Cluster Analysis con il metodo Two-Step

Per poter procedere con un’analisi dei cluster è stato necessario effettuare, in prima battuta, una standardizzazione della tabella di training. Successivamente è stato deciso di utilizzare l’algoritmo del Cluster Two-Step, e con l’ausilio del software SPSS sono stati raggiunti i seguenti risultati e conclusioni di analisi. L’interrogazione è stata svolta con lo scopo di verificare se ci fossero dei differenti profili dei clienti sulla base di variabili interne all’azienda cliente, come il settore di appartenenza o la dimensione (in termini di fatturato) e variabili esterne ovvero associate alla value proposition di Habble. Per fare quest’analisi si è scelto di utilizzare cinque variabili relative a cinque diversi attributi della tabella dei dati ovvero:

Variabili Interne all’Azienda cliente: • Settore di appartenenza Variabili Esterne: • Modulo Attivo • Experience • Up_Selling • Promoter

Sia il Settore di appartenenza, sia il Modulo acquisito sono variabili di tipo categoriali. Sono invece considerate variabili continue quelle relative all’Experience, all’Up-Selling e al Promoter. Il metodo Cluster Two-Step utilizza il criterio della verosomiglianza, come indicatore di bontà del raggruppamento. Nelle opzioni di output è stato scelto di utilizzare la variabile Soddisfazione come campo di valutazione e descrittore dei cluster. Al termine della parametrizzazione del software il riepilogo del modello è definito nella seguente figura dove viene presentato l’algoritmo utilizzato, il numero di input, i cluster individuati dall’algoritmo e la bontà del modello. Il valore della silhouette si attesta all’interno di un intervallo tra 0,5 e 1 quindi possiamo affermare che il modello è sufficientemente buono.

DAL MIGLIORAMENTO DELLA RETENTION ALLO SVILUPPO PRODOTTO: HABBLE, IL CASO DI UNA START- UP TELCO

DANIELE GIORGI Figura 31 Summary Cluster Two-Step con il software SPSS

L’algoritmo ha individuato due cluster, uno costituito da 19 elementi e l’altro da 32 elementi. Il rapporto di dimensione è quindi di 1,68. Di seguito si riporta la figura riepilogativa:

DAL MIGLIORAMENTO DELLA RETENTION ALLO SVILUPPO PRODOTTO: HABBLE, IL CASO DI UNA START- UP TELCO

DANIELE GIORGI Figura 32 Riepilogo caratteristiche dei cluster individuati dal software

Da un’analisi delle variabili, che l’algoritmo Two-Step ha utilizzato per generare i cluster, si nota come esse differiscono in base all’importanza avuta del processo di calcolo. I predittori che maggiormente influenzano il modello fanno riferimento al settore di appartenenza, e all’Up-Selling. Nella figura successiva vengono elencati tutti i predittori utilizzati nel modello suddivisi per la loro importanza.

DAL MIGLIORAMENTO DELLA RETENTION ALLO SVILUPPO PRODOTTO: HABBLE, IL CASO DI UNA START- UP TELCO

DANIELE GIORGI Figura 33 Importanza dei Preditori utilizati nel modello

I due cluster (C1 e C2) presentano caratteristiche ben distinte. Il primo è costituito principalmente (57%) da aziende di servizio che hanno acquisito il modulo mobile aventi una bassa propensione all’up-selling e che sono relativamente neutrali difronte alla value proposition (media di 7,00). Il secondo cluster invece, è costituito da aziende appartenenti principalmente al settore manufactoring e PA che hanno acquisito il modulo rete Fissa. Non comprende invece aziende di servizi. C2 è costituito da clienti molto più propensi a fare up- selling e considerati dei veri e propri promotori della value proposition di Habble (media 8,7). Per quanto riguarda l’experience sono entrambi abbastanza soddisfatti del servizio

DAL MIGLIORAMENTO DELLA RETENTION ALLO SVILUPPO PRODOTTO: HABBLE, IL CASO DI UNA START- UP TELCO

DANIELE GIORGI

anche se si denota un calo sostanziale dal passaggio da C1 a C2 (media 3,72 – 3,32). La figura seguente evidenzia le differenze tra C1 e C2 appena definite:

DAL MIGLIORAMENTO DELLA RETENTION ALLO SVILUPPO PRODOTTO: HABBLE, IL CASO DI UNA START- UP TELCO

DANIELE GIORGI Figura 35 Caratteristiche del Cluster C2

DAL MIGLIORAMENTO DELLA RETENTION ALLO SVILUPPO PRODOTTO: HABBLE, IL CASO DI UNA START- UP TELCO

DANIELE GIORGI Figura 37 Differenze registrate tra i due cluester C1 e C2 riguardo al predittore Promoter(NPS)

DAL MIGLIORAMENTO DELLA RETENTION ALLO SVILUPPO PRODOTTO: HABBLE, IL CASO DI UNA START- UP TELCO

DANIELE GIORGI

Figura 38 Differenze registrate tra i due cluester C1 e C2 riguardo al predittore Experience

Possiamo concludere che i clienti aventi il modulo rete fissa sono clienti molto più positivi verso il servizio e sono generalmente più soddisfatti. Questo significa che il modulo rete fissa è stato progettato in maniera conforme alle esigenze e ai bisogni attuali dei loro acquirenti. Le BA in uscita dalla piattaforma sono in grado di fornire adeguato supporto ai vari controller e questo è evidenziato anche dal fatto che sono i primi ad essere promoter di Habble. Stessa cosa non si può dire del modulo mobile. Nonostante si appoggi ad un’applicazione che è considerata una vera innovazione nel campo TLC, non riesce ancora a soddisfare le molteplici esigenze dei suoi clienti. Questo sicuramente può essere dovuto al fatto che i tempi di implementazione e configurazione sono mediamente più lunghi, infatti è necessaria l’installazione delle applicazioni su tutti i dispositivi aziendali, i quali possono raggiungere numerosità nell’ordine delle centinaia se non migliaia di utenti. Spesso questa attività è demandata al cliente finale o a sistemi MDM proprietari all’azienda stessa. Il controllo dell’installazione degli applicativi viene controllato da remoto ma spesso queste informazioni sono tardive e non ben strutturate. Una forte criticità viene evidenziata dal fatto che sono veramente pochi i clienti che hanno attive tutte le applicazioni su tutti i device aziendali. La maggior parte delle aziende, che hanno acquisito il modulo mobile infatti, non superano il 60% dei dispositivi con l’applicazione Habble funzionante. Questi problemi derivano infatti da numerosi vincoli e impostazioni che ciascun device deve mantenere al fine di rendere funzionante l’applicazione stessa.

DAL MIGLIORAMENTO DELLA RETENTION ALLO SVILUPPO PRODOTTO: HABBLE, IL CASO DI UNA START- UP TELCO

DANIELE GIORGI