Implementazione e validazione di processi innovativi per la microsegmentazione dinamica della clientela bancaria

Negli ultimi anni, il concetto stesso di relazione tra banca e cliente è stato ridefinito dalla crescente disponibilità di dati e dall’evoluzione delle aspettative dei consuma- tori. La crescente esigenza di personalizzazione dei servizi e di comunicazione mirata ha spinto molte istituzioni finanziarie a ripensare le proprie strategie di segmenta- zione, ovvero il processo di suddivisione della clientela in gruppi omogenei in base a caratteristiche o bisogni comuni, e a dotarsi di strumenti analitici più raffinati. All’interno di questo scenario, la presente tesi si concentra sull’analisi di un progetto di segmentazione psicografica avanzata promosso da un istituto bancario italiano. La banca, da anni impegnata in strategie di segmentazione classiche, ha recente- mente introdotto un modello di microsegmentazione dinamica, integrando tecniche deterministiche e algoritmi di machine learning. L’obiettivo principale del progetto è stato quello di rafforzare la conoscenza del cliente in un’ottica dinamica, così da migliorare l’efficacia dell’approccio commerciale e ridurre il rischio di abbandono. Il processo inizia con l’identificazione di Stili e Momenti di Vita del cliente, median- te l’applicazione di regole deterministiche alle transazioni contabilizzate. A seguire, modelli supervisionati di tipo lookalike modeling consentono di estendere i segmenti già definiti, individuando soggetti con comportamenti simili a quelli noti. Infine, tecniche di clustering permettono di esplorare i dati in chiave psicologica, associan- do i clienti a tratti di personalità ricorrenti. L’introduzione di tale approccio ha reso possibile l’attivazione delle prime campagne di comunicazione personalizzata, che hanno evidenziato risultati molto positivi in termini di efficacia e riscontro da parte della clientela. A supporto di queste iniziative sono state condotte analisi approfondite, concepite per un’integrazione efficace nei sistemi digitali della banca, con l’obiettivo di favo- rire personalizzazione, automazione e una gestione dinamica della relazione con il cliente. Lo studio ha preso in esame non solo i comportamenti transazionali, ma anche le modalità di interazione con l’istituto, sia attraverso i canali fisici sia digitali, inclu- dendo la storia relazionale e le preferenze espresse in termini di canali e contenuti. In questo modo si mira a ottimizzare l’esperienza complessiva e ad instaurare un rapporto solido e duraturo nel tempo