GeoMarketing come supporto alla strategia aziendale

In un’ottica strategica di differenziazione, rispetto alla concorrenza, oltre alle caratteristiche del prodotto/offerta, devono essere tenuti in rilievo le caratteristiche dei clienti/acquirenti:
- Clienti/aziende
- Clienti finali/consumers (diretti o finali delle aziende/clienti)
- Canali di distribuzione
- Posizione geografica (dei Clienti e dei Canali)

Le basi per la segmentazione, soprattutto nel mercato dei Clienti finali/consumers, sono:
- Demografiche (età, sesso, istruzione, reddito, ecc.)
- Psicografiche (classe sociale, stile di vita, ecc.)
- Comportamentali (comportamento e frequenza d’acquisto, vantaggi ricercati, status, bisogni, ecc.)
- Fedeltà alla marca/prodotto
- Geografiche

È chiaro che la posizione geografica dell’acquirente, soprattutto nel mercato fisico (meno per il mercato online), è importante per influenzare soprattutto gli elementi comportamentali e di fedeltà alla marca/prodotto. Nel marketing operativo del mix tra prodotto, prezzo, posizionamento, promozione, è il posizionamento (e la distribuzione, la reperibilità del prodotto) che declina con il dove, con il GeoMarketing.
I dati dell’azienda devono, declinare anche sul dove, con l’ausilio della visualizzazione cartografica (georeferenziazione), ma anche essere confrontati con dati socio economici georeferenziati. Solo in questo caso possiamo dire di avere gli elementi per realizzare attività di analisi di GeoMarketing.
Si stima che circa l’80% dei dati aziendali possono essere georeferenziati, questi sono:
- Clienti, fornitori, partner
- Rete vendita/Rete acquisto (SFA - Sales Force Automation, rete Punti Vendita/Retail, ecc.)
- Quote di mercato (% di vendite distribuite nel territorio dei vari prodotti e/o categorie di prodotto).

I dati aziendali, intesi come interni all’azienda, non sono di per sé sufficienti per poter generare benchmark analitici e/o analisi di mercato (intesa come analisi del mercato aziendale comparata con il mercato di segmento considerato). I dati aziendali devono essere integrati con i seguenti dati aggiuntivi:
- Dati inerenti al mercato di riferimento dell’azienda
- Dati socio economici

Queste due macrocategorie di dati possono essere suddivise in:
- Dati desk, disponibili, facilmente reperibili ed utilizzabili fin da subito
- Dati ad hoc, specifici per le esigenze dell’azienda (rilevabili solamente tramite un’azione di ricerca/rilevamento)

GeoMarketing come supporto all’attività commerciale

Il GeoMarketing consente alla direzione commerciale di ottimizzare: l’attività della forza vendita, la distribuzione della rete di vendita, i piani logistici, le aree territoriali ove realizzare promozioni o sviluppare azioni di difesa o di conquista del territorio.
Avendo inquadrato l’utilizzo degli strumenti di GeoMarketing in ambito aziendale, rimane ora da riportare alcuni esempi sugli utilizzi del GeoMarketing e della Georeferenziazione.

Esempi di possibili utilizzi delle funzionalità GeoMarketing

• Analisi di contesto (es.: la definizione del potenziale commerciale e la pressione competitiva nei mercati in cui un’ azienda opera in funzione del proprio sistema di offerta)
• Analisi di tendenza (es.: analisi predittive sui mercati potenziali, oppure la valutazione delle performance della propria rete commerciale e distributiva in funzione del potenziale espresso dal territorio, oppure consumi medi del prodotto/settore in aree geografiche ancora non coperte, ecc.)
• Analisi di posizionamento (es.: visualizzazione dei livelli di concentrazione della forza vendita o della distribuzione logistica dei prodotti nel territorio, anche in confronto con la concorrenza, ecc.)
• Psicodemografia e analisi spettrale dei consumi (es.: per intraprendere azioni per aumentare la fidelizzazione dei propri clienti ed acquisire quote di mercato)
• Verifica/simulazione di apertura di nuove attività commerciali (es.:. area di gravitazione di un Punti Vendita, oppure la razionalizzazione della rete di vendita ed ottimizzare il presidio commerciale, oppure l’individuazione del dove aprire un nuovo Punti Vendita in funzione della concentrazione del target, attività tipica svolta dalla GDO - Grande Distribuzione Organizzata, ecc.
• Organizzazione visite della clientela, in ambito SFA - Sales Force Automation

Esempi di possibili utilizzi in ambito WEB

• Definizione itinerari e/o percorsi stradali
• Ricerca di prossimità (es.: quale esercizio/struttura trovo nel raggio di X km?)
• Ricerca e visualizzazione struttura/esercizio (P.O.I. - Point of Interest) nella mappa e/o nell’area considerata (es.: provincia o selezione mouse)
• Collocazione della struttura/esercizio rispetto a P.O.I. presenti nel territorio
• … per non parlare della combinazione GeoMarketing con GPS ... in ambito wireless/mobile…

Conclusioni
Paradossalmente con la nascita dell’eCommerce e quindi della a-geograficità e delocalizzazione
potenziale di ogni attività, il geomarketing ha aumentato la propria valenza strategica. Non c’è un portale turistico, per esempio, che non usi dinamicamente un minimo di mappatura del territorio con l’ausilio dei P.O.I. - Point of Interest.
Per il GeoMarketing vale quanto detto in letteratura sul CRM: in sé è uno strumento, occorre una strategia di utilizzo dello strumento in ambito strategico, marketing e commerciale. Utilizzato senza questo contesto ci si limita alla Georeferenziazione ed ai relativi tools grafici, belli da vedere ma alquanto inutili ... soprattutto in un contesto di marketing intelligence.

Leonardo Milan

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A term that is commonly used in this field is ‘market intelligence’. The big difference between military procedures and marketing intelligence procedures is that of transparency: the former thrives in secrecy; the latter is expected to show transparency.

While the military definitions are subdivided even further, we shall distinguish just three different types of intelligence. Montgomery and Weinberg (1979) make a valuable distinction using the terms ‘defensive’, ‘passive’ and ‘offensive’. Defensive intelligence monitors the environment to avoid surprises. Passive intelligence provides benchmark data to compare with the company’s own performance. Offensive intelligence identifies opportunities that would not otherwise be discovered.

This is summarized in the following table:

Type	Description
Defensive Intelligence	To avoid surprises, to monitor the environment and support any hunches of what may be happening. An alert of major changes
Passive Intelligence	To provide benchmark data to compare the company’s own performance and use it to evaluate objectives
Offensive intelligence	To identify opportunities that would not otherwise be discovered

(Adapted from Montgomery and Weinberg 1979)

As the VoC Industry evolves, different approaches begin to surface in an effort to gather voice of customer metrics and and create actionable solutions.

Here are the top 4 (seen to date):

• Surveys - (usually project specific, may be extensive, easy to use, great level of detail) Through a survey process of capturing answers to specific questions, customers help bench mark metrics for corporations to progress in various aspect of Sales, Marketing, and Customer Relations.
• Collective Intelligence - (intelligence based on honest remarks gathered through 3rd party opinions, on the web, without direct customer interaction) searching Blogs, News, PR & other Media to determine opinions of products and services performed by a particular company.
• Community Forums - (involved and committed to a cause, membership opportunities, level of involvement) companies focus on creating communities with particular audience in mind to feed customer input toward products and services
• On-Line Feedback - (short, measurable, large numbers, page specific metrics, ongoing interaction) real time tool positioned visibly on a website to encourage ongoing participation for customers, while answering short but precise question pertaining to corporate goals - Sales, Marketing, Web.

All approaches take on some form of real-time communication. Some are lengthy, some short and sweet, but the each process's goal is to gain:

• Behavioral Metrics - (Usability of the touch points, and prediction of customer next desirable step of progression)
• Attitudinal Metrics- (Feelings toward a brand or product by that brand)
• Business Intelligence - (Applicable to QC, Physical Stores, Inventory, Logistics, Product Sales, Facilities...)
• Intelligent Support - (On-line customer service intervention)
• Marketing Intelligence - (NPS, WOM, ad and campaign success, sales and marketing correlation)
• Website Insurance - (Customers comment on design, content and usability of a website, and often suggest improvements)

How do you Listen to your customers?

....if not, which way to do see being the most favorable?

• Recency - How recently a customer has purchased
• Frequency - How often they purchase
• Monetary - How much the customer spends

It should be considered as part of Marketing Analytics since it is used by Marketing. However, it is purely based on the sale data with the focus on the existing customers.

A marketing campaign with a more focus target can come better results. The usage of these metrics are based on the following assumptions:

• "80% of your business comes from 20% of your customers.
• Most-recent purchasers are more likely to purchase again than less-recent purchasers
• Customers with more purchases are more likely to buy products than customers with fewer purchases
• Purchasers who spent the most are more likely to purchase again than small spenders

In practice, the numeric measure are converted into the ranking and quintile. It is then used to generate the "RFM code", which is a three digit code assigned to each customer. The details can be found in the reference link [1].

The RFM code can be used to predict the response rate and save the direct marketing mailing cost. However, as the article in reference [2], said, RFM is not as important in the electronic world. The email costs much less comparing to the direct mail.

One the other hand, it will allows you to design a better or custom message and thus gain a better response rate. In the article in the reference [3], a RFM Migration Analysis is used to analyze the customer migration patterns and to define the marketing strategies.

Reference

[1] Quick Profits with RFM Analysis, by Arthur Middleton Hughes, from Direct Marketing Institute

[2] Why RFM Works in Predicting Response, by Arthur Middleton Hughes, from Direct Marketing Institute

[3] RFM Migration Analysis, by Arthur Middleton Hughes, from Direct Marketing Institute

[2] Data Management Definitions - RFM Analysis, from SearchDataManagement.com

• A well-maintained, well-deployed conforming customer dimension is the cornerstone of sound customer centric analysis

What are special characteristics of the customer dimension?

• Customer dimension is extremely deep. It may have million rows.
• Customer dimension is extremely wide. It has hundreds of attributes.
• Customer dimension changes often. It is not really a slowly changing dimension. It is sometimes called as rapidly changing monster dimension.
• Keeping the historical images of the customer data is important.
• The data in the customer dimension come from multiple sources. Matching, de-dup, standardization among different sources is critical for successfully conforming the dimension.
• The customer dimension with data may be enriched from the external data.
• Customer data is the source for other dimensions - geography, industry, lines of business, etc.
• You have to comply with the privacy regulation.
• The data from external source may be only licensed for a period of time. The external data need to be associated with your own internal data for analysis for special purposes and the data need to be removed from your database.
• The customer dimension itself is actually a source of fact tables. For example, # of customer living in California with the breakdown by age groups.

Neil Hayward - Global Customer Intelligence Practice - SAS International

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Tópicos

• Critical Focus Area 2006
• Marketing – Under Pressure to Perform:
  • time
  • customer
  • organizational
• SAS Customer intelligence framework
  
  • customer focus
    • know
    • predict
    • engage
  • optimized organization
    • define
    • plan
    • measure
• Beyond Marketing (casos de estudo)

Up-Sell and Cross-sell are defined as below:

Up-sell: Up-sell is a term to describe the practice that you can sell the most profitable products or services to a customer. You may provide multiple options or multiple versions of a product or a group of similar products. For a customer, based on their requirement, you can choose a best fit product with most profit margin.

Cross-sell: Cross-sell is a term to describe the practice that you can sell more related additional items to a customer. For example, you can see a list of options you can install with your car purchasing.

See Up-sell and Cross-sell in wikipedia

• Marketing Intelligence
• Sales Intelligence
• Customer Intelligence
• Service Intelligence
• Financial Intelligence
• Project Intelligence
• Procurement Intelligence
• Human Resource Intelligence