In 6 stappen scoren met een klantmodel

Wil je meer klanten vinden die lijken op je beste klanten? Maak dan een klantmodel. Je hoeft tegenwoordig geen Master in Data Science meer binnen de organisatie te hebben om dit te doen. Met de juiste tool kun je het eenvoudig zelf. Voor de B2B-markt is Market Insight de perfecte oplossing. Je kan met deze tool jouw data koppelen aan de wereldwijde B2B-data van Dun & Bradstreet en in 6 stappen een model bouwen op basis van je beste klanten om zo de beste leads te vinden.

1. Bepaal voor welke doelgroep je een model wil maken.

Wil je alleen naar je eigen klanten kijken en op zoek gaan naar cross-sell kandidaten of klanten met een hoog churn risico? Of, ben je op zoek naar nieuwe klanten die veel op je beste klanten lijken? De gekozen doelgroep vormt de basis voor je model.

2. Bepaal nu de referentiegroep waarmee je je doelgroep wilt vergelijken.

Normaliter zal dat je hele klantenbestand zijn voor cross-sell of churn. Maar in Market Insight kun je je doelgroep ook vergelijken met heel Nederland, Europa of zelfs de hele wereld en dus op zoek naar de beste nieuwe opportunities.

3. Kies een aantal kenmerken of firmographics om een profiel te maken.

De software vergelijkt nu de doelgroep met de referentiegroep op basis van de door jou gekozen kenmerken. Denk bijvoorbeeld aan kenmerken als rechtsvorm, bedrijfsgrootte, bedrijfsactiviteit etc. Per kenmerk worden punten of strafpunten toegekend, zo zie je direct hoe karakteristiek die zijn voor jouw doelgroep.

4. Kies de meest karakteristieke kenmerken voor je model.

Voordat je je model gaat loslaten op de rest van de data, controleer je eerst nog of je geen overlappende kenmerken hebt gekozen. Als je bijvoorbeeld postcode en woonplaats hebt meegenomen voor je model, zal de locatie extra zwaar meewegen en dat wil je niet. Market Insight laat je zien welke kenmerken je beter maar één keer mee kunt nemen zodat je eenvoudig kunt ingrijpen.

5. Laat je model los op je data.

Het voor Market Insight’s unieke Predictive Weight of Evidence, PWE-Model, gaat nu op basis van de gekozen kenmerken iedere record in je database een score geven. De score wordt direct opgeslagen als extra kenmerk en kan nu gebruikt worden in vervolgselecties.

6. Maak een selectie op basis van de PWE-score.

Hoe hoger de score hoe meer het record lijkt op je eerder gekozen doelgroep. Door van hoog naar laag te selecteren vind je eenvoud de beste records voor je marketingcampagne. Bijzonder aan Market Insight is dat je door de Dun & Bradstreet data ook buiten je klantenbestand kunt scoren om zo de top leads te vinden die op je beste klanten lijken.

Wil je weten hoe dit in de praktijk werkt? Neem dan contact met ons op en we vertellen je graag hoe onze klanten het hebben ingezet en met welk resultaat.