Processi Data Driven per trasformare
la tua azienda in un’Impresa Intelligente
Analizzare il comportamento d’acquisto e il tasso di abbandono dei clienti con RFM Cell Migration
Profilo Azienda
Azienda Multinazionale leader nella distribuzione di materiale elettrico e professionale Building & Constructions
Situazione
L’azienda ha la necessità di analizzare l’evoluzione del comportamento d’acquisto dei propri clienti lungo 3 dimensioni RFM: recentezza, frequenza e valore medio delle transazioni.
Ha inoltre bisogno di avere una visione immediata dell’evoluzione negli anni dei cluster clienti e filtrarli per path di migrazione.
Azioni
Dopo aver introdotto un’analisi RFM basata sul comportamento d’acquisto dei clienti in una serie storica di 3 anni, con clusterizzaizozne da 3 a 5 livelli di celle RFM, sia bilanciato che sbilanciato. La dimensione temporale è stata esplosa per anno e trimestre eseguendo un forecasting a 3 mesi.
E’ stato realizzato con librerie di data visualization sankey uno strumento di monitoraggio grafico dell’evoluzione dei cluster clienti che ha dato immediata evidenza al marketing dei fenomeni di migrazione avvenuti nel tempo.
IMPATTI E KPI
Gli impatti sono legati alla possibilità di analizzare in modo intuitivo ed immediato i cluster clienti identificati in base a comportamenti simili e la loro evoluzione nel tempo.
Ciò permette al Marketing e alle Vendite di identificare target su cui andare a mirare azioni tattiche o campagne promozionali e di fidelizzazione con elevanti livelli di confidenza.
Sui grafici sono evidenti le migrazioni verso i cluster più alti e la diminuzioni degli abbandoni.
Nel flusso a 3 mesi, l’accuratezza forecasting varia dal 78% al 89% in funzione delle celle a maggiore fidelizzazione.
Settore Industriale
Consumer Goods, GDO, GDS, Machinery & Components
Servizi e Tech
Advanced Analytics, Advanced Visualization, BO, Data Service, Lumira, PAL APL, R, SAP HANA
Processo
Marketing, Sales
