Van big data naar smart data. Stappenplan voor B2B leadgeneratie.
Van big data naar smart data Door big data te verzamelen en om te zetten in werkelijk bruikbare smart data creëert u nieuwe inzichten, waarmee u betere marketingbeslissingen kunt nemen. Door analyses te maken ontdekt u patronen waarop u kunt inspelen om uw concurrentievoordeel te verbeteren, een hogere klantwaarde te genereren, uw conversie te verbeteren en uw ROI aan te pakken. Maar hoe werkt dat precies? Er zijn maar weinig praktijkcases over het omzetten van big data naar smart data die u handvatten bieden voor toepassing binnen uw eigen bedrijf. In dit stappenplan geven we daarom aan de hand van onze eigen praktijkcase weer hoe u met big data in 5 stappen meer winstgevendheid creëert. Opbrengsten lopen op tot 50 miljard dollar Figuur 1 toont aan dat de opbrengsten uit big data in drie jaar zijn verviervoudigd. Specialisten schatten de wereldwijde opbrengst van big data in 2014 op 28,5 miljard dollar. Tegen 2017 zou dit zelfs oplopen tot meer dan 50 miljard dollar! Figuur 1 De theorie B2B marketing evolueert steeds meer van een creatieve naar een datagedreven aanpak. Figuur 2 geeft aan hoe big data daarbij in theorie tot nieuwe inzichten leidt: ruwe gegevens worden omgezet in bruikbare gegevens om via een beslissingsmodel tot een finale score te komen. Dat klinkt mooi. Maar hoe werkt het in de praktijk? Zoals zo vaak, start het met een vraag. (Bron: Umbel, truth in data) 2 Graydon whitepaper 05/2015
Figuur 2 Start met een vraag of hypothese Het verzamelen van gegevens wordt steeds eenvoudiger. Alleen al met Google Analytics, social media tools als Buffer en de LinkedIn analyse kunt u een berg gegevens verzamelen. Misschien houdt u daarnaast uw Net Promotor Score (NPS) bij en zet u Customer Relationship Management (CRM) in om nóg meer gegevens te verzamelen. En dan? Dan stopt het bij veel bedrijven. Ze koppelen de gegevens niet en maken geen diepgaande analyses - terwijl juist dat nodig is om tot nieuwe inzichten te komen. Om wél gericht op zoek te gaan naar antwoorden, is het belangrijk een duidelijke onderzoeksvraag of hypothese als startpunt te nemen. Dat kan op vier deelgebieden: Klant (u wilt bijvoorbeeld beter inspelen op de klantbehoefte of de juiste prospects benaderen) Product (u wilt bijvoorbeeld uw product verbeteren of kansrijke nieuwe producten ontwikkelen) Bedrijfsprocessen (u wilt bijvoorbeeld uw processen optimaliseren of zwakten versterken) Markt (u wilt bijvoorbeeld beter inspelen op veranderingen in de markt of in de maatschappij) De praktijk: in 5 stappen van big data naar smart data Bij Graydon heeft zinvol gebruik van big data geleid tot een 30% hogere klantwaarde. Onze onderzoeksvraag was: Hoe kunnen wij onze klantwaarde verhogen en soortgelijke prospects met eenzelfde hoge klantwaarde aantrekken?. We zochten dus voorspellende modellen die ons inzicht konden geven in het gedrag van (nieuwe) klanten op het gebied van hun lifetime cycle en loyaliteit. Dit worden propensity modellen genoemd. Zo werken propensity modellen. Algoritmen kunnen het gedrag van klanten voorspellen. Vóór een klant zijn eerste aankoop doet, kunt u al veel informatie over hem hebben verzameld. Denk aan online zoekgedrag en (aan de hand van het IP-adres) demografische en geografische informatie. Door het vergelijken van deze informatie met die van (veel!) bestaande klanten, kunt u de lifetime value van de nieuwe klant vrij nauwkeurig voorspellen. Op basis daarvan kunt u gerichte marketingbeslissingen nemen en een rendabel marketingbudget toewijzen. Uiteraard investeert u het meest in campagnes en aankoopkanalen die zijn gericht op klanten met de hoogste voorspelde lifetime value. Graydon whitepaper 05/2015 3
Stap 1. Structureer uw klantendatabase Voor u big data nuttig kunt gebruiken, is het belangrijk uw B2B klantendatabase goed te structureren en alle benodigde informatie aan elkaar te koppelen. Wij hebben basisgegevens van onze klanten (oprichtingsdatum van het bedrijf, sector, regio, aantal medewerkers en omzet) bijvoorbeeld gekoppeld aan: De orderwaarde bij Graydon De producten die ze afnemen Het aantal jaren dat ze klant zijn (lifetime cycle) Serviceaspecten, zoals het aantal klachten en de NPS-score Het betaalgedrag Stap 2. Bepaal uw beste klanten Met de gestructureerde database bent u klaar voor het maken van analyses. Maar waarom zou u zich beperken tot interne informatie? Als blijkt dat het in een bepaalde branche niet goed gaat, is het de moeite bijvoorbeeld niet waard die markt te benaderen. Daarom kunt u uw eigen gegevens koppelen aan externe marktgegevens. Omdat we deze informatie bij Graydon verzamelen, was die stap een eenvoudige voor ons. Wij matchten onze eigen klantendatabase per sector met de totale bedrijvendatabase. Vervolgens zijn we op zoek gegaan naar patronen. In welke sectoren scoren wij bijvoorbeeld goed? Hebben deze ook een hogere orderwaarde en lange lifetime cycle? En welke bedrijven nemen de meeste producten af en waar is nog rek mogelijk? Met de uitkomsten van de match hebben we een DNA-profiel van al onze klanten opgesteld. We konden daarmee perfect in kaart brengen wat de kenmerken van onze beste klanten én van onze minder goede klanten zijn. Stap 3. Ontdek meer over uw beste klanten We zochten een nieuwe benadering en wilden niet in oude bekende segmentatiegroepen vervallen, zoals sector of omzetgrootte. We wilden weten of onze klanten meer met elkaar gemeen hebben. Daarom zochten we naar overeenkomstige termen over deze klanten in ons CRM systeem. Ook onderzochten we de websites van deze bedrijven. We ontdekten dat onze beste klanten opvallend vaak gekoppeld waren aan woorden en woordcombinaties als innovatie, innovatie in IT, innovatie in data, moderne technologie, automatisering en supply chain management. Kennelijk houden onze beste klanten zich dus veel meer bezig met innovatie en technologie dan vergelijkbare andere bedrijven in hetzelfde segment. Stap 4. Zoek look-a-likes van uw ideale klant Nu de specifieke kenmerken van onze meest waardevolle klanten helder waren, konden we een ideaal DNA-profiel opstellen. Met die beschrijving van de voor ons ideale klant konden we op zoek naar bedrijven die aan dezelfde kenmerken voldoen. Hoe? Met de B2B Prospect Zoekmachine Tool gingen we vervolgens op zoek naar alle bedrijven die deze termen op hun website hebben staan. Deze tool scrapt namelijk websites van bedrijven op de door de gebruiker gekozen kenmerken. Vervolgens matcht de zoekmachine alle hits met de Graydon bedrijvendatabase, waarin alle ruim 2 miljoen bedrijven in geregistreerd staan. Zo konden we een prospectbestand exporteren van bedrijven die nog geen klant bij ons zijn, maar die we graag als klant willen hebben. Stap 5. Voer effectieve marketingcampagnes uit Door de koppeling van eigen data aan big data kwamen we tot een ijzersterke doelgroepomschrijving. Met marketingacties hoefden we dan ook niet langer breed te mikken (spray and pray). We konden onze pijlen efficiënt richten op bedrijven waarvan we wisten dat ze veel gelijkenis hebben met onze meest waardevolle klanten. Doordat we onze beste klanten heel goed kennen, wisten we bovendien perfect waar zij behoefte aan hebben. We konden look-a-likes daarom ook inhoudelijk heel specifiek benaderen met onze campagnes. Het voordeel is dus dubbel: niet alleen hebben we een kwalitatieve leadselectie gemaakt, we konden deze bedrijven ook beter targeten en gepersonaliseerd benaderen. De resultaten voor Graydon Op basis van onze nieuwe inzichten hebben we specifieke landingspagina s gemaakt met content gericht op innovatieve bedrijven. We hebben een brancheonderzoek onder innovatieve bedrijven uitgevoerd via een direct mailing met gepersonaliseerde tekst. Daarnaast hebben we een e-mail campagne uitgevoerd naar niet-klanten met als voorbeeld een praktijkcase van een innovatief bedrijf. Dit resulteerde in: Kwalitatief betere leads voor sales (waardoor de lead-naar-klant conversie is gestegen) Een stijging van het aantal klanten bij innovatieve bedrijven Efficiënter werken, doordat sales beter prioriteert in leads en het soort te benaderen bedrijven Een stijging van de klantwaarde met 30% (wat betekent dat de contractwaarde, geschatte lifetime cycle met 30% is verbeterd) 4 Graydon whitepaper 05/2015
Wij helpen u graag. Voor meer informatie kunt u ons telefonisch of per e-mail bereiken. T: 020 567 97 55 M: communicatie@graydon.nl Graydon Nederland BV Hullenwergweg 250 1101 BV Amsterdam Graydon whitepaper 05/2015 www.graydon.nl 3 05/2015