Jak pozyskiwać leady dzięki analizie danych

Co prawda wakacje dobiegają końca, ale chciałbym podzielić się ciekawym przypadkiem jednego z klientów DBMS z branży motoryzacyjnej, który zainspirował mnie do przedstawienia case study. Otóż miesiące wakacyjne szczególnie w branży motoryzacyjnej to w sumie martwy sezon. Trudno odnaleźć klientów szczególnie jeśli maja dokonać zakupu rzędu 300 tys za samochód ciężarowy. Toteż jeden z największych producentów samochodów ciężarowych zwrócił się do nas o wykonanie analizy potencjału klientów dla swojej sieci sprzedaży i wytypowanie naszym zdaniem najlepszych prospektów. Na podstawie dotychczasowej bazy klientów wykonaliśmy analizę zachowań dotychczasowych odbiorców i rozwoju ich biznesów. Mało tego klient umożliwił nam przeanalizowanie ruchu internautów na swojej stronie i stronach internetowych 5 największych swoich dealerów oraz tego co przynoszą social media. Wyniki, które otrzymaliśmy dzięki tej taktyce przerosły najśmielsze nasze oczekiwania. A zatem z niniejszego wpisu dowiesz się:

1. Jak wzbogacić dane swoich klientów i ponownie zaprosić do kontaktu
2. Jak robić analizę „look a like” na bazie swoich obecnych klientów.
3. Jak wykorzystać  swoja stronę internetową do pozyskania leadów

#1 – Analiza zachowań swoich klientów nie jest trudna

Nasz zleceniodawca podobnie jak inne firmy z branży wydaje najwięcej na reklamę wg raportu IAB AdEx 2014 bo około 0,5 mld zl. Toteż, mając na uwadze ten fakt, przekonaliśmy naszego zleceniodawcę, aby nam zaufał i przekazał zaszyfrowywane  dane klientów i potencjalnych klientów, którzy składali zapytania. Dzięki czemu mogliśmy dokonać sprawdzenia, czy dany podmiot jeszcze istnieje, w jakiej kondycji finansowej obecnie się znajduje, jakie miał doświadczenia z marką i czym charakteryzują się podmioty, które zgłaszają zapytania lub dzwonią na infolinię naszego zleceniodawcy. W sumie sprawdziliśmy 9450 kontaktów znajdujących się w oryginalnej bazie, w której standard zapisu danych był różny. Od błędów językowych, aż po braki w telefonach i poprawnych adresach mailowych do przedstawicieli klienta. Po uporządkowaniu zbiór danych wyglądał jak poniżej.

Analiza tego zbioru danych przyniosła ciekawe wnioski, oto kilka z nich:

• 12% firm, które kiedyś kupiło ciężarówkę już nie istnieje
• 45% firm miało niepoprawne dane do przedstawicieli (nr telefon i adres e-mail)
• 18% firmowych nie posiadało żadnych adresów do osób kontaktowych. Po zakupie nigdy, nikt do nich nie zadzwonił, ani niczego nie wysłał
• 28% firm rozwinęło działalność, a jedna trzecia z nich próbowała nawiązać bezskutecznie z dealerem kontakt. (na infolinii był pozostawiony nr telefonu, ale nie przekazano go do konsultanta, bo nie zapisano go w odpowiednim formacie)

W tym momencie przeszliśmy do następnego kroku wzbogacenia danych, uzupełnienia danych i poprawy jakości danych, co zaowocowało następującym rezultatem:

• dopisaliśmy blisko 3500 nowych  kontaktów, uprzednio weryfikując je na portalach społecznościowych i w zasobach DBMS sp zoo
• 2540 kontaktów uzupełniliśmy o dodatkowe dane i powiązaliśmy telefony przychodzące z kontaktami w CRM
• zidentyfikowaliśmy 226 zapytań dotyczących zakupu samochodu ciężarowego zgłoszonych w ostatnich 6 tygodniach, które nie zostały obsłużone.

Praktycznie, jak tylko pokazaliśmy wyniki naszej zintegrowanej analizy danych szef działu marketingu przekazał zapytania sprzedaży, a dane w CRM zostały zaktualizowane, dając zupełnie nowe możliwości sprzedaży w martwym czasie. Udało się nam przekonać również jeszcze do poprowadzenia komunikacji coldmailingowej ponownie nawiązującej relacje, która została wykonana w imieniu opiekunów, którą przeprowadziliśmy w systemie. Sam projekt maila, miał formę  tekstową, oprócz tego duży nacisk położyliśmy na personalizację przekazu i wykorzystaliśmy ciekawą funkcję systemu – chatbota, umożliwiającego wchodzenie w interakcje z klientem, tak aby odpowiadać na zadawane przez klienta pytania.

W kampanii cold mailingowej, mającej na celu ponowne nawiązanie relacji z klientem i powiadomienie o nowych możliwościach finansowania zakupu samochodu ciężarowego poziom otwarć sięgnął 45% przy czym kolejne 150 osób poprosiło o kontakt z doradcą w celu przedstawienia oferty, a prowadząc komunikację także do tych, którzy nie otworzyli maila udało się podnieść wskaźnik otwarć do 65%! To dobry początek do prowadzenia regularnej komunikacji , gdyż osoby, które uprzednio otworzyły powiadomienie od doradcy zadeklarowały również, że raz na dwa tygodnie mogą otrzymać wiadomości od dealerów, a 15% od razu polubiło profil w social media. Dzięki wysyłkom, dowiedzieliśmy się tez o optymalnym czasie komunikacji i momencie wysyłki, który dla 56% przypadków okazał się środą o 14:00, bo właśnie wtedy wskaźniki CTR miały nawieszenie wartości 

Podsumowując, tylko w ciągu 5 dni od dnia przekazania nam bazy klientów pozyskaliśmy 376 nowych zapytań, a 6000 kontaktów zostało zaktualizowanych. 28% klientów po zakupie zaczęło wchodzić w interakcje z naszym zleceniodawcą, zatem mogliśmy przejść do kolejnego etapu naszego projektu.

#2 Szukaj podobieństw u swoich klientów

Oczywiście zleceniodawca poprosił nas o rozszerzenie naszego działania na całą Polskę, zatem aby być precyzyjnym poprosiliśmy, aby wskazał nam sieć swojej sprzedaży oraz przenieśliśmy na mapę istniejących klientów, a także sprawdziliśmy częstotliwość zapytań w google oraz ilości wzmianek w social media. Dzięki tej korelacji dowiedzieliśmy się, której części sieci sprzedaży możemy pomóc w pierwszej kolejności.

Analiza zapytań do Google dała nam pogląd, które zapytania były tzw. sprzedażowymi – czyli dzięki, którym osoby wykazują intencję zakupu samochodu ciężarowego. W tym wypadku było to „samochód ciężarowy”, „samochód ciężarowy sprzedaż” „samochód ciężarowy <LOKALIZACJA>” .  Ta analiza była pomocna, bowiem, już posiadaliśmy bazę firm transportowych i produkcyjnych, ale chcieliśmy więcej wiedzieć o odbiorcach, aby przygotować bazę do kolejnej kampanii.

Dopiero wtedy, uwzględniając branżę, wielkość firmy, informację o licencjach udało się wytypować bazę potencjału, który odnieśliśmy na mapę i pokazaliśmy poprzez analizę podobieństw klientów i zapytań, że do tych klientów warto byłoby dotrzeć. Tym bardziej, że o tak wytypowanych prospektach już co nie co wiedzieliśmy, gdyż posiadaliśmy zweryfikowane dane kontaktowe do reprezentantów, a wcześniej nasz zleceniodawca nie kontaktował się z nimi..  Przygotowana mapa potencjalnych klientów, z którymi można rozpocząć działania wyglądała tak:

Mając na uwadze przedstawione przez nas dane, klient podjął decyzję, że będzie prowadzić kampanię na lokalnych rynkach rozpoczynając od przedstawienia się i zrozumienia potrzeb firm transportowych.  Nam natomiast powierzono identyfikację klientów odwiedzających strony internetowe i optymalizację konwersji na kontakt z działami sprzedaży. Do tego celu wykorzystywaliśmy różne metody – choć najlepsze efekty przyniosło nam wykorzystanie widgetu – Callpage  i jego zaawansowanych funkcji o czym pisałem wcześniej – w poście poświęconym zwiększaniu sprzedaży.

3# Monitoruj klientów, którzy przyszli na twoja stronę

Abyśmy mieli pełen pogląd kto i po co przychodzi na stronę naszego zleceniodawcy zintegrowaliśmy dane z Google Analytics naszego zleceniodawcy i pięciu dealerów oraz zainstalowaliśmy nasz skrypt analityczny tworząc bazę plików cookie. Dzięki takiemu działaniu mogliśmy dowiedzieć się jakie firmy wchodziły na stronę naszego zleceniodawcy i co tam robiły.

Mało kto wie, ale praktycznie każdy może identyfikować klientów wchodzących na jego stronę dzięki Google Analytics, gdyż w panelu Odbiorcy i dział „Technologia” prezentowany jest operator telekomunikacyjny jakiego łącze zostało wykorzystane, niemniej okazuje się, że Google nagrywają również nazwę łącza, która w 98% jest również nazwą firmy z której pochodzi dany użytkownik. Co to daje, ano wiemy, kto przyszedł na stronę i co na niej robił. My z kolei do takich firm dopisaliśmy kontakty do osób decyzyjnych, dzięki czemu w łatwy sposób, mogliśmy pomoc w dalszym kontakcie bezpośredniemu – gdyż w handlu samochodami ciężarowymi jest on najważniejszy.

Analiza danych z Google Analytics oraz poprzez cookie matching dała super rezultaty, bo już w pierwszym dniu mieliśmy 20 podmiotów zainteresowanych zaprezentowaniem oferty naszego zleceniodawcy. Dzięki identyfikacji osoby, która wchodziła na konfigurator auta, a później czytała inne istotne informacje potrzebne do zakupu, mogliśmy nadać jej najwyższą punktację segmentu co uruchamiało dalsze działania komunikacyjne  – w tym wypadku zaproszenie do kontaktu i podziękowanie za skorzystanie z konfiguratora auta.

Podsumowując, dzięki tylko samej analizie danych klientów oraz optymalizacji konwersji udało się, pozyskać w sumie 475 zainteresowanych zakupem auta w ciągu 2 tygodni. Tam gdzie nie mogliśmy klienta zidentyfikować, ale przejawiał intencje zakupową, odpaliliśmy kampanie remarketingowe, które miały na celu pozostawienie kontaktu.

Nie muszę chyba pisać, że nasz zleceniodawca był zadowolony z takiego podejścia, ale sukces nie byłby możliwy, bez przebudowania procesu sprzedaży, utylizującego każdy kontakt i podejmującego działanie w przeciągu 30 min od zidentyfikowania danego odbiorcy jako potencjalnego leada.