B2B-Agentur Quarry nutzt Alteryx zur Unterstützung der Strategien für Account-basiertes Marketing (ABM) und Data Governance

Die Daten, die für den Aufbau eines effektiven Modells zur Auswahl und Priorisierung von Kundenunternehmen erforderlich sind, befanden sich in der Account Engagement-Plattform (6Sense), der Marketing Automation-Plattform (Marketo) und der Customer Relationship Management-Plattform (Salesforce) des Kunden. Doch diesen Plattformen mangelt es an Integrationsmöglichkeiten, weshalb es schwierig war, einen vollständigen Überblick über die Daten aller Ziel-Accounts zu erhalten. Um dieses Problem zu lösen, entschieden sich die Beschäftigten von Quarry für eine Lösung, die sie bereits seit mehreren Jahren für die systemübergreifende Zusammenführung von Datasets im Einsatz hatten. „Wir verwenden die Alteryx Analytic Process Automation Platform bereits seit einigen Jahren für die Zusammenarbeit mit unseren Kundenunternehmen. Ich wusste also, dass dies der beste Ansatz ist“, so Dwight Newbold, Senior Marketing Data Analyst bei Quarry.

„Als wir die Plattform einst entdeckt haben, haben wir sie zunächst mehrmals getestet und entwickelten einige Workflows, die zeigten, dass wir mehrere Kundenlisten auf eine Art und Weise bearbeiten konnten, wie es vorher nicht möglich war.“

„Basierend auf unseren Erkenntnissen aus diesen Tests, konnten wir Alteryx nutzen, um für unseren Kunden Datensilos zu beseitigen. Wir konnten unsere Daten viel effektiver bereinigen, die Datenintegrität insgesamt verbessern und unterschiedliche Datasets miteinander verbinden, um ein Modell zu erstellen, das unserem Kunden dabei half, die besten Accounts für seine ABM-Initiativen zu identifizieren und zu priorisieren. Während des gesamten Prozesses konnten wir uns mit dem Partnernetzwerk von Alteryx austauschen und von ihrer Unterstützung profitieren.“

„Das Projekt zur Erstellung eines Auswahl- und Priorisierungsmodells für Accounts mithilfe von Alteryx half uns auch dabei, Datenqualitätsprobleme in der Marketo-Datenbank unseres Kunden zu identifizieren und zu beheben“, sagt Newbold. „Wir haben die Datenbank um 50 % erweitert und die Data Governance optimiert, indem wir die Datensätze identifiziert haben, die im Gegensatz zu denen, die bereinigt werden sollen, weiterhin in der Datenbank verbleiben. Das hilft, Marketo so zu optimieren, dass eine bessere Leistung erzielt und die Gesamtausgaben auf der Plattform reduziert werden.“

Dwight Newbold
Senior Marketing Data Analyst
Quarry

Newbold und Chirakal sind der Ansicht, dass sie selbst in herausfordernden Zeiten die Bedürfnisse ihrer Kundenunternehmen effizienter und effektiver erfüllen können. „In den letzten fünf Jahren konnten sich unsere Kunden auf uns und unsere Daten- und Analysefähigkeiten verlassen“, sagt Chirakal. „Wir konnten die Art und Weise, wie wir arbeiten, durch Alteryx verbessern. Die Plattform hat uns die Möglichkeit gegeben, unseren Kunden dank der zahlreichen Möglichkeiten und Funktionalitäten zusätzliche Dienste anzubieten, und es gibt weniger Einschränkungen beim Zugriff auf verschiedene Datenquellen.“

„Alteryx bietet mir eine leistungsstarke Plattform, die mich schneller zum Ziel bringt“, sagt Newbold. „Alteryx hat alles, was ich brauche, und ich habe mehr Zeit, um innovativ zu sein. Die Ausführung eines Workflows dauert nur wenige Minuten, anstatt sich stundenlang mit manuellen Prozessen herumzuschlagen. Ich denke mir immer: ‚Wow! Ich weiß nicht, ob ich das in Excel machen könnte.‘“

„Das Wichtigste ist, dass ich weiß, dass unsere Kundenzufriedenheit bezüglich unserer Data Analytics-Dienste seit der Einführung von Alteryx gestiegen ist“, sagt Chirakal. „Wir können schnell und sicher agieren, insbesondere in der heutigen Zeit, wenn Kund:innen unter Druck stehen, schnell zu reagieren. Wir haben eine Steigerung der Margen und der Profitabilität beobachtet. Dank Alteryx konnten wir einen Mehrwert schaffen, was wiederum zu besseren Geschäftsbeziehungen mit allen unseren Kund:innen führt.“

Wie geht es weiter? Quarry wird weiterhin die Ressourcen nutzen, die der Agentur zur Verfügung stehen. „Wir möchten neue Wege finden, wie wir es unserem Team ermöglichen können, mithilfe von Machine Learning No-Code-/Low-Code-Prognosemodelle zu erstellen. Wir möchten auch Assisted Modeling für unsere Kunden nutzen und mehr darüber erfahren, was die KI-Seite der Plattform leisten kann“, so Chirakal.

„Wir wissen, dass Alteryx bei der zukünftigen Zusammenarbeit mit unseren Kunden nicht wegzudenken sein wird. Wir werden Programme entwickeln und durchführen, die unseren Kunden messbare KPIs zeigen. Viele Kunden haben Schwierigkeiten zu verstehen, welche Daten wichtig sind und was aufgrund bestimmter Erkenntnisse zu tun ist. Das alles wird ein zentraler Schwerpunkt unseres Unternehmens sein.“

„Ich habe den Eindruck, dass die Möglichkeiten der Plattform unbegrenzt sind“, sagt Newbold. „Wir werden weiterhin Prozesse automatisieren und sicherstellen, dass Daten für unsere Kund:innen leicht verständlich sind. Ich werde meine Innovationen mit meinem Team und der Alteryx Community teilen. Das alles, gibt mir ein sehr gutes Gefühl.“