Nel contesto attuale, i mercati si caratterizzano per un alto livello di competitività, principalmente a causa di una crescente saturazione dell’offerta. In questo scenario, è fondamentale per le aziende non solo attrarre nuovi clienti, ma anche sviluppare la capacità di fidelizzarli nel tempo, identificando rapidamente quelli che rappresentano i consumatori di maggior valore. Alla luce di queste dinamiche, diventa particolarmente importante implementare sistemi di Customer Relationship Management (CRM), mirati a sviluppare strategie aziendali incentrate sul cliente. A supporto dei processi decisionali in questo ambito, si inserisce l’utilizzo del Customer Lifetime Value (CLV), un indicatore cruciale per le aziende, poiché permette di identificare e classificare i clienti in base alla loro redditività potenziale nel lungo periodo. Entrambi questi temi sono stati analizzati in modo approfondito nei primi due capitoli di questo elaborato. L’obiettivo della tesi è fornire risposta ai seguenti quesiti: quale canale di vendita presenta i clienti più profittevoli nel lungo termine? Qual è la miglior strategia volta a incrementare il valore di questi clienti? Per rispondere alla domanda di ricerca, nel terzo capitolo è stata condotta un’analisi del Customer Lifetime Value relativa alla clientela dell’Azienda A. Questa analisi si è sviluppata in tre fasi principali: inquadramento della clientela, calcolo del CLV e attività di clustering. Nell’ultima fase, grazie all’uso della piattaforma KNIME, è stato possibile combinare i valori di CLV stimati per ciascun cliente con i dati sul fatturato generato, identificando i clienti con un valore futuro elevato, medio e basso.
L'importanza del CRM e del CLV: analisi quantitativa tra canali di vendita online e offline
BERTAN, GIOIA
2024/2025
Abstract
Nel contesto attuale, i mercati si caratterizzano per un alto livello di competitività, principalmente a causa di una crescente saturazione dell’offerta. In questo scenario, è fondamentale per le aziende non solo attrarre nuovi clienti, ma anche sviluppare la capacità di fidelizzarli nel tempo, identificando rapidamente quelli che rappresentano i consumatori di maggior valore. Alla luce di queste dinamiche, diventa particolarmente importante implementare sistemi di Customer Relationship Management (CRM), mirati a sviluppare strategie aziendali incentrate sul cliente. A supporto dei processi decisionali in questo ambito, si inserisce l’utilizzo del Customer Lifetime Value (CLV), un indicatore cruciale per le aziende, poiché permette di identificare e classificare i clienti in base alla loro redditività potenziale nel lungo periodo. Entrambi questi temi sono stati analizzati in modo approfondito nei primi due capitoli di questo elaborato. L’obiettivo della tesi è fornire risposta ai seguenti quesiti: quale canale di vendita presenta i clienti più profittevoli nel lungo termine? Qual è la miglior strategia volta a incrementare il valore di questi clienti? Per rispondere alla domanda di ricerca, nel terzo capitolo è stata condotta un’analisi del Customer Lifetime Value relativa alla clientela dell’Azienda A. Questa analisi si è sviluppata in tre fasi principali: inquadramento della clientela, calcolo del CLV e attività di clustering. Nell’ultima fase, grazie all’uso della piattaforma KNIME, è stato possibile combinare i valori di CLV stimati per ciascun cliente con i dati sul fatturato generato, identificando i clienti con un valore futuro elevato, medio e basso.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14247/25812