Nel panorama moderno del marketing digitale, comprendere il comportamento e l engagement dei clienti è fondamentale per il successo aziendale. Grazie a tecniche di machine learning e intelligenza artificiale, è possibile analizzare grandi quantità di dati e ottenere insight preziosi. In questo articolo ti mostro come calcolare il customer engagement e la distribuzione dei clienti per canale di vendita utilizzando Python.

Cosa è il Customer Engagement

Il customer engagement rappresenta il grado di coinvolgimento attivo di un cliente con un brand. Può essere misurato considerando vari fattori, tra cui:

• Il numero di acquisti o polizze sottoscritte
• Il numero di reclami (penalità)
• La frequenza delle interazioni

Marketing e Intelligenza Artificiale

L applicazione di algoritmi di machine learning e AI consente di segmentare i clienti, prevedere il churn e ottimizzare le campagne marketing. Calcolare l engagement è spesso il primo passo per:

• Allenare modelli predittivi
• Personalizzare offerte
• Aumentare la customer lifetime value

Calcolo dell Engagement con Python

Formula dell Engagement

La formula che useremo per calcolare l engagement è la seguente:

Engagement = Number of Policies * (1 - Number of Complaints / (Number of Policies + 1))
      

Codice Python per il Calcolo dell Engagement

import pandas as pd

df = pd.read_csv("eng.csv")

df["Number of Policies"] = pd.to_numeric(df["Number of Policies"], errors="coerce")
df["Number of Open Complaints"] = pd.to_numeric(df["Number of Open Complaints"], errors="coerce")

df["Engagement"] = df["Number of Policies"] * (
    1 - df["Number of Open Complaints"] / (df["Number of Policies"] + 1)
)

engagement_by_claims = df.groupby("Number of Open Complaints")["Engagement"].mean()
print("Engagement medio per reclami:\\n", engagement_by_claims)
      

Esempio di Engagement medio per livello di reclami

Reclami Aperti	Engagement Medio
0	2.97
1	2.25
2	1.64
3	1.23
4	0.00
5	-0.25

Analisi della Distribuzione per Canale di Vendita

Un passaggio essenziale in marketing e machine learning è identificare quali canali generano i clienti più coinvolti, come Web, Agenzia o Call Center.

Codice Python per la Distribuzione per Sales Channel

import matplotlib.pyplot as plt

engagement_by_channel = df.groupby("Sales Channel")["Engagement"].mean()
print("Engagement medio per canale di vendita:\\n", engagement_by_channel)

plt.figure(figsize=(8, 6))
engagement_by_channel.plot.pie(
    autopct="%1.1f%%",
    startangle=90,
    shadow=True
)
plt.title("Distribuzione del Customer Engagement per Canale di Vendita")
plt.ylabel("")
plt.tight_layout()
plt.show()
      

Engagement medio per Canale di Vendita

Sales Channel	Engagement Medio
Web	2.78
Call Center	2.75
Branch	2.68
Agent	2.68

Vantaggi dell Analisi

• Ottimizzazione delle strategie di marketing
• Migliore comprensione del valore dei clienti per canale
• Base solida per modelli predittivi (churn, up-selling)

Conclusione

L integrazione tra marketing e intelligenza artificiale offre strumenti potenti per analizzare l engagement dei clienti. Con pochi passaggi in Python, puoi ottenere insight strategici fondamentali per le tue campagne.

Vuoi approfondire l analisi con tecniche di clustering o classificazione automatica? Scopri i prossimi articoli su marketing e machine learning!