Contatti
Telefonaci:
02-67 04 080
Scrivici:
Inviaci una richiesta:

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.

martedì, 20 febbraio 2018
Corsi imminenti
mercoledì, 24 gennaio 2018

Scarica il calendario del primo semestre dei corsi
mercoledì, 10 gennaio 2018

mercoledì, 29 novembre 2017

lunedì, 27 novembre 2017

I nostri partners:

© ADICO 2016
ADICO Associazione Italiana per la Direzione Commerciale, Vendite e Marketing – P. IVA 04463770158
Contatti e sede dell'Associazione | Privacy Policy