Om je bezoek aan onze website optimaal te laten verlopen, maken wij gebruik van cookies. Zo gebruiken wij cookies om inhoud te personaliseren, om sociale media-functies aan te bieden en om ons websiteverkeer te analyseren. We delen ook informatie over jouw gebruik van onze site met onze sociale media-, advertentie- en analysepartners.
Natuurlijk vinden wij je privacy belangrijk. Daarom kun je de cookie-instellingen zelf beheren. Hoe wij omgaan met de gegevens die op basis van de geplaatste cookies verkregen zijn, leggen wij uit in onze cookie verklaring.
Om je bezoek aan onze website optimaal te laten verlopen, maken wij gebruik van cookies. Zo gebruiken wij cookies om inhoud te personaliseren, om sociale media-functies aan te bieden en om ons websiteverkeer te analyseren. We delen ook informatie over jouw gebruik van onze site met onze sociale media-, advertentie- en analysepartners.
Natuurlijk vinden wij je privacy belangrijk. Daarom kun je de cookie-instellingen zelf beheren. Hoe wij omgaan met de gegevens die op basis van de geplaatste cookies verkregen zijn, leggen wij uit in onze cookie verklaring.
×

E-commerce recommendation engine voor Centralpoint

Voor Centralpoint is een volledig geautomatiseerde oplossing gerealiseerd, die niet alleen de communicatie automatiseert, maar ook de uitkomsten uit de data analyse en de weergave van de content via de verschillende kanalen. De resultaten van de gepersonaliseerde emailings hebben de verwachtingen overtroffen. Daarnaast is productiviteit van de marketeer verhoogd. Én de recommendation engine is een schaalbare en toekomstbestendige oplossing gebleken.

Uitdaging

Centralpoint is de grootste merkonafhankelijke IT-leverancier van de Benelux en specialist in IT-oplossingen voor B2B bedrijven. Met ruim 2,2 miljoen producten bedient Centralpoint de volledige zakelijke markt van ZZP, MKB, groot zakelijk en overheden. Een belangrijke ontwikkeling, waar de hele wereld, maar ook zeker Centralpoint mee heeft te kampen zijn voorraad- en leverproblemen; ontstaan ten gevolge van COVID-19. Veel fabrieken zijn lange tijd dicht geweest wat heeft gezorgd voor grondstoffentekorten. Des te lastiger is het om de favoriete en gebruikelijke producten aan klanten aan te kunnen blijven bieden. Dit zorgt ervoor dat alternatieve keuzes gemaakt moeten worden. Door de klant hier proactief in te kunnen adviseren, is dan ook niet enkel een keuze, maar zelfs noodzaak geworden.

Centralpoint wil de klant dan ook centraal stellen en data gedreven ondernemen. Het geven van persoonlijk en proactief advies staat bij het bedrijf hoog in het vaandel. De inzet van gepersonaliseerde digitale marketing hiervoor kan in een sterk concurrerend landschap zorgen voor een onderscheidend concurrentievoordeel.

De opdracht is om een volledig geautomatiseerde oplossing te realiseren om personalisatie op schaal mogelijk te maken om uiteindelijk persoonlijk IT advies op maat te geven. De focus ligt op verhogen van de klantwaarde. Hierbij wordt gekeken naar de open- en click ratio voor de verzonden e-mails en naar de direct gerealiseerde omzet vanuit de e-mails.

Daarnaast moet de oplossing ervoor zorgen dat de afhankelijkheid van andere afdelingen als DTP, IT en online marketing verminderd worden, de productiviteit van de marketeer omhoog gaat en commerciële doelen van Centralpoint worden behaald. Tot slot moet de oplossing op een efficiënte en schaalbare wijze ontwikkeld worden, zodat het ook voor andere doeleinde en kanalen ingezet kan worden.

Aanpak

Voor Centralpoint is de recommendation engine ontwikkeld. In deze volledig geautomatiseerde oplossing is niet alleen de communicatie geautomatiseerd, maar ook de uitkomsten uit de data analyse en de weergave van de content via de verschillende kanalen. 

Het startpunt was een RFM analyse om meer inzicht te krijgen in wie de klant is, welke type klanten te onderscheiden zijn en welk (koop)gedrag te herleiden is. Gedurende het proces werd duidelijk dat de klanten zeer verschillend gedrag vertonen. Het belang van een aanpak die past bij de behoefte van de individuele klant is cruciaal. Concluderend is op te tekenen dat het differentiëren van communicatie essentieel is, zoals op bedrijfsgrootte, de branche, de functie en rol van de contactpersoon, de merkvoorkeur van hardware en het ritme en de frequentie van aankoop. 

Gebaseerd op de opgedane kennis is er gestart met het ontwikkelen van een oplossing om voor de individuele klant te bepalen wat het juiste aanbod op het juiste moment is voor cross-sell, re-sell en up-sell. 

 

Voor de realisatie werkten Centralpoint, Merkle en Sellvation samen en zijn de volgende stappen gezet:  

 

  1. Opzetten van een XML feed, speciaal voor het verwerken van de e-mailtemplates om de productassets in de e-mails te kunnen tonen.  
  2. Koppelen van verschillende systemen voor de uitwisseling van de klant en order data. Vanuit het backoffice bron systeem van Centralpoint wordt de data via API’s gedeeld met het CDP van Google Big Query, die op haar beurt via een zelfde connectie met het marketing automation platform. Naast de actuele data overdracht is de orderhistorie van de afgelopen 24 maanden gedeeld.  
  3. Ontwikkelen van de drie type voorspellingsmodellen. In deze drie modellen wordt zowel gekeken naar de aankopen van de individuele klant als naar de correlatie voor alle productaankopen.   
  4. Design en bouw van gestandaardiseerde emailtemplates voor de drie verschillende uitingen. 
  5. Bepalen van een vijftal use cases per email variant om mee te starten. Hiervoor is een analyse uitgevoerd om te bepalen wat in aankoopomvang de grootste productcategorieën zijn om mee te starten. 
  6. Vervolgens zijn de business rules en filters ingesteld om de contactdruk te managen en de prioriteitstelling tussen de mails te bepalen.  
  7. Tot slot is de rapportage ontwikkeld om inzicht te krijgen in het effect in relatie tot de gestelde doelen. 

Resultaten

De recommendation engine heeft ervoor gezorgd dat al in het eerste kwartaal van 2022 de doelstellingen voor de drie geformuleerde KPI’s ruimschoots zijn behaald en de verwachtingen overtroffen:

  • open ratio op gemiddeld 46,4% ligt; ruim 90% hoger*
  • de click to open ratio gemiddeld op 22,2% ligt; ruim 280% hoger*
  • de last click omzet vanuit de mails ruim 46% hoger* is

Daarnaast zien we uit de laatste RFM analyse dat de groep aangeschreven klanten in vergelijking met klanten buiten de campagne is toegenomen. Met name de relatief nieuwe klanten uit het segment “Promising” laten de sterkste stijging zien vanuit de cross-sell variant.

Tot slot zien we dat de productiviteit van de verantwoordelijke marketeer verhoogd is en zeker een halve dag per week minder tijd kwijt is aan operationele handelingen. Hiermee zijn de belangrijkste beperkingen overbrugd, waar marketeers mee te maken hebben bij de realisatie data gedreven campagne management.

Met het koppelen van systemen en de inzet van first party data is een toekomstbestendige oplossing gerealiseerd, welke inspeelt op een toekomst zonder cookies. Het is een schaalbare oplossing, inzetbaar binnen de gehele customer journey met behorende kanaaluitingen door de verschillende marketeers. Dit zorgt ervoor dat de gehele marketing volledig op elkaar afgestemd en de boodschap naar de klant uniform en afgestemd is.

*tov de gemiddelden van de reguliere commerciële nieuwsbrief gedurende het 1e kwartaal 2022

 

Deze case is genomineerd bij de DDMA EMAS in de categorie Innovation.

Resultaten

46,4%

Open rate

22.2%

Click to open rate

+46%

Last click omzet

Keys to success

  • Volledig geautomatiseerde oplossing
  • Uniforme en gedifferentieerde communicatie
  • Schaalbaar en toekomstbestendig

Wil je meer weten?

Neem contact op
Merkle wereldwijd