INTRODUZIONE ... 1
1 MARKETING RELAZIONALE E INTERATTIVO ... 5
1.1 LA RELAZIONE IMPRESA-CLIENTE... 5
1.2 IL CICLO DI VITA DEL CLIENTE... 7
1.3 RELAZIONI, INTERATTIVITÀ E DIRECT MARKETING... 8
1.4 CONSIDERAZIONI CONCLUSIVE...10
2 DATABASE MARKETING... 11
2.1 INTRODUZIONE AL DATABASE MARKETING...11
2.1.1 Obiettivo di un database di marketing ...12
2.1.2 Problemi legati al database di marketing ...13
2.1.3 Casi d’uso del database di marketing...15
2.1.4 Gli strumenti di database marketing ...16
2.2 STRATEGIE E SVILUPPO DI UN DATABASE DI MARKETING...17
2.3 TIPOLOGIE E TRATTAMENTO DEI DATI...20
2.3.1 I dati interni ...21
2.3.2 I dati esterni ...23
2.3.3 Altri dati ...26
2.3.4 Dati provenienti dal servizio al cliente...27
2.4 IDENTIFICAZIONE DEL TARGET E PROFILAZIONE DEL CLIENTE...36
2.5 EVOLUZIONI TECNOLOGICHE DEL DATABASE MARKETING...41
2.5.1 Data warehouse...42
2.5.2 Data mining ...47
2.5.3 Tecnologia Web ...52
2.6 CONSIDERAZIONI CONCLUSIVE...53
3 IL DIRECT MARKETING ... 54
3.1 INTRODUZIONE AL DIRECT MARKETING...54
3.2 CANALI, MEZZI E SETTORI D’USO DEL DIRECT MARKETING...56
3.3 PIANIFICAZIONE DELL’ATTIVITÀ DI DIRECT MARKETING...60
3.3.1 Requisiti per la pianificazione...61
3.3.2 Realizzazione del piano di marketing ...64
3.4 LA METODOLOGIA RFM ...68
3.4.1 FRAT: Ampliamento della formula RFM ...69
3.5 L’IMPORTANZA DEL SERVIZIO AL CLIENTE...70
3.5.2 Il servizio al cliente e internet...72
3.6 CONSIDERAZIONI CONCLUSIVE...74
4 TECNICHE STATISTICHE PER IL DATABASE MARKETING... 75
4.1 TECNICHE STATISTICHE DESCRITTIVE...75
4.1.1 Tabulazioni univariate...76
4.1.2 Tabulazione incrociata ...78
4.1.3 Contatore logico di variabili ...79
4.1.4 Rapporti di variabili ...81 4.1.5 Variabili longitudinali ...82 4.1.6 Analisi di correlazione ...83 4.2 TECNICHE DI REGRESSIONE...84 4.2.1 Regressione lineare ...84 4.2.2 Regressione logistica ...87 4.3 TECNICHE DI SEGMENTAZIONE...90
4.3.1 Analisi univariata e tabulazione incrociata ...91
4.3.2 Analisi formali RFM...94 4.3.3 Analisi CHAID ...98 4.3.4 Analisi fattoriale...101 4.3.5 Cluster analysis ...103 4.4 CONSIDERAZIONI CONCLUSIVE...105 5 REINFORCEMENT LEARNING ... 106
5.1 INTRODUZIONE AL REINFORCEMENT LEARNING...106
5.2 L’OBIETTIVO DELL’AGENTE...111
5.3 IL PROBLEMA DEL BANDITO AD N BRACCIA...114
5.4 METODI PER LA SELEZIONE DELLE AZIONI...116
5.5 IMPLEMENTAZIONE IN AMBIENTI STATICI E DINAMICI...117
5.6 I PROCESSI DECISIONALI MARKOVIANI...119
5.7 OTTIMIZZAZIONE DELLA FUNZIONE VALORE...122
5.8 ESEMPIO GRIGLIA DEL MONDO...125
5.9 METODI DI RISOLUZIONE...126
5.10 METODO Q-LEARNING...127
5.11 ESEMPIO DEL FUNZIONAMENTO DEL Q-LEARNING...129
5.12 CONSIDERAZIONI CONCLUSIVE...130
6 UN SISTEMA AUTONOMICO PER IL DIRECT MARKETING ... 131
6.2 ELEMENTI E PRINCIPI DI FUNZIONAMENTO DEL SISTEMA...133
6.3 AKIM E IL REINFORCEMENT LEARNING...137
6.4 FUNZIONALITÀ AVANZATE ...140
6.4.1 Varianti di prodotto ...140
6.4.2 Varianti di target...143
6.4.3 Gestione delle multicampagne ...143
6.5 VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI...144
6.6 CONSIDERAZIONI CONCLUSIVE...146
CONCLUSIONI ... 148
RINGRAZIAMENTI ... 149
GLOSSARIO DEI TERMINI INGLESI... 151
RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI ... 156
ARTICOLI INTERNET... 157
APPENDICE ... 158
