Selezione vendita e Direzione Commerciale in Outsourcing
Business Intelligence e Business Analytics
1. Business Intelligence e Business Analytics
Case history di successo
Marco Di Dio Roccazzella (Partner) marco.didio@valuelab.it
Carlo Bianco (Partner) carlo.bianco@valuelab.it
«La strategia senza tattica è la strada più lenta alla vittoria.
La tattica senza strategia è il rumore che precede la sconfitta»
Sun Zu, “L’arte della guerra”, III secolo A.C.
www.valuelab.it
2. Profilo Value Lab
VALUE LAB è una innovativa società di consulenza di management e IT solutions
specializzata in Marketing, Vendite e Retail e CRM.
Aiutiamo le Aziende di produzione, distribuzione e servizi a migliorare le performance
commerciali e rafforzare il posizionamento competitivo integrando:
• servizi professionali
• dati / business information
• information technology
• outsourcing
a supporto delle scelte strategiche e della gestione operativa di mercati, consumatori, punti
vendita e forza vendita.
La società è composta da 50 Professional ed è attiva da oltre 20 anni, con uffici a Milano e
Roma.
VALUE LAB opera sia in Italia sia all’estero.
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3. Una Strategia di Business è di successo solo se supportata dall’Execution
Sales, Marketing, Produzione, Finanza e Controllo
Strategia Execution
Information Technology
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4. Una Strategia di Business è di successo solo se supportata dall’Execution
Sales, Marketing, Produzione, Finanza e Controllo
Strategia Execution
Information Technology
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5. Elemento di novità delle aziende di successo è l’integrazione delle
informazioni contabili ed extra contabili
Dati Esterni
CVM
Customer
(logiche di CRM)
satisfaction
Customer share
Potenziale di zona Quote di mercato
concorrenza
R
C
MdC
Area Prodotto
Cliente Prospettiva Contabile Canale
...
6. Il monitoraggio delle performance attraverso cruscotti che traducono dati in
informazioni ed evidenziano le criticità accelera la presa di decisioni
Obiettivo:
• Incremento delle vendite
• Alert per evidenziare criticità
• Azioni comm.li tempestive
• Analisi dell’impatto delle decisioni
sui risultai aziendali
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7. La valutazione del potenziale di mercato e del suo sfruttamento, basata
sull’incrocio dei dati territoriali e delle vendite orienta la rete vendita
Jeans Donna
1_Polo_Jeans_Donna.Matrice_Svilu
Alto Potenziale - Alta Quota
Alto Potenziale - Bassa Quota
Potenziale Pezzi
Vendite Quota Priorità Basso Potenziale - Alta Quota
Basso Potenziale - Bassa Quota
Alto Potenziale - Non Coperti
SVILUPPO PARTNERSHIP
Alto
Basso Potenziale - Non Coperti
Acquisire nuovi clienti
Fidelizzare clienti
Sviluppare clienti attivi
Difendersi dai concorrenti
Recuperare clienti persi
N° Poli: 50
N° Poli: 57
Potenziale: 452.673
Potenziale
Potenziale: 1.183.855
Performance : 52.698 capi
Performance: 44.897 capi
Quota: 11,6%
Quota: 3,8%
GESTIONE
MANTENIMENTO
SELETTIVA Assicurare un adeguato
Mantenimento clienti livello di soddisfazione
dopo analisi costi- benefici
N° Poli: 122
N° Poli: 4 Potenziale: 117.352
Potenziale: 8.687 Performance: 54.406 capi
Performance: 504 capi Quota: 46,4%
Basso Quota: 5,8%
Media
Bassa 7,0% Alta
Quota
Obiettivo :
• Linee guida di presidio territoriale per la rete di
vendita
• Budget di Area e supporti alla rete di vendita
• Ranking degli agenti
• Definizione piani provvigionali
• Ottimizzazione mandati rete venditori / agenti
8. Forecasting e Demand Planning basati non solo sull’esperienza ma
utilizzando modelli statistici riducono drasticamente le giacenze
Obiettivo :
• Previsioni adeguate
• Supporti al lancio di nuovi prodotti
• Dimensionamento produttivo / forniture
• Riduzione delle giacenze di magazzino e oneri finanziari
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9. Conto economico e marginalità di cliente / prodotto come chiave per la
definizione delle politiche commerciali
La profittabilità di un Cliente dipende da cosa compra e da
quanto costa il servizio che l’Azienda deve fornirgli
Tipologie di Clienti
Alto
Mix Prodotti
Margine
/Servizi
Basso
Basso Alto
Costi
Obiettivo :
• Fidelizzazione dei clienti che generano valore
• Incremento dei margini per cliente / ottimizzazione dei costi
• Incentivazione della forza vendita (sui margini)
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10. Cruscotti che monitorano le leve commerciali e di marketing permettono di
evidenziare le determinanti dei risultati della catena / singolo punto vendita
OBIETTIVO
Monitorare il canale Retail attraverso
indicatori per aree geografiche fino al
dettaglio per singolo punto vendita
Analizzare gli scostamenti rispetto ai
budget e ai piani predefiniti
Ideare azioni correttive repentine
Favorire la comunicazione con gli altri
attori coinvolti nel processo (Store
Manager)
11. Arricchire il profilo delle anagrafiche clienti/prospect con informazioni a livello
territoriale/demografico permette di mirare le azioni di micromarketing
12. Una Strategia di Business è di successo solo se supportata dall’Execution
Sales, Marketing, Produzione, Finanza e Controllo
Strategia Execution
Information Technology
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13. Segmentazione e profilazione della clientela con strumenti di Business
Analytics permette di mirare le offerte commerciali
Classificazione La classificazione viene Cluster Analysis Classificazione analitica che
elaborata con criteri utilizza un algoritmo statistico
user driven (non deterministica) deterministici (query) che automaticamente:
sugli indicatori. • Identifica le variabili
Le variabili e le regole discriminanti
vengono scelte dall’utente • Aggrega i clienti con
caratteristiche più simili
Importo > 2000 € Le caratteristiche non sono
fisse ma variano in funzione
Frequenza >= 150 del comportamento nel
N° Prodotti = 2 tempo
Propensity – Cross/Up Selling Market Basket Analysis
Identifica analiticamente Consente di identificare
le caratteristiche e le gruppi di prodotti/servizi da
condizioni discriminanti proporre congiuntamente a
dei clienti che hanno specifici segmenti di clienti
acquistato il prodotto
Identifica i prodotti che possono
essere utilizzati come prodotti
Le caratteristiche non sono “trainanti” in ottica di offerta
fisse ma variano in funzione (esempio sconto “incrociato” su
del comportamento nel alcuni prodotti, bundle di
tempo servizi, ecc.)
14. La segmentazione/ profilazione della clientela, passando da una logica
transazionale a una relazionale – Retail B2C
Alto Acquirenti A - Quotidiani Importanti 20 visite al mese
>2000€
B - Frequenti Spesa Normale 10 visite al mese
C - Spesa Settimanale Alto scontrino 1v/ sett
1000-2000€
Acquirenti
Medio
4 pdv freq.
pdv freq.
D - Itineranti
Scontrino Irregolare
E - Non esclusivi Irregolari
Medio-Basso
Acquirenti
700-1000€
Visite
F - Emergenza Irregolari
Visite Irregolari
1 v/sett regolari
1 v/sett regolari
Acquirenti
G - Incostanti
<700€
Basso
In pochi mesimesi
In pochi
H - Occasionali 1 v/10gg pochi mesi
OBIETTIVO
Pianificare azioni di marketing differenziate Attivi da 4 mesi
Aumentare la fedeltà e ridurre l’abbandono dei clienti più importanti
15. La descrizione dei differenti segmenti permette di evidenziare azioni mirate
di vendita e marketing – Retail B2C
OBIETTIVO
Costruzione dei bundle promozionali
Ideazione di servizi innovativi per i diversi segmenti
Promuovere i prodotti ad alto margine
16. La descrizione dei differenti segmenti permette di evidenziare azioni mirate di
vendita e marketing – Trade B2B
Profilo dei cluster Profilo dei cluster
Nessuno Early Sconti
(sottodata CLU5_5 - descrizione Stand By 02 Altri sconti 02
Sconto 02 booking 02 sottodata 02
senza e.b.) (medio) 59,89 0,11 23,27 16,72 0,00
(early booking) 40,97 1,06 46,73 11,22 0,03
(no sconti) 87,81 0,05 7,13 5,02 0,00
(sottodata con e.b.) 30,12 0,19 26,10 43,58 0,01
(sottodata
(sottodata senza e.b.) 58,08 0,14 4,23 37,54 0,00
con e.b.) Totale 55,51 0,38 25,47 18,62 0,01
(no sconti) Nessuno Sconto 02
Stand By 02
(early
booking) Early booking 02
Sconti sottodata 02
(medio)
Altri sconti 02
0% 20% 40% 60% 80% 100%
OBIETTIVO
Segmentazione del trade
Pianificazione delle attività di vendita sui singoli clienti
Invio materiali di marketing coerenti con gli acquisti del cliente
Promuovere i prodotti coerentemente con le aspettative del trade
17. La costruzione delle azioni di marketing e vendita e analisi del feedback
permettono di ottimizzare i budget di marketing
Inclusione ed esclusione: tutti i
consumatori attivi e contattabili
Profiling
Utilizzo modelli di
scoring (LTV, RFM, Segmentazione: dati socio
Propensione, ecc) demografici, business unit,
comportamento di acquisto
Target e
Control Group
Follow Up:
Accredito punti
Estrazione
OBIETTIVO
Pianificare in modo semplice ed intuitivo le attività di marketing (on line e off line)
Tracciare il ritorno delle iniziative in un unico ambiente
Calcolare e massimizzare il ROI delle iniziative di vendita e marketing
18. La pianificazione delle attività di marketing integrando dati interni e dati
esterni massimizza il ROI delle campagne
Tutti i dati del db sono Dati socio
mappati attraverso demografici e
SOGGETTI e FOLDER acquisti
MODELLI: LTV,
Dettaglio della Scoring,
storia degli Propensione
acquisti acquisti / promo
OBIETTIVO
Pianificare in modo semplice ed intuitivo le attività di marketing (on line e off line)
19. La schedulazione di azioni ricorrenti, multistep, ad eventi permette di gestire
e monitorare contemporaneamente le campagne
Template personalizzati per
comunicazioni ai PROSPECT e ai
CONSUMATORI
Dati anagrafici,
comportamento storico,
modelli di scoring, indici
di segmentazione
Visione completa di
tutte le azioni
OBIETTIVO
Tracciare il ritorno delle iniziative in un unico ambiente
20. Analisi del ROI e del feedback delle iniziative
Movimento tra i
segmenti
Redemption delle
campagne
Tracking della
resa
OBIETTIVO
Calcolare e massimizzare il ROI delle iniziative di vendita e marketing
21. Conclusioni
• Gli strumenti di SAS supportano la strategia e l’execution con una architettura integrata
Business Intelligence – Business Analytics
• Simulazione e previsione diventano cruciali in un mercato competitivo e costantemente
mutevole
• I dati interni incrociati con i dati di potenzialità di mercato permettono di valutare le
performance relative e la presenza della concorrenza
• VALUE LAB e SAS vantano esperienze di integrazione di Business Intelligence e Business
Analytics in numerosi settori
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22. “…non esite sfortuna o fortuna, ma solo quanto noi abbiamo saputo prevedere e quanto
abbiamo fatto per evitarla o incrementarla…”
Enzo Ferrari
Marco Di Dio Roccazzella (Partner – Dir. Sede Milano) marco.didio@valuelab.it
Carlo Bianco (Partner – Dir. Sede Roma) carlo.bianco@valuelab.it
VALUE LAB Srl
Milano – Via Durini, 23 – Tel. + 39 02.77.88.931
Roma - Piazza Guglielmo Marconi 15 - Tel.+39.06.32.80.37.33
La presentazione sarà disponibile anche sul sito web di Value Lab
www.valuelab.it