Business Intelligence in Rent-a-car
0 likes563 views
Questo white paper nasce dallesperienza sul campo che abbiamo maturato con un progetto di Business Intelligence per uninteressante realt emergente del mercato italiano del Rent-a-Car. Il progetto ha previsto circa un anno di intenso lavoro di implementazione e customizzazione di una soluzione di BI gestita con piattaforma Pentaho Enterprise. Nello specifico sono stati prodotti 7 Datamart in una logica integrata di Datawharehousing con il software gestionale in uso presso lazienda.
Ad
More Related Content
Similar to Business Intelligence in Rent-a-car (20)
More from GTA Factory by Greco Technologies & Arts (20)
Ad
Business Intelligence in Rent-a-car
- 1. RENT A CAR PARTE I driving innovation BUSINESS INTELLIGENCE
- 3. Greco Technologies & Arts Srl. Tutti i diritti riservati 息 2016 vietato pubblicare i contenuti inseriti nel presente white paper, senza previa autorizzazione scritta dellautore. Per richieste di autorizzazione, scrivere allautore allindirizzo: info@gtafactory.com
- 4. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car3 Sommario Il progetto di Business Intelligence Le aree della Business Intelligence Analisi integrate Analisi assorbimento 鍖otta Assorbimento 鍖otta per fonte e location Analisi del valore delle fonti e delle location Analisi del valore delle fonti commissionali Analisi del valore delle location Conclusioni 4 4 6 7 10 13 13 15 17
- 5. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car IlprogettodiBusinessIntelligence Questo white paper nasce dallesperienza sul campo che abbiamo maturato con un progetto di Business Intelligence per uninteressante realt emergente del mercato italiano del Rent-a-Car. Il progetto ha previsto circa un anno di intenso lavoro di implementazione e customizzazione di una soluzione di BI gestita con piattaforma Pentaho Enterprise. Nello speci鍖co sono stati prodotti 7 Datamart in una logica integrata di Datawharehousing con il software gestionale in uso presso lazienda. Lintera gestione del progetto 竪 stata impostata in modalit Agile, procedendo cio竪 per lotti di produzione software a rilascio continuo e con unalta interazione con i fruitori 鍖nali della soluzione che 竪 avvenuta secondo il seguente processo: LeareedellaBusinessIntelligence Una soluzione di BI per il Rent-a-car deve poter rispondere in modo e鍖cace allesigenza di valutare le performance aziendali in almeno 4 aree critiche per la gestione: Lobiettivo di questo documento 竪 di mettere in rilievo alcune delle pi湛 importanti analisi che oggi consente di fare la suite di BI implementata e, soprattutto, le importanti ricadute che queste analisi hanno avuto per il Management del Rent-a-car. 4 DEFINIZIONE REQUISITI INFORMAZIONI OBIETTIVO REPORT OBIETTIVO DATA DESIGN DEFINIZIONE DATAMART PROCEDURE DWH ETL ESTRAZIONE TRASFORMAZIONE CARICAMENTO VERIFICA DEI DATI CORRISPONDENZE SIGNIFICATIVIT BUSINESS PROCEDURE DATA-ENTRY REPORT DASHBOARD SCHEDULING INTERFACCE
- 6. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car5 1. Gestione della 鍖otta. La 鍖otta di autoveicoli disponibili per il noleggio 竪 la risorsa pi湛 critica per la gestione del servizio. La gestione di questa risorsa determina la capacit di servizio in termini di giorni disponibili per il noleggio che diventano giorni venduti grazie alla percentuale di utilizzo della 鍖otta che rappresenta uno degli indici di e鍖cienza pi湛 importanti nella gestione del business. 2. Gestione dei canali. La gestione dei canali fa riferimento alle modalit con cui vengono acquisiti e gestiti i clienti 鍖nali, che noleggiano materialmente le auto disponibili. Per canali intendiamo sia i canali indiretti meglio noti come Fonti Commissionali come i tour operator ed i broker; sia i canali diretti, cio竪 le Location, il sito Web aziendale e gli agenti di vendita in genere. 3. Gestione delle Revenue. Tutte le decisioni cha fanno riferimento al pricing, alle promozioni ed ai servizi Ancillary Add-on a valore aggiunto che si vendono insieme al noleggio puro (ferro) rientrano nel concetto di Revenue Management. 4. Gestione dei clienti. Questo ambito della gestione riguarda i processi di Marketing e di CRM che unazienda 竪 in grado di supportare per massimizzare la soddisfazione e la loyalty dei clienti 鍖nali. GESTIONE FLOTTA AVAILABLE FLEET % OF USAGE RESERVATION SALES REVENUE RENT REVENUE ANCILLARY CSI LOYALTY GESTIONE CANALI GESTIONE REVENUE GESTIONE CLIENTI
- 7. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car Analisiintegrate Ognuna di queste aree di gestione 竪 anche unarea di performance e pu嘆 essere valutata singolarmente oppure in modo integrato. Le valutazioni strategicamente pi湛 signi鍖cative le possiamo apprezzare valutando le sovrapposizioni e le interconnessioni fra le aree gestionali, attraverso appropriate analisi di performance integrate. Fra le diverse possibilit di analisi o鍖erte da questo nuovo approccio, in questo docu- mento vogliamo approfondire la nostra esperienza su due analisi estremamente impat- tanti nel Management di qualsiasi impresa Rent-a-car: 1. Analisi sullutilizzo o lassorbimento della 鍖otta; 2. Analisi sul valore creato dai canali commerciali; 6 KPI PRINCIPALI E ANALISI INTEGRATE AVAILABLE FLEET CSI LOYALTY USED FLEET RESERVATION SALES REVENUE RENT REVENUE ADD-ON ANALISI ASSORBIMENTO FLOTTA ANALISI DEL VALORE LOCATION E FONTE GESTIONE CLIENTI GESTIONE REVENUE GESTIONE FLOTTA GESTIONE CANALI
- 8. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car7 Analisiassorbimentoflotta Uno dei modi pi湛 immediati per visualizzare lassorbimento della 鍖otta per singola location 竪 mettere in relazione almeno tre variabili fondamentali per ogni location: 1. % di utilizzo della 鍖otta il rapporto fra i gg di noleggio venduti e quelli disponibili; 2. % di 鍖otta allocata la quota di 鍖otta in ogni location; 3. % di RA (Rental agreement) gestiti dalla location il volume commerciale gestito dalla location. Al 鍖ne di osservare e鍖cacemente la dinamica delle performance delle location abbiamo adottato i gra鍖ci a bolle, che sono diagrammi che si prestano molto bene allanalisi di pi湛 elementi oggetto di valutazione con tutte e tre gli indici di performance scelti. Di seguito riportiamo losservazione delle performance per Location in un periodo di 3 mesi: proprio in queste aree di sovrapposizione che si registrano le migliori opportunit di valutazione delle performance e, conseguentemente, di apprendimento delle dinamiche strategiche del business. Le analisi di seguito presentate fanno riferimento alle estrazioni che 竪 possibile fare con il sistema di Business Intelligence in uso presso lazienda oggetto del nostro caso di studio, omettendo naturalmente qualunque dato sensibile e rielaborando alcuni dei dati presentati per una questione di riservatezza sul reale andamento delle performance.
- 9. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car La dimensione delle bolle corrisponde al numero di noleggi (RA) gestiti da ogni location. Gli assi in corrispondenza dell80% della % di utilizzo e del 10% della quota 鍖otta gestita indicano delle soglie critiche nel de鍖nire le performance delle location. In generale, nel quadrante in alto a destra si posizionano le location pi湛 importanti; nel quadrante in basso a destra, invece, si posizionano le location pi湛 problematiche, in quanto presentano ine鍖cienze nella gestione della 鍖otta, pur avendone in dotazione una quota signi鍖cativa. 8 -5,0% 0,0% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% 5,0% 10,0% 15,0% % of usable 鍖eet RILEVAZIONE MESE 1 %ofutilization 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% LOCATION 7 LOCATION 1 LOCATION 5 LOCATION 2 LOCATION 11 LOCATION 9 LOCATION 4 LOCATION 8 LOCATION 6 LOCATION 3 LOCATION 10 -5,0% 0,0% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% 5,0% 10,0% 15,0% % of usable 鍖eet %ofutilization 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% LOCATION 7 LOCATION 1 LOCATION 5 LOCATION 11 LOCATION 9 LOCATION 4 LOCATION 8 LOCATION 6 LOCATION 3 LOCATION 10 RILEVAZIONE MESE 2 LOCATION 2 -5,0% 0,0% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% 5,0% 10,0% 15,0% % of usable 鍖eet %ofutilization 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% LOCATION 7 LOCATION 1 LOCATION 5 LOCATION 11 LOCATION 9 LOCATION 4 LOCATION 8 LOCATION 6 LOCATION 3 LOCATION 10 RILEVAZIONE MESE 3 LOCATION 2
- 10. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car Questa prima modalit di visualizzazione consente di comprendere immediatamente lassorbimento della risorsa 鍖otta nelle varie location della rete in funzione della loro dimensione commerciale; in particolare consente di veri鍖care i progressi nellarco del periodo considerato di ogni location in termini di utilizzo e di veicoli gestiti. Per avere una visione 鍖nale pi湛 sintetica delle diverse performance di periodo delle loca- tion proponiamo il seguente diagramma, nel quale 竪 possibile apprezzare la crescita per ogni location sulla base di 4 indici di performance fondamentali: 1. % di crescita della 鍖otta nel periodo; 2. % di crescita dellutilizzo nel periodo; 3. % di crescita RA (raccolta commerciale) nel periodo; 4. % di 鍖otta utilizzata dalla singola location nel periodo; Questo diagramma consente di mettere in evidenza molto rapidamente le location nelle quali si 竪 veri鍖cata una dinamica virtuosa, rispetto alle altre location nelle quali si 竪 veri鍖ca- ta una dinamica da correggere. In particolare, notiamo come: 1. Le location over performance presentano una crescita di e鍖cienza (% di utilizzo) oltre che una crescita commerciale (% crescita RA) in linea con la crescita e la quota di 鍖otta gestita; 2. Le location under performance, invece, presentano una riduzione di e鍖cienza (% di utilizzo), in alcuni casi aggravata dalla crescita della quota di 鍖otta gestita. 9 -40% -30% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50% % 鍖otta nel periodo % crescita Fleet % crescita utilizzo % crescita RA %ofutilization CRESCITA DEI FONDAMENTALI LOCATION 1 LOCATION 2 LOCATION 3 LOCATION 4 LOCATION 5 LOCATION 6 LOCATION 7 LOCATION 8 LOCATION 9 LOCATION 10 LOCATION 11
- 11. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car10 Assorbimentoflottaperfonteelocation Un altro aspetto fondamentale per comprendere le鍖cienza nelle singole location fa riferimento alle Fonti Commissionali, cio竪 ai canali di mercato che generano tra鍖co commerciale sulla location. In generale, si parte da una classi鍖cazione molto generale sul tipo di Fonte commissionale che genera tra鍖co commerciale: 1. La maggior parte dei noleggi nel periodo di analisi 竪 stato generato dai Tour Operator che collaborano con il nostro Rent-a-Car; 2. Seguono gli utenti B2B in possesso di convenzioni aziendali; 3. Una quota di noleggi pi湛 ridotta viene generata dai cosiddetti Walk-in, cio竪 acquirenti occasionali; Naturalmente, le caratteristiche dei noleggi generati da ogni fonte di鍖eriscono fra loro in modo signi鍖cativo, in particolare per la durata. % RIPARTIZIONE TIPO FONTE TOUROPERATOR CONVENZIO NEAZIENDALE W ALK-IN 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 GG MEDI PER RENT TOUR OPERATOR WALK-INCONVENZIONE AZIENDALE
- 12. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car11 Le di鍖erenze di assorbimento per fonte acquistano maggiore interesse quando vengono calcolate per singola Location: Vi sono delle location in鍖uenzate in modo diverso dalle varie fonti, sebbene i Tour Ope- rator praticamente saturano la disponibilit di servizio laddove sono presenti. CRESCITA DEI FONDAMENTALI CONVEZIONE AZIENDALE TOUR OPERATOR WALK-IN 10,00% 20,00% 0,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% LOCATION 1 LOCATION 2 LOCATION 3 LOCATION 4 LOCATION 5 LOCATION 6 LOCATION 7 LOCATION 8 LOCATION 9 LOCATION 10 LOCATION 11 LOCATION 12 Qualerelazionec竪fralassorbimentodeiTOelefficienzadelleLocation? Losservazione di questi dati ha portato ad approfondire ulteriormente la relazione esisten- te fra la penetrazione dei Tour Operator nellutilizzo di ogni Location e le鍖cienza delle stesse Location in termini di % di utilizzo. Nel gra鍖co che segue mostriamo come sia chiaramente correlata line鍖cienza delle Loca- tion (crescita negativa della % di utilizzo, asse verticale) rispetto la crescita di penetrazione dei Tour Operator (asse orizzontale):
- 13. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car12 Ibeneficiapportatidallanalisi Grazie alla prima analisi il Management ha imparato ad anticipare sempre meglio le perfor- mance della propria rete, riuscendo ad ottenere dinamiche over performance crescenti grazie alla maggiore capacit di saper intercettare la crescita commerciale in ogni Location con una crescita sempre pi湛 mirata della 鍖otta assegnata, in grado di massimizzare le % di utilizzo. Pi湛 in particolare ha individuato i livelli massimi di 鍖otta gestibili e鍖cientemente per ogni location e li ha programmati con una tempistica sempre pi湛 allineata con la crescita commerciale prevedibile della singola location. Inoltre, data la chiara correlazione fra penetrazione dei TO ed ine鍖cienza, il Management ha approfondito le ragioni di questa dinamica ed ha individuato una serie di problematiche tipiche dellutenza veicolata dai TO che sono ad oggi oggetto di un attento programma di miglioramento: 1. Cambiamenti nelle date concordate in una quota signi鍖cativa di prenotazioni; 2. Addensamento eccessivo di pick-up con conseguente rischio di over booking su singole giornate e tempi di servizio elevati; 3. Diversa percezione e considerazione delle coperture assicurative e del loro funzionamen- to per una quota signi鍖cativa di clientela con provenienza esterna allUE; 4. % signi鍖cativa di sinistri per la clientela veicolata da determinati TO. DINAMICA MESE 1/MESE 3 -20% -15% -25% -15,00% 15,00% 20,00%-10,00% 10,00%-5,00% 0,00% 5,00% -10% -5% 0% 5% 10% 15% crescita % penetrazione TO crescita%utilizzo LOCATION 3 LOCATION e鍖cienti LOCATION ine鍖cienti LOCATION 5 LOCATION 4 LOCATION 7 LOCATION 2 LOCATION 10 LOCATION 8 LOCATION 1 LOCATION 9 LOCATION 6 LOCATION 11
- 14. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car13 Analisidelvaloredellefontiedellelocation Lanalisi si fa ancora pi湛 interessante nel momento in cui si incrociano i dati operativi con quelli economici delle Revenue, introducendo altre metriche fondamentali per il Mana- gement: 1. Revenue per Day (RpD) 竪 il rapporto fra il valore dei noleggi venduti ed il numero di giorni di venduti; 2. % penetrazione Revenue Ancillary 竪 il rapporto fra il valore dei servizi add-on al noleggio puro ed il totale del valore venduto o fatturato. Oggi il MGMT sta recuperando sempre pi湛 e鍖cienza grazie alla consapevolezza fornita da questa analisi che viene ulteriormente valorizzata dallanalisi successiva. Analisidelvaloredellefonticommissionali Come rilevato in precedenza, alcune fonti giocano un ruolo fondamentale nellassorbi- mento della 鍖otta e quindi della capacit di servizio e di mercato dellazienda. Ricordia- mo che le Fonti sono i canali di mercato e che, per una quota molto consistente (come visto in precedenza), coincidono con Tour Operator e/o Broker di servizi turistici che sono da intendere come veri e propri grandi clienti. Proprio come per un portafoglio clienti 竪 necessario valutare il comportamento dacquisto e le performance che genera ogni fonte, mettendo a confronto costantemente limportanza delluna o dellaltra nella creazione di valore. Anche in questo caso proponiamo un approccio tipico del Marketing Relazionale, con unanalisi contestuale di 3 indici di performance da armonizzare sempre meglio: 1. Crescita dei volumi nel periodo di analisi generato dalla fonte; 2. % di penetrazione o % di assorbimento 鍖otta della fonte; 3. RpD generata dai noleggi venduti attraverso la fonte. Questa analisi viene ben sintetizzata dal gra鍖co a bolle di seguito riportato in cui si consi- derano le suddette variabili: % di crescita dei volumi generati dalla fonte nel periodo di analisi (asse verticale); RpD generata dalle singole fonti (asse orizzontale); % di assorbimento 鍖otta per fonte (dimensione delle bolle).
- 15. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car14 Dal gra鍖co 竪 possibile constatare come dallanalisi del periodo 1-3 (3 mesi) sia possibile de鍖nire un quadro chiaro dei pro鍖li delle Fonti-Clienti gestite dallazienda: 1. Le fonti del quadrante in alto a destra (TO 2) esprimono il potenziale pi湛 alto in termini di redditivit (RpD) a parit di crescita commerciale; 2. Le fonti nel quadrante in alto a sinistra (TO 1) sono quelle che maggiormente contribui- scono al fatturato aziendale (vedi la dimensione delle bolle equivalente alla % di assorbi- mento della 鍖otta) anche se esprimono RpD pi湛 basse rispetto alle prime; 3. Le fonti in basso a destra (TO 4) hanno una buona redditivit ma non generano crescita commerciale; 4. Le fonti in basso a sinistra (TO 3) possiamo de鍖nirle marginali, in quanto non rappre- sentano potenziali di crescita n辿 dei volumi n辿 della redditivit. La visione di questa analisi mese per mese consente di veri鍖care lequilibrio nella gestio- ne delle fonti che prevede la valutazione attenta e costante di tutte e tre le variabili considerate, al 鍖ne di aumentare gradualmente la penetrazione delle Fonti pi湛 pro鍖ttevo- li a parit di crescita commerciale. -80% 22,00 24,00 26,00 28,00 30,00 32,00 34,00 -60% -40% -20% 0% 20% 40% 60% 80% RpD Media %crescitavolumi ANALISI PORTAFOGLIO FONTI - PERIODO 1/3 TO 3 TO 1 TO 2 TO 4
- 16. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car15 Analisidelvaloredellelocation Anche la gestione delle Location pu嘆 essere perfezionata come quella delle fonti se si introduce nellanalisi una variabile fondamentale per la creazione di valore: la % di pene- trazione del fatturato Add-on o Ancillary, che 竪 espressa in vari modi, fra i quali vi 竪 il rapporto fra il valore venduto dei servizi add-on al noleggio puro ed il totale del valore venduto/fatturato. Di seguito si riporta unanalisi svolta con lo stesso approccio analitico seguito per le fonti, che sintetizza le performance delle Location secondo tre variabili di performance critiche corrispondenti alle aree gestionali pi湛 impattanti sul valore creato dalle singole Location: 1. Crescita nel periodo di analisi della % di penetrazione del valore fatturato Ancillary (asse verticale); 2. crescita nel periodo di analisi della % di utilizzo della 鍖otta (asse orizzontale); 3. N属 di noleggi gestiti nel periodo (dimensione delle bolle). -20% -30% -30% -25% -20% -15% 15% 20% 25%-10% 10%-5% 5%0% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% % crescita utilizzo 鍖otta %crescitapenetrazioneancillary ANALISI VALORE LOCATION - PERIODO 1/3 LOCATION 4 LOCATION 2 LOCATION 5 LOCATION 3 LOCATION 7 LOCATION 10 LOCATION 8LOCATION 1 LOCATION 11 LOCATION 9 LOCATION 6
- 17. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car16 Le location che creano pi湛 valore a parit di volumi commerciali gestiti sono quelle nel quadrante in alto a destra. Queste location dovrebbero essere ra鍖orzate continuamente e supportate sia nella gestione della 鍖otta che nella gestione delle fonti in modo da fargli acquisire un volume commerciale crescente. Le location nel quadrante in alto a sinistra hanno delle buone performance in termini di Ancillary ma non altrettanto nelle鍖cienza di utilizzo della 鍖otta ad esse assegnate; andrebbero rilanciate da questo punto di vista, valutando quali di queste abbiano raggiunto il punto di capacit massima possibile di gestione 鍖otta. Nel quadrante in basso a destra vi sono le Location che performano bene in utilizzo ma non realizzano crescita nel valore dellAncillary e quindi nella redditivit. In鍖ne, nel quadrante in basso a sinistra troviamo le Location pi湛 problematiche, che sono under performance in ambedue le variabili chiave. Ibeneficiapportatidallanalisi Il monitoraggio costante di queste analisi ha o鍖erto una chiave di lettura sempre pi湛 e鍖cace per il Management, che ha iniziato a gestire con maggiore equilibrio sia le Fonti che le Location ottenendo risultati via via crescenti. In particolare, 竪 stato pi湛 semplice favorire la crescita delle Fonti in grado di creare maggior valore dando a queste una quota di penetrazione sempre pi湛 ampia. Nello stesso tempo, sono state avviate analisi sempre pi湛 profonde sulla vendita delle Ancillary per location e per operatore che hanno consentito lelaborazione di sistemi di incentivazione in grado di stimolare la vendita di servizi aggiuntivi anche nelle location che erano under performance da questo punto di vista. Pi湛 in particolare, 竪 stato elaborato un report settimanale in grado di misurare la penetra- zione dei servizi Ancillary in termini di gg di noleggio venduti sia per lintera Location che per i singoli operatori delle stesse:
- 18. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car17 Lattenzione costante del Management ed il coinvolgimento fattivo delle Location con validi sistemi di monitoraggio ed incentivazione hanno prodotto un incremento sostan- ziale nel miglioramento dei risultati aziendali. Conclusioni Il settore Rent-a-car 竪 molto fertile per le applicazioni di BI; 竪 un settore in cui la mancanza di una conoscenza puntuale e tempestiva delle performance pu嘆 condurre facilmente a generare errori e sprechi con rilevante impatto economico. In questo tipo di contesto lutilizzo di strumenti e鍖caci di Business Analytics pu嘆 portare ad introdurre in azienda forti dosi di innovazione e di miglioramento continuo. In questo racconto abbia- mo esplicitato sinteticamente gli aspetti relativi soltanto a 2 analisi disponibili grazie allimportante lavoro svolto dal tema di BI. Vi sarebbe ancora molto da raccontare e mostrare; un tema fra tutti 竪 la corretta valuta- zione dei risultati economici per competenza, cio竪 coincidenti puntualmente con i giorni in cui viene e鍖ettivamente noleggiata la 鍖otta e svolto il servizio, indipendentemente dalla data di contratto o di fattura. tipo optional ALL INCLUSIVE PACKAGE Super Incurance Package Insurance Package Snow Chains One way Rentals Road Assistance Refuelling Service Kit Winter Tires DEL+COL Nav System GPS Upgrade a pagamento Out of Hours DIESEL OPTION CROSS BORDER CARD/GREEN CA ANTIFREEZE EXTRA SCOOTER Piano Prepagato Wi鍖 Insurance PAI Baby Seat Additional Driver 22/24 Years 19/21 Years Location / operatore gg noleggio venduti per ancillary 284 27,00% 24,54% 17,07% 7,47% 0,00% 0,00% -0,88% 0,00% 2,01% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% -0,84% -3,10% 2,34% -8,05% -2,11% 0,35% -0,76% -0,18% -11,11% -12,51% 14,53% 3,40% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,99% 3,85% 1,04% -0,61% -0,10% -10,46% -0,37% -1,40% 15,07% 4,79% 3,43% -9,12% 0,00% 0,00% 14,18% 1,63% 3,94% 3,33% -4,20% -1,08% -10,10% -1,37% -0,28% -4,50% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 13,40% 13,69% 36,03% 3,14% 5,61% 6,46% 4,75% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 1,33% 1,33% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,67% 141 144 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 379 59 50 68 14 14 33 % penetrazione gg noleggio scostamento media nazionale GG noleggio performance mese precedente confronto performance precedente
- 19. www.gtafactory.com /20 Business Intelligence. Rent a car18 Queste ultime due dimensioni temporali hanno le鍖etto di distorcere la valutazione economica delle performance, anticipando i risultati alla data dei contratti senza valu- tare quindi quello che e鍖ettivamente si veri鍖ca sino alla fatturazione oppure postici- pando i risultati alla data delle fatture, che in alcuni casi (vedi Tour Operator o Convenzio- ni Aziendali) pu嘆 di鍖erire anche di un mese rispetto alle鍖ettivo svolgersi del servizio. Un buon sistema di BI, quindi, deve essere in grado di gestire questi aspetti e deve fornire informazioni sulle performance che si generano e quando e鍖ettivamente si generano, senza distorsioni temporali. Questo risultato diventa ancora pi湛 importante se valutiamo le performance economiche prospettiche, cio竪 quelle dovute alle reservation pendenti e in arrivo che, inevitabilmente, si trasformeranno in revenue da attribuire, appunto, al periodo in cui verr e鍖ettivamente svolto il servizio. Ci piacerebbe poter approfondire questi aspetti con gli operatori di settore che sono in procinto di prendere la decisione di implementare un progetto di BI o stanno valutando un reinvestimento in questo ambito, al 鍖ne di poter condividere la nostra esperienza e fornire qualche indicazione preziosa. Giorno di contratto Giorni di e鍖ettivo svolgimento del servizio Giorno di fattura
- 20. 17 GTA Factory 竪 una giovane realt imprenditoriale specializzata nella parte di Business Intelligence pi湛 attinente al Marketing ed al comportamento dei clienti. Lazienda ha la missione di dare ai propri clienti un importante supporto in aree di Management ancora poco conosciute e presidiate, soprattutto dalle piccole e medie imprese, fornendo soluzioni semplici, con propriet intellettuale libera e sostenibili. Lo stile 鍖essibile ed eclettico dello Sta鍖 consente un dialogo aperto con esperti di diversi comparti del Marketing: da quello analitico a quello pi湛 creativo. Lazienda coniuga competenze tecnologiche importanti per lo sviluppo delle soluzioni software su piattaforma open source necessarie al controllo delle decisioni pi湛 importanti in ambito Marketing.
- 21. Domenico Greco Autore del White Paper Business Intelligence. Rent a car. 1974, Executive Master in Business Administration presso la SDA Bocconi School of Management. Inizia ad implementare soluzioni CRM nel settore Automotive nel 1999. Il suo 竪 stato uno dei primi casi implementati in Europa di CRM completo a livello retail con riconoscimenti nazionali ed internazionali. Nel 2008 passa dal CRM operativo allo studio del valore del cliente; presenta il primo 束prototipo損 di Customer Equity Management (CEM) allInternational Conference of Data mining Pisa. Nel 2009 presenta il secondo prototipo di CEM al Customer Centricity Summit, Los Angeles (USA). Oggi 竪 alla guida di progetti di Customer Intelligence e CRM come consulente di importanti realt della dealership italiana.
- 23. Greco Technologies & Arts S.r.l. Viale Mancini 156 87100 Cosenza (CS) - Italia Tel. +39 0984 32 3 69 www.gtafactory.com DOMENICO GRECO email: d.greco@gtafactory.com Linkedin: it.linkedin.com/in/domenicogreco Skype: dok.greco