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05/07/2010  Versione per la stampa Share it   Condividi su Facebook

Tutto quello che il “marketing database” può dire

Tra i molteplici benefici offerti dall’avvio di un programma fedeltà troneggia certamente il patrimonio informativo acquisibile sulle caratteristiche e sui comportamenti di consumo dei clienti, dal momento della sottoscrizione a ogni singolo atto d’acquisto. Queste informazioni permettono di comprendere e anticipare i bisogni dei clienti al fine di trovare il modo più efficace per soddisfarli. Costituisce una Best Practice in questo ambito il progetto di Segmentazione e Profilazione della clientela realizzato da Cisalfa Sport, con il supporto consulenziale di VALUE LAB e tecnologico di SAS, insignito lo scorso Marzo allo SMAU di Roma del premio “ICT Innovazione” nella categoria Business Intelligence e CRM.

Cisalfa Sport, con 2.400 dipendenti, 170 punti vendita nel territorio nazionale e un fatturato 2009 di circa 490 milioni di euro, si configura oggi tra i leader nazionali nella distribuzione di articoli sportivi. Nella primavera del 2009, in un periodo difficile per tutto il comparto dello “Sport System”, Cisalfa Sport si è posta l’ambizioso obiettivo di rendere maggiormente efficaci ed efficienti le proprie strategie commerciali e di marketing per mezzo di una completa e sistematica conoscenza del cliente e dei suoi reali comportamenti d’acquisto.

Tale conoscenza è stata acquisita dalla valorizzazione del patrimonio informativo costituito, da un lato dalle 2 milioni di carte fedeltà “ACTION CARD” emesse in circa dieci anni e dai dati a esse associati(sia di natura anagrafica che d’acquisto), dall’altro dalla totalità degli scontrini emessi dai punti vendita della catena negli ultimi due anni.

Il progetto si è articolato in tre macrofasi.

Per prima cosa VALUE LAB ha realizzato un Database di Marketing, costituito appunto dai citati dati interni e integrato con dati di fonte esterna relativi alle caratteristiche specifiche della domanda e all’offerta del Mercato.

Successivamente, dopo una preliminare analisi esplorativa dei dati, si è proceduto nella segmentazione della base clienti utilizzando la tecnica statistica di cluster analysis che ha permesso di individuare determinati gruppi omogenei di clienti, descritti con variabili significative attraverso molteplici indicatori (scontrino, numero medio di item, frequenza di acquisto, continuità di spesa, tipologia e modalità di acquisto, marginalità, etc.).

La terza fase ha visto l’analisi delle associazioni tra tutti i prodotti dell’albero merceologico utilizzando la tecnica market basket con l’obiettivo di conoscere quali articoli vengono acquistati in modo combinato, individuando le correlazioni di acquisto più frequenti all’interno della stessa stagione e tra stagioni differenti.

Tale analisi è stata sfruttata anche nella ridefinizione del layout dei punti vendita della catena, passando da un’esposizione incentrata sulle categorie merceologiche (come calzature, abbigliamento, attrezzo) a una focalizzata sulle singole discipline sportive al fine di aumentare la leggibilità del punto vendita e di consentire al cliente di trovare più facilmente i prodotti che vengono acquistati congiuntamente.

Nei negozi “pilota” in cui si è proceduto a ridisegnare il layout secondo le logiche citate, si sono potuti riscontrare immediatamente dei benefici in termini di cross selling ed up selling, oltre al gradimento generale del cliente legato ad una nuova shopping experience.

I benefici ricavabili dalle diverse fasi di un progetto come questo sono:

- in relazione alla segmentazione attraverso la “Cluster Analysis”:

  • customizzazione delle attività promozionali (passando da comunicazioni flat a messaggi differenziati per ciascun segmento);
  • invio di materiali di comunicazione coerenti con gli acquisti del cliente;
  • promozione dei prodotti in base alle reali aspettative del cliente;
  • aumento di efficacia ed efficienza delle attività di direct marketing e CRM in termini di redemption e ROI;
  • individuazione dei clienti più profittevoli;

- in relazione all’analisi delle combinazioni d’acquisto dei prodotti con la tecnica statistica “Market Basket”:

  • incentivazione delle meccaniche di cross selling e up selling;
  • definizione di sconti che portino a reali vantaggi economici;
  • rivisitazione del layout del punto vendita e posizionamento fisico dei prodotti “in store”;
  • ottimizzazione degli approvvigionamenti e della gestione del magazzino;

Al giorno d’oggi non è più possibile sparare nel mucchio” afferma Davide Rossetti, Direttore Marketing e Comunicazione di Cisalfa Sport. “L’attività sviluppata con il supporto di VALUE LAB ha segnato lo start-up di un processo che, basato sui due approcci di cluster analisys e di basket analisys, ci consente di avere un elevato grado di profondità e accuratezza nelle scelte, sia a livello di ridisegno delle aree all’interno del punto vendita, sia nella costruzione del nostro piano promozionale per poter sviluppare azioni mirate in funzione delle reali aspettative del cliente”.

In generale il progetto di profilazione e clusterizzazione realizzato da VALUE LAB e SAS ha permesso a Cisalfa Sport di sviluppare una logica di management orientata al cliente nonché un approccio al business che non sia solo frutto di giudizi e interpretazioni personali, ma che si basi anche sul supporto dell’oggettività di fatti e dati.

 

Davide Rossetti - Direttore Marketing e Comunicazione Cisalfa Sport
Gianluigi Crippa - Principal & Partner VALUE LAB
Alberto Comunello- Consultant VALUE LAB



Value Lab
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