Case study: ako na lead generation pre klienta so 6 developerskými projektami? (Marcel Milo, GROOW)

V rozhovore sa dozviete:

• 02:14 Čo bol hlavný problém klienta a ako znelo zadanie?
• 04:48 Ako funguje predaj developerských projektov?
• 06:47 Marketing vs. sales?
• 08:10 Je to celé len klasický CRM systém?
• 13:24 Podľa čoho sa filtrujú a oslovujú leady?
• 15:46 Ako do toho zapájajú AI?
• 20:22 Ako prebehla transformácia klienta na nový systém?

Keď marketing dodáva leady, ale obchod ich nestíha spracovať

Developerské projekty sa z pohľadu marketingu až tak nelíšia od iných produktov. Rozdiel je najmä v hodnote nákupu a v dĺžke rozhodovania. Aj tu treba zákazníka najskôr osloviť, dostať projekt do jeho povedomia, presunúť ho do fázy zvažovania a až následne získať kontakt. Samotným formulárom sa však práca nekončí.

Práve tu často vzniká problém. Marketingové oddelenie sleduje svoje výsledky a tvrdí, že kampane fungujú, obchodníci zase hovoria, že majú málo kvalitných kontaktov. V silnej sezóne ich pritom môže byť toľko, že ich nestíhajú spracovať, mimo sezóny zase nemajú čo robiť. Pri drahej nehnuteľnosti môže rozhodovať aj to, či sa niekto záujemcovi ozve o pár minút alebo až o dva či tri dni.

Od jedného projektu až po celý obchodný proces

Spolupráca s klientom sa začala pomerne bežne, performance marketingom pre jeden menší developerský projekt. Postupne pribudli newslettery, ďalšie komunikačné kanály a napokon správa viacerých developerských projektov v Bratislave. Až vtedy začalo dávať zmysel pozrieť sa aj na to, čo sa s kontaktom deje po odoslaní formulára.

Pôvodný proces bol veľmi jednoduchý. Kontakt prišiel do e mailu, obchodník ho preniesol do Excelu a evidoval, či sa z neho stal obchod alebo nie. Cieľom preto bolo celý proces zrýchliť, doplniť o ďalšie informácie a zároveň vedieť záujemcu priebežne ohrievať, ak ešte nebol pripravený okamžite kúpiť.

CRM nestačí, ak nevie, odkiaľ zákazník prišiel

Väčšina developerov už CRM používa. V českom a slovenskom prostredí sa často objavuje napríklad RealPad. Samotné CRM však nemusí automaticky vedieť, z ktorej reklamnej kampane človek prišiel, na akej platforme reklamu videl, o ktorý konkrétny byt sa zaujímal alebo ako sa pred odoslaním formulára správal na webe.

Práve tieto informácie sa preto dopĺňajú do existujúceho systému. Obchodník sa nemusí prihlasovať do ďalšej aplikácie, všetko podstatné vidí priamo vo svojom CRM. Nad marketingovými a obchodnými dátami vzniká ďalšia vrstva, ktorá ich spracuje, vyhodnotí a prevedie do podoby použiteľnej pre ľudí aj ďalšie systémy.

Dáta ukážu problém v marketingu aj v obchode

Výhodou takéhoto prepojenia je možnosť sledovať celú cestu zákazníka. Na jednej strane vidno, koľko sa minulo na kampane a aké výsledky priniesli. Na druhej strane sa dá vyhodnotiť, koľko kontaktov prišlo obchodníkom, ako rýchlo na ne reagovali a aký konverzný pomer následne dosahovali.

Agentúra tak môže fungovať ako nezávislá strana, ktorá sa neopiera iba o pocit marketingového alebo obchodného tímu. Ak vznikne problém na webe, v kampaniach alebo pri spracovaní leadov, dáta ho dokážu odhaliť. Cieľom je postupne takéto situácie vyhodnocovať v reálnom čase a pri probléme automaticky upozorniť zodpovedných ľudí.

Zo sto kontaktov nemusí byť všetkých sto rovnako dôležitých

Jednou z najdôležitejších funkcií je prioritizácia leadov. Systém ich rozdeľuje do piatich kategórií od najhorúcejších po studené a pri hodnotení pracuje približne so sedemnástimi faktormi. Do výsledného skóre vstupujú údaje, ktoré človek sám poskytol, jeho správanie, projekt, o ktorý prejavil záujem, aj ďalšie dostupné signály.

Výsledkom môže byť situácia, keď zo sto nových kontaktov systém označí desať ako výrazne perspektívnejších. Obchodník tak nemusí postupovať iba podľa poradia, v akom formuláre prišli. Ak vidí vysoko prioritný kontakt od človeka, ktorý pôsobí ako reálny záujemca o drahý byt, má dôvod reagovať okamžite.

Kvalitu leadu určujú aj ďalšie dátové signály

Samotné vyplnenie formulára pri byte za pol milióna eur ešte neznamená, že si ho človek môže dovoliť. Pri odhade kvality sa preto pracuje s viacerými vrstvami informácií. Základom môže byť behaviorálne správanie podobné tomu, s akým pracujú reklamné platformy, ďalej serverové meranie, agregované dáta a v určitých prípadoch aj dáta tretích strán.

Všetko musí zostať v súlade s legislatívou a udelenými súhlasmi. Ak nie je možné pracovať s konkrétnym človekom na individuálnej úrovni, používajú sa anonymizované, agregované a klastrované dáta. Nejde teda o prezeranie sociálnych sietí konkrétneho záujemcu, ale o pravdepodobnostné vyhodnocovanie dostupných signálov a podobnosti s určitými skupinami zákazníkov.

Lead sa dá ďalej ohrievať už pár minút po registrácii

Do hodnotenia nemusia vstupovať iba informácie získané pred odoslaním formulára. Krátko po registrácii môže záujemcovi automaticky prísť potvrdzovací e mail a ďalším signálom sa stane aj to, či ho otvoril alebo na niečo klikol. Takéto správanie môže výsledné skóre ďalej meniť.

Komunikácia pritom nemusí zostať iba pri e maile. Podľa potrieb klienta sa dá doplniť SMS, push notifikácia alebo iný komunikačný scenár. Dôležitá je vysoká miera prispôsobenia. Systém nemá klienta nútiť meniť zabehnutý obchodný proces, ale doplniť ho o dáta a automatizáciu tam, kde mu reálne pomôžu.

Umelá inteligencia dnes radí, neskôr môže aj rozhodovať

Riešenie už prešlo fázou MVP a beží približne na piatich až šiestich projektoch. Základné automatizácie sú otestované a stabilné. AI dnes funguje najmä ako poradná vrstva, ktorá v pravidelných intervaloch môže PPC špecialistovi alebo marketingovému manažérovi odporučiť úpravu nastavenia či upozorniť na vývoj v dátach.

Ďalším krokom má byť definovanie pravidiel, pri ktorých systém dostane väčšiu autonómiu a niektoré zmeny bude vykonávať sám. Automatizovať sa môže napríklad aj prerozdeľovanie rozpočtu medzi jednotlivými reklamnými platformami podľa toho, kde aktuálne prináša najlepší výsledok.

Najväčší zmysel dáva prepojenie marketingu a salesu

Ideálny stav nastáva vtedy, keď sa na jednom mieste prepája správa marketingu, vyhodnocovanie dát aj obchodný proces. Vďaka tomu sa dá sledovať nielen cena za lead, ale aj jeho skutočná kvalita a to, či nakoniec priniesol obchod. Cieľom je z rovnakého rozpočtu dostať približne o 20 až 30 percent viac výsledkov.

Pri konkrétnom developerskom klientovi už reálne dáta ukazujú skrátenie času potrebného na spracovanie záujemcu aj zvýšenie konverzného pomeru. Ľudia, ktorí sú reálne pripravení kupovať a majú potrebný rozpočet, sa dostávajú k obchodníkom skôr a ich kontakt nezostáva niekoľko dní nepovšimnutý.

Využitie nemusí zostať iba pri nehnuteľnostiach

Hoci sa riešenie momentálne sústreďuje najmä na reality a firmy pracujúce s leadmi, princíp je použiteľný podstatne širšie. Môže ísť o B2B firmu s niekoľkými stovkami potenciálnych zákazníkov na Slovensku, automotive so záujemcami o testovacie jazdy alebo prakticky akýkoľvek biznis, ktorý používa CRM a potrebuje rozhodovať, ktorému obchodnému kontaktu sa venovať ako prvému.

Podmienkou je najmä možnosť technického napojenia na existujúce nástroje. Práve integrácie sa pritom ukázali ako jedna z komplikovanejších častí vývoja. Jednoduché konektory v praxi často neboli dostatočne stabilné, preto bolo potrebné nájsť spôsob, ktorý nebude nútiť klienta ani dodávateľa neustále riešiť chyby a opravovať padajúce prepojenia.

Nový systém musí obchodníkovi prácu ubrať, nie pridať

Pri zavádzaní bolo potrebné obchodnému tímu vysvetliť, že nejde o ďalší nástroj vytvorený iba pre potreby marketingu. Zmyslom je presný opak, ušetriť obchodníkovi čas a dať mu viac informácií ešte pred prvým telefonátom.

Ak každých pár minút prichádza ďalší neznámy kontakt bez kontextu, obchodník len ťažko rozpozná, kto má skutočný záujem. Ak však pri leade vidí jeho prioritu, projekt, ktorý ho zaujal, a ďalšie relevantné signály, dokáže sa rozhodovať výrazne efektívnejšie. Práve tam sa z obyčajného zoznamu kontaktov začína stávať nástroj, ktorý môže reálne ovplyvniť predaj.

Produkt sa ďalej testuje na reálnych klientoch

Systém už funguje v reálnom nasadení, no stále sa ďalej rozvíja. GROOW preto hľadá ďalších klientov, na ktorých môže riešenie testovať a prispôsobovať rôznym obchodným procesom. Záujemcovia si môžu pozrieť, čo systém už dokáže, kde má aktuálne limity a aké ďalšie funkcie sa dajú doplniť.