DURCH KOMBINATION AUS DATENKORREKTUR UND -ANREICHERUNG ZUR TELESALES OPTIMIERUNG
OPTIMIERUNG DER AKQUISE IM TELESALES
Kunde: anonym | Immobilienportal
Bei unserem Kunden handelt es sich um ein Online-Immobilienportal. Nutzer, Firmen und Makler können auf der Homepage unseres Kunden Immobilien einstellen und finden.
Seit mehreren Jahren übernimmt Crowd Guru bereits verschiedene Aufgaben für diesen Kunden – über die Recherche und Überprüfung bis hin zur Kategorisierung von Daten.
Der Überblick
Zur Optimierung der Akquise im Telesales möchte unser Kunde seine Adressdatenbank aktualisieren lassen. Konkret müssen 100.000 Datensätze innerhalb von drei Wochen überprüft, korrigiert und ergänzt werden.
Die Aufgabe
Crowd Guru teilt das Projekt in:
Schritt1: Target-Identifizierung
Schritt 2: Datenanreicherung/-korrektur
Alle Datensätze werden überprüft und fehlende Informationen ergänzt, sodass die Datenbank nur noch zielgruppenrelevante, vollständige und richtige Kontaktdaten enthält.
Durch die aktualisierte Datenbank kann unser Kunde seinen Target-Anteil um bis zu 50 Prozent steigern, bei gleichzeitiger Kosten- und Zeitersparnis sowie besserer Planbarkeit durch die genaue Berechnung der Conversion Rate.
Die Herausforderung
Unser Kunde finanziert sich u.a. mit dem Verkauf von Anzeigen an beispielsweise Immobilienmakler, Bauträger und Umzugsunternehmen, die durch Telesales als Kunden gewonnen werden.
Das Akquisepotenzial im Telesales unseres Kunden konnte bisher nicht voll ausgeschöpft werden. Die dort genutzte Datenbank enthält viele unbrauchbare bzw. zu ungenaue Informationen, im Konkreten:
- Unvollständige Datensätze
- Veraltete Daten
- Unternehmen, die für unseren Kunden nicht zielgruppenrelevant sind.
Um den Telesales-Bereich zu optimieren, soll daher die Datenbank vollständig aktualisiert werden.
Genauer handelt es sich um die Überprüfung, Bearbeitung und Korrektur von 100.000 Datensätzen. Für die Realisierung der Aufgabe setzt das Immobilienportal auf die Expertise und Schnelligkeit von Crowd Guru. Es werden drei Wochen Bearbeitungszeit vereinbart.
Die Lösung
Zur Optimierung der Datenbank wendet Crowd Guru ein schrittweises Verfahren an. Das spart Kosten und Zeit, da im ersten Schritt bereits alle irrelevanten Datensätze entfernt werden. Datenkorrektur und
-anreicherung wurden somit nur für wirklich brauchbare Datensätze durchgeführt und in Rechnung gestellt.
- 1. Identifizierung der Targets
Zunächst wird überprüft, ob es sich um ein zielgruppenrelevantes Unternehmen handelt. Die genaue Zielgruppendefinition erfolgt anhand zahlreicher Kriterien, die für jedes der 100.000 Unternehmen überprüft werden.
Jeder zielgruppenrelevante Datensatz wird zudem einzeln per Online-Recherche daraufhin geprüft, ob das Unternehmen tatsächlich noch aktiv ist.
- Datenanreicherung und -korrektur
Für alle ermittelten Targets werden im zweiten Schritt die Kontaktdaten (Anschrift, Telefonnummer, E-Mail-Adresse des Unternehmens) kontrolliert und gegebenenfalls ergänzt oder korrigiert.
Die Vorteile
Hunderte Crowd Guru-Worker arbeiten gleichzeitig an dem Projekt, sodass die 100.000 Datensätze problemlos innerhalb des gewünschten Zeitraums kontrolliert und aktualisiert werden.
Unser Kunde bezahlt einen festen Betrag für jeden bearbeiteten Datensatz. Damit waren die entstehenden Kosten bereits im Vorhinein klar kalkulierbar.
Die Datei wird im gewünschten Format geliefert, sodass unser Kunde sie unkompliziert und zügig in die interne Datenbank übertragen kann.
Das Resultat
Die optimierte Datenbank enthält nur noch Datensätze, die richtig, vollständig und zielgruppenrelevant sind.
Der Target-Anteil wurde von 60 auf 90 Prozent erhöht, da nur noch tatsächlich potenzielle Kunden kontaktiert werden. Gleichzeitig konnten damit die für Call Center aufgewendeten Kosten gesenkt werden.
Unser Kunde kann außerdem die Conversion Rate genauer berechnen, da die Datenbank verlässlich keine irrelevanten Datensätze mehr enthält. Das verbessert die Planbarkeit von Vertriebsmaßnahmen und -budgets spürbar.
100.000
Datensätze innerhalb von 3 Wochen.
30 %
Erhöhung des Target-Anteils.
Reduzierung
der Call-Center-Kosten.
