Development and implementation of customer solutions: A study of process dynamics and market shaping

A broad, dynamic network perspective on solution processes remains scarce. This article presents the process of developing and implementing customer solutions and its effects on the wider business environment by investi- gating customers and suppliers in the global mining industry (Australia, Chile, and Sweden), analyzing the de- ployment of a new customer solution, and assessing the changes to the competitive environment and focal firms' relationships with other customers and suppliers. It shows that the forces that drive customer and supplier interests and motivation to co-develop customer solutions may change over time, thus redefining the aim and scope of solutions and creating failure risks. Customers present problems; suppliers respond, on the basis of not only the feasibility of the customer-specific solution but also of their evaluation of future solutions in a broader market; then suppliers aim to standardize successful solutions across markets. Customers want close supplier relationships and unique solutions but also like standardized and repeatable solutions, so they can share development costs with competitors and expose the supplier to competition to avoid lock-in effects. From a network perspective, a novel solution can have a market-shaping effect and evoke reactions from other actors who want to enhance their market position. However, these changes are not necessarily deliberate, and the dynamics that market introductions of solutions trigger may be difficult to predict

Modelli di Churn Prediction

La tesi si pone l’obiettivo di descrivere il tema della churn prediction, che consiste nella previsione dello spostamento dei clienti da un’azienda all’altra. La churn prediction si colloca nell’ambito del Customer Relationship Management (CRM) ed è indispensabile per identificare i clienti più esposti al passaggio ad un’altra compagnia e per cercare di fidelizzarli. È un argomento molto importante che riguarda tutte le aziende di tutti i settori. Infatti date le risorse limitate di cui tutte le aziende dispongono, è indispensabile identificare i clienti che stanno per abbandonare. Inoltre occorre calcolare il valore dei clienti per identificare quelli più preziosi per l’azienda. Si presentano le varie fasi di modellazione da seguire per ottenere una buona previsione del churn del cliente. Sono descritte le varie tecniche maggiormente utilizzate che sono la regressione, gli alberi di classificazione, le reti neurali, le clustering analysis e il processo markoviano. Sono analizzati vari modelli presenti in letteratura, tra cui il modello di Polya per simulare la loyalty (fedeltà), il modello markoviano per il CRM e alcuni modelli di churn prediction nel settore del retail banking e in quello delle telecomunicazioni