Una transizione dal Crm operazionale all’analitico
Sava è una società del Gruppo Fiat che opera nel segmento dei servizi finanziari per il settore automobilistico. Nel corso degli anni si è dotata progressivamente di strumenti per il Crm operazionale, accumulando una mole impressionante di dati.
«Quello di cui sentivamo la mancanza – dice Giovanni Lux, responsabile della business unit Crm Customer Value – era la possibilità di ricavare, da questi dati, informazioni a valore aggiunto. Occorreva, cioé, supportare le attività di Crm operazionale con strumenti analitici più raffinati, per massimizzare la redditività della relazione con il cliente».
Questa è la motivazione che ha spinto Sava ad avviare il progetto di creazione di un customer database finalizzato alla determinazione del valore attuale e potenziale di ciascun cliente.
«Questi due indicatori – prosegue il manager – rivestono per noi un’importanza cruciale perché sono i driver che, in modo sintetico ed esaustivo, indirizzano il nostro modo di rapportarci con il cliente».
I due indicatori sono determinanti non solo per supportare le attività di Crm operazionale con iniziative personalizzate, ma anche per delineare le direttrici di una strategia commerciale a tutto campo, che preveda lo sviluppo del business e forme di vendita incrociata.
Fondamentale per la buona riuscita del progetto è stata la fattiva collaborazione della divisione It e degli utenti business, non solo nella definizione dei requisiti, espliciti e latenti, ma anche nella fase di certificazione, volta a controllare la validità e la significatività semantica dei singoli campi del database.
«In questo senso, la tecnologia Sas ha funzionato, per così dire, come collante tra le esigenze squisitamente di business e le necessità operative di implementazione – sottolinea Claudio Mattei, project manager della soluzione di customer database -. Ha facilitato le operazioni volte a verificare e a incrementare la qualità dei dati residenti nei sistemi legacy. In seconda battuta, ci ha permesso di costruire un prototipo della soluzione, funzionante con dati reali, ben prima del rilascio definitivo. Abbiamo, così, potuto testare concretamente le funzionalità analitiche disponibili ed esibire al top management i ritorni effettivi in tempi molto più rapidi di quelli normalmente garantiti da un progetto di tale complessità».
