Riassunto analitico
Il settore bancario sta vivendo una profonda trasformazione, guidata dai big data e dalla crescente domanda di iper-personalizzazione dell'esperienza dei clienti. Questa tesi esplora un framework dinamico di segmentazione psicografica sviluppato per Credem S.p.A., una delle principali istituzioni bancarie italiane.
Le strategie di segmentazione tradizionali adottate da Credem, come i modelli basati sul patrimonio e le matrici di redditività, ottimizzano le operazioni ma spesso trascurano i fattori comportamentali e psicologici. Per colmare questa lacuna, lo studio introduce una metodologia di segmentazione che combina regole deterministiche e machine learning, sfruttando i dati delle transazioni degli ultimi 24 mesi per identificare schemi legati a stili di vita, momenti di vita e tratti della personalità.
Il processo di segmentazione inizia con tecniche deterministiche per identificare stili di vita e momenti di vita, sulla base di metriche RFM, variabili legate alla personalità (ad esempio, coerenza e schemi temporali) e caratteristiche bancarie. Vengono quindi creati due registri che riportano combinazioni di ID cliente, segmento e data di rilevamento.
Il machine learning amplia ulteriormente i segmenti identificati attraverso il supervised lookalike modeling, che individua clienti con comportamenti simili a quelli già classificati in specifici segmenti di stile di vita. Questo approccio consente a Credem di ampliare la segmentazione con sicurezza, garantendo una comprensione più completa della propria base clienti. Algoritmi di clustering vengono infine utilizzati per esplorare tratti psicologici e schemi di personalità nei dati, partendo da framework consolidati.
Integrando segmentazione deterministica, clustering e machine learning, questo progetto fornisce a Credem un'analisi concreta, favorendo offerte personalizzate, riducendo il tasso di abbandono e rafforzando la sua posizione nel competitivo panorama bancario.
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Abstract
The banking sector is undergoing a profound transformation, driven by big data and the demand for hyper-personalized customer experiences. This thesis explores a dynamic psychographic segmentation framework developed for Credem S.p.A., a leading Italian banking institution.
Traditional segmentation strategies at Credem, such as wealth-based models and profitability matrices, optimize operations but often neglect behavioral and psychological dimensions. To address this gap, this study introduces a segmentation methodology that combines deterministic rules with machine learning, leveraging transaction data from the past 24 months to identify patterns linked to lifestyles, life stages and personality.
The segmentation process begins with deterministic techniques to identify lifestyles and life stages based on RFM metrics, personality-related variables (e.g., consistency and temporal patterns), and banking characteristics. Two registries are then created, listing combinations of customer IDs, segments, and detection dates.
Machine learning further enhances the identified segments through supervised lookalike modeling, which identifies customers exhibiting behaviors similar to those already classified into specific lifestyle segments. This approach enables Credem to confidently expand segmentation, ensuring a more comprehensive understanding of its customer base.
Finally, clustering algorithms are used to explore psychological traits and personality patterns in the data, leveraging established frameworks.
By integrating deterministic segmentation, clustering, and machine learning, this project empowers Credem with actionable insights, fostering personalized offers, reducing churn, and reinforcing its leadership in the competitive banking landscape.
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