Na konkurenčnem trgu promocijskih izdelkov je pravi trenutek ključnega pomena. Podjetje cocos GmbH se je soočalo z izzivom tihega odhoda strank: neaktivne stranke ali stranke, ki so prehajale k konkurenci, so v B2B segmentu zaznali šele med vsakodnevnim poslovanjem, ko naročil ni bilo več.
Poleg tega je ročno raziskovanje ustreznih prodajnih sprožilcev – kot so obletnice podjetij ali odpiranje novih lokacij – prodajni ekipi vzelo preveč časa. Stroge zahteve ESG, kot so preference glede izdelkov brez plastike, je bilo težko neopazno vključiti v hiter postopek priprave ponudb. Podjetje je moralo svoje prodajne aktivnosti začeti usmerjati proaktivno.
Podjetje Swiftron je zagotovilo popolnoma proaktivno orodje za prediktivno prodajo (Predictive Sales Engine). Namesto zapletenih integracij se je temeljni model učil neposredno iz preprostega izvoza CSV preteklih naročil, da bi razumel posamezne nakupne cikle v B2B.
Umetna inteligenca te zgodovinske podatke spremeni v visoko personalizirane, avtomatizirane e-novičnike. Z izračunom popolnega nakupnega okna sistem zagotovi, da te kampanje dosežejo vsako stranko ob natanko pravem času – tik preden je verjetnost za nakup največja.
Namesto zgolj promocije preteklih nakupov model strateško predstavi visoko relevantne nove izdelke, ki jih stranka še nikoli ni kupila. To podjetju omogoča proaktivno usmerjanje svojih prodajnih aktivnosti, kar povečuje takojšnje prihodke in hkrati aktivno gradi dolgoročno zvestobo strank.
"Z obogatitvijo našega transakcijskega temeljnega modela z avtomatizirano spletno inteligenco nismo le napovedali naslednjega izdelka – napovedali smo natanko tisti dogodek v resničnem svetu, ki sproži nakup."
Spremenite svoje zgodovinske podatke ERP v proaktivni prodajni motor. Dovolite nam, da ocenimo vaše podatkovne temelje in vam pokažemo, kako lahko naš temeljni model prepreči odliv strank ter poveča stopnjo konverzije pri navzkrižni prodaji.