Game Changer
דאטה CDP

אחת הדרכים למקסם דאטה ובעיקר דאטה של העבר הוא באמצעות מודל ה CDP

פלטפורמת נתוני לקוחות (CDP) היא תוכנה המאגדת ומארגנת את נתוני הלקוחות על פני מגוון נקודות מגע ומשמשת תוכנות, מערכות ומאמצי שיווק אחרים.

המודל הייחודי שאנו מציגים הוא אינו תוכנה אלא שיטה המאגדת, מארגנת ומנגישה את כלל נתוני הרשומות של הארגון (עבר וקיימים)

על בסיס מגוון מידע ופרמטרים הקיימים במערכות הארגון ומקסום המידע הזה באופן הסתברותי להגדלת פוטנציאל חומר הגלם,

אנו מאמצים רציונל וחוקיות על בסיס עובדות ומספרים ( כולל הצלבת מידע ממחלקות שונות ופרמטרים שונים) לידי שיטת עבודה על הדאטה הקיימת.

אנו ממקסמים את המידע באמצעות המלצות תעדוף וניקוד (SCORING) לקבוצות הדאטה על בסיס חיזוי הסתברות הפוטנציאלי של יחסי המרה

לשם כך אנו בונים גם עצי פעולה לצורך ביסוס התהליך.

מה אתם מקבלים

תכנית המלצות לעבודה סדורה עם הדאטה הקיימת עפ"י סרגל תיעדופים, מסרים, נגיעות, אינטראקציות ו-SLA

 בכל חברה המודל מתאים את עצמו למידע הקיים ובהתאם בונים את הבסיס

  • חברות וארגונים לא אוהבים לנבור בדאטה שלהם אחורה, "מה שהיה היה", זה מצריך מהם ניהול אחר, ניסיונות העבר מראים באופן בולט שרוב הארגונים שעשו זאת לא עשו זאת בהצלחה
  • קודם כל ייעול ומקסום זמן ומשאבים בעבודה השוטפת
  • אנחנו טוענים שבעבודה עם דאטה חייבת להיות שיטה סדורה.
  • בדיוק כמו בעקרון הפאראטו גם פה בדאטה אנחנו רוצים לגעת ב 20% של הדאטה, כל ה 80% אינם מעניינים אותנו

 

שלבים:
  1. מיפוי וניקוי ראשוני
  2. טיוב
  3. איחוד כלל פרמטרים ושדות
  4. הגדרת חשיבות פרמטרים לפי סדר יורד/מקטעי קבוצות
  5. הגדרת ובניית ניקוד ב 3 רמות לכל פרמטר (נמוך- בינוני – גבוה)
  6. שקלול הניקוד ויצירת תעדוף  בשלות פוטנציאלי של 3 רמות קבוצות : C,B,A (לעיתים אף יותר)
איך זה עובד?

בבניית ותעדוף הרשומות יש להתייחס לבשלות ופוטנציאל על פי מפתח בסיסי של  פרמטרים (ישנם ארגונים עם מפתח רחב יותר):

  1. מקור הגעה
  2. יוצא/נכנס
  3. מסרים/טיזרים/מבצע?
  4. תאריך כניסה
  5. תאריך אינטראקציה אחרונה (מועד אחרון לטיפול בליד)
  6. סוג אינטראקציה אחרונה (פגישה, זום, טלפון, ווטס אפ, מייל, הודעה, נסיון טלפוני)
  7. כמות אינטראקציות בתהליך
  8. גורם מטפל (קיים/עזב, יחס סגירה, איכות מטפל)                                     
  9. מספר נגיעות (ידיים)
  10. סטטוס אחרון במערכת/סיבת פסילה
  11. כמות פניות בשנה/שנתיים אחרונות
  12. האם הליד עבר מסע לקוח ואוטומציה שיווקית לאחר נגיעה אחרונה
  13. משתנים נוספים של הארגון כגון:
  • פוטנציאל סגמנט לקוח(B2B) – רווחיות, עבודה, הכנסה, אסטרטגי
  • אזור ג"ג
  • ועוד
השלב הבא:

בשלב הזה יש לנו את חומר הגלם, מזוקק ומכוון יותר להמשך התהליך.

בכדי לקדם את התהליך ולייעל אותו יש צורך להתייחס גם לגורמים שאינם קשורים באופן ישיר לדאטה:

  • שילוב הנגיעה במשאב האנושי והתאמת מודל התגמול
  • התאמה בין הרשומות החדשות לנציגים הרלוונטיים על פי מתאם, יחס ואחוז הסגירה של כל אחד מהנציגים ברמה הכללית (וברמת מקור הליד)
  • הכנת תסריטי שיחה מתאימים
  • הגדרת מדדי SLA חדשים עבור הרשומות החדשות
  • שימוש במסע לקוח ואוטומציות שיווקיות (מסרים חדשים ושונים)
  • שימוש באינסנטיב שיווקי ומכירתי לקהל היעד הנ"ל
  • צורך בגורם ניהולי אחד ומוסכם שינהל את התהליך ברמה השוטפת כולל את האנליזה, התכנון וההקצאה.
  • ואסור לשכוח – בקרה ומדידה תוך כדי תנועה, יש לבנות ולהגדיר יעדי המרה לכל קבוצת רשימה וגם למשאב האנושי.
התוצרים:
  • הגדלת כמות הלקוחות
  • חסכון בעלויות הרכשה שיווקיות
  • הגדלת תפוקת משאב אנושי
דוגמאות מהשנתיים האחרונות

דוגמאות מחברה בתחום השקעות ופיננסים עם דאטה של 18,000 אנשים, הצלחנו למפות כ 3200 פוטנציאלים (18%) מהם  כבעלי סבירות גבוהה להמשך תהליך

מתוכם על פי על פי קבוצות A,B,C :

בקבוצת A  שמנתה 350 מתוכם 34 הפכו ללקוחות  6.3% המרה לעומת יחס המרה ממוצע של 7.4% מדאטה קיימת חדשה

בקבוצת B שמנתה 850  מתוכם 25 הפכו ללקוחות  2.9%

בקבוצת C שמנתה  2000 מתוכם 28  הפכו ללקוחות  1.4%

יחס המרה  בטיפול בדאטה עבר בשוטף היה 1% , ובמודל שלנו קפץ פי 3 ל 3% יחד עם הוזלת עליות הרכשה שיווקיות ב90%

לחברה בתחום הסרות שיער

יחס המרה בשוטף מלידים נכנסים תקינים לסגירת עסקאות 19%

מתוך דאטה של 100,000 אנשים שהתעניינו בשנת 2019 ולא הבשילו לעסקה, הצלחנו למפות כ 6000 פוטנציאלים (6%)

מתוכם 450 הפכו ללקוחות (7.5% כאשר יחס המרה בטיפול בדאטה בשוטף הוא 1.5% !, פי 5)

 

 

דילוג לתוכן