Fase 1: Estrazione e pulizia dei dati comportamentali
– ETL automatizzato tramite pipeline Apache Airflow o Talend, con validazione incrociata dei campi (es. ID cliente univoci, timestamp coerenti).
– Pulizia delle anomalie: rimozione di duplicati, correzione di valori mancanti (imputazione con mediani temporali per la recency, modelli basati su medie per acquisti).
– Arricchimento con dati contestuali: località geografica per segmentazione regionale (es. Nord vs Centro-Sud), canale preferito, durata del rapporto storico.
Fase 2: Feature engineering personalizzato per il contesto italiano
– Creazione di indicatori temporali: “Giorni dall’ultimo acquisto”, “Frequenza mensile di interazioni digitali”, “Tasso di risposta a campagne SMS”.
– Indicatori culturali: peso del rapporto umano nel customer care (es. numero di contatti con operatori telefonicamente registrati), che influenzano l’indice di disengagement.
– Segmentazione temporale: cicli di acquisto stagionali (es. Natale, Pasqua) per modulare soglie predittive.
Fase 3: Validazione e mitigazione del sovradattamento
– Validazione incrociata stratificata stratificata per cluster clienti (es. frequenti, occasionali, in rischio), evitando distorsioni nei dataset eterogenei.
– Test A/B di soglie di allerta (es. da <3 acquisti in 6 mesi a <2) per ottimizzare sensibilità senza generare falsi positivi.
– Monitoraggio continuo con metriche di stabilità: coefficiente di variazione delle feature chiave, divergenza tra modello e comportamento reale.
*Tabella 1: Confronto tra feature tradizionali e personalizzate per il retail italiano*
| Indicatore | Metodo di calcolo | Applicazione pratica nel retail italiano |
|---|---|---|
| Recency | Giorni dall’ultimo acquisto (tempo reale) | Indicatore chiave di disengagement; nel contesto italiano, amplificato dal rapporto personale con il punto vendita |
| Canali preferiti | Peso ponderato per regione (Nord > Sud) | Permette di modulare trigger in base al canale più coinvolto (es. SMS per clienti giovani, email per clienti aziendali) |
| Frequenza interazioni digitali | Medie settimanali su app e sito (con soglie personalizzate) | Monitoraggio attivo tramite notifiche push mirate, con test di efficacia A/B per canali |
| Indice di disengagement complessivo | Combinazione ponderata di recency, canali e feedback negativo | Trigger principale per campagne re-engagement automatizzate, con soglie adattate al comportamento italiano |
Fase 1: Segmentazione culturale e comportamentale
– Clusterizzazione K-means su 12 variabili (recency, canali, frequenza, sentiment da social, engagement app, dati POS, localizzazione, età, tipo contratto, storia prodotti acquistati, feedback recenti).
– Profili culturalmente rilevanti: ad esempio, segmento “Tradizionalisti” (acquisti in negozio, sensibili al rapporto umano) vs “Digitali attivi” (preferiscono SMS e app, rapidi nel disengagement).
Fase 2: Progettazione di workflow di re-engagement sequenziali
– Per disengagement moderato (es. recency 3-6 mesi): workflow con SMS informativo + coupon del 10% entro 48h, follow-up email 5 giorni dopo.
– Per disengagement severo (>6 mesi, nessun interazione): invio personalizzato del responsabile di conto + offerta speciale + sondaggio di feedback, con trigger automatico se nessuna risposta.
Fase 3: Ciclo chiuso di feedback e aggiornamento modello
– Ogni interazione (apertura, clic, risposta) alimenta un ciclo di aggiornamento delle feature e del modello predittivo in tempo reale.
– Esempio pratico: un cliente che clicca sul messaggio SMS ha un punteggio di recupero +15 punti nel modello, riducendo il rischio di churn.
Tabella 2: Confronto tra approcci tradizionali e tier 3 personalizzato nel retail italiano
| Livello di granularità | Segmentazione basata su recency e canali standard | Segmentazione dinamica con profili culturali e comportamentali profondi |
| Metodo di attivazione | Campagne batch su segmenti ampi | Trigger individuali con messaggi contestualizzati e dinamici |
| Ciclo di feedback | Analisi post-campagna, aggiornamento modello mensile | Ciclo continuo: ogni interazione modifica il profilo e il modello in tempo reale |
| Efficacia operativa | Recupero medio del 12-18% in 30 giorni | Recupero fino al 25-35% con interventi personalizzati e feedback integrato |
Fase 1: Estrazione e pulizia (ETL base)
– Source: CRM (Salesforce), POS (Lightsail, Omnia), app mobile (Firebase), social (Meta Business).
– Pulizia: identificazione duplicati per ID cliente, correzione timestamp, imputazione di valori mancanti con interpolazione temporale per acquisti.
– Normalizzazione: codifica one-hot per variabili categoriche (canale, regione), standardizzazione per scale diverse.
Fase 2: Feature engineering avanzata
– Creazione di “Engagement Score
