Banche, assicurazioni e finanzaBI, AI e ML per l'azienda
Clienti a 360° e segmentazione
Pagamenti, storni, assistenza e newsletter stanno in quattro sistemi diversi. Muvia li unisce cliente per cliente, ogni lunedì una funzione Python li divide in segmenti per recenza, frequenza e valore, con il motivo, e Athena dice chi richiamare e prepara la lista per le filiali.
Scenario illustrativo: descrive un caso tipo, non il progetto di un cliente.
Ogni ufficio conosce un pezzo del cliente. Nessuno lo vede intero.
Le carte vedono i pagamenti, il back office gli storni, l'assistenza i reclami, il marketing chi apre la newsletter. Un cliente di valore che ha avuto la carta bloccata e ha smesso di spendere si vede solo mettendo insieme quattro estrazioni.
Una vista unica, aggiornata e con le stesse definizioni per tutti, permette di dividere i clienti in segmenti che si capiscono e di sapere chi chiamare questa settimana, non a fine trimestre.
- Per chi
- Marketing e CRM, rete delle filiali e gestori, customer care, analisti e data scientist della banca.
In Muvia, passo per passo
Schermate vere del prodotto, registrate su un progetto con dati di esempio.
Il video · Pagamenti, storni, assistenza e newsletter stanno in quattro sistemi diversi. Muvia li unisce cliente per cliente, ogni lunedì una funzione Python li divide in segmenti per recenza, frequenza e valore, con il motivo, e Athena dice chi richiamare e prepara la lista per le filiali.
Cosa ottieni
- Un cliente, una sola vista
- Pagamenti, storni, assistenza e newsletter si leggono insieme, con le stesse definizioni per marketing, filiali e assistenza.
- Segmenti che si spiegano
- Ogni cliente ha il suo segmento e il motivo scritto accanto: la filiale sa perché deve chiamarlo.
- Chi richiamare, questa settimana
- I segmenti si aggiornano ogni lunedì, e i clienti di valore che smettono di spendere emergono prima di andarsene.
- Una domanda, una lista pronta
- Athena risponde con i numeri, mostra la query che ha eseguito e lascia nel Laboratorio la query e il notebook per le filiali.
Per il team tecnico
Come si costruisce in Muvia
- 1
Collega le quattro fonti
Database e connettori diventano sorgenti copiate su programma, in modo incrementale e su connessione cifrata. Ogni sorgente diventa una tabella.
- 2
Unisci per cliente
Una query mette insieme pagamenti, storni, ticket e newsletter sul codice cliente e diventa un dataset certificato: cruscotti e Athena partono da lì.
- 3
Segmenta ogni lunedì in Python
Una funzione calcola recenza, frequenza e valore e assegna ogni cliente a uno di otto segmenti, con il motivo in chiaro. Un flusso la esegue ogni lunedì e scrive i segmenti in una tabella gestita.
- 4
Guarda la spesa a rischio
Un cruscotto mostra quanto spendono i clienti di valore che stanno rallentando e cosa è successo prima del calo, per esempio un blocco della carta.
- 5
Chiedi ad Athena chi richiamare
Chi coordina le filiali chiede in italiano chi richiamare e perché. Athena risponde con i numeri, salva la query nel Laboratorio e scrive il notebook con la lista. È un modulo che l'azienda sceglie se attivare.
Funzione Python
SEGMENTI = {
(1, 1, 1): "campioni", (1, 1, 0): "fedeli",
(1, 0, 1): "nuovi di valore", (1, 0, 0): "nuovi",
(0, 1, 1): "campioni a rischio", (0, 1, 0): "in calo",
(0, 0, 1): "spese occasionali", (0, 0, 0): "dormienti",
}
def transform(inputs, params, ctx):
df = inputs["rows"]
r = (df["giorni_da_ultimo"] <= params["giorni_recente"]).astype(int)
f = (df["pagamenti_12m"] >= df["pagamenti_12m"].median()).astype(int)
m = (df["spesa_12m"] >= df["spesa_12m"].quantile(0.75)).astype(int)
out = df[["codice_cliente", "spesa_12m", "blocchi_carta_90g"]].copy()
out["segmento"] = [SEGMENTI[k] for k in zip(r, f, m)]
out["motivo"] = (
r.map({1: "recente", 0: "fermo da tempo"})
+ f.map({1: ", frequente", 0: ", poco frequente"})
+ m.map({1: ", spesa alta", 0: ", spesa bassa"})
)
ctx.logger.info("clienti segmentati: %d", len(out))
return {"rows": out}- I dati che servono
- Pagamenti e movimenti per cliente, dal core banking su Oracle
- Storni e blocchi delle carte, da un database SQL Server
- Ticket e reclami dell'assistenza, da Microsoft Dynamics 365
- Iscrizioni e aperture della newsletter, da HubSpot
- Le parti di Muvia usate
Altri casi della stessa linea
Tutti i casi d'uso- Frodi nei pagamenti con cartaOgni pagamento con carta lascia una riga: importo, esercente, paese, ora. In Muvia una funzione Python scritta dal vostro team confronta ogni pagamento con le abitudini del cliente e gli dà un punteggio che dice perché, e un allarme avvisa l'antifrode quando i casi sospetti si addensano.
- Sinistri auto e scatola neraLa denuncia racconta un urto, la scatola nera registra velocità, frenata e accelerazioni. Muvia le mette accanto: ogni sinistro secondo per secondo, un punteggio in Python ricalcolato ogni mattina, e l'ufficio sinistri sa quali denunce mandare in perizia e quali pagare subito.
- Rischio di portafoglio e correlazioniUn portafoglio diversificato resta tale finché le correlazioni reggono. Muvia legge i prezzi dei fondi minuto per minuto, una funzione Python calcola volatilità e drawdown, l'Analisi allinea i picchi e il comitato vede la correlazione che cambia segno prima del rendiconto.
Portaci una domanda a cui oggi non sai rispondere.
Partiamo da una domanda vera della tua azienda e ti mostriamo il percorso dalla fonte al cruscotto, con i tuoi sistemi e non con quelli di una demo.