Effectiever verkopen dankzij voorspelling van kans op leadconversie
Talent Garden
- Klantcase
- Data Engineering
- Dataprojecten
- AI & Data Science
Talent Garden biedt masterclasses en trainingsprogramma's aan studenten en komt met hen in contact via verschillende touchpoints. Online touchpoints bestaan uit ingevulde contactformulieren en informatieverzoeken, terwijl offline touchpoints bestaan uit ontmoetingen en gesprekken met het verkoopteam van Talent Garden. Tijdens het gehele klantreis, van het eerste contact tot de uiteindelijke inschrijving, verzamelt Talent Garden veel data*. Met een schat aan ruwe data tot hun beschikking wilden ze het inschrijvingsproces en de effectiviteit van hun verkoopteam verbeteren. Om dit te bereiken, vroegen ze ons een datasciencemodel te ontwikkelen dat beter kan voorspellen hoe groot de kans is dat een nieuwe lead zich inschrijft voor een studie.
*Talent Garden heeft altijd gewerkt in overeenstemming met de GDPR en werkt met geanonimiseerde data.
Aanpak
De dataset bestond uit ruwe, ongestructureerde data, met veel missende waardes, omdat veel leads niet converteerden naar de volgende fase van de klantreis. Hoewel er duizenden leads waren, ging 15% door naar een gesprek met het verkoopteam en schreef maar 2-3% zich uiteindelijk in voor een masterclass of trainingsprogramma.
Om waardevolle inzichten uit de dataset te halen, moesten we creatief zijn en een trial-and-error aanpak gebruiken om de juiste data te selecteren en te combineren. De belangrijkste soorten data die we verwerkten waren onder andere:
- Klantgerelateerde data: functie, sector, motivatie en opleiding
- Traininggerelateerde data: start/einddatum, prijs, naam van de training en het format
- Verkoopinteractie data: meetings, telefoontjes en lead scoring
- HubSpot data: page views, email interacties en websitebezoeken
We begonnen met het opschonen en verrijken van de dataset en creëerden nieuwe kenmerken om de voorspellendewaarde te hogen. Zo ontwikkelden we een kenmerk op basis van tijd. Hieruit kwam naar voren dat de tijd tussen 2 contactmomenten erg bepalend is voor conversie. Hoe korter de momenten tussen de contactmomenten, hoe groter de kans op conversie.
We selecteerden een model voor het klassificeren van taken, trainden het met de data van Talent Garden en verfijnden de parameters. Hierdoor konden we het juiste kenmerk koppelen aan een categorie. Daarnaast experimenteerden we met verschillende andere modellen en combinaties om te bepalen of er betere resultaten behaald konden worden.
Vervolgens richtten we ons op het reduceren van kenmerken. De 80 kenmerken die we hadden, waren te veel voor een verklaarbaar model. We brachten dit terug tot 20 belangrijke kenmerken. Kenmerken zoals cursustarieven en e-mailinteracties bleken zeer belangrijk te zijn in het voorspellen van inschrijvingen.
Resultaat
Talent Garden kan de inschrijving van hun leads nu met 80% nauwkeurigheid voorspellen. Na het eerste contact ligt de nauwkeurigheid al op 70% en het verbetert drastisch na fase 2 van de klantreis, wanneer ze vaak het verkoopteam op kantoor ontmoeten.
Met behulp van deze informatie investeert het verkoopteam hun tijd in de leads die de hoogste kans hebben om te converteren.
Toekomst
Hoewel het resultaat al goed is, is er nog veel ruimte voor verbetering. We kunnen de dataset verder verrijken door preciezere methoden toe te passen om ontbrekende informatie aan te pakken. Naast de functies die al in het datamodel zijn opgenomen, beschikt Talent Garden over een grote hoeveelheid tekstuele data, zoals gespreksnotities en gespreksverslagen. Door gebruik te maken van technieken en modellen voor natuurlijke taalverwerking (NLP) kunnen we waardevolle inzichten uit deze data halen.
Meer weten?
Joachim gaat graag met je in gesprek over de mogelijkheden van voorspellende datamodellen voor jouw organisatie. Ons ervaren team Data Engineers gaat graag aan de slag met jouw datavraagstuk.
Commercial Manager Data Engineering020 308 43 9006 23 59 83 71joachim.vanbiemen@digital-power.com
1x per maand data insights, praktijkcases en een kijkje achter de schermen ontvangen?
Meld je aan voor onze maillijst en blijf 'up to data':