Raccomandazione per similarità dei clienti
Profilo Azienda
Azienda Multinazionale Leader nella distribuzione di materiale elettrico e professionale Building & Constructions
Situazione
L’azienda vuole ottenere il massimo risultato nel raggiungimento dei bonus sia dagli accordi quadro annuali sia dagli accordi promozionali per campagna (stagionale o meno).
La scenario di partenza è complesso perchè ci sono decine di migliaia di clienti, parecchie decine di migliaia di prodotti, multicanalità (volantini, banco, e-commerce, customer service, commerciali) e prodotti che richiedono conoscenza tecnica.
Si cerca di avere maggiore capacità di indirizzamento delle proposte, senza spostare i clienti che hanno loyalty pattern consolidati ma che possono accettare offerte tattiche rispetto ad altri clienti che sono “brand agnostics”.
Azioni
- Analisi, modellazione ed integrazione dati, trasformazione delle variabili discrete
- Data cleansing, scaling su alcuni KPIs
- Creazione indicatori FRAT su 4 livelli di gerarchia prodotto + brand
- Applicazione di algoritmi di Unsupervised Learning per definizione del Clustering ottimale di inclusione (Replaceable Behavior) ed esclusione (Loyal Behavior) con verifica di diverse metriche di similarity e/o dissimilarity
- Applicazione di segmentazione esclusiva per evitare deviazione dal path di acquisto
- Generazione delle regole di raccomandazione Target Category to Target Cliente.
IMPATTI E KPI
- Identificazione dei clienti che mantengono coerente il loro comportamento di acquisto sui diversi livelli di category della gerarchia dei prodotti, ma che stanno migrando di Brand, mettendo a rischio il raggiungimento degli obiettivi.
- Aumento della capacità propositiva degli account commerciali secondo le linee marketing aiutandoli ad uscire da modelli e mix prodotti consolidati sul cliente, a causa dell’ampiezza del portfolio che induce difficoltà associativa tra prodotti.
- Campagne di vendita con proposta prodotti a clienti che non hanno mai acquistato, ma loro simili hanno acquistato, con redemption del 11,2%.
Settore Industriale
Consumer Goods, GDO, GDS, Machinery & Components
Servizi e Tech
BO, Data Service, Lumira, PAL APL, R, SAP HANA
Processo
Marketing, Sales
