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Strategic Marketing > Big Data & Customer Journey > Flashcards

Big Data & Customer Journey Flashcards

1
Q

CUSTOMER JOURNEY - FRAMEWORK

A
  1. Fase del Bisogno
  2. Ricerca delle Informazioni
  3. Acquisto
  4. Post-acquisto
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2
Q

CUSTOMER JOURNEY - ELEMENTI CHIAVE

A
    • Canali Digital e Touchpoints (Brand-owned, Partner-owned or Customer-owned touchpoints)
    • Prospettiva Multichannel (“Integrazione” con Canali “Fisici”)
  2. Dati
  3. Analytics & Better Targeting
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3
Q

CANALI - ULTIMI 15 ANNI

A
  • Web e Cannibalizzazione delle Vendite
  • Multichannel Marketing
  • Mobile
  • Ritorno all’Offline
  • Omnichannel Marketing
  • Research Shopping,Showrooming, Webrooming
  • Customer Journey
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4
Q

MULTICANALE - CARATTERISTICHE

A
  • Solo canali interattivi
  • Canali distributivi: negozi, website, direct marketing (catalogo, call-center)
  • Canali separati senza sovrapposizioni
  • Focus sul canale
  • Per canale
  • Obiettivi: vendite per canale, esperienza per canale
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5
Q

OMNICANALE - CARATTERISTICHE

A

-Canali interattivi e di comunicazione di massa (es: Tv)
-Canali distributivi: negozi, website e direct marketing, canali mobile (smartphone, laptop, …), social media. Touchpoints (inclusi i canali di comunicazione di massa): Tv, radio, stampa, C2c, …
-Canali integrati finalizzati a fornire
un’esperienza unica al cliente
-Focus sul canale e sul marchio
-Cross-canale
-Esperienza complessiva del cliente
cross-canale, vendite totali considerando
tutti i canali

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6
Q

OMNICHANNEL - OPPORTUNITA’

A
  • Right Channeling: verso canali con più
    margine
  • Customer Satisfaction: Servizio Migliore
  • Espansione Customer Base: Preferenze di
    Canale
  • Aumento dei profitt
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7
Q

OMNICHANNEL - MINACCE

A
  • Cannibalizzazione: Aumento del numero di
    canali ma stessi volumi
  • Erosione Brand Value : Cattiva Gestione di certi
    canali
  • Coordinamento e Integrazione: Gestione
    congiunta di diversi canali-> diminuzione
    consumer satisfaction, customer retention, …
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8
Q

OMNICANALITA’ - INTERESSE CRESCENTE

A
  • Il 70% dei clienti di Sacks che comprano online comprano anche nel negozio fisico
  • I clienti multichannel spendono 3-4 volte in più di quelli di canale singolo
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9
Q

OMNICHANNEL & CUSTOMER PROFITABILITY

A
  • Profitti:
    - Ammontare speso
    - Costi/Margini
    - Frequenza di Acquisto
  • Retention:
    - Probabilità di retention
  • CLV:
    - Customer Lifetime Value
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10
Q

LE 3 V DEI BIG DATA

A
  • Velocità: Analisi dei dati in streaming – Decisioni Real Time (e.g. Alexa, real time coupon, sensori nelle auto - device )
  • Varietà: Diversa natura dei dati (recensioni, Amazon Rekognition, Booking, TripAdvisor, …)
  • Volume: 43 trilioni di gigabyte di dati generati nel 2020. La maggior parte delle imprese (US) hanno in media 100 terabyte di dati salvati
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11
Q

PERCHE’ DATA SCIENCE? - COSA SAPPIAMO

A

• Cosa impatta sulla scelta del canale/touchpoints, perchè diversi clienti scelgono diversi canali
• Come e quando il marketing è efficace nel
formare e influenzare le preferenze di canale, e come
l’impatto del marketing cambia nel tempo
• Relazione tra scelta di canale e profittabilità del cliente
• Qual è l’effetto del canale di acquisizione sulla fedeltà
del cliente

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12
Q

COSA AUMENTA LE PROBABILITA’ DI ACQUISIRE UN NUOVO CLIENTE?

A

 Quali strategie di marketing sono più efficaci per
massimizzare l’attrazione e portare i clienti al primo
acquisto?
 Qual è il ruolo del comportamento del
cliente pre-acquisto?

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13
Q

MAPPARE E ANALIZZARE L’INTERO JOURNEY

A

Come possono essere segmentati i clienti in base al loro journey?
Quali sono I pattern predominanti?
Quali tipi di attività di marketing funzionano meglio?
Cosa porta a una maggiore redditività?

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14
Q

PRODUCTS RECOMMENDATIONS- MARKET BASKET ANALYSIS

A

 Dati su 1,000,000s page visit records
 Si calcola la probabilità condizionata
Pr(vedo il prodotto B | ho visto il prodotto A)
 Se il potenziale cliente sta guardando il prodotto A, viene raccomandato il prodotto B con la massima probabilità p(B|A)

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15
Q

NEXT-PRODUCT-TO-BUY MODEL (NPTB)

A

 Contesto: clienti di una banca
 Attività di Cross-selling: mutuo acquisto casa
 Come: next-product-to-buy model (NPTB) per identificare i clienti con la probabilità più elevata di “acquistare” un mutuo
 Stimare la probabilità:
Pr(Acquistare Mutuo Casa | Demos, Prodotti
precedentemente acquistati)
 Dati: 100,000 records sugli acquisti di prodotti bancari passati dei clienti per stimare il
modello

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16
Q

NPTB - FUNZIONA?

A
  • Modelli NPTB generano più risposta e un aumento dei ricavi per cliente
  • Modelli NPTB generano un ROI=530% vs. ROI=-16% gruppo di controllo
17
Q

MODELLO PREDITTIVO PER IL TARGETING

A

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