Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n

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Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e
ManagementLezione n2

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Lorganizzazione dei dati
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Data Warehouse

• Il Data Warehouse è un ambiente dati a
  supporto dei DSS con le seguenti caratteristiche
• Integrato
• Fonti diverse (interne esterne)
• Dati omogenei
• Meta-informazione
• Non volatile
• Profondità temporale 3-5 anni
• Aggiornamenti per accodamento
• Data inizio validità in chiave

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Lorganizzazione dei dati
Data Warehouse
Multi Level Summary
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Lorganizzazione dei dati
Dati Interni
Dati Esterni
Gestore anagrafiche
CDB
Data Mart Analisi Prodotto
Data Mart Analisi Cliente
Data Mart Analisi Mercato
Segmentazione socio-demo Potenziali di zona
Associazioni
Segmentazione comportamentale Modelli di Scoring
Proposta commerciale selezione target e product
mix.
R.O.I.
Gestore campagne
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Lorganizzazione dei dati
Dati Interni
Dati Esterni
Gestore anagrafiche
CDB
Data Mart Analisi Prodotto
Data Mart Analisi Cliente
Data Mart Analisi Mercato
Segmentazione socio-demo Potenziali di zona
Associazioni
Segmentazione comportamentale Modelli di Scoring
Proposta commerciale selezione target e product
mix.
R.O.I.
Gestore campagne
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Lunità logica di buiness(unità statistica)
c\c C1
c\c C2
NDGC1
NDGC2
titoli C2
c\c F2
NDGF1 moglie
NDGF2 marito
NDGF3 padre
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Un giusto equilibrio(la matrice dei dati)
Customer Table
Per ciascun cliente o prospect si vuole misurare
il numero di auto acquistate per A) tipologia
di auto gt 10 segmenti di mkt B) evoluzione
storica gt 0-2, 2-5 oltre 5 anni C) fedeltà gt
Fiat, Alfa, Lancia, Giapponesi, Euro1, Euro2, USA
per poter incrociare le tre dimensioni A) x B)
x C) gt 10 x 3 x 7210 variabili !
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Lorganizzazione dei dati
Dati Interni
Dati Esterni
Gestore anagrafiche
CDB
Data Mart Analisi Prodotto
Data Mart Analisi Cliente
Data Mart Analisi Mercato
Segmentazione socio-demo Potenziali di zona
Associazioni
Segmentazione comportamentale Modelli di Scoring
Proposta commerciale selezione target e product
mix.
R.O.I.
Gestore campagne
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Data Mining Customer Profiling
Customer DataBase
Segmentazione
Scoring System
Decisioni strategiche
Decisioni tattiche
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Segmentazione
Marketing Segment Behavioral Clusters CRM Actions
VIP High Rollers 2.0 To Take Care (one-to-one) Maximum Time Consuming Share-of-wallet Retention using Business and Management Rules
Premium Got-it-all Frequent Flyers 20.0 To Invest High Time Consuming Up-selling using Business Rules and Propensity Models Portfolio Retention using Churn Models
High Potential Customer Young warriors High potential 26.3 To Improve Medium Time Consuming Cross-selling using Propensity Models Product Holding Retention using Churn Models
Basic Customers Young Consumers Conventional Savers Abandoned hounds 51.7 To Manage Low Time Consuming Basic Up Cross-selling using Business Rules and Propensity Models Customer Retention using Churn Models
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Modelli di Scoring
Population Score MIN-MAX Avg Score Cum. Customers Cum. Target Cum. Redemption Cum. Lift Response Captured
5 10.1577-0.8055 0.2703 27509 5.00 18.73 8.37 41.83
10 20.0835-0.1576 0.1141 55026 10.00 13.51 6.04 60.36
15 30.0509-0.0834 0.0655 82537 15.00 10.59 4.73 70.96
20 40.033-0.0508 0.0409 110025 20.00 8.74 3.90 78.04
25 50.0231-0.0329 0.0276 137442 24.98 7.41 3.31 82.62
30 60.0169-0.023 0.0197 165356 30.05 6.42 2.87 86.12
35 70.0127-0.0168 0.0146 192621 35.01 5.68 2.54 88.84
40 80.0096-0.0126 0.0110 219814 39.95 5.09 2.27 90.88
45 90.0072-0.0095 0.0083 247301 44.94 4.62 2.06 92.69
50 100.0053-0.0071 0.0061 275370 50.04 4.21 1.88 94.12
55 110.0039-0.0052 0.0045 303506 55.16 3.87 1.73 95.36
60 120.0029-0.0038 0.0033 329490 59.88 3.60 1.61 96.27
65 130.0021-0.0028 0.0024 356163 64.73 3.36 1.50 97.09
70 140.0014-0.002 0.0017 386197 70.18 3.12 1.39 97.79
75 150.0009-0.0013 0.0011 414908 75.40 2.92 1.31 98.51
80 160.0006-0.0008 0.0007 439066 79.79 2.78 1.24 98.97
85 170.0003-0.0005 0.0004 474474 86.23 2.58 1.15 99.49
90 180.0002-0.0002 0.0002 491813 89.38 2.50 1.11 99.65
95 190.0001-0.0001 0.0001 517245 94.00 2.38 1.06 99.86
100 200-0 0.0000 550258 100.00 2.24 1.00 100.00
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Master en Investigación de Mercado y Data Minin
Levoluzione dei progetti di Customer Profiling
Credit Scoring X Basel II
Social Network Analysis
Credit Scoring X Griglie
Segmentazione Needs Based
1990
2000
Vendita a Distanza
Telecomunicazioni New Media