OBIETTIVO

AUMENTARE LA RETENTION E IL VALORE DEI CLIENTI, ATTRARRE NUOVI CLIENTI, PREVENIRE IL CHURN.

Il cliente è al centro della strategia: conoscere come è composto il parco dei miei clienti, profilarli in basi ai comportamenti di acquisto, analizzarne il ciclo di vita, il basket di spesa/acquisto, i KPI di acquisto, la reattività alle promo/mkt efforts è fondamentale per consolidare la retention attraverso azioni di cross selling e upselling o attività mirate, attrarre nuovi clienti e ridurre i rischi di abbandono (churn), personalizzare le attività di marketing.

Profilare le Buyer Personas: conoscere le motivazioni, le preferenze ma anche le resistenze, le propensioni per soddisfare il cliente e anticiparne i bisogni.

GAP

Il cliente è al centro della tua strategia? Prendi le tue decisioni partendo dai dati dei clienti?
Conosci i tuoi clienti, le abitudini di acquisto e consumo? Sai se il tuo parco acquirenti è in salute? Pianifichi strategie mirate per cliente?
Sai anticipare se un cliente sarà reattivo ad una promo/mkt effort o propenso all’ abbandono?

È necessario che tu abbia:
Una grande mole di dati grezzi relativa ai comportamenti di acquisto, transazioni (dati da gestionale, scontrino, fidelity card, CRM, e-commerce)

SOLUZIONE

Applichiamo tecniche statistiche di manipolazione di dati (data processing) e data mining:
  • Analisi dei KPI/patterns di acquisto, clusterizzazione e segmentazione per individuare gruppi omogenei di clienti,
  •  Analisi RFM (recency-frequency-monetary) per identificare i clienti di alto valore e quelli più propensi all’abbandono e determinarne i driver.
  • Analisi predittiva utilizzando gli advanced analytics (alberi decisionali, regressione logistica/ multivariata) per individuare quali sono i driver di un comportamento e predire gli output, modellare/predire il churn, determinare quali sono le elasticità ai marketing efforts

Integrazione dell’analisi numerica/quantitativa con insight provenienti da ricerche di mercato: indagini qualitative telefoniche/su supporto on-line e focus group con approccio metodologico statistico.

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