Wie verwandelt man einen Erstkontakt erfolgreich in einen Kaufentscheid? Und wie unterstützt man Menschen am besten auf ihrer individuellen Customer Journey? Wir helfen Ihnen dabei, wertvolle B2B- und B2C-Leads nicht nur zu generieren, sondern sie auch entlang des gesamten Kundenlebenszyklus wirkungsvoll und verkaufsfördernd zu begleiten.
Im neuen Report 2024 „Marketing Automation & AI: Taktiken & Tools der KI-basierten Leadgenerierung” vergibt das E-Commerce Lab der ZHAW den Lead Automation Maturity Index (LAMI) und attestiert DATALOGUE den höchsten Wert.
Dieser Index setzt sich aus den Bereichen Lead Research, Lead Generation, Lead Engagement, Lead Scoring und Lead Automation zusammen.
Der durchschnittliche Wert bei allen teilnehmenden Unternehmen lag bei 36 Punkten. DATALOGUE erreichte ein Ergebnis von 74 und ist somit das Unternehmen mit dem höchsten Indexwert. Insbesondere beim Bereich Lead Research wurde DATALOGUE mit 95 von 100 Punkten fast die maximal mögliche Punktzahl attestiert.
Die vollständige Studie können Sie hier herunterladen.
Wir haben jahrelange Erfahrung darin, als kompetenter Partner für Leadgenerierung und -management unsere Kunden erfolgreicher zu machen. Wir setzen dabei auf die bestmögliche Kombination aus menschlicher Expertise und künstliche Intelligenz – und schaffen so in fünf Schritten nachweislich und messbar Mehrwert für unsere Kunden.
Die Grundlage für die gezielte Lead Generierung ist das Verständnis der eigenen Zielgruppe. Bei der Definition eines klaren Zielbilds nutzen wir unter anderem unsere Customer Insight Analyse.
Mit der Übersetzung dieser Zielgruppen in Ansprache- und Kampagnenkonzepte und der Erarbeitung von Ideal Customer Profils (ICP) legen wir den Grundstein für eine effiziente Marktbearbeitung und nachhaltiges Kundenwachstum.
Wir definieren die für Sie passende Strategie zur Gewinnung und der Entwicklung von Leads. Dabei decken wir Themen wie Landing Pages, Conversion-Konzepte sowie die automatisierte Bespielung über verschiedene Kanäle und die laufende Qualifizierung von Leads ab.
Wir nutzen dabei Ihre internen Daten sowie verschiedene externe Datenquellen wie zusätzliche Personen- oder Firmenmerkmale. Dank künstlicher Intelligenz und automatisierter Kommunikationsstrecken entsteht so eine automatisierte Lead Engine.
Wir helfen Ihnen aber nicht nur bei Strategieentwicklung, Implementierung und dem operativen Betrieb & Optimierung der Kampagnen, sondern auch bei der Evaluierung und Implementierung der benötigten Tools.
Im dritten Schritt helfen wir Ihnen über die automatisierte Identifikation von Trigger und Anknüpfungspunkten, Anlässe und Themen für eine gezielte Ansprache zu identifizieren.
Diese Trigger bilden einen integrierten Bestandteil der Lead Automation. Wir stellen Ihnen diese aber auch zu Steuerung Ihres Aussendienstes zur Verfügung, z.B. direkt über unser interaktives Kartentool.
Auch bestehende Kunden können Leads für weitere Produkte sein. Mittels Predictive Analytics und künstlicher Intelligenz helfen wir Ihnen, Leads mit Potenzial im Bestand zu identifizieren.
Wir bauen gemeinsam mit Ihnen die entsprechenden Ansprachekonzepte und mehrstufige Kommunikationsstrecken auf und schaffen so die Basis für eine optimierte Kundenkommunikation.
Unser Fokus liegt schon lange auf der Automatisierung und dem optimierten Einsatz von Marketingtools. Dank künstlicher Intelligenz und einem tiefgreifenden Verständnis von Marken und Märkten können wir unsere Kunden gezielt bei Leadgenerierung und -management unterstützen.
Mittels Automation und KI konnten diese Prozesse und die einzelnen Use Cases laufend verknüpft, integriert, automatisiert und optimiert werden. So wurde z.B. die Ergebnisqualität von Textanalysen gegenüber dem regelbasierten Ansatz durch die KI um mehr als 20 Prozent gesteigert und die Vertriebsmittarbeiter von administrativen und repetitiven Tasks entlastet, damit sie sich auf direkte Kundengespräche fokussieren können.
Beschleunigend wirkte einerseits das enge Inhouse-Zusammenspiel der Leistungsbereiche IT, Analytik und Marketing sowie ein lösungsagnostischer Ansatz: Die genutzten KI-Tools wurden basierend auf dem entsprechenden Use Case evaluiert und implementiert – nicht umgekehrt.