Cases

2018-07-20t12-10-57.477z-e64ab9fb5d9e5bee3e92662e87faa35d-160x160.canvas.b-false.q-75.png

Hoe Zelfstroom meer inzicht in klanten heeft gekregen en hen efficiënter bereikt

Iedere klant is uniek en vraagt om een andere benadering. Inzicht in de klantbehoeften kan hier een bijdrage aan leveren, want het helpt bij het personaliseren van uitingen. Maar het aanpassen van je benadering aan de behoeften van elke individuele klant is niet altijd haalbaar. Om toch relevant en doelgericht te kunnen communiceren, is het opdelen van klanten in klantsegmenten de oplossing. Middels de juiste segmentatie is het zelfs mogelijk om de best passende medewerker te koppelen aan één specifieke klant, waardoor processen nog meer gestroomlijnd worden en de klant beter geholpen kan worden. Dit geldt ook voor Zelfstroom; verkoper en verhuurder van zonnepanelen.

In deze case licht Zelfstroom toe hoe zij, in samenwerking met de experts van EDM, processen heeft geoptimaliseerd middels klantsegmentatie en lead matching. Zij vertellen hoe de verschillende GeoTypen – 14 onderscheidende lifestyle-typen, elk met een eigen profiel en gedrag – zijn bepaald en ingezet, en hoe het lead matching systeem is geïmplementeerd.

zelfstroom-3.jpg

Meer inzicht in klantdata en het realiseren van lead matching

Zelfstroom wil meer inzicht halen uit de aanwezige klantdata, klantgroepen efficiënt bereiken en lead matching kunnen toepassen:

Christ Coolen, Manager eCommerce bij Zelfstroom: “We hebben informatie nodig om een goed profiel te maken van onze leads en klanten. Zo kunnen we hele specifieke uitingen maken per klantsegment. Bovendien geeft ons dit houvast in het aankoopproces, omdat we onze medewerkers kunnen koppelen aan leads waar zij het beste bij passen”.

De vraagstelling van het bedrijf is uiteindelijk tweeledig:

  1. Hoe verkrijgen we meer inzicht in de aanwezige klantdata, welke doelgroepen kunnen we definiëren en hoe kunnen deze groepen zo efficiënt mogelijk worden bereikt?
  2. Hoe realiseren we lead matching en hoe koppelen we de juiste lead aan de best passende medewerker?

Op basis van de vraagstelling en de wensen van Zelfstroom, is gekozen om te starten met het in kaart brengen van de best passende klantsegmenten en daarna de ideeën en mogelijkheden voor lead matching te verkennen.

zelfstroom-1.jpg

GeoMarktprofiel en klantsegmentatie

Stap 1: criteria en kenmerken
Gezamenlijk is er een inventarisatie gemaakt van de criteria waar ‘geschikte daken voor zonnepanelen’ aan voldoen. In de landelijk dekkende GeoMarktprofiel database is gekeken welke adressen hier mogelijk bij aansluiten en welke overeenkomende kenmerken zij dragen met betrekking tot de woning. Het volgende is (onder andere) naar voren gekomen:

  • Hoogte WOZ-waarde
  • Geen beschermd stadsgezicht
  • Geen monument
  • Aantal mogelijke zonnepanelen
  • Specifiek woningtype
  • Dak-geschiktheid

Christ Coolen: “We hadden een samenwerking met een andere partij die niet alles kon leveren wat wij nodig hadden. Omdat EDM de grootste database beschikbaar had, zijn we overgestapt."

Stap 2: versturen van de uitingen
Op basis van de GeoMarktprofiel inzichten en de overeenkomende woningkenmerken zijn er diverse uitingen verstuurd. Om op een later moment de respons te kunnen meten, werd er nauwkeurig bijgehouden welke uiting er werd verstuurd naar welke adres. De respons per uiting is meetbaar gemaakt door te kijken naar het percentage ontvangers die gegevens hebben achtergelaten voor een belafspraak.

Stap 3: klantsegmentatie
De responsinformatie is gebruikt voor het definiëren van klantgroepen; de klantsegmentatie. Deze klantsegmentatie is extra vormgegeven door een koppeling te maken met de GeoTypen van EDM, waarbij de meest aansluitende door Zelfstroom zijn geselecteerd. De geselecteerde GeoTypen worden op een later moment ingezet in het lead matching proces.

Lead matching

Na de klantsegmentatie is er aandacht besteed aan het onderzoeken en in kaart brengen van data innovaties. Er werd een sessie georganiseerd met als doel om nieuwe ideeën te bedenken en deze te rangschikken. Het resultaat: lead matching. In de ideale situatie koppelt Zelfstroom iedere lead aan een medewerker die het beste past. Maar hoe komt deze match tot stand?

Stap 1: de correlatie tussen geotypen en medewerkers
Er is gekeken naar de manier waarop binnenkomende leads worden opgevolgd door callcenter medewerkers. Want het koppelen van de juiste medewerker aan een lead kan het aankoopproces aanzienlijk verbeteren. Om deze correlatie te bepalen zijn er 5.000 historische orders geanalyseerd. Hierbij is gekeken welke medewerkers bovengemiddeld scoorden op het afhandelen van leads in relatie tot het bijbehorende GeoType van die leads.

Stap 2: het ontwikkelen van een systeem dat leads indeelt per geotype en deze matcht met de juiste medewerker
Zelfstroom heeft een systeem ontwikkeld dat leads per GeoType indeelt. Website bezoekers die via de Zelfstroom website gegevens achterlaten, worden automatisch gesegmenteerd onder het meest aansluitende GeoType en vervolgens gematcht met een medewerker die het beste past bij deze lead.

Christ Coolen: “Mijn advies aan andere organisaties die met een soortgelijk plan aan de slag willen, is dat zij zich goed realiseren dat dit idee bedenken 1 ding is, maar het ook daadwerkelijk implementeren een 2e. Het vereist namelijk wel wat interne technische aanpassingen. We hebben nu een systeem waarbij het proces volledig automatisch gaat, maar hier moet eerst een script voor gebouwd worden; aan welke criteria voldoet de lead en aan welke criteria voldoen de verkopers en welke passen bij elkaar? Je moet van tevoren heel goed uitdenken hoe een systeem in de praktijk moet werken. Wij hebben hiervoor intern mensen die hierover meedenken. Heb je die niet, dan kan EDM hier goed in ondersteunen.”

10% hogere conversie van uitgebrachte offertes naar orders

Klantsegmentatie en lead matching hebben gezorgd voor een 10% hogere conversie van uitgebrachte offertes naar concrete orders. En Zelfstroom gaat door, want ze hebben een uitgesproken ambitie om zich ook op de zakelijk markt te begeven. Op dit moment onderzoeken zij de mogelijkheden en zijn er medewerkers in dienst genomen om de markt te verkennen. Er is een start gemaakt, maar het is nog te vroeg voor substantiële resultaten.

Christ Coolen: “De samenwerking met EDM bevalt goed. Eens in de paar weken is er contact. Niet super vaak, maar vaak genoeg. Dan krijgen we input of suggesties voor specifieke aanvullingen. Het is een kundige partij dat de juiste informatie in huis heeft. Het scheelt dat wij zelf twee analisten in dienst hebben, maar als je dat niet hebt om bepaalde correlaties te zien, verder te kijken dan marketing, dan is een bedrijf als EDM onmisbaar.”

zelfstroom-2.jpg
Verstand van data.
Gevoel voor marketing.