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Che cosa è il Data Mining

Il data mining è un processo di selezione, esplorazione e modellazione di grandi masse di dati, al fine di scoprire regolarità o relazioni non note

Il CRM (Customer Relationship Management) rappresenta l'attività fondamentale per una corretta gestione dei propri clienti. La semplice acquisizione di dati non è però sufficiente se poi non si dà luogo ad attività di business intelligence o di data mining

Nell’attuale contesto competitivo, con la presenza di consumatori sempre più iperconnessi senza distinzione tra online e offline, nei progetti di omnicanalità e di arricchimento dei database le attività di business intelligence e/o di data mining hanno un ruolo centrale.

Obiettivo delle attività di data mining è di organizzare banche dati per generare sinergie e nuove opportunità di business in particolare: 

  • Creando famiglie d'utenti con comportamenti simili;
  • Scegliendo tra tutti i clienti, un sottoinsieme a cui è più probabile vendere un prodotto;
  • Offrendo a gruppi di clienti dal profilo diverso una diversa gamma di prodotti;
  • Stimando risultati di vendita per una rete d'agenti, rivenditori, dealers ed agenzie;
  • Pianificando strategie alternative per clienti con profittabilità diversa.

I principali servizi di analisi dei dati offerti da E-Business Consulting S.r.l. attraverso attività e tecniche di Business Intelligence sono i seguenti:

a) Customer profiling 
Determinazione del valore presente e futuro del cliente (assegnazione ad una fascia di redditività) al fine di gestire l’allocazione dei canali di customer service, la finalizzazione di schemi di incentivi e sconti, la prioritizzazione dei contatti di vendita, le modalità di gestione di ritardi nei pagamenti. 

b) Analisi di Segmentazione (della Customer Base, del portafoglio prodotti, ecc.)
La segmentazione di mercato, ad esempio, consiste nell’identificare gruppi di individui (ad es: clienti, visitatori di un sito web) caratterizzati da comportamenti o caratteristiche o bisogni comuni. Ad ogni segmento potranno essere indirizzate strategie di marketing e di prodotto mirate

c) Cross/Up-Selling Analysis (Market Basket Analysis) 
Individuare profili, modelli ricorrenti nell’acquisto di prodotti/servizi al fine di rendere più efficaci le azioni di marketing e merchandising (cross-selling, up-selling, scelta delle modalità espositive dei prodotti, pianificazione delle campagne promozionali, schedulazione degli approvvigionamenti di magazzino, ecc.). 

d) Churn Analysis
Identificare i clienti a rischio di churn permette alle funzioni di marketing e customer care di: progettare azioni di fidelizzazione (campagne promozionali, azioni pubblicitarie) mirate, supportare il processo di definizione di nuovi prodotti/servizi, implementare azioni di win-back più efficaci, valutare correttamente il valore del cliente. 

e) Campaign Analysis (Prospect Generation)
Supporto alla progettazione delle campagne di marketing, al fine di abbassarne i costi e aumentarne i ritorni. Identificazione dell’insieme di clienti target con la più alta probabilità di rispondere positivamente alla campagna (ottimizzazione dell’azione di marketing); stima della risposta alla campagna promozionale; previsione ritorni delle campagne future.

f) Analisi delle vendite
Supporto al marketing operativo e strategico nel monitoraggio del lancio di nuovi prodotti, nella valutazione di campagne promozionali, nell’identificazione di opportunità di cross/up-selling, di nuovi mercati, di minacce al business derivanti dalla concorrenza o da altri fattori.

Che cosa è il Data MiningIl data mining è un processo di selezione, esplorazione e modellazione di grandi masse di dati, al fine di scoprire regolarità o relazioni non note a priori13/06/2018E-Business Consulting
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