CRM Analytics

"Crea e mantieni i legami con i tuoi clienti"

How you gather, manage and use information will determine whether you win or lose.
Bill Gates

Il CRM – Customer Relationship Management Analytics può essere descritto come un insieme di approcci e modelli quantitativi focalizzati sulla gestione dell’interazione dell’azienda con i propri clienti attuali e potenziali, concentrandosi in particolare sulla loro fidelizzazione al fine di favorire l’incremento delle vendite.

Attraverso il CRM Analytics le aziende acquisiscono informazioni e conoscenze circa il loro target di mercato, nell’ottica di ottenere dei preziosi insights su come poter soddisfare al meglio le esigenze dei propri clienti e ottenere:

  • Comunicazioni di marketing targettizzate (campagne marketing mirate)
  • Aumentare la Brand Awareness
  • Comprendere  il reale processo valutativo e decisionale di un consumatore
  • Elaborare dai “dati testuali”  opinioni, atteggiamenti e aspettative dei propri clienti o del target di mercato.
  • Misurare le valutazioni percettive del proprio target di mercato

Ad alimentare le basi dati da cui tra origine il CRM Analytics vi sono sistemi tecnologici e piattaforme IT espressamente dedicate alla CRM. Queste risorse raccolgono usualmente informazioni da una ampia gamma di canali di comunicazione, tra cui sito Web aziendale, telefono, e-mail, canali di marketing e social media.

In funzione dello specifico modello strategico utilizzato, le visual dashbord WMRi dedicate al CRM Analytics consentiranno ai manager di ottenere una sintesi precisa e puntuale di tutti i “fondamentali” dei processi di gestione delle relazioni con i clienti.

Per poter indagare più a fondo nei pattern sottostanti alla soddisfazione e all’atteggiamento dei clienti, le nostre smart dashboard saranno in grado di supportare le analisi predittive e di scenario. Nel primo caso, le dashboard predittive metteranno in evidenza le relazioni causa-effetto capaci di spiegare quali sono i driver strategici correlati alla customer satisfaction. Nel secondo caso, le dashboard prescrittive simuleranno scenari alternativi what-if per poter identificare l’azione di miglioramento con effetti attesi più favorevoli sulla percezione e soddisfazione attesa del cliente.

 

Segmentation & Profiling Analysis

Vantaggi:

La Segmentation & Profiling Analysis presenta i seguenti vantaggi:

  • Sviluppare comunicazioni di marketing targettizzate (campagne marketing mirate)
  • Ottenere maggiori profitti per le imprese e opportunità di crescita
  • Fidelizzare i clienti tramite strategie di marketing efficaci
  • Aumentare la Brand Awareness

La profilazione del cliente è definita come una descrizione di un cliente/insieme di clienti, in funzione delle caratteristiche demografiche, geografiche e psicologiche, nonché dei modelli e cronologie degli acquisti.

La segmentazione è il processo di comprensione e analisi del modo in cui le persone acquirenti (identificate attraverso la profilazione) si integrano e interagiscono al fine di identificare varie categorie e gruppi detti buyer personas.

Sia la profilazione che la segmentazione richiedono ricerche di mercato al fine di identificare chiaramente chi deve raggiungere l’azienda (profilazione) e in che modo i clienti differiscono (segmentazione). La ricerca di mercato fornisce dei dati importanti qualitativi e quantitativi su cui si basa la profilazione e la segmentazione, quindi sfrutta le intuizioni per aiutare le aziende a prendere decisioni più intelligenti, più veloci e più redditizie.

Conjoint Analysis

Vantaggi

La Conjoint Analysis presenta i seguenti vantaggi:

  • Scomporre le preferenze dei consumatori in fattori che misurano il ruolo e l’importanza di ciascuna componente del prodotto/servizio.
  • Mimare il reale processo valutativo e decisionale di un consumatore, andando alla radice delle cause che hanno determinato la valutazione e la scelta.

La Conjont Analysis è una tecnica statistica, orientata alla sviluppo dei nuovi prodotti e servizi, ed utilizzata nelle ricerche di mercato per determinare come i consumatori percepiscono e valutano gli attributi più importanti che compongono un prodotto o un servizio. Per attributo si intende una caratteristica di tipo oggettivo (prezzo, dimensioni, ecc.) o percettivo (innovatività, piacevolezza, ecc.).

L’obiettivo della Conjoint Analysis è analizzare il processo decisionale del consumatore al fine di determinare qual è il peso relativo di ciascun attributo e la combinazione ottimale di attributi.

A partire dalla somministrazione di un insieme predeterminato di profili di prodotto/servizio, le preferenze espresse dai consumatori vengono analizzate con tecniche di Data Science per determinare la valutazione implicita dei singoli attributi del prodotto/servizio stesso. Tali valutazioni implicite (dette utilità parziali) possono essere usati per sviluppare dei modelli di risposta dei consumatori utili a stimare quote di mercato, ricavi e redditività dei nuovi prodotti. Le tipologia di specifica di Conjoint Analysis dipende dalla scelta della metrica di valutazione del consumatore e della modalità di somministrazione del questionario.

Sentiment Analysis

Vantaggi

La Sentiment Analysis presenta i seguenti vantaggi:

  • Estrarre da una base dati testuale totalmente destrutturata delle informazioni semplici e potenzialmente di grande valore.
  • Elaborare dati testuale per estrarre i pattern più importanti sulle opinioni, atteggiamenti e aspettative dei propri clienti o del target di mercato.

La Sentiment Analysis è una tecnica di Data Analytics, fondata sui principi della linguistica computazionale e del Text Mining, che si pone l’obiettivo di identificare ed estrarre opinioni, atteggiamenti ed orientamenti a partire da un testo verbale.

Grazie ai recenti progressi nel machine learning, la capacità degli algoritmi di text mining è notevolmente migliorata consentendo ad esempio di estrarre dalle conversazioni nei social network gli aspetti chiave del prodotto/servizio di un brand a cui i clienti tengono e le intenzioni e interazioni dei clienti verso tali aspetti.

La Sentiment Analysis può essere utilizzata in molteplici ambiti del CRM: dall’estrazione di pattern e ricorrenze dai customer complaints (lamentele dei clienti), fino all’analisi dei social media per estrapolare insights sulle percezioni di consumatori.

Customer Satisfaction Survey Analysis

Vantaggi

La Customer Satisfaction Survey presenta i seguenti vantaggi:

  • Costruire un protocollo di rilevazione delle KPI di soddisfazione dei clienti, da associare via data intelligence analytics ai driver strategici capaci di spiegare e predire la customer satisfaction attuale e futura.
  • Misurare le valutazioni percettive del proprio target di mercato, per riuscire ad incorporare la voce del cliente all’interno dei processi decisionali di business.

La conoscenza della percezione e degli orientamenti dei propri clienti, e più in generale del proprio target di mercato, può accrescere fortemente la capacità di una impresa di prendere migliori decisioni di business, favorendo le chance successo di mercato dei propri prodotti o servizi attuali o futuri. La soddisfazione del cliente è fondata su valutazioni molto spesso di tipo percettivo e soggettivo, piuttosto che incentrate sui semplici indicatori di tipo funzionale, ovvero orientate agli aspetti più oggettivi del propri prodotti/servizi.

La capacità di misurare la voce del cliente Voice of Customers – VOC, è un obbiettivo primario di qualsiasi indagine di Customer Satisfaction, per cui diventa strategico per un azienda saper progettare, sviluppare e somministrare delle indagini evolute capaci di ottenere questo scopo. Una volta raccolte le risposte al questionario proposto, si apre la seconda fase connessa alla capacità di estrarre tutti gli insights e correlazioni tra driver strategici, come ad esempio le caratteristiche anagrafiche dei clienti, e KPI di soddisfazione dei clienti.

Customer Satisfaction Targeting Analysis

Vantaggi

Le attività di Data Intelligence di tipo Customer Satisfaction Monitoring & Targeting presentano i seguenti vantaggi:

  • Identificare in modo semplice e tempestivo l’insorge di deviazioni dagli obiettivi aziendali sul livello desiderato di soddisfazione del cliente.
  • Studiare in modo dinamico l’impatto di azioni strategiche interne o di shock esterni sulla soddisfazione del cliente.

Molte aziende raccolgono in modo continuativo dati sulla soddisfazione dei clienti attraverso survey e sondaggi. In questo contesto, attività di Data Intelligence indirizzate al monitoraggio e targeting consentono di tracciare una sorta di controllo di qualità continuo al fine di anticipare l’insorgere di problematiche con impatto negativo dagli obiettivi aziendali di soddisfazione del cliente.

Anche se le carte di controllo hanno il loro principale utilizzo nel controllo di qualità dei processi manifatturieri, tale approccio può essere usato efficacemente impiegato per porre sotto controllo le condizioni esterne e interne dei cambiamenti nei livelli di soddisfazione del cliente. A tale scopo, le tradizionali carte di controllo di Shewhart sono state opportunamente modificate per monitorare le KPI di customer satisfaction ottenute via survey. Si tratta quindi di applicare in modo opportuno i principi dell’inferenza statistica per misure non numeriche al fine di identificare deviazioni dai target di soddisfazione del cliente,

Esempi di report