Unica Enterprise Ř ešení pro efektivnější přímý marketing a jeho výhody

1. Unica EnterpriseŘešení pro efektivnější přímý marketing a jeho výhody Pavel Holý EMM Technical Sales Profesional

2. EMM: komplexní řešení integrující pět klíčových marketingových procesů – napříč všemi typy médií Analýza marketingových dat pro porozumění zákazníkům a identifikaci příležitostí Rozhodování o nejlepší marketingové akci Sběr dat, která rozšiřují každý zákaznický profil Doručení relevantní marketingové komunikacea zachycení reakcí Řízení marketingových procesů a měření výsledků 2

3. Příklad: Jak automatizovat LT interakce ? Email a cookie se slinkují První nákup+ obohacení profilu Základní profile Historie interací 1. nákup Email =jane@brainyjanie.com Cookie =24601 Open rate: 73% Click-through rate: 5% Cookie=24601 Pravidelný návšetěvník webu Nedávno prohlížela spec. kontent Optimalizaceněkolika nabídek vhodných pro Jane Po týdnu jí volá operátor call centra. Během telefonátu udělá první nákup a zároveň sdělí mnoho užitečných informací o sobě (adresa, mobil, preference, ...) Přichází na korporátní web, cookie nastaveny, prochází webem, ale nekupuje... Později dostává email s personalizovanou URL. Jana klikne, ale neprovede nic jiného... ....po několika týdnech ..... Obsáhlý 360° profile Bohatá historie interací Důležitá událost Několik vhodných nabídek V závislosti na znalosti jejího zákaznického profilu jsou pro Janu určeny 3 nabídky (prediktivní modely, události). Pouze jedna nabídka je určena po optimalizaci jako nejvhodnější Jana C. Zachycení reakce = „aktuálně se nezajímá o produkt X“ Profil obohacen o online chování = zájem o produkt Y Janunabídka zajímá, jde na korporátní web, ale kvůli důležité změně v jejím životě se zajímá o informace týkající se jiného produktu na Facebooku/ webu

4. Příklad: Jak automatizovat LT interakce Když pak Jana později volá na CC a žádá si produktové informace, operátor vidí celou její interakční historii, její preference a nejvhodnější nabídky..... Jana C. ...a v závislosti na aktuální situaci a její interakční historii s ní může operátor vést relevantní dialog

5. Optimalizace „OutBound“interakce Upoutání každého stávajícího /potencionálního zákazníka v rámci 1:1 dialogu napříč komunikačními kanály Rozhodování Cross-channel řízení kampaní Řízení real-time interakcí Optimalizace kontaktů Distribuovaný marketing Analýza Prediktivní analytika Visuální prohlížení & výběry Sběr dat Historie interakcí napříč kanály „On-line“chování Detekce událostí Doručení Doručení emailů a zajištění „doručitelnosti“ Integrace s nejrůznějšími kanály Řízení & monitoring leadů Řízení Plánování kampaní & schvalování Řízení životního cyklu nabídek 5

6. Kde můžeme pomoci v rámci Outbound optimalizace? Příklady • Klesající účinnost kampaní – potřeba je ZVÝŠIT PŘESNOSTcílení a lépe sledovat co funguje a co ne • Narůstající objem kampaní – vyžaduje zvýšení PROVOZNÍ VÝKONNOSTI a standardizace „best-practices“ • NarůstajícíSLOŽITOSTkampaní (multi-wave, cross-channel, vysoce perzonalizované) – jsou obtížněji řiditelné • Potřeba využít dataULOŽENÁ NA MNOHA RůZNÝCH MÍSTECH • PotřebaMINIMALIZOIVAT ZÁVISLOST NA I.T. při realizaci kampaní 6

7. Zpátky k našemu úvodnímu příkladu se zákaznicí Janou C.: prvním krokem bylo oslovení Jany (a obecně jí podobných web visitorů) emailem. To může být v našem řešení realizováno jako segmentace na základě informací z databáze (visitors s registrací) a následné zaslání emailů. Díky kontaktní a response historii jsme schopni oslovit jen nový přírůstek dalším krokem byl po určité době reminder prostřednictvím CC pododobně bychom mohli oslovení založit na pravidelné segmentaci zákazníků, kteří realizovali určitou událost....ukázka ...etc. Optimalizace „OutBound“interakce 1.Live demo

8. OutBound Optimization - Business Case Nárůst: ROI Nižší náklady navytvoření & exekucikampaní Využití investic do existing data a infrastruktury Přírůstkové výnosy Integrace ‘next best offers’ v rámci kontaktů se zákazníky Využití cross-channel informacív kampaních Response Rates Realizace kampanízaložená na response modelech Lépe zacílenécílení a segmentace Snížení: Cycle Time Šablony kampaní, automatizace kampaní Nižší závislost na IT podpoře Náklady na akvizici Zlepšenécílení prospektů Celkové náklady Snížení nákladů na doručení, snížení nákladů na vytvoření kampaní Testování, sampling, simulace výsledků kampaní 8

9. Optimalizace „InBound“interakce Upoutání každého stávajícího/potencionálního zákazníka v rámci 1:1 dialogu napříč komunikačními kanály Rozhodování Cross-channel řízení kampaní Řízení real-time interakcí Optimalizace kontaktů Distribuovaný marketing Analýza Prediktivní analytika Visuální prohlížení & výběry Sběr dat Historie interakcí napříč kanály „On-line“chování Detekce událostí Doručení Doručení emailů a zajištění „doručitelnosti“ Integrace s nejrůznějšími kanály Řízení & monitoring leadů Řízení Plánování kampaní & schvalování Řízení životního cyklu nabídek 9

10. IBM Unica umožňuje“inbound marketing” CALL CENTRUM ? ? výchozí… ? WWW Inbound marketing: zobrazení/komunikace personalizovaných marketingovýchnabídekběhem “inboundové interakce” – když se sám zákazník nebo prospekt rozhodne Vás kontaktovat NABÍDKA NABÍDKA Důvod telefonátu? Identifikace zákazníka • “Uvítání” • řešení ? NABÍDKA NABÍDKA Přeměňuje každé místo kontaktu se zákazníkem na kanál, ve kterém lze zákazníkovi komunikovat marketingovou zprávu, která byla dříve doručována pouze formou outboundovékampaně 10

11. Kde můžeme pomoci v rámci Inbound optimalizace? Příklady • Představení nabídky v reálném čase, KDYŽ ZÁKAZNÍK KONTAKTUJE MĚ • Nabídnout zákazníkům KONZISTENTNÍ DOJEM napříč všemi kanály interakce • Zobrazit nabídku NEZNÁMÉMU NÁVŠTĚVNÍKOVI WEBu • Využití BEST-PRACTICESz outbound marketingu (např. segmentace, test & learn, …) • PotřebaMINIMALIZOIVAT ZÁVISLOST NA I.T. při realizaci inbound kampaní 11

12. IBM Unica proces real-time rozhodování –jak to funguje”? ? Výběr nejlepší nabídky pomocí: Samoučícího algoritmua Marketérem definované logiky/pravidel 1-to-1 • Identifikace všech možných nabídek: • Relevantní nabídky pro danou osobu • dle chování • Relevantní nabídky pro danou osobu • dle segmentu • Globalnínabídky relevantnípro kohokoliv NABÍDKA(Y) segment global Vyhodnocuje aktuální situaci podle: Kdo je daná osoba? (pokud je známo) Co právě teď dělá? (session kontext) Co dalšího je k dispozici? (volitelně volání libovolné webové služby) 12

13. Interaction Optimization2.Live demo

14. InBound Optimization - Business Case Klíčová hodnota v dnešním prostředíSNIŽUJÍCÍCH SE OUTBOUND RESPONSE RATEůa KONTROLY PŘEBÍRANÉ ZÁKAZNÍKY spočívá v jejich přímé reakci k marketingovýmzprávám • ZlepšeníRESPONSE RATE: • U akvizice, cross-sellu, retenčních akcí • Během inboundové interakce jsou nabídky mnohem relevantnější a nakupující mnohem náchylnější k přijetí nabídky • ZlepšeníSPOKOJENOSTI ZÁKAZNÍKAa věrnosti: • Konzistentní komunikace značky a nabídek • Lepší vnímání služeb díky relevanci nabídek 14

15. ...děkuji za pozornost...