2. Linda de Lange
Meer dan 15 jaar ervaring in B2B e-commerce: bol.com,
Albert Heijn, Greetz
Verantwoordelijk voor het ontwikkelen van de zakelijke markt
en de Belgische consumenten markt bij Greetz
•
•
3. Greetz: Zeg het op jouw manier
Onze overtuiging
Je kunt relaties op
afstand versterken
zonder dat dit
onpersoonlijk hoeft
te zijn
Wat we doen
Greetz is hét online platform voor het creëren en
versturen van een tastbare boodschap waarmee je het
op jouw manier kunt zeggen
Onze missie
Greetz neemt de
drempels weg om écht
moeite voor elkaar te
doen. Zo maken we de
wereld samen een
beetje persoonlijker :)
4. De Greetz promise
“Met Greetz kan ik altijd en overal op een unieke & impactvolle
manier iemand verassen of laten weten dat ik aan hem/haar denk.”
Zeg het op jouw manier met...
5. De strategie van Greetz zakelijk
Doelgroep:
ZZP en MKB <50 medewerkers omdat zij qua behoefte en gedrag het meeste op de
consument lijken.
Strategie:
Greetz zakelijk is dé partner van de B2B klant om op een unieke & impactvolle manier
attent te zijn naar zijn relaties met ontzorgende oplossingen op het gebied van
bestelgemak, fulfillment en assortiment.
Hiertoe hanteren we vier strategische pijlers:
1.
Promotie
Greetz Zakelijk
2.
Assortiment
3.
Fulfillment
4.
Bestelgemak
6. 1.
Promotie
Greetz Zakelijk
2.
Assortiment
3.
Fulfillment
4.
Bestelgemak
Binnen de eerste twee strategische pijlers hebben we
onszelf de volgende vragen gesteld:
De (MKB) prospect is zich
bewust van de zakelijke
propositie, bestelt voor de
eerste keer en wordt loyaal
De B2B klant kan naar eigen
behoefte bestellen en de
orders geleverd krijgen door
schaalbare fulfillment opties
1. Promotie Greetz zakelijk:
• Hoe vinden we de prospects die lijken op onze klanten zodat de kans op conversie het grootst is?
• Hoe zorgen we dat bestaande klanten klant blijven?
2. Assortiment:
• Hoe kunnen we onze bestaande klanten bewegen om meer te gaan kopen?
Kortom:
Hoe bedrijven we effectievere marketing?
Greetz is de one stop shopping
destination voor alle
relatiegeschenken. �De B2B
klant kan unieke verrassingen
maken door het toevoegen
van een persoonlijke touch
De B2B klant kan overal zijn
bestelling plaatsen en wordt
beloond voor zijn loyaliteit
7. Er is veel data beschikbaar maar hoe kunnen we die inzetten?
Greetz klantdata:
• NAW
• Besteldata: moment, datum, categorie, etcetera
Graydon data over heel zakelijk Nederland:
• NAW
• Aantal werkzame personen
• Branche
• Oprichtingsdatum
• Groei en krimpcijfers
• Kredietscores
• Etcetera
Hoe kunnen we deze data gebruiken om effectiever te worden in onze marketing?
Newcraft is gevraagd om consultancy te doen op het gebied van data science
8. Wat is data science nu eigenlijk?
Business value creëren
door het ontdekken van
inzichten waar op
gestuurd kan worden
Data
9. We hebben 3 pilot cases geïnitieerd:
1. Heractivatie:
Welke inactieve klanten hebben de hoogste potentie om geheractiveerd te kunnen
worden? En wat is dan de potentiële waarde? En welk product verwachten wij dat ze
zullen gaan kopen?
2. Customer Lifetime Value (CLV) verhoging:
Welke klanten hebben de hoogste potentie om meer te gaan bestellen? En wat is die
potentiele waarde? En welk product verwachten wij dat ze zullen gaan kopen?
3. Acquisitie:
Welke prospects lijken het meest op bestaande klanten? En welk product verwachten
wij dat ze zullen gaan kopen?
10. Pilotcase 1: heractivatie
Doel: verhogen heractivatie % van inactieve klanten
Bepalen van de potentie van inactieve klanten dankzij het ontdekken van patronen
in de data als gevolg van:
a. Analyse naar de kenmerken van actieve klanten, die vergeleken worden met de inactieve
klanten. Daarna worden ze in verschillende segmenten geplaatst, per kenmerk
b. Inactieve bedrijven die voldoen aan meerdere kenmerken, worden meegenomen in de
analyse voor her-activatie campagnes
DATA
ANALYSE
CRM BASE
CAMPAGNE
AANPAK
BEPALEN
TOEVOEGEN
IN BESTAANDE
PROCES
EVALUEREN
&
VERBETEREN
KENMERKEN
ACTIEVE KLANTEN
VS INACTIEVE
BEPALEN
SEGMENTEREN
11. We hebben de database van Greetz zakelijk met actieve
en inactieve klanten als uitgangspunt genomen
12. Op basis van data hebben we de klantenbase ingedeeld
in segmenten van actieve en inactieve klanten
Actief Inactief
13. En daarna zijn er segmenten aangemaakt van inactieve
klanten die lijken op de actieve klanten
Actief InactiefInactief lijkend op actief
14. Aanpak pilotcase 1: heractivatie
Er zijn 16 subcampagnes uitgezet met differentiatie in:
1. Kanalen: direct mailing; e-mail, telemarketing
2. Productaanbod: generiek of gepersonaliseerd op basis van eerder koopgedrag
Direct
mailing only
E-mail of
DM
Telemarketing
Generiek
Kaarten
Bloemen
Fruitmanden
Ballonnen
1
2
3
4
5
6 - 7
8 - 9
10 - 11
12 - 13
14 - 15
16
15. Conversie was heel wisselend:
• Totaal 14,5%
• Slechtste campagne: 0% conversie
• Beste campagne: 21,7% conversie
Conclusie:
• Er zijn sterke verschillen tussen de ingezette kanalen de best presterende kanalen inzetten
• Er is weinig verschil tussen generiek en gepersonaliseerd aanbod we gaan niet segmenteren
• op aanbod, de effort die het kost brengt geen extra waarde
Resultaat:
Totale waarde van deze pilotcase: +2,5% groei van jaaromzet Greetz zakelijk
Resultaat pilotcase 1: heractivatie
16. Doel: verhoging van de CLV van bestaande klanten
Analyseren welke klanten de meeste potentie hebben om een hoger CLV te hebben door
cross sell en/of hogere frequentie
Analyseren welk product het beste past bij de klant door cross sell en/of hogere frequentie
CONNECT CRM
WITH MARKET
INFORMATION
SEGMENTATION
ADD TO
CAMPAIGNING
PROCESS
EVALUATE
&
IMPROVE
DEFINE
CHARACTERISTICS
OF COMPANIES
WITH HIGH CLV
MOST BOUGHT
PRODUCT
ANALYSIS
CLV ANALYSIS
Pilotcase 2: Customer Lifetime Value (CLV) verhoging
17. Op basis van de data zijn er segmenten aangemaakt van klanten
die lijken op de hoge CLV klanten maar een lagere CLV hebben
Hoge CLV Lage CLVLagere CLV dan verwacht
aangezien ze lijken op hoge CLV klanten
18. Aanpak pilotcase 2: Customer Lifetime Value (CLV)
Er zijn 12 subcampagnes uitgezet met differentiatie in:
1. Kanalen: direct mailing en telemarketing
2. Productaanbod: gepersonaliseerd op basis van lookalikes en eigen aankoopgedrag
Direct
mailing only
Telemarketing
Kaarten
Bloemen
Chocolade
Fruitmanden
Ballonnen
Overige
verassingen
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
19. Resultaat pilotcase 2: Customer Lifetime Value (CLV)
Gerealiseerde groei van de CLV per campagne liep heel erg uiteen:
• Totaal +8%
• Slechtste campagne: -1,6%
• Beste campagne: +15,9%
• 38% van de klanten zorgt voor de groei
Conclusie:
• Weinig verschil in de gebruikte kanalen
• Telemarketing heeft hoge kosten alleen voor hoge CLV klanten inzetten
• Direct mailing heeft lage kosten voor alle overige klanten inzetten
Resultaat:
Totale waarde van deze pilotcase: CLV van alle benaderde klanten gegroeid met +8% (+1% groei van jaaromzet Greetz zakelijk)
20. Doel: data gedreven segmenten creëren gebaseerd op potentiele klantwaarde
CONNECT CRM
WITH MARKET
INFORMATION
PILOT CAMPAIGN EVALUATE
PILOT
ROLL OUT
CAMPAIGN
DEFINE
CHARACTERISTICS
OF CUSTOMERS
OCCASION
ANALASYS
SEGMENTATION
OF PROSPECTS
Pilotcase 3: Acquisitie
PRODUCT
ANALYSIS
21. Op basis van de data zijn er segmenten aangemaakt
van prospects die lijken op klanten
Klanten ProspectsProspects lijkend op klanten
22. Aanpak pilotcase 3: Acquisitie
Er zijn 6 subcampagnes uitgezet met differentiatie in:
1. Kanalen: direct mailing en telemarketing
2. Productaanbod: gepersonaliseerd op basis van lookalikes
Direct
mailing only
Telemarketing
Generiek
Kaarten
Bloemen
Ballonnen
Chocolade
1
2
3
4
5
6
23. Resultaat pilotcase 3: Acquisitie
Conversie was heel wisselend:
• Totaal 0,9%
• Slechtste campagne: 0,5% conversie
• Beste campagne: 1,2% conversie
Conclusie:
• De conversie van de twee kanalen loopt erg uiteen
• Differentiatie in productaanbod werkt maar niet altijd
Resultaat:
De effectiviteit van acquisitie op basis van data science is verbeterd met 38% (van 0,65% naar 0,9%)
24. Reeds gedaan:
Graydon is onderdeel van het registratieproces bij Greetz. Bij het aanmaken van
een zakelijk account wordt er onderwater Graydon marketinginformatie opgeslagen in de database
To do:
Extra Graydon data ontsluiten in de database, zodat de modellen beter kunnen bepalen welke
inactieven lijken op actieven
Maandelijkse Graydon update zodat mutaties in bedrijfsdata worden opgenomen in de database
De 3 data science decision trees in het Greetz landschap inbouwen
En dan? ….factbased marketing bedrijven!
•
•
•
•
Next steps
25. Key take aways
Heldere doelen
Bepaal vooraf wat de toepassing van de inzichten wordt
Data science en marketing: twee handen op één buik
Data science en marketing werken zij aan zij om te begrijpen wat er precies gemodelleerd moet worden
Data verrijken
Kijk welke data je hebt en welke je kunt inkopen. Een rijkere database geeft meer sturing aan de modellen
Test and learn
Doe kleine testen voordat je investeert in een campagne. Analyseer de resultaten,
leer van de ‘fouten’ en bouw de successen uit
Automatiseer
Rol de succesvolle campagnes schaalbaar uit door ze te automatiseren
