Blaues Sechseck-Muster
Kundenreferenz

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

 

Quarry – Kennzahlen

Branche: Marketing-Dienstleister

Abteilung: Verschiedene

Region: Nordamerika

Zusammengeführt

Daten aus verschiedenen Datenbanken wurden zusammengeführt, um ein Priorisierungsmodell für Account-basiertes Marketing zu erstellen.

Verringert

Workflows für die Datenverarbeitung wurden von Stunden auf Minuten reduziert.

Optimiert

Data Governance-Regeln wurden zur Verbesserung des Zustands und der Verwaltung der Marketo-Datenbank optimiert.

Kundenunternehmen bei der Auswahl eines datengesteuerten Ansatzes zur Identifizierung und Priorisierung der Accounts für ABM unterstützen

Das B2B-Marketingunternehmen Quarry ist stolz darauf, seinen Kundinnen und Kunden einen datengestützten Ansatz für die Planung, Erstellung und Einführung von Kampagnen und für nachfragesteigernde Kauferlebnisse bieten zu können. „Wir helfen unseren Kunden bei der Optimierung der Bereitstellung und Aktivierung von Daten und Technologien, um Beschäftigte und Prozesse zu unterstützen und erfolgreiche Demand-Marketinginitiativen für ihre Unternehmen voranzutreiben“, sagt David Chirakal, Group Director Marketing Operations bei Quarry. „Wir verfolgen einen komplett datengesteuerten Ansatz, damit wir unseren Kunden die Erkenntnisse liefern können, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie mit ihren Kampagnen zur Nachfragesteigerung die gewünschten Ergebnisse am besten erzielen können.“

Als eines der Kundenunternehmen eine ABM-Strategie (Account-basiertes Marketing) einführen wollte, wusste das Team von Quarry, dass es für den Erfolg des Vorhabens besonders wichtig war, sicherzustellen, dass das Unternehmen die richtigen Accounts für die Zielgruppe wählt und priorisiert. Das Ziel war es, die richtigen Accounts zu finden und sich auf diese zu konzentrieren. Quarry empfahl, die verfügbaren Daten potenzieller Accounts des Kundenunternehmens zu nutzen, um ein Modell zu erstellen, das Accounts nach Kompatibilität (d. h. Accounts, die dem idealen Account-Profil entsprechen), Absicht (d. h. Accounts, die Interesse an einer neuen Lösung zeigen) und Engagement (d. h. Accounts, die aktiv mit der Marke des Kunden in Kontakt sind) einordnet. Die Herausforderung bestand darin, Daten aus verschiedenen Systemen dieser Ziel-Accounts zusammenzuführen, um das Auswahl- und Priorisierungsmodell zu erstellen.

„Uns standen viele Daten zu Verfügung, mit denen wir die passenden Accounts identifizieren und priorisieren konnten, die wir wiederum anschließend für eine bessere Personalisierung in Cluster aufgeteilt haben“, erzählt Chirakal. „Die Daten befanden sich aber auf unterschiedlichen Systemen, weswegen wir eine Möglichkeit brauchten, sie zusammenzuführen, um die erforderlichen Erkenntnisse zu gewinnen.“

David Chirakal
Group Director Marketing Operations
Quarry

Unterschiedliche Datenquellen verbinden und optimieren

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

 

Drei Gründe, weshalb sich Quarry für Alteryx entschieden hat:

01

Nahtlose Integration mit anderen Plattformen und Datensystemen

02

Partnernetzwerk und Unterstützung

03

Automatisierung manueller Prozesse

Mitarbeiterbefähigung zur Erfüllung von Kundenbedürfnissen mithilfe von Daten

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.“

 

Das Wichtigste ist, dass unsere Kundenzufriedenheit seit der Einführung von Alteryx gestiegen ist. Wir können schnell und sicher agieren.

Quarry

David Chirakal, Group Director of Marketing Operations

Quarry

Wie geht es weiter? Nutzung von Daten- und Analyse-Ressourcen zur Sicherstellung des Kundenerfolgs

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.“

Teilen Sie die Erkenntnisse mit Ihrem Team

Zusammenfassung herunterladen
 

Empfohlene Ressourcen

 
Kundenreferenz
Gregory Welteroth verbessert den Marketing-ROI mit Alteryx
GWA hilft Kundenunternehmen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie Datenerkenntnisse nutzen, um mehr potenzielles Klientel zu erreichen.
  • Analytics Automation
  • Prozessautomatisierung
  • Analyse-Expertin/Experte
Mehr erfahren
 
Kundenreferenz
BODi unterstützt Kundengesundheit mit Alteryx und Snowflake
Die Self-Service Analytics-Umgebung von BODi, unterstützt von Snowflake und Alteryx, liefert effizient aussagekräftige Erkenntnisse für Benutzer:innen im gesamten Unternehmen.
  • Analyse-Expertin/Experte
  • Marketing
  • Englisch
Mehr erfahren
 
Kundenreferenz
McLaren Racing beschleunigt die Datenanalyse im Wettkampf um höhere Geschwindigkeit
Das Formel-1-Team von McLaren konsolidiert 11,8 Milliarden Datenpunkte zur Optimierung der Rennleistung.
  • Cloud-Produkte
  • Fanalytics
  • Analyse-Expertin/Experte
Mehr erfahren