Customer Accounting – Creating value with customer analytics

Sommario della presentazione

  1. Introduzione alla Customer Lifetime Value (CLV): La presentazione si concentra sulla valutazione della performance del cliente attraverso la Customer Lifetime Value (CLV), evidenziando come questa metrica sia fondamentale per tutte le imprese, indipendentemente dalle dimensioni.
  2. Sfide e Domande Cruciali: Tutte le imprese, comprese quelle di piccole dimensioni, si trovano a confrontarsi con sfide e domande pressanti riguardo al valore dei clienti e dei segmenti di clientela. L’analisi della CLV è l’approccio chiave per rispondere a queste questioni.
  3. Ruolo Rivoluzionario degli Analytics: L’evoluzione degli Analytics nel settore del marketing ha permesso di sostituire o integrare dati soggettivi con fonti di dati oggettive, transazioni ed eventi, consentendo una comprensione più approfondita del valore dei clienti.
  4. Da Analisi di Profittabilità a Modelli Predittivi: L’approccio tradizionale all’analisi di profittabilità dei clienti sta evolvendo verso modelli predittivi più sofisticati, mirando a valutare il valore dei clienti durante tutto il loro ciclo di vita, un aspetto strategico a lungo termine.
  5. Parametri Chiave nella Modellizzazione CLV: La modellizzazione della CLV richiede la definizione chiara di parametri essenziali, tra cui il margine di contribuzione, il tasso di retention (fedelta) e il costo del capitale, tutti fondamentali per stimare il valore atteso del cliente.
  6. Formula della CLV attraverso Algebra Lineare: La formula per il calcolo della CLV si basa sull’algebra lineare, combinando il margine di contribuzione, il tasso di retention e il costo del capitale, consentendo di ottenere una stima del valore atteso del cliente medio.
  7. Variazione del Tasso di Retention: Il tasso di retention dei clienti varia tra diverse tipologie di aziende e nei diversi paesi, influenzando direttamente il valore atteso del cliente. La comprensione di queste variazioni è essenziale per modelli di previsione accurati.
  8. Integrazione Funzionale per l’Analisi CLV: L’analisi della CLV richiede un’efficace integrazione tra diverse funzioni aziendali, tra cui il controller, il marketing e il business intelligence, per garantire che i dati vengano utilizzati in modo coerente e collaborativo.
  9. Ruolo dei Big Data e Complessità: L’arricchimento dei dati attraverso i big data offre opportunità significative per migliorare la modellizzazione della CLV, ma richiede competenze specializzate e l’attenzione all’integrazione dei dati per evitare la complessità eccessiva.
  10. Diffusione dell’Adozione della CLV: L’adozione della CLV è in crescita, soprattutto tra le aziende medio-piccole. Tuttavia, la diffusione varia a seconda dell’industria e del paese, evidenziando l’importanza dell’analisi della CLV in contesti internazionali.
  11. Collaborazione tra Controller e Marketing: La presentazione enfatizza l’importanza della collaborazione tra il controller e il marketing per implementare con successo la CLV. Questo coordinamento è fondamentale per tradurre i risultati dell’analisi in azioni concrete.
  12. Ruolo Strategico e Operativo della CLV: La CLV ha un ruolo strategico e operativo, consentendo decisioni informate sia a breve che a lungo termine. È uno strumento potente per stabilire budget, ottimizzare le campagne di marketing e guidare le decisioni aziendali.
  13. Case Study e Riferimenti: La presentazione include casi studio con aziende che hanno implementato con successo la CLV, evidenziando come questa metrica influenzi direttamente il valore dell’azienda e supporti le valutazioni finanziarie.
  14. Invito all’Approfondimento: Alla fine della presentazione, viene invitato il pubblico a esplorare ulteriormente l’argomento attraverso risorse come pubblicazioni e monografie che approfondiscono l’analisi della Customer Lifetime Value.
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