Sono molteplici le sfide che una banca deve essere in grado di fronteggiare per riuscire a valorizzare al meglio i propri dati generando nuove opportunità di Business. In quest’ottica i Big Data e l’Analitycs svolgono un ruolo chiave nella definizione di un’azienda “data driver”. Il proseguimento di questi obiettivi passa attraverso l’evoluzione architettura, l’introduzione di nuove metodologie e l’inserimento di nuove competenze. L’obiettivo di questo intervento è quello di presentare come queste tematiche si calano all’interno del contesto BNL.

1. LUCA DELL’ANNA, DAVIDE MORGAGNI
Roma, 24/02/2017
DATA DRIVEN INNOVATION
IL RUOLO DEI BIGDATA E L’ANALYTICS IN
UN’AZIENDA DATA DRIVEN

2. SOMMARIO
| 25/02/2016 |Data Driven Innovation 2
BIGDATA
A. Domestic Market 2020
B. Le sfide dei Big Data
C. Le nuove professionalità
2
CHI SIAMO
A. Speakers
B. Azienda
1
DATA SCIENCE
A. Dynamic CRM
B. Real Time Marketing
C. Customer Analysis
D. Social Web Analysis
E. Conclusioni
3

3. CHI SIAMO
1
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4. | 25/02/2016 |Data Driven Innovation 4
Speakers
Luca Dell’Anna
Data Scientist
Divisione Commercial e
Private Banking -
Marketing Cliente -
CRM operativo e
Big Data Management
Luca.DellAnna@bnlmail.com
+39 06579 25485
Davide Morgagni
Data Scientist
Divisione Commercial e
Private Banking -
Marketing Cliente -
Customer Analytics
Davide.Morgagni@bnlmail.com
+39 06579 20458

5. | 25/02/2016 |Data Driven Innovation 5
Speakers
Divisione Commercial e Private Banking – Marketing
Cliente
CRM Operativo e Big Data Management:
• Evoluzione ed aggiornamento del patrimonio dati della Divisione;
• Strumenti di gestione dati “real time”;
• Campagne commerciali;
• Estrazione di tutti i dati di competenza forniti all’esterno della
direzione.
Customer Analytics:
• Definizione e gestione dei processi di prospect management;
• Analisi su clienti, punti vendita, territorio (Geomarketing) e di modelli
econometrico–statistici a supporto delle attività di tutta la Divisione;
• Cruscotti di presidio degli andamenti economici di prodotto, dei
modelli di servizio e dei clienti.

6. | 25/02/2016 |Data Driven Innovation 6
Azienda
2017: 13mila collaboratori, 2,5
milioni di clienti privati,
130mila tra piccole imprese e
professionisti ed oltre 33mila
tra imprese ed enti
2006: entra nel
gruppo BNP Paribas
1913: Nasce la Banca
Nazionale del Lavoro (BNL)

7. | 25/02/2016 |Data Driven Innovation 7
Azienda

8. BIGDATA @ BNL
2
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9. La nostra Vision
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10. Il fattore abilitante
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La trasformazione digitale passa attraverso la costruzione di una nuova knowledge della banca
Cambia la logica del modello di business: dal Prodotto al Servizio
Acquisition
Processing
Storage
Exploration
Elaboration
DATA(BIG)
Gestione del dato
Occorrerà sperimentare, essere aperti, e …
sbagliare molto

11. Le nuove competenze
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DATA SCIENTIST BIG DATA ENGINEER

12. Data Hub e CRM Operativo
Una nuova architettura basata sui dati
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Multichannel Customer Interface
Data Hub
Sleeping
Data
Products
Systems
Traditional
BI
External Data
Digital
Behaviour
Stream & Batch Exchanges
Customer Services

13. DATA SCIENCE @ BNL
3
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14. Dynamic CRM (1/2)
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Analisi dei dati di navigazione per un
continuo miglioramento
dell’esperienza online dei nostri clienti
attuali e potenziali (Customer
Experience)
Digital Data
Presidio di tutti i punti di contatto (Touchpoint) del
processo decisionale dell’utente (Customer Journey) in
qualunque istante si manifestino
Conoscenza del cliente
Monitoraggio completo delle campagne DEM
Real Time Marketing & Caring

15. Dynamic CRM (2/2)
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16. Real Time Marketing
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Goal delle campagneAnalisi dati
Ottimizzazione del sito

17. Ottimizzazione del sito
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18. Customer Analysis (1/3)
Monitoraggio dello stato di salute del rapporto tra cliente e banca
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Attrition
Utilizzo Canali Digitali
Utilizzo Carte di Credito
RepricingAnalisi Fidi
Analisi Interviste

19. Customer Analysis (2/3)
Analisi Verbatim Interviste
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150 K
interviste/anno
Clustering e Topic Modeling
automatico

20. Customer Analysis (3/3)
Monitoraggio Canali Digitali
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Detection degli accessi
durante periodi di indisponibilità
dei canali digitali
–
Analisi delle reazioni dei clienti
ponderate alla tipologia di utente
digitale

21. Social Web Analysis (1/3)
Analisi degli interessi
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22. Social Web Analysis (2/3)
Identificazione delle comunità all’interno del grafo sociale
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23. Social Web Analysis (3/3)
Esempio: Marketing Acquisition Social Data Driven
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24. Rinunciate a tutto, ma non rinunciate alla cultura, non rinunciate alla conoscenza.
E siate curiosi. Non parlo della curiosità del gossip, ma di quella curiosità che oserai
chiamare “intellettuale”, che ci spinge a voler sapere, a voler capire.
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Conclusioni
Riccardo Torlone, Discorso consegna Diplomi di Laurea, 2014

25. | 25/02/2016 |Data Driven Innovation 25
Credits
Luca Dell’Anna
Data Scientist
Divisione Commercial e
Private Banking
Marketing Cliente -
CRM operativo e
Big Data Management
Luca.DellAnna@bnlmail.com
+39 06579 25485
Davide Morgagni
Data Scientist
Divisione Commercial e
Private Banking
Marketing Cliente -
Customer Analytics
Davide.Morgagni@bnlmail.com
+39 06579 20458
Claudia Raponi
BigData Engineer
Direzione IT – Sistemi Informativi
Gruppo Canali -
Data Hub e CRM Operativo
Claudia.Raponi@bnlmail.com
+39 06579 25347

26. | 25/02/2016 |Data Driven Innovation 26
GRAZIE!
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Banca Nazionale del Lavoro SpA
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