9. Customer analytics

Modelli di e-business e
business intelligence
Cdl Ingegneria Informatica
CUSTOMER ANALYTICS
Umberto Panniello
DMMM, Politecnico di Bari
BI PER IL CALCOLO DI CUSTOMER
ANALYTICS
La BI può essere utilizzata in supporto ad una
serie di analisi effettuate sui clienti
Customer table (value based marketing)
Pricing (price sensitivity)
Tasso di abbandono
Customer lifetime value
PROCESSO DI CUSTOMER ANALYTICS
Acquisizione del database
la struttura può essere piuttosto complessa
Fase di pre-processing
è normalmente la fase più lunga e costosa
Preparazione dei dati e calcolo delle metriche
ogni metrica può richiedere una struttura specifica
Customer table
il profilo di ogni cliente è descritto da un insieme di metriche, non
dai dati grezzi
Classificazione (o segmentazione)
value-based marketing
Decisione delle azioni di marketing per ogni gruppo e delivery
DATI DI PARTENZA
Data
08-lug
08-lug
09-set
10-set
10-set
28-set
08-ott
21-nov
04-dic
04-dic
15-dic
Categoria
acc.telefonia
acc.telefonia
libri
musica
acc.telefonia
libri
musica
elettrodomestici
libri
musica
libri
Data
28-dic
28-set
03-lug
Categoria
personalcare
personalcare
personalcare
Spesa
5,96
6,30
121,59
14,98
8,65
12,84
0,99
80,19
19,80
19,20
10,98
Quantità
1
1
7
1
1
2
1
1
1
1
2
Dati del Cliente 1
Spesa
€
43,01
€
43,00
€
45,00
Quantità
1
1
1
Dati del Cliente 2
€
€
€
€
€
€
€
€
€
€
€
COME PROFILO GLI UTENTI
Recency: recentezza di acquisto
Frequency: frequenza di acquisto
Monetary: valore degli acquisti
Volume degli acquisti
Prodotti acquistati
Sensibilità al prezzo
Inoltre, di ciascuna metrica calcolo:
Valore corrente
Variabilità nel tempo
Andamento nel tempo
QUALI AZIONI DI MARKETING
Esempio:
aumentare
le categorie
acquistate
Growable
Light
Premium
Heavy
Esempio:
mantenere
costante la
frequenza
di acquisto
Esempio:
far crescere
la spesa
Incostanti Decrescenti
Agire
Costanti
Premiare
Crescenti
COME CLASSIFICARE I CLIENTI
Heavy vs. Light
valore medio della metrica
Costanti vs. Inconstanti
deviazione standard della metrica
Crescenti vs. Decrescenti
tasso di crescita (cagr) della metrica
CRESCITA
Due misure principali per la crescita.
−
−
−
% =
Misura la crescita % annua. Il valore può essere
calcolato in revenue, quantità o percentuale.
% =
Misura il tasso di crescita medio
!"#$%&"'#(
−1
CRESCITA
Quando si misura la crescita è fondamentale
misurare il fenomeno su più anni a parità di
condizioni
Se il secondo anno ci sono negozi/prodotti che non
c’erano nel primo anno, devo depurare il valore totale
del secondo anno dai valori derivanti dai
negozi/prodotti nuovi (same stores growth)
Rovio
Year 2
Year 3
Game
Game A
Game B
Game A
Game B
Game A
Game B
Game C
Year
1
1
2
2
3
3
3
Revenue
110
100
140
150
160
155
180
Year-on-year Same stores growth CAGR
38,10%
38,10% 33,08%
70,69%
8,62%
FREQUENCY
Per un fenomeno periodico:
T (periodo) è la differenza temporale fra due eventi
T
tempo
FREQUENCY
Numero di eventi ripetuti in un'unità di tempo:
f=N/T
T = numero di unità di tempo nel periodo di osservazione
Freq mensile =
N. di acquisti
× 30
Periodo(giorni)
tempo
ESEMPIO
Cliente1
2-gen
14-gen
19-gen
20-gen
21-gen
28-gen
31-gen
2-feb
10-feb
12-feb
20-feb
25-feb
1-mar
11-mar
13-mar
13-mar
22-mar
27-mar
29-mar
15-apr
18-apr
18-apr
19-apr
23-apr
23-apr
25-apr
26-apr
27-apr
3-mag
6-mag
9-mag
11-mag
18-mag
19-mag
25-mag
3-giu
5-giu
11-giu
15-giu
16-giu
20-giu
2-lug
8-lug
10-lug
10-lug
11-lug
16-lug
21-lug
Cliente2
3-gen
3-gen
3-gen
4-gen
5-gen
8-gen
8-gen
16-gen
23-gen
23-gen
26-gen
30-gen
5-mar
10-mar
11-mar
12-mar
17-mar
26-mar
1-apr
4-mag
6-mag
8-mag
11-mag
16-mag
16-mag
17-mag
19-mag
21-mag
21-mag
26-mag
1-lug
2-lug
5-lug
5-lug
6-lug
6-lug
10-lug
14-lug
16-lug
16-lug
19-lug
19-lug
21-lug
23-lug
26-lug
26-lug
27-lug
28-lug
Cliente3
2-gen
5-gen
7-gen
8-gen
8-gen
9-gen
10-gen
11-gen
13-gen
14-gen
16-gen
17-gen
18-gen
19-gen
22-gen
22-gen
23-gen
25-gen
3-feb
10-feb
12-feb
17-feb
17-feb
18-feb
20-feb
22-feb
22-feb
23-feb
26-feb
28-feb
5-mar
5-mar
8-mar
9-mar
13-mar
15-mar
18-mar
19-mar
24-mar
29-mar
30-mar
13-apr
18-apr
9-apr
3-apr
8-apr
30-apr
10-mag
Intervallo = 7 mesi = 211 gg
(01gen - 31lug)
N. di acquisti = 48
METRICHE DI FREQUENZA
gen
feb
mar
apr
mag
giu
lug
Cliente1
7
5
7
9
7
6
7
Cliente2
12
0
6
1
11
0
18
Cliente3
18
12
11
6
1
0
0
N. acquisti
Intervallo (gg)
48
211
48
211
48
211
Freq mensile
Dev.std
Cagr
6,82
1,21
0,0%
6,82
7,03
7,0%
6,82
7,03
-100,0%
Deviazione standard: è un indice di dispersione delle osservazioni dalla
media.
*
.,
=
∑04 (/0 − /1)3
5
Frequenza mensile media
8,00
7,00
6,00
5,00
4,00
3,00
CHE COSA
2,00
MISURARE
1,00
0,00
Cliente1
Cliente2
Cliente3
Frequenza mensile: andamento nel tempo
20,00
18,00
16,00
14,00
12,00
Cliente1
10,00
Cliente2
8,00
Cliente3
6,00
4,00
2,00
0,00
gen
feb
mar
apr
mag
giu
lug
RECENCY
Intervallo di tempo fra la data attuale e la data
dell'ultimo acquisto
tempo
Posso utilizzare altro al posto dell’acquisto per misurare se l’utente è attivo o meno (vedi eBay
partecipazione ad asta anziché acquisto)
Valutazione della recency dipende dal settore
Variabile binaria:
1 se il cliente ha acquistato nell'ultimo periodo
tempo
VALORE DEGLI ACQUISTI (MONETARY)
Scontrino medio
Spesa media del cliente ad ogni sessione (visita)
Scontrino =
N
∑ Spesa i
N. di sessioni
i =1
Spesa media
Spesa media del cliente in ogni periodo
Spesa mensile = 30 ×
N
∑ Spesa i
i =1
Periodo(giorni)
ESEMPIO
Data
08-lug
09-set
10-set
28-set
08-ott
21-nov
04-dic
15-dic
€
€
€
€
€
€
€
€
N. sessioni
Periodo (giorni)
Scontrino medio
Spesa m. mensile
Spesa
12,26
121,59
23,63
12,84
0,99
80,19
39,00
10,98
8
183
€
€
Periodo = (01 lug - 31 dic)
37,69
49,42
Mese
lug
ago
set
ott
nov
dic
Spesa
media
mensile
dev.std
cagr
Spesa
€ 12,26
€
€ 158,06
€
0,99
€ 80,19
€ 49,98
€
€
49,42
61,50
26,4%
Sessione
1
2
3
4
5
6
7
Spesa
€ 12,26
€ 121,59
€ 23,63
€ 12,84
€
0,99
€ 80,19
€ 39,00
8
€
10,98
Scontrino
medio
dev.std
cagr
€
€
37,69
42,04
-1,8%
MARKET BASKET VARIANCE
Misura quanto è vario il «carrello della spesa» in termini
di categorie di prodotto
max se il cliente acquista molte categorie diverse
min se il cliente acquista una sola categoria
Shannon's Entropy
E=−
K
∑ pi ⋅ log K ( pi )
i =1
K categorie di prodotto
ESEMPIO - TRASFORMAZIONE DATI
Cliente 1
Data
08-lug
08-lug
09-set
10-set
10-set
28-set
08-ott
21-nov
04-dic
04-dic
15-dic
Cliente 2
Data
28-dic
28-set
03-lug
Categoria
acc.telefonia
acc.telefonia
libri
musica
acc.telefonia
libri
musica
elettrodomestici
libri
musica
libri
Categoria
personalcare
personalcare
personalcare
€
€
€
€
€
€
€
€
€
€
€
Spesa
5,96
6,30
121,59
14,98
8,65
12,84
0,99
80,19
19,80
19,20
10,98
Spesa
€
43,01
€
43,00
€
45,00
Cliente 1
Sessione
08-lug
09-set
10-set
28-set
08-ott
21-nov
04-dic
15-dic
Cliente 2
Sessione
28-dic
28-set
03-lug
acc.telef.
€
12,26
libri
€
€
elettrod.
€
14,98
€
0,99
12,84
€
€
€
pers.care
121,59
8,65
€
musica
19,80 €
10,98
80,19
19,20
acc.telef.
libri
musica
elettrod.
pers.care
€
43,01
€
43,00
€
45,00
Cliente
acc.telef.
libri
musica
elettrod.
pers.care
Cliente1
€
Cliente2
20,91 € 165,21 €
35,17 €
80,19
€ 131,01
ESEMPIO - CALCOLO
Cliente
acc.telef.
Cliente1
€
libri
20,91 € 165,21 €
musica
elettrod.
35,17 €
pers.care
80,19
Cliente2
€ 131,01
Entropia
Cliente1
6,94%
54,80%
11,67%
26,60%
0,00%
0,69
Cliente2
0,00%
0,00%
0,00%
0,00%
100,00%
0,00
PRICING STRATEGY
A meno di una serie di tecniche di pricing, si possono
utilizzare i dati per calcolare alcune metriche
interessanti.
Reservation price
Misura del prezzo al di sopra del quale il cliente non
compra il prodotto
Max willingness to pay
Percent good value
Percentuale di clienti che percepiscono che il prodotto sia
conveniente a un certo prezzo
se fisso un certo prezzo, quanti clienti percepiranno il prodotto
come un buon acquisto? (e probabilmente acquisteranno)
% di clienti il cui Reservation price è uguale o superiore al
prezzo di vendita
RESERVATION PRICE: CALCOLO
La metrica più semplice è il massimo valore
Reserv.Price = max{prezzoi }
i
P. Cliente1
€
4,99
€
8,49
€
3,99
€
6,99
€
4,99
P. Cliente2
€
2,50
€
4,25
€
2,00
€
3,50
€
2,50
P. Cliente3
€
6,99
€
10,49
€
5,99
€
8,99
€
6,99
Reserv. price
Reserv. price
Reserv. price
€
8,49 €
4,25 €
10,49
in alternativa si può associare ad ogni prezzo una probabilità
di acquisto (dalla frequenza)
% GOOD VALUE
Dato un insieme di clienti per ognuno dei quali è noto il
Reservation price
Quanti acquisteranno ad un certo prezzo?
I clienti che acquisteranno (% Good Value) sono quelli
con Reservation Price ≥ prezzo
Esempio:
se il prezzo di vendita è 7,50 €
acquisteranno 6 clienti
% Good Value = 54,5%
Cliente
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Reserv. price
€
4,99
€
5,49
€
5,99
€
6,49
€
6,99
€
7,49
€
7,99
€
8,49
€
8,99
€
9,49
€
9,99
PREVISIONI DI VENDITA E DEL MARGINE
Cliente
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Reserv. price
€
4,99
€
5,49
€
5,99
€
6,49
€
6,99
€
7,49
€
7,99
€
8,49
€
8,99
€
9,49
€
9,99
Prezzi di vendita
€
0,99
€
1,99
€
2,99
€
3,99
€
4,99
€
5,99
€
6,99
€
7,99
€
8,99
€
9,99
€
10,99
€
11,99
% good value
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
100,0%
81,8%
63,6%
45,5%
27,3%
9,1%
0,0%
0,0%
N. clienti
11
11
11
11
11
9
7
5
3
1
0
0
-€
-€
-€
-€
-€
€
€
€
€
€
€
€
Margine
44,11
33,11
22,11
11,11
0,11
8,91
13,93
14,95
11,97
4,99
-
€ 20,00
€ 10,00
Margine
€ 0,00
-€ 10,00
-€ 20,00
-€ 30,00
-€ 40,00
-€ 50,00
€ 0,99
€ 1,99
€ 2,99
€ 3,99
€ 4,99
€ 5,99
€ 6,99
€ 7,99
Prezzo di vendita
€ 8,99
€ 9,99
€ 10,99
€ 11,99
CVAR = 5,00 €
PER CENT GOOD VALUE - ESEMPIO
Mercato composto da 11 clienti ciascuno con un reservation price
che va da 30 euro a 130 euro. Il costo variabile di produzione è
pari a 60 euro. A quale prezzo vendere i prodotti?
PRICE SENSITIVITY - ESEMPIO
Probabilità (frequenza) con cui un cliente acquista in
funzione del prezzo
Data
13-gen
05-gen
15-dic
15-dic
04-dic
Spesa
€
4,99
€
8,49
€
3,99
€
6,99
€
4,99
Quantità
1
1
1
1
1
e-book
2,5
Frequenza di acquisto
Classi di prezzo Distr. di freq.
€ 0,00
0
€ 2,00
0
€ 4,00
1
€ 6,00
2
€ 8,00
1
€ 10,00
1
€ 12,00
0
€ 14,00
0
€ 16,00
0
€ 18,00
0
€ 20,00
0
Categoria
e-book
e-book
e-book
e-book
e-book
2
1,5
1
0,5
0
€ 0,00
€ 2,00
€ 4,00
€ 6,00
€ 8,00 € 10,00 € 12,00 € 14,00 € 16,00 € 18,00 € 20,00
Classi di prezzo
PRICE SENSITIVITY - ESEMPIO
Categoria
libri
libri
musica
elettrodom.
musica
libri
musica
acc.telefonia
libri
acc.telefonia
acc.telefonia
Prezzi - cat. libri
€
€
€
€
€
€
€
€
€
€
€
Spesa
10,98
19,80
19,20
80,19
0,99
28,05
14,98
8,65
121,59
5,96
6,30
classi
freq.
€
6,99
€ 0,00
0
€
3,99
€ 4,00
1
€
19,80
€ 8,00
1
€
18,70
€ 12,00
2
€
9,35
€ 16,00
1
€
16,74
€ 20,00
5
€
10,03
€ 24,00
2
€
17,68
€ 28,00
0
€
19,21
€ 32,00
0
€
13,30
€ 36,00
0
€
21,00
€ 40,00
0
€
23,63
Quantità
2
1
1
1
1
2
1
1
7
1
1
Prezzo
€
6,99
Prezzo
€
3,99
€
9,35
Prezzo
Prezzo
Prezzo
Prezzo
Prezzo
€ 19,80
€ 19,20
€ 80,19
€
0,99
€ 18,70
€ 14,98
€
8,65
€ 16,74
€
5,96
€
6,30
€ 10,03
€ 17,68
€ 19,21
€ 13,30
€ 21,00
€ 23,63
6
5
Frequenza di acquisto
Data
15-dic
04-dic
04-dic
21-nov
08-ott
28-set
10-set
10-set
09-set
08-lug
08-lug
4
3
2
1
0
€ 0,00
€ 4,00
€ 8,00 € 12,00 € 16,00 € 20,00 € 24,00 € 28,00 € 32,00 € 36,00 € 40,00
Classi di prezzo
CHURN RATE (TASSO DI ABBANDONO)
Situazioni "contractual"
Churn = % di clienti che non sono più sotto contratto
in un dato periodo di tempo
Situazioni "non-contractual"
Churn = % di clienti con Recency > Soglia
Clienti persi (t)
Churn rate(%) =
× 100
Clienti (t - 1)
Retention rate
% di clienti che non abbandonano nel periodo
RR = (1 - Churn rate)
ESEMPIO
In media il 70% di coloro che acquistano un'auto
Lexus acquisteranno la stessa marca
Un'auto viene mantenuta in media 5 anni
Churn rate (5 anni) = 30%
Churn rate (annuo) = 0,3/5 = 0,06 = 6%
ESEMPIO
Una banca ha registrato 357.300 clienti alla fine
del 2010.
Alla fine del 2011 il no. totale di clienti risulta
360.100.
Nel corso del 2011 ha acquisito 30 filiali da altre
banche, ognuna con in media 960 clienti.
Il tasso di abbandono dei clienti acquisiti è stato del
30%.
Ha registrato nuovi clienti nelle filiali storiche pari a
2200.
Calcolare il churn rate dei clienti storici.
ESEMPIO
Clienti 2011=Clienti2010 + Clienti acquisiti filiali nuove +
clienti acquisiti filiali storiche – Churn storici – Churn nuovi
Quindi:
Churn storici= Clienti2010 -Clienti 2011+ Clienti acquisiti filiali
nuove + clienti acquisiti filiali storiche – Churn nuovi
Clienti altre banche: 960 x 30 = 28.800
Dei clienti delle altre banche abbandona il 30%
churn nuovi = 8.640
Churn storici= 357.300 – 360.100 + 20.160 + 2.200 – 8.640 =
10.920
Churn rate storici = (10.920 / 357.300)*100 = 3,05 %
COSTO DEL CUSTOMER CHURN
Costo dell'abbandono
Costo del Churn = Clienti persi (t) × Revenue p.c.
Costo del Churn = Churn rate(%) × Clienti (t - 1) × Revenue p.c.
Nell'esempio precedente, sapendo che lo Annual
Revenue per Customer è pari a 500 Euro/cliente, si
calcoli il risparmio se il Churn rate fosse ridotto di un
punto percentuale
CUSTOMER PROFITABILITY
Retention rate: percentuale di utenti retained,
trattenuti
Non basta calcolare utente ad inizio e fine periodo
(non terrei conto di quelli acquisiti nel periodo)
Customer profit: differenza tra ricavi ottenuti da
un utente e costi associati allo stesso
Divido gli utenti per profittabilità
Top tier: REWARD, se li perdo ho riduzione alta di profitto
Second tier: GROW, per renderli ad alto valore
Third tier: FIRE, fanno perdere denaro, se non riesco a
convertirli al second tier, meglio perderli
CUSTOMER LIFETIME VALUE (CLTV)
Valore finanziario della relazione con il cliente basato
sulla redditività corrente del cliente e sui cash flow
futuri
Per clienti già acquisiti e N periodi
(
M n − Cn ) × RR n
CLTV = ∑
n
(
)
1
+
i
n =1
N
Margine, Costo per servire il cliente, Retention rate
(probabilità che il cliente sia fedele)
CUSTOMER LIFETIME VALUE (CLTV)
Per un orizzonte temporale infinito, margini e
costi costanti nel tempo
CLTV∞ = (M − C ) ×
RR
(1 + i − RR )
Se la retetion è nulla, il valore atteso è nullo.
Se la retention è massima, il valore è pari al margine attualizzato.
Per i prospect
AC = acquisition cost
(
M n − Cn ) × RR n
CLTVprospect = − AC + ∑
n
(
)
1
+
i
n =1
N
CLTV
Utile per
evitare di focalizzare le azioni di marketing solo sul
breve termine
evitare di focalizzarsi solo sui clienti che danno valore
a breve termine
vale di più un cliente "costante" o un cliente con uno
"scontrino corrente" elevato?
calcolare il limite massimo di spesa per acquisire
nuovi clienti
massimo acquisition cost
CLV - ESEMPIO
Un Internet Service Provider applica un prezzo di
19,95 euro al mese. I costi variabili mensili di
gestione sono pari ad 1,50 euro. I costi di
marketing sono pari a 6 euro all’anno, e portano
ad un tasso di abbandono dello 0,5% al mese. Il
tasso di sconto mensile è pari all’1%. Quale è il
CLV di un utente?
CLV - ESEMPIO
Un Internet Service Provider applica un prezzo di
19,95 euro al mese. I costi variabili mensili di
gestione sono pari ad 1,50 euro. I costi di
marketing sono pari a 6 euro all’anno, e portano
ad un tasso di abbandono dello 0,5% al mese. Il
tasso di sconto mensile è pari all’1%. Quale è il
CLV di un utente?
Margine: 19,95 – 1,50 – 6/12 = 17,95
Retention rate = 0,995
Discount rate = 0,01
CLV = 17,95 * [0,995/(1+0,01-0,995)] = 1,191 euro
ESEMPIO
Calcolare il CLTV su 5 anni al 5% per un cliente
la cui spesa annua cresce da 50 € a 90 €
il cui costo di servizio decresce da 10 € a 6 €
la cui probabilità di abbandono è del 15%
se i costi variabili valgono 10 €
ESEMPIO
Calcolare il CLTV su 5 anni al 5% per un cliente
la cui spesa annua cresce da 50 € a 90 €
il cui costo di servizio decresce da 10 € a 6 €
la cui probabilità di abbandono è del 15%
se i costi variabili valgono 10 €
Anno
1
2
3
4
5
€ 50,00
€ 60,00
€ 70,00
€ 80,00
€ 90,00
Costo del serv.
-€ 10,00
-€ 9,00
-€ 8,00
-€ 7,00
-€ 6,00
Costi variabili
-€ 10,00 -€ 10,00 -€ 10,00 -€ 10,00 -€ 10,00
Spesa
0
Margine
€ 30,00
€ 41,00
€ 52,00
€ 63,00
Flussi scontati
€ 24,29
€ 26,87
€ 27,59
€ 27,06
CLTV
€ 25,73 € 131,52
€ 74,00
ESEMPIO
Cliente con flussi più alti (100) e fedeltà più bassa (80%)
Anno
0
1
2
3
4
5
Spesa
€ 100,00 € 100,00 € 100,00 € 100,00 € 100,00
Costo del serv.
-€ 10,00
Costi variabili
-€ 10,00 -€ 10,00 -€ 10,00 -€ 10,00 -€ 10,00
-€ 9,00
-€ 8,00
-€ 7,00
Margine
€ 80,00
€ 81,00
€ 82,00
€ 83,00
Flussi scontati
€ 60,95
€ 47,02
€ 36,27
€ 27,97
-€ 6,00
CLTV
€ 21,57 € 193,78
€ 84,00
Cliente con flussi più bassi (90) e fedeltà più alta (90%)
Anno
1
2
3
4
5
€ 90,00
€ 90,00
€ 90,00
€ 90,00
€ 90,00
Costo del serv.
-€ 10,00
-€ 9,00
-€ 8,00
-€ 7,00
-€ 6,00
Costi variabili
-€ 10,00 -€ 10,00 -€ 10,00 -€ 10,00 -€ 10,00
Spesa
0
Margine
€ 70,00
€ 71,00
€ 72,00
€ 73,00
Flussi scontati
€ 60,00
€ 52,16
€ 45,34
€ 39,40
CLTV
€ 34,24 € 231,15
€ 74,00
ESEMPIO
Calcolare il CLTV al 5% per un cliente
che genera un margine costante pari a 50 €
la cui probabilità di abbandono è del 15%
su 5 anni e su un orizzonte infinito
250
212,45
200
150
138,62
CLTV
100
50
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
Anno
UTILIZZI DEL CLTV
Quali utenti includere nella campagna di direct-mailing?
Basso
Response Rate
Medio
Response Rate
Alto
Response Rate
Alto CLTV
No invio mail
Invia l’offerta
migliore
Invia la seconda
offerta migliore
Medio CLTV
No invio mail
No invio mail
Invia la terza
offerta migliore
Basso CLTV
No invio mail
No invio mail
No invio mail o
invio offerta poco
costosa
Risparmio di circa il 50% dei costi e impatto migliore.
UTILIZZI DEL CLTV
Come bilanciare la profittabilità a breve e lungo termine?
Bassa
profittabilità a
breve
Alta
profittabilità a
breve
Alto CLTV
Investire per
aumentarne il valore,
riducendo i costi e
gestendo il rischio
Investire per spingere
il cross-selling e
mantenerli fedeli
Basso CLTV
Gestisci i costi
associati e identifica
opportunità di
aumentarne il valore
Gestire al meglio la
relazione e cercare di
aumentare il CLTV
Puntare solo su CLTV alto rischia di far perdere profittabilità nel breve
e perdere efficienza.
CUSTOMER PROFITABILITY
Prospect CLV
Un utente prospect è un potenziale cliente
È utile calcolarne il CLV per capire quanto è
opportuno spendere per acquisirlo (non limitandosi a
valutare solo il flusso di ritorni che genererà
nell’immediato)
6
,
7 8 = 97: ,
/ ;
+ 8
− 97: ,
,
Se positivo, è consigliabile sostenere il costo di
acquisizione
Se negativo, è sconsigliabile sostenere il costo di
acquisizione
PLV - ESEMPIO
Una azienda prevede di spendere 60.000 euro in
pubblicità raggiungendo 75.000 visualizzazioni.
Nell’ipotesi di riuscire a convincere l’1,2% dei
lettori con una offerta di prezzo bassa (l’azienda
guadagna solo 10 euro dal primo acquisto) e che il
CLV del cliente acquisito sia di 100 euro,
possiamo valutare positivamente la campagna?
PLV - ESEMPIO
Una azienda prevede di spendere 60.000 euro in
pubblicità raggiungendo 75.000 visualizzazioni.
Nell’ipotesi di riuscire a convincere l’1,2% dei
lettori con una offerta di prezzo bassa (l’azienda
guadagna solo 10 euro dal primo acquisto) e che il
CLV del cliente acquisito sia di 100 euro,
possiamo valutare positivamente la campagna?
Acquisition spending: 60.000 / 75.000 = 0,80 euro
Expected acquisition rate: 0,012
Initial margin: 10 euro
Il valore atteso del PLV per ciascuno dei 75.000
prospect è: 0,012*(10+100)-0,80= 0,52 euro
Il valore totale atteso è 0,52 * 75.000 = 39.000 euro
La proposta è quindi economicamente attrattiva
PLV - ESEMPIO
Potremmo anche domandarci quale dovrebbe
essere l’acquisition rate per rendere l’operazione
economicamente attrattiva.
Se ipotizziamo un PLV pari a 0, otteniamo che
=
>
7: ,
97: ,
=
;
Ovvero 0,80/(10+100) = 0,007273
Se l’acquisition rate supera lo 0,7273%, la
campagnia risulta conveniente (successo).
,
+ 8
ESEMPIO
Considerare i seguenti dati:
Data
Categoria
20/02/2014 Carne
23/02/2014 Carne
26/02/2014 Verdura
01/03/2014 Latte
03/03/2014 Acqua
05/03/2014 Verdura
06/03/2014 Verdura
08/03/2014 Latte
09/03/2014 Latte
20/02/2014 Acqua
22/02/2014 Acqua
25/02/2014 Latte
27/02/2014 Latte
01/03/2014 Acqua
Quantità Prezzo
Utente
3
15
2
3
3
11
4
7
1
3
1
15
3
6
1
3
4
7
5
6
2
12
4
18
1
5
2
11
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
Quale utente è definibile come a «rischio di abbandono»?
Per quale utente è preferibile l’upselling al cross-selling?
Per quale utente attivare un incentivo a visitare più spesso il
supermarket?
Quale utente ha una spesa più costante/omogenea nel tempo?
ESEMPIO
Settimana1
Settimana2
Settimana3
Frequenza settimanale Utente1 Frequenza settimanale Utente 2 Spesa settimanale Utente 1
Spesa settimanale Utente 2
2
2
18
18
2
3
18
34
5
0
34
0
dev.std
cagr
Utente 1
Utente 2
1,732050808
36%
Nro sessioni Giorni
9
5
Carne
Utente 1
Utente 2
Spesa totale
19
11
Settimane
70
52
Verdura
18
1,527525232
-100%
Latte
32
9,237604307
24%
17,0098011
-100%
Frequenza media settimanale Spesa media settimanale Scontrino medio
3
3,315789474
23,33333333
7,777777778
3
3,181818182
17,33333333
10,4
Acqua
17
23
3
29
Somma
p logp
p logp
p logp
p logp
p logp
p logp
70,00
-0,25
-0,26
-0,25
-0,10
0,00
0,00
52,00
0,00
0,00
-0,26
-0,23
0,00
0,00
E
0,86
0,50
ESEMPIO
User1
User2
Frequenza
Recency
media
Dev. Std. Cagr
Recency ultima
Spesa media Scontrino
Dev. Std.
settimanale Freq.
Freq.
(gg)
settimana settimanale medio
Spesa
Cagr Spesa Entropia
3,315789474 1,732051
36%
1
1 23,33333333
7,777777778 9,237604307
24%
3,181818182 1,527525
-100%
9
0 17,33333333
10,4 17,0098011
-100%
Quale utente è definibile come a «rischio di
abbandono»?
Per quale utente è preferibile l’upselling al crossselling?
Per quale utente attivare un incentivo a visitare più
spesso il supermarket?
Quale utente ha una spesa più costante/omogenea nel
tempo?
0,86
0,50