Ciblez les acheteurs B2B au bon moment,
juste avant qu'ils ne se réapprovisionnent.

Découvrez comment le distributeur d'objets publicitaires cocos GmbH utilise l'IA de Swiftron pour combiner ses données de commande internes avec une veille web automatisée afin d'obtenir un avantage concurrentiel massif dans ses ventes.

cocos GmbH Logo Cas client officiel
Client cocos GmbH
Secteur d'activité Cadeaux d'affaires
Technologie Ventes prédictives

Le problème

Ventes réactives et opportunités manquées

Dans le secteur très concurrentiel des objets publicitaires, le timing est crucial. L'entreprise cocos GmbH était confrontée au défi de l'attrition silencieuse des clients : les clients B2B inactifs ou en phase de départ n'étaient identifiés dans les opérations quotidiennes que lorsque les commandes avaient déjà cessé de parvenir.

De plus, la recherche manuelle de déclencheurs de vente pertinents — tels que les anniversaires d'entreprises ou les ouvertures de sites — prenait beaucoup trop de temps à l'équipe commerciale. Les exigences strictes en matière d'ESG, comme la préférence pour le sans plastique, étaient difficiles à intégrer de manière fluide dans un processus de devis ultra-rapide. L'entreprise avait besoin de piloter de manière proactive ses activités commerciales.

« Les clients inactifs n'étaient remarqués que lorsqu'ils avaient déjà cessé de commander, et la recherche manuelle de déclencheurs de vente faisait perdre un temps précieux à notre équipe. »
Sales and CRM Interface

La Solution

Newsletters prédictives & Cross-selling

Swiftron a fourni un moteur de vente prédictif entièrement proactif. Plutôt que d'exiger des intégrations complexes, le modèle de base a appris directement à partir d'un simple export CSV des commandes passées pour comprendre les cycles d'achat B2B individuels.

L'IA transforme ces données historiques en newsletters hautement personnalisées et automatisées. En calculant la fenêtre d'achat parfaite, le système garantit que ces campagnes atteignent chaque client au moment exact — juste avant qu'il ne soit le plus susceptible d'acheter.

Au lieu de se contenter de promouvoir les achats passés, le modèle introduit de manière stratégique de nouveaux produits hautement pertinents que le client n'a encore jamais achetés. Cela permet à l'entreprise de piloter sa communication de manière proactive, augmentant ainsi le chiffre d'affaires immédiat tout en renforçant activement la fidélisation client à long terme.

Timo Schlegel Timo Schlegel
Co-fondateur

« En enrichissant notre modèle de base transactionnel avec une intelligence web automatisée, nous n'avons pas seulement prédit le produit suivant — nous avons prédit l'événement réel exact qui déclenche l'achat. »

Évaluez vos données

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