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Analisi del comportamento di acquisto-riacquisto per ottimizzare la fidelizzazione

Quando: giovedì 24 marzo 2011
Orario:
Presso: Adico - Via Cornalia 19 - Milano
Con: Amedeo De Luca

Perche` partecipare

La fidelizzazione della clientela è l’obiettivo primario di qualunque azienda. Ma, per rendere fedele il consumatore/cliente essa deve “necessariamente” conoscerlo e utilizzare in modo ottimale i dati e le informazioni sullo stess disponibili.
L’efficace gestione delle informazioni è l’unica strada percorribile per conoscere i bisogni/desideri del cliente e giungere, nel breve periodo, a capitalizzare la sua conoscenza (barriera all’ingresso dei competitor).
È oramai scontato che è vincente l’idea di indirizzare ai singoli clienti un’offerta differenziata, personalizzata e tarata sulle sue caratteristiche.
Obiettivo del corso è lo studio del comportamento di acquisto/riacquisto dei consumatori/clienti analizzando – in particolare – i fattori che distinguono il cliente occasionale dal cliente fedele all’impresa.
In tal modo è possibile conoscere in anticipo – attraverso semplici tecniche predittive – i clienti effettivamente profittevoli, per i quali all’azienda conviene predisporre politiche di marketing mirate (per accrescere il “valore” del singolo cliente) e destinare in modo ottimale il budget di marketing.


Programma del corso
 

  • Raccolta e organizzazione di dati disponibili sui clienti
  • Informazioni da considerare sui clienti e classificazione dei clienti attivi (data apertura prima partita, data ultima spedizione, importo commissionato, saldo contabile, numero prodotti acquistati, durata rapporto, intervallo temporale tra 1a e 2a commissione, età/sesso del cliente, zona di residenza, ecc.)

A) Analisi dei clienti e loro classificazione in due categorie: acquirenti (customer) e riacquirenti (client)

  • Analisi del comportamento dei clienti (acquisto/riacquisto) rispetto ai loro caratteri socio-economici e comportamentali (di solvibilità, di modalità di pagamento, ecc.)
  • Scelta delle informazioni “predittive” più rilevanti per distinguere i clienti occasionali dai clienti fedeli
    > Costruzione di modelli “predittivi” di valutazione dei singoli clienti, basati sulle variabili più “diagnostiche”, atti a prevedere i clienti “più profittevoli” (che effettueranno più di un ordine di acquisto)
    > Un caso reale: azienda operante nel mercato dei beni di consumo
    - datamart che raccoglie le informazioni dell’archivio clienti, archivio partite, archivio commissioni
    - analisi con tabelle pivot (tecnica Olap) degli acquirenti/riacquirenti secondo le variabili sesso, zona di residenza, importo e numero di prodotti acquistati, pagamento rateale o no, ecc.
    - tecnica (regressione logistica) di valutazione dei singoli clienti, per prevedere i futuri riacquirenti
  • Un secondo caso applicativo: calcolo della probabilità di riacquisto (albero decisionale) di un prodotto, sulla base del grado di soddisfazione del cliente, della marca, della qualità, di caratteri socio-economici

A) Analisi dei clienti e loro classificazione in tre e più categorie

  • Analisi dei consumatori deboli (non riacquistano), medi (riacquistano poche volte), forti (riacqui- stano frequentemente), con metodi quantitativi (Multi discriminant analysis);
  • applicazione nel settore dei servizi commerciali-finanziari: previsione di assegnazione dei clienti ad una delle tre categorie (consumatori deboli, medi, forti)1 per la predizione dei loro acquisti
  • analisi dei clienti che acquistano un prodotto/servizio: 1 sola volta , 2-3 volte, 4-5 volte, più di 5 volte
  • Customer retention: segmentazione ed analisi della base clienti retention; attività ed analisi per la retention dei clienti; forecast nell’area customer retention

C) Acquisto di combinazione di prodotti (Vendite incrociate)

  • Analisi dei prodotti associati (prodotti trainanti e prodotti trainati) sulla base degli scontrini di cassa o delle carte fedeltà
  • La Market Basket Analysis (MBA) per l’acquisto congiunto di prodotti/servizi complementari o aggiuntivi o in alternativa tra di loro
  • Campagne/promozione su prodotti associati
  • Organizzazione delle vendite dei prodotti associati

D) Programmi informatici per l’analisi del comportamento del consumatore/cliente:
Modelli predittivi della fedeltà/infedeltà

 


 

Acquisizioni dei partecipanti al corso

Il corso consente ai partecipanti di organizzare in modo efficace e sistematico i dati di CRM di diversa natura. Sulla base di detti dati essi saranno in grado di individuare le informazioni “diagnostiche” più rilevanti del comportamento di acquisto/riacquisto e di fedeltà/infedeltà dei clienti, di prevedere il loro futuro valore, giungendo all’identificazione dei clienti più profittevoli. Ai partecipanti sarà fornita una ricca documentazione-guida operativa e alcuni programmi ad hoc realizzate in Excel dal Relatore.


A chi è diretto il corso

Profili professionali che operano nelle vendite, nel CRM, nella Comunicazione, nella funzione Marketing e Commerciale; Società operanti nel direct marketing e nelle vendite per corrispondenza, Area Marketing, Marketing Manager, Professionisti di data mining e di Business Intelligence, Information Consumer, Dirigenti, funzionari e quadri operanti nel marketing diretto e nella comunicazione; Imprenditori di PMI.

Corsi imminenti
mercoledì, 09 maggio 2018

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venerdì, 16 marzo 2018

mercoledì, 14 febbraio 2018

martedì, 13 febbraio 2018

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