Intelligenza dei dati e modelli statistici fondati sulla conoscenza del mercato e sui bisogni effettivi delle aziende. Sono gli strumenti che CRIF offre alle utility per individuare i clienti business a maggior potenziale, ai quali rivolgere piani di marketing strategico e offerte su misura. Orientando in maniera più efficace anche le attività operative. «In un contesto di mercato sempre più complesso, le opportunità di business per le utility sono molte e crescenti. Ma per coglierle al meglio, è fondamentale identificare le aree di crescita e ampliare la customer base. Costruendo poi su basi solide un rapporto duraturo con il cliente», afferma Massimiliano Loi, Senior Manager di CRIF, azienda globale specializzata in sistemi di informazioni creditizie e di business information, servizi di outsourcing e processing, soluzioni per il credito.
Dalla segmentazione del mercato ai modelli predittivi
Il lavoro parte con lo studio del mercato, la sua segmentazione e modellizzazione, per arrivare a identificare cluster di clienti prospect a cui rivolgersi con offerte basate su stime delle esigenze effettive delle aziende. CRIF declina tutti questi passi in una soluzione su misura per il mondo energy, già adottata da una delle maggiori multiservizio italiane. Obiettivo, costruire un processo di analisi e di screening delle aziende per individuare, tra i potenziali clienti, i prospect ad alto potenziale sotto il profilo dei consumi. «La metodologia identifica i driver del consumo di luce e gas, segmentando il mercato in cluster di aziende energivore, gasivore e potenzialmente interessate a un’offerta combinata di luce e gas», spiega Loi. Il processo, basato su un approccio modulare, scalabile e flessibile, è strutturato in una prima fase di ricognizione, a cui segue lo sviluppo di modelli predittivi del consumo di luce e gas.
Reperimento e gestione dei dati
«Si parte con l’analisi di dati pubblici, open data, dati proprietari CRIF e di benchmark, tenendo conto del settore merceologico, dell’area geografica, della dimensione e di altre caratteristiche rilevanti delle aziende. Un approccio particolarmente efficace quando i clienti business in portafoglio all’utility sono pochi e manca una significativa base dati interna», spiega ancora Loi. Nel caso invece di utility più grandi, con un portafoglio più nutrito e una sufficiente mole di dati interni, si può sviluppare una seconda fase, che conduce a modelli predittivi basati sui dati di consumo.
Liste di prospect ad alto potenziale
«I modelli, definiti di volta in volta in base alle caratteristiche e alle esigenze della utility, sono sviluppati con variabili target recepite dalle basi dati interne come, ad esempio, i consumi effettivi delle aziende, i consumi dichiarati in fase di vendita, l’esito di campagne precedenti, nel caso in cui si voglia testarne l’efficacia», continua Loi. La profilazione dei clienti, previo consenso, permette di sviluppare modelli statistici differenziati per tipo di offerta (luce, gas, luce e gas) e di studiare la relazione tra i possibili driver e le variabili target di cui sopra. Risultato dell’operazione, una lista di potenziali clienti a elevato consumo stimato (luce, gas o entrambi), da contattare e attivare attraverso campagne di marketing dedicate.
Vantaggi commerciali e per la pianificazione
«Questo approccio offre alcuni vantaggi, primo tra i quali l’identificazione di opportunità commerciali misurate e misurabili; inoltre, le aziende in target vengono segmentate sia per tipologia di offerta sia per potenzialità di consumo, permettendo di pianificare le campagne in termini di priorità e contenuto dell’offerta», sottolinea Loi. Insomma, una maggiore conoscenza del mercato permette di ampliare il business, ma anche di ottenere indicazioni per orientare la pianificazione, in un ciclo continuo di selezione di prospect, azione commerciale, raccolta risultati di campagna e fine tuning dei modelli, attraverso un sistema di monitoraggio continuo dei risultati e verifica delle performance di quanto applicato.
