Assessing partial defection in retail consumers, and the role of private label in its prevention

Among the various challenges in the area of Customer Relationship Management, increasing attention is being paid to the issue of customer relationship termination (churn). The final phase of a customer's life is a cause for study with the goal of better understanding it and ultimately preventing it. The phenomenon of churn can occur in two distinct contexts: purchases in which the sales relationship is defined by a supply contract (contractual settings), and purchases in which the sales relationship is not formalized by a supply contract (non-contractual settings). In cases of non-contractual settings, identifying a churn is extremely difficult since a generic customer does not have to withdraw from a contract in order to terminate the relationship with a supplier; therefore, the supplier in this case will not have full visibility into the customer's abandonment; the only thing it will be able to observe is that the customer in question will not visit the stores again. A typical example of a market in which the non-contractual mode is in force is that of fast-moving consumer goods (FMCG). The work presented here finds application precisely in the FMGC sector. In the area of churn prevention, professionals are currently looking for possible factors or behaviours expressed by customers that are able to signal the end of the relationship in an early way. Among these signals, one area that is still much debated concerns the role of private label products in churn prevention, so their ability to retain customers is not yet clear. This thesis aims to study the phenomenon of churn on retailer’s customers, and to find an answer about the role that private label products play in increasing customer loyalty. A statistical model will be developed (hidden Markov model) that will be fitted on real data retrieved from a well-known player in the Italian FMGC industry, this is done to evaluate model performance in a real context. Through this model it will be possible to divide the customer base into segments with different churn risk, this classification will be directly generated from the transactional data. Each assignment of a customer to a given class will be given in probabilistic terms, by indicating the probabilities of membership. Finally, the effects of three variables identified as the percentage of private label products divided into three lines, from economy to premium, will be integrated into the model itself via a regression model. The effects of these variables on the result generated by the model will be able to demonstrate the inherent loyalty-building ability of branded products.

Tra le varie sfide nell’ambito del Customer Relationship Management, un’attenzione crescente è posta alla tematica della cessazione della relazione con il cliente (churn). La fase finale della vita di un cliente è motivo di studio con l’obiettivo di meglio comprenderla e, in fine, prevenirla. Il fenomeno del churn può avvenire in due contesti ben distinti: acquisti in cui la relazione di vendita è definita da un contratto di fornitura (contractual settings), e acquisti in cui la relazione di vendita non è formalizzata da un contratto di fornitura (non-contractual settings). In casi di non-contractual settings, identificare un churn risulta estremamente ostico dal momento che un generico cliente non deve recedere da un contratto per terminare la relazione con un fornitore, il fornitore perciò non avrà in questo caso piena visibilità sull’abbandono del cliente; l’unica cosa che potrà osservare sarà che il cliente in questione non ha più visitato i negozi. Un tipico esempio di mercato in cui vige la modalità non contrattuale è quello della grande distribuzione organizzata. In ambito di prevenzione del churn, i professionisti sono attualmente alla ricerca di possibili fattori o comportamenti espressi dai clienti che siano in grado di segnalare in maniera anticipata la fine della relazione. Tra questi segnali un ambito ancora oggi molto dibattuto riguarda il ruolo dei prodotti a marchio nella prevenzione del churn, non quindi è ancora chiara la loro capacità di fidelizzare i clienti. La tesi si propone di studiare il fenomeno del churn su clienti di un supermercato, e di trovare una risposta circa il ruolo che hanno i prodotti a marchio nell’aumentare la fedeltà dei clienti. Verrà sviluppato un modello statistico (hidden Markov model) che sarà fittato su dati di un reale e ben conosciuto distributore italiano operativo nel settore della grande distribuzione, questi dati saranno utili per valutare le performance del modello in un contesto reale. Con questo modello si riuscirà a suddividere la base clienti in segmenti con diverso rischio di abbandono, tale classificazione sarà generata a partire dai dati a transazionali. Ogni assegnazione di un cliente ad una data classe sarà fornita in termini probabilistici, indicando le relative probabilità di appartenenza. In fine, nel modello stesso verranno integrate, tramite un modello di regressione, gli effetti di tre variabili identificate come la percentuale di prodotti a marchio suddivisi in tre linee, da economico a premium. Gli effetti di queste variabili sul risultato generato dal modello dimostreranno la capacità di aumentare il grado di fedeltà dei clienti intrinseca dei prodotti a marchio.