di cui mi occupo in prima persona, ma anche per le iniziative mass market e in generale per la definizione delle strategie di più ampio respiro. In questo senso posso dire che in Telecom esiste una cultura consolidata degli analytics come strumento di decisione strategica.

Può darci la sua definizione di analytics?
Mi limito a sottolineare un aspetto che mi sembra cruciale. Gli analytics non possono essere, per così dire, statici, acquisiti una volta per tutte, perché viviamo in un mondo in rapida evoluzione. C'è quindi un tema di continuo e pressante aggiornamento delle conoscenze in un mondo in cui il tasso di innovazione è molto elevato. E devo dire che in questo senso il supporto di SAS è prezioso perché ci permette di ibridare le competenze evitandone l'obsolescenza nel breve.

L'interfunzionalità, che è un tema caldo oggi per ogni organizzazione, si fonda proprio sulla condivisione della cultura analitica?
La Divisione Marketing Consumer, di cui faccio parte, è incentrata proprio su un modello di collaborazione interfunzionale. E la struttura di cui sono responsabile non può che operare a stretto contatto con le altre funzioni. Da un lato, le attività di analisi della customer base, di profilazione dei clienti e di valutazione economica dei nuovi lanci sono indirizzate all'area marketing nel suo complesso. Dall'altro, in ambito CRM, operiamo a stretto contatto con le funzioni di pianificazione e di vendita, cui in definitiva è deputato il compito di mettere in campo le iniziative.

Sempre in tema di organizzazione, come definirebbe il suo stile di leadership?
Di tipo assolutamente partecipativo, incentrato sull'empowerment delle risorse, ovviamente con punti fermi di indirizzo e di controllo. Devo dire che nel mio caso l'esercizio della leadership è facilitato dal fatto di poter contare su un gruppo di professionisti di provata esperienza e competenza.

Anche in questo caso, l'analisi è propedeutica all'azione
Nel 90% dei casi il nostro impegno è quello di sviluppare modelli capaci, per così dire, di trasformare il pensiero in azione. Esiste però, e questo è a mio avviso un elemento fortemente caratterizzante, un 10% di attività che io chiamo di laboratorio il cui focus è la comprensione e l'individuazione dei fenomeni che sono nascosti nella massa indistinta dei dati. Una delle cose che apprezzo di più nel mio lavoro è che non ci si annoia mai, nel senso che la customer base riserva sempre delle sorprese, spesso non evidenti a un primo sguardo. Ebbene, nel laboratorio gli analisti possono dedicarsi al piacere della scoperta, indagare territori inesplorati, intercettare fenomeni nascosti, definire modelli innovativi. Tra l'altro, e anche questo è un elemento su cui vale la pena di riflettere, il piacere della scoperta si traduce molto spesso in concrete indicazioni operative.

Articolo tratto da itasascom, 1/2014
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Telecom Italia

Esigenza di Business:
Gestire le attività di analisi, profilazione e clusterizzazione della Customer Base. Curare la progettazione e l'attuazione di campagne one-to-one per prevenire l’abbandono, incrementare l'upselling e realizzare nuove acquisizioni.
Benefits:
Le iniziative one-to-one messe in campo in seguito all'analisi sono state in grado di prevenire il churn con un tasso di successo nettamente superiore a quello delle tecniche classiche. Inoltre, l'analisi delle relazioni ci permette di targettizzare le liste in modo ottimale e di massimizzare la redemption delle campagne.

La sfida consiste non solo nel padroneggiare moli enormi di dati, sempre ovviamente nel rispetto delle norme sulla privacy, ma soprattutto nel seguire l'evoluzione di una customer base che si modifica con estrema rapidità in termini di stili di vita, modalità di comunicazione, canali di accesso.

Alessandra Cau

Responsabile Market Analysis & Customer Relation Management di Telecom Italia