x

    Marketingmixmodel voor een SaaS/Tech-bedrijf

    • LinkedIn
    • Twitter
    • Copy
    • |
    • Shares 5
    • Reads 1657
    • Downloads 12
    case study
    • Marktmixmodellering
    • Technologietrends
    • IT/ITeS
    Probleemstelling Probleemstelling

    Een toonaangevend SaaS-bedrijf, gespecialiseerd in cloudgebaseerde oplossingen voor zakelijke klanten, wilde zijn marketingstrategie optimaliseren.

    Het bedrijf investeerde in diverse kanalen – digitale reclame, kranten, fysieke banneradvertenties, tv-reclame en partnerevenementen – maar had moeite met het voorspellen van het rendement op investering (ROI) van elk kanaal en het identificeren van groeimogelijkheden.

    Ze hadden moeite om de hoge CAC (Customer Acquisition Cost) te verlagen, die hoger was dan de industrienorm.

    Een van de belangrijkste redenen hiervoor was dat een groter deel van de uitgaven naar minder productieve kanalen ging.

    Ze besteedden bijna 35% van hun omzet aan marketing met een onvoorspelbaar rendement op investering (MROI).

    Oplossing geïmplementeerd Oplossing geïmplementeerd
    • Gegevens verzameld uit meerdere bronnen, opgeschoond en genormaliseerd.
    • Regressiemodellen kwantificeerden de impact van marketingkanalen op omzet en acquisitie.
    • Optimalisatiealgoritmen maximaliseerden het rendement op investering (ROI) en identificeerden groeimogelijkheden.
    • Tijdreeks- en scenarioanalyse hebben de voorspellingen en besluitvorming verbeterd.
    • Continue modelupdates en multi-touch attributie hebben de nauwkeurigheid en inzichten in kanalen verbeterd.
    Zijn er uitdagingen?
    Onze branche-experts kunnen uw probleem oplossen.
    Impact op het bedrijfsleven
    • 19% hogere marketing-ROI
    • Marketingbudgetten voor kanalen met lage impact met 10% geoptimaliseerd.
    • De kosten voor het werven van klanten zijn met 10% gedaald.
    • 25% hogere nauwkeurigheid van de voorspelling van de effectiviteit van campagnes

    More Case Studies