Datafication - Raaker

Groeikansen benutten, omzetverlies voorkomen

Als je klantdata niet omzet in de juiste inzichten en acties laat je een groot deel van je toekomstige winst liggen. 80% van je toekomstige winst komt namelijk uit 20% van je bestaande klanten, blijkt uit verschillende onderzoeken. Laat jij 80% van je winst lopen?

Inzichten uit klantdata omzetten in actie om daarmee de retentie en winstgevendheid te verhogen is 5 tot 25 keer effectiever dan nieuwe klanten werven.

Vind je data ingewikkeld?

Geen zorgen. Ons datafication platform is de bouwsteen voor het omzetten van klantgegevens naar razendsnelle en kraakheldere inzichten in groeikansen die ervoor zorgen dat je gaat als een raket.

Met een slim algoritme analyseren we jouw data om je marketing en sales te verbeteren, omzetverlies te voorkomen én de klantwaarde te verhogen. Jij levert je bestanden aan, wij doen de rest.

Die bestanden zijn meestal eenvoudig te exporteren uit bekende software systemen zoals Exact, AFAS, SAP, Unit4 of Salesforce. Zo lang als de export maar in een .xlsx of .csv formaat kan worden aangeleverd, kunnen wij er razendsnel mee werken en jouw data visualiseren in gerenommeerde business intelligence software zoals Qlik en PowerBI.

Jouw klantdata

Zijn onze bouwstenen

Voor inzicht in groeikansen

Waardoor je gaat als een raket

Jij scoort met datafication.

Wist jij dat je door het slim inzetten van klantdata groeikansen kunt ontdekken en benutten, loyale klanten kunt behouden en belonen en daarmee omzetverlies kunt beperken?

Niet iedere klant is hetzelfde. Ons product Datafication is gebouwd rondom het RFM model waarin we je klanten in 10 groepen verdelen, op basis van hun (koop)gedrag. We kijken naar: hoe recent (R) deed de klant een aankoop? Hoe frequent (F)? En wat is de gemiddelde monetaire (M) waarde (omzet/resultaat) van een klant?

Zo weten we precies welke klant welke aandacht nodig heeft en wat op basis van ons algoritme de beste volgende actie is per klant voor de meest effectieve sales en marketingstrategie.

De belangrijkste voordelen:

Ben je concurrentie voor. Door inzichten uit Datafication te vertalen naar marketing en sales.
Benut groeikansen. Doordat Datafication klantgedrag herkent én groeikansen laat zien.
Beperk omzetverlies. Door direct te reageren op door Datafication voorspeld klantverloop.
Bespaar tijd en geld. Datafication zorgt voor besparing op ontwikkelkosten en doorlooptijd.

Bekijk de demo (4:48)

Uit onderzoek van Gartner Group blijkt dat 80% van je toekomstige winst afkomstig zal zijn van slechts 20% van je bestaande klanten. Dat betekent dat de winst waar je naar op zoek bent, gewoon voor je neus ligt te wachten.

Uitleg over het RFM model

Het RFM model kijkt naar 3 factoren: hoe recent (R) deed de klant een aankoop? Hoe frequent (F) en wat is de gemiddelde monetaire (M) waarde (omzet/resultaat) van een klant? Het RFM-model is een krachtige analysemethode om klantwaarde te bepalen en helpt bedrijven om gerichte marketingstrategieën te ontwikkelen en klantloyaliteit te vergroten.

De methodiek die wordt gebruikt om klanten te rangschikken in het RFM-model heet kwantielanalyse. Bij kwantielanalyse wordt de dataset verdeeld in 5 gelijke delen.

R: Hoe recent heeft de klant iets gekocht? Een hogere score (5) betekent een recentere aankoop, terwijl een lagere score (1) duidt op een langere tijd sinds de laatste aankoop.
F: Hoe vaak koopt de klant? Een hogere score (5) betekent frequente aankopen, terwijl een lagere score (1) minder vaak aankopen aangeeft.
M: Hoeveel geeft de klant uit? Een hogere score (5) betekent dat de klant meer uitgeeft, terwijl een lagere score (1) lagere uitgaven aangeeft.

Theoretisch betekent dit dus dat je 125 (5x5x5) mogelijke combinaties hebt. Een 1-1-1 klant heeft lang geleden iets gekocht, waarschijnlijk maar eenmalig tegen een lage omzet of marge. Een 5-5-5 klant daarentegen heeft recent nog gekocht, koopt bovengemiddeld vaak en levert een van de hoogste omzetten en/of marges op. Om deze 125 classificaties van klanten te groeperen gebruiken wij 10 segmenten. Deze visualiseren we aan de hand van onderstaande grafiek.