Intégration transparente avec d’autres plateformes et systèmes de données
Témoignage client
Témoignage client L'agence B2B Quarry utilise Alteryx pour soutenir l'ABM et les stratégies de gouvernance des données de ses clients
Statistiques clés de Quarry
Secteur : Fournisseur de services marketing
Service : Multiples
Région : Amérique du Nord
Fusion
des données de bases disparates pour créer un modèle de hiérarchisation des comptes ABM
Réduction
des workflows de traitement des données à quelques minutes seulement
Optimisation
de la gouvernance pour améliorer l'intégrité et la gestion des bases de données Marketo
Aider les clients à adopter une approche data-driven afin d'identifier et hiérarchiser les comptes à cibler pour l'ABM
Quarry, entreprise de premier plan spécialisée dans le marketing de la demande B2B, est fière d’aider ses clients à adopter une approche data-driven pour planifier, créer et activer des campagnes et des expériences d’achat qui génèrent de la demande. « Nous aidons nos clients à optimiser le déploiement et l’activation des données et de la technologie pour soutenir les ressources et les processus, et leur permettre de mener à bien des initiatives de marketing de la demande pour leur entreprise », explique David Chirakal, Group Director of Marketing Operations chez Quarry. « Toutes nos actions sont data-driven, afin de fournir à nos clients les insights dont ils ont besoin pour prendre les décisions éclairées qui leur permettront d’obtenir les résultats visés avec leurs campagnes de demande. »
Lorsqu’un client cherchait à déployer une stratégie d’ABM (marketing basé sur les comptes), l’équipe de Quarry savait qu’il serait essentiel d’aider le client à s’assurer d’avoir sélectionné et hiérarchisé les comptes à cibler. Afin de déterminer les comptes adéquats, Quarry a recommandé au client d’utiliser les données des comptes de prospects à sa disposition pour élaborer un modèle les hiérarchisant en fonction de l’intention (ceux qui montrent des signes indiquant qu’ils recherchent une nouvelle solution), de l’adéquation (ceux qui correspondent à leur profil de compte idéal) et de l’engagement (ceux qui interagissent activement et directement avec la marque du client). Le défi consistait à fusionner les données de systèmes disparates sur ces comptes cibles pour élaborer le modèle de sélection et de hiérarchisation.
« Nous disposions d’un gros volume de données exploitables pour identifier et hiérarchiser les comptes appropriés, puis les segmenter en clusters en vue d’améliorer la personnalisation », explique David Chirakal. « Mais les données se trouvaient dans des systèmes disparates, et nous avions besoin d’un moyen de les fusionner pour obtenir les insights nécessaires. »
David Chirakal
Group Director of Marketing Operations
Quarry
Connexion et optimisation de sources de données disparates
Les données requises pour créer un modèle efficace de sélection et de hiérarchisation des comptes étaient réparties sur la plateforme d’engagement des comptes (6Sense), la plateforme d’automatisation du marketing (Marketo) et la plateforme de gestion de la relation client (Salesforce). Cependant, ces plateformes n’étaient pas intégrées, et il était donc difficile d’obtenir une vue complète des données sur tous les comptes cibles. Pour résoudre ce problème, l’équipe de Quarry a choisi une solution qu’elle utilisait déjà depuis plusieurs années pour faciliter la fusion des ensembles de données entre les systèmes. « Nous utilisons la plateforme Alteryx APA avec nos clients depuis quelques années maintenant, et je savais qu’il s’agissait de la meilleure approche », explique Dwight Newbold, Senior Marketing Data Analyst chez Quarry.
« Lorsque nous avons découvert cette plateforme, nous avons commencé par une série d’essais et nous avons créé des workflows qui ont démontré la capacité de parcourir plusieurs listes de clients d’une manière qui n’était pas possible auparavant. »
« En exploitant les connaissances acquises lors des essais précédents, Alteryx a permis d’éliminer les silos de données pour notre client. Nous avons pu nettoyer les données beaucoup plus efficacement, améliorer leur intégrité globale et connecter des ensembles de données disparates pour créer un modèle qui a aidé notre client à identifier et à hiérarchiser les meilleurs comptes à cibler dans ses initiatives d’ABM. Tout au long du processus, nous avons également pu faire appel au réseau de partenaires d’Alteryx pour obtenir une assistance pertinente. »
« Le projet de création d’un modèle de sélection et de hiérarchisation des comptes à l’aide d’Alteryx nous a également aidés à identifier et à résoudre les problèmes de qualité des données de la base Marketo de notre client », explique Dwight Newbold. « Nous avons enrichi la base de 50 % et optimisé la gouvernance des données en identifiant les enregistrements qui devaient rester actifs et ciblés, et ceux qui pouvaient être purgés. Cela permet d’optimiser Marketo pour bénéficier de meilleures performances et de réduire les dépenses globales sur la plateforme. »
Dwight Newbold
Senior Marketing Data Analyst
Quarry
3 raisons pour lesquelles Quarry a choisi Alteryx :
1
2
Réseau de partenaires et assistance
3
Automatisation des processus manuels
Permettre aux effectifs de répondre aux besoins des clients grâce aux données
Dwight Newbold et David Chirakal estiment être en mesure de répondre aux besoins des clients avec une efficacité accrue, même dans les périodes difficiles. « Au cours des cinq dernières années, notre clientèle nous ont fait confiance pour nos données et nos capacités analytiques », explique David Chirakal. « Nous avons pu améliorer notre façon de travailler avec Alteryx. La plateforme nous a permis d’offrir des services supplémentaires à nos clients grâce à ses nombreuses caractéristiques et fonctionnalités, et l’accès aux sources de données disparates est moins limité. »
« Alteryx fournit une plateforme puissante qui permet d’atteindre la ligne d’arrivée plus rapidement », explique Dwight Newbold. « Alteryx fait tout ce que j’ai à faire et me libère du temps pour être plus innovant. L’exécution d’un workflow prend quelques minutes, contre plusieurs heures pour un processus manuel. Je suis toujours impressionné et je me dis que je n’aurais pas pu faire la même chose avec Excel. »
« Le plus important, c’est que je sais que la satisfaction de nos clients sont vis-à-vis de nos services d’analytique a augmenté depuis que nous avons commencé à utiliser Alteryx », assure David Chirakal. « Nous pouvons prendre des mesures rapidement et en toute confiance, en particulier en cette période où les clients sont sous pression et doivent agir vite. Nous avons constaté une hausse des marges et de la rentabilité, et Alteryx nous a permis d’offrir plus de valeur, donc d’améliorer nos relations de travail avec tous nos clients. »
Et maintenant ? Continuer à exploiter les données et les ressources de l'analytique pour assurer la réussite des clients
Et ensuite ? Quarry va continuer à tirer parti des ressources à sa disposition. « Nous voulons explorer de nouvelles voies, en permettant par exemple à notre équipe de créer des modèles prédictifs no-code ou low-code grâce au machine learning. Nous voulons également tirer parti de la modélisation assistée pour nos clients et voir plus en détail ce que l’IA de la plateforme peut faire », explique David Chirakal.
« Nous savons qu’Alteryx fera partie intégrante de nos services à l’avenir. Nous allons concevoir et mettre en œuvre des programmes qui présentent des KPI mesurables pour nos clients. De nombreux clients ont du mal à comprendre quelles données sont importantes et ce qu’ils doivent faire à partir d’insights spécifiques. C’est pourquoi nous placerons tout cela au cœur de notre approche. »
« J’ai l’impression que les possibilités de cette plateforme sont infinies », affirme Dwight Newbold. « Nous allons continuer à automatiser les processus et nous assurer que les données sont faciles à comprendre pour nos clients, et je partagerai mes innovations avec mon équipe et avec la communauté Alteryx. Tout cela me donne un grand sentiment de responsabilité. »
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