Datengesteuertes Marketing Stammdaten

Look-Alikes: Mehr Marketing-Leads mit der Zwillingsanalyse

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Im ersten Monat von einem Marketing Qualified Lead auf 40 pro Tag. 2930% mehr Leads innert drei Monaten, und um das ganze zu bewältigen, ein eigenes Call-Center mit sechs neuen Mitarbeitern auf die Beine gestellt – das Geschäft des Harley-Davidson-Händlers Asaf Jacobi explodierte gemäß eines Berichts der Harvard Business Review förmlich. Alles weil er begann, seine Daten zu nutzen und im Markt gezielt nach Look-Alikes zu suchen.

Jacobi beging lange einen Denkfehler. Er dachte, dass nur gerade 2% der Bevölkerung in seinem Stammgebiet New York potenzielle Käufer von Harley-Davidson-Maschinen seien. Die Kraft der Daten belehrte ihn eines anderen. Sein Markt war viel größer. Jaboci fand auf einmal Kunden, von denen er nie gedacht hätte, dass sie überhaupt existieren.

Zwillingsanalyse: Leads generieren in 4 Schritten

Die gute Nachricht vorweg: Auch Sie schaffen das! Doch um richtig Erfolg zu haben, benötigen Sie die Hilfe eines Datenprofis. Das war auch Harley-Davidson-Händler Jacobi bewusst. Deshalb fing er an, die AI-getriebene Marketing-Plattform Albert zu nutzen. Allein am ersten Wochenende verkaufte er nicht weniger als 15 Motorräder, doppelt so viele wie sein Allzeitrekord.

Das funktionierte so: Albert analysierte im ersten Schritt die Kundendaten im CRM. Dabei isolierte sie Charakteristiken und Verhalten der wertvollsten Kunden. Aufgrund dieser Eigenschaften suchte die AI-getriebene Marketing-Plattform Albert sogenannte Look-Alikes, also potenzielle Kunden, die genau diese Kriterien erfüllen.

Die Harley-Davidson-Verkäufe von Asaf Jacobi explodierten dank der Nutzung von Daten.
Bild: shutterstock.com
 

Was Jacobi den Erfolg brachte, funktioniert auch im B2B-Business. Auch Sie finden Firmen, die gleich oder ähnlich sind wie die wertvollsten Kunden in Ihrem Portfolio. Denn die Zukunft des Marketings liegt ohne Zweifel in der Analyse von Daten.

 

 

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Was Sie dazu brauchen, sind die Daten in Ihrem CRM-System und einen Datenanbieter wie Dun & Bradstreet. Er bringt die Expertise in der Analyse von Kundendaten mit und hat Zugriff auf weit über 400 Millionen Unternehmensdaten weltweit.

1 Daten matchen

Im ersten Schritt bringt der Datenanbieter Ordnung in Ihre Kundendatenbank. Er prüft, ob Informationen wie Adresse, E-Mail-Adresse etc. korrekt und vollständig sind und fügt wo nötig die aktuellen oder fehlenden Werte ein. Dubletten in der Datenbank fallen diesem Schritt auch gleich zum Opfer.

Das Ergebnis: Eine präzise und aktuelle Kundendatenbank als optimale Basis für die Lead-Generation.

2 Daten anreichern

Jetzt reichert Ihr Datenanbieter Ihre Kundendaten mit Informationen an. Dabei ergänzt er Werte wie Mitarbeiterzahl, Branche, Umsatz, Inhaber, Besitzverhältnisse und sogar Zahlungserfahrungen. Daraus leitet man Trends ab, die zeigen, wie aktiv ein Unternehmen ist und ob es künftig Potential hat.

3 Segmentieren

In diesem Schritt erfolgt die Segmentierung der Firmen in Ihrem CRM. Der Datenanbieter untersucht, wie der ideale oder typische Kunde aussieht. Wie gross ist er? In welcher Branche bewegt er sich? Wie wird er sich entwickeln? In jeder Kundendatenbank, also auch in Ihrer, kommen bei diesem Schritt Gemeinsamkeiten und Muster zum Vorschein.

4 Im Universum nach Look-Alikes suchen

Ihr Datenanbieter baut das Modell aus Schritt 3 im gesamten Datenuniversum nach und sucht dabei nach Firmen, die die gleichen und ähnliche Kriterien wie Ihre Kunden aufweisen.

Wie versprochen: Der Profi-Tipp

Sie wissen bestimmt, es ist um einiges günstiger, bestehenden oder ehemaligen Kunden etwas zu verkaufen, als neue Kunden zu finden. Fahren Sie die Analyse auf den bestehenden Kunden und suchen Sie dann innerhalb den ehemaligen Kunden nach Look-Alikes. So sehen Sie sehr schnell, welche Firmen sich am ehesten reaktivieren lassen.

(Dieser Artikel ist aktualisiert und wurde erstmalig am 8. August 2018 publiziert.)

 

 

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