L'obiettivo del progetto era quello di valutare la distanza spaziale e temporale dei clienti di un importante retailer nell'ambito del Bricolage rispetto al negozio di acquisto.

Tali dimensioni, per ogni negozio (ca. 50), sono state oggetto di reportizzazione insieme ad altre variabili RFM e di profiling e quindi rappresentate su Google Earth e Map Info. Questo per aiutare i responsabili di negozio ad individuare le aree di minor penetrazione e quindi comprendere come indirizzare l'attività di comunicazione.

Tecnologie utilizzate: SAS

L’obiettivo della società, un'importante player nel mercato degli apparecchi acustici, era quello di costruire una cluster analysis sulla clientela della country spagnola. Tale area era presidiata sia direttamente che attraverso una società controllata appena incorporata.

Il processo di clustering è stato preceduto da una pre-segmentazione atta a distinguere, secondo dei criteri rappresentativi del business, tra clienti interactive e non interactive. Su queste due tipologie è stata dunque costruita, rispettivamente, una cluster ed una segmentazione sulle possibili cause di inattività.  

La cluster è stata sviluppata attingendo a tutto il parco informativo disponibile: dal comportamento pregresso di acquisto, al comportamento di interazione in negozio, all'utilizzo del programma loyalty, alle condizioni audiologiche del cliente (ultime note ed evoluzione nel tempo), fino ad arrivare ai dati di survey sul suo stile di vita.

Tecnologie utilizzate: Dataiku, Google big query

L'obiettivo del cliente era quello di avere un unico cruscotto di monitoring delle performance di campagna.
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Il sistema prevede l'osservazione dello spedito e dei risultati ottenuti in termini di aperture, click ed acquisti eseguiti su differenti finestre temporali costruite a partire dall'effettivo momento di invio.
Vengono inoltre calcolate automaticamente le performance incrementali rispetto al campione di controllo appositamente definito.
Tutti i dati sono consultabili filtrando sulle metriche comportamentali tipicamente costruite nel mercato retail (da indicatori RFM alle risultanze di modelli di cluster).
L'interfaccia prevede inoltre delle schermate di configurazione da parte dell'utente di quegli aspetti non gestiti dal sistema di campaign del cliente (Campione di controllo su target extra campaign, riclassificazioni di campagna, indicazione dei prodotti proposti in comunicazione, etc..)

Tecnologie utilizzate: SAS

Creazione di KPI definite insieme all’utente producendo output standard web o Excel o PDF.
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Tramite Stored Process si analizzano tabelle con dati mensili e annuali e si producono KPI con dettaglio per singola filiale o sommate per banca, regione o area. I dati sono esposti tramite tabelle e tramite grafici, sia a torta, sia barra che permettono una più immediata comprensione dei fenomeni in atto. I report e i grafici sono visibili a tutti gli utenti di direzione, mentre gli utenti periferici sono profilati solo per la loro zona di competenza.

Tecnologie utilizzate: SAS

L’obiettivo del progetto è stato quello di supportare il Top Management nella stesura del piano di crescita dei ricavi del loro Business Plan a tre anni.
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Tale crescita era da ottenersi strategicamente attraverso azioni di valorizzazione / upselling dei “già donatori”, piuttosto che attraverso l’ampliamento della base donatori.

A supporto di tale attività è stato sviluppato un cruscotto analitico idoneo a studiare i comportamenti storici della donor base  in termini di churn, upgrade di prodotto, downgrade su una specifica segmentazione della donor base (engagement, prodotto, canale). Questi dati vengono utilizzati in forma semi automatica e con possibilità di effettuare gli opportuni correttivi per la stima del piano triennale di raccolta e sviluppo della donor base

Tecnologie utilizzate: SAS

L'obiettivo del cliente era quello di mettere in relazione le variabili di assessment (28) su parte dei propri dipendenti con le relative performance aziendali.

Un primo passaggio è stato quello di sintetizzare le 28 metriche tramite tecniche di trasformazione multivariata (analisi fattoriale). Si sono naturalmente creati dei raggruppamenti che hanno rappresentato le aree dell'estroversione, della rigidità/chiusura, della solidità e dell'atteggiamento verso l'esterno.

Sulla base di questa sintesi è dunque stato possibile fare inferenza sulle performance aziendali riscontrate. Oltretutto si è osservato come aree aziendali differenti (Legal, marketing, HR, operation,  ...) siano di fatto correlabili con intensità diverse alle suddette dimensioni di assessment.

Un simile strumento può quindi aiutare a creare dei profili tipo di "top perfomer" all'interno di ciascuna area aziendale.

Tecnologie utilizzate: SAS

Il progetto mira ad automatizzare i seguenti esercizi normativi:
- Esercizio a breve termine
- Concentrazione STE
- Rapporto FX
- RWA per sistema di valutazione
Tali segnalazioni sono attualmente gestite e inviate alle Autorità di Vigilanza, ma tramite un processo informatico attualmente non completamente automatizzato.
L’attività presa in carico copre attività di maintenance e supporto utenti per la parte automatizzata e supporto al run e sviluppo per la parte ancora manuale.
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Tecnologie utilizzate: SAS Guide, EventEngine.

Creazione di reportistica definita dall’utente interfacciandosi direttamente con una base bati Oracle.
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Tecnologie utilizzate: SAS

L'obiettivo del progetto è stato quello di automatizzare e quindi efficientare il processo di planning della raccolta sul triennio successivo.
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L'attività marketing dell'ente è di fatto caratterizzata dalla presenza di numerose campagne effettuate nei diversi mesi su differenti tipologie di target e, tendenzialmente, ripetitive di anno in anno. Tali campagne portano ad una conversione del prospect/ex donatore che può rimanere agganciato per lungo tempo.
Se delle campagne già effettuate è necessario stimare il comportamento delle loro code, per le nuove invece è necessario stimare il comportamento complessivo, dall'iniziale conversion, alla successiva curva di caduta.

E' stato dunque sviluppato un complesso sistema automatizzato di proiezione di tutte queste curve, riducendo l'impatto sul responsabile dell'attività da 1 mese a pochi giorni.

Tecnologie utilizzate: SAS

L’obiettivo del progetto è implementare un motore di CashFlow Simulation per il segmento di analisi quantitativa per il segmento investitori, da inserire poi nel calcolo degli indicatori di rating del modello IPRE.

Il processo integra i dati derivati dai questionari quantitativi con i fattori macroeconomici storici per simulare futuri scenari di cashflow, ai fini di far emergere casi di default relativi alle singole controparti e calcolare PD e rating score corrispondenti.
Le attività prese in carico dal nostro team prevedono:
- Sviluppo del flusso di CashFlow Simulation per il modello IPRE
- Supporto agli utenti in fase di UAT (user acceptance test)
- Supporto alla revisione del modello
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Tecnologie utilizzate: SAS Guide, SAS Agent

Migrazione della piattaforma per il calcolo del secondo pilastro di Basilea II dalla versione 9.2 alla versione 9.4 di SAS.
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La procedura per il calcolo del secondo pilastro di Basilea II è stata sviluppata con SAS DataIntegrationStudio e l’interfaccia utente tramite SASPortal. Si è provveduto a migrare tutti job sviluppati in DIS dalla versione 9.2 alla 9.4, ricompilarli e agganciarli alle Stored Process ricreate sul nuovo portale 9.4
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Tecnologie utilizzate: SAS

L'obiettivo del cliente era quello di investigare su caratteristiche personali dei propri dipendenti in gradi di predire performance di business elevate in veste di responsabile.

Sono state dunque identificate soglie critiche di punteggio su metriche relative alla capacità decisionale, alla collaborazione, integrità, customer centricity etc.. per meglio profilare ed identificare i dipendenti.

Un simile strumento può quindi aiutare a creare dei profili tipo di "top perfomer" all'interno di ciascuna area aziendale.

Tecnologie utilizzate: SAS

L’obiettivo del cliente, uno dei top player italiani in ambito banking, era quello di arricchire la nuova vetrina commerciale pensata per i propri possessori di POS o carta di credito con un set di indicatori utili a prevedere le aree merceologiche di maggior interesse dei clienti consumer.

Grazie a questi, infatti, è stato possibile favorire un miglior match tra le offerte inserite dai possessori di POS e il profilo dei semplici possessori di carte di credito.

Tecnologie utilizzate: SAS

La gestione delle piattaforme SAS del cliente si articola nel monitoraggio costante del loro corretto funzionamento, nell’intervento in caso di anomalie, nell’update dei vari componenti e nel servizio di help desk per gli utenti.
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Il cliente richiede poi, a seconda delle diverse esigenze, singole estrazioni di dati (contenuti sui propri database) relativi ai consumi energetici nazionali, al fine di svolgere i controlli e le elaborazioni necessarie da comunicare alle varie authority governative. A tal fine, il cliente richiede anche che siano sviluppati e gestiti processi di produzione di report che vengano generati secondo modalità costanti nel tempo.
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Tecnologie Utilizzate:  SAS 9.4, SAS Enterprise Guide 7.1, SAS Visual Analytics

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L'obiettivo del progetto era quello di definire una cluster analysis sui propri clienti per meglio indirizzare il CRM nella comprensione della propria CB e nella formulazione delle conseguenti strategie di comunicazione ed offerta.

Una volta definiti i clienti da considerare come attivi, è stata fatta una sotto segmentazione sulla base della frequenza di acquisto e della recentezza del primo acquisto. E' stato effettuato uno studio per riconoscere a sistema i prodotti stagionali e la relativa stagionalità. In tal modo, sui clienti occasionali si è cercato di riconoscere coloro che si sono recati per un tema di stagionalità (con il fine ultimo di mirare su di loro nel momento più opportuno). Sui restanti, invece, una volta suddivisi per anzianità di relazione, sono state prodotte due differenti cluster.

Sono stati indagati tutti i fenomeni potenzialmente descrittivi del comportamento tipo del cliente quali: comportamento di acquisto pregresso (RFM), preferenze espresse, reparti impattati, cross selling di reparto etc... il tutto avendo cura di esaltare gli aspetti rappresentativi la mission del committente, ossia quella di essere visto come un bricoleur di prossimità.

Tecnologie utilizzate: SAS