SlideShare a Scribd company logo
1 of 17
Как собрать X 000 000 лидов
на сайте… и отказаться от
половины из них
МАРКЕТИНГ ЦИФРОВЫХ B2B-ИЗДАНИЙ
«Актион-МЦФЭР»
 112 печатных и электронных изданий
 17 справочных систем
Аудитория:
Профессиональная - бухгалтера, финансисты,
кадровики, управленцы, юристы.
Отраслевая – медицина, образование, с/х,
строительство, культура, гос.органы
Совокупный тираж – более 500 000
Основные издания
Маркетинговая воронка
Сайт Контакт Трекинг Триггер Продажа
Регистрации/инфоповоды с сайтов
 2% регистрируются для
просмотра статьи
 4% регистрируются при
скачивании форм и бланков
 Авторизованный пользователь
создает инфоповоды (лиды) на
всех сайтах Актион-МЦФЭР
Динамика получения лидов
Проблемы роста
- Количество лидов стало превышать ресурсы
колл-центра
- Рост числа лидов привел к снижению результатов
их обработки (падение конверсии, недозвоны,
отказы)
- «Зазвон» базы по родственным продуктам
Методы решения
1. Использование CRM-данных на сайтах и
системе email-рассылок
2. Построение технологии приоритизации
назначения звонков в CRM
Интернет-маркетинговые изменения
1. Введение стоп-свойств пользователя, по
которым запрещены маркетинговые
активности на сайтах и в рассылках
2. Приоритизация поисковой оптимизации в
отношении контента, привлекающего лучшие
по качеству лиды
Первичная фильтрация лидов в CRM
1. Недостоверные или отсутствующие контактные данные
2. Был создан звонок менее 45 дней назад или открыта
кампания по другому продукту
3. Является потенциальным клиентом партнера
4. Нецелевой клиент по результатам прошлых звонков
Ранжирование звонков
Ожидаемая доходность определяется из порядка действий посетителя сайта (паттерна) и
накопленных результатов контактов с аналогичными пользователями за последние 3 месяца
Лиды с доходностью ниже стоимости звонка – отсекаются
Соц.дем. характеристики
Пользовательские коэффициенты
Основные критерии
1. Должность пользователя
2. Пол-возраст
3. Адрес регистрации пользователя на сайте
4. Размер компании
Первоочередные задачи маркетологов
1. Обогащение данных пользователей
2. Управление трафиком на сайтах (точки
регистрации)
3. Работа только по потенциальным целевым
пользователям
Рейтинг лида
Коэффициент 0-30 30-60 60-90 90-120 120-150 150-180 180-210 210-240 240-270 270-300 >300
>5 143 288 452 716 880 1 062 1 397 1 367 1 679 1 740 4 970
4-5 96 191 297 414 569 697 810 855 1 018 1 152 2 886
3-4 80 149 236 339 453 526 619 704 879 889 1 870
2-3 59 108 173 242 310 383 439 524 596 664 1 480
1,9 88 138 188 248 303 370 449 475 538 923
1,8 85 129 184 237 295 351 405 461 526 1 458
1,7 78 129 174 222 279 331 383 444 487 966
1,6 69 115 161 209 259 301 358 407 467 934
1,5 70 111 148 196 241 287 340 386 429 714
1,4 65 105 138 184 228 268 313 357 403 971
1,3 61 97 128 170 209 250 287 333 373 689
1,2 55 90 118 158 195 229 269 307 343 625
1,1 81 115 149 179 211 250 281 313 548
1 73 99 131 162 192 224 258 288 651
0,9 68 95 121 146 175 200 228 262 496
0,8 59 81 105 131 148 172 200 222 492
0,7 52 71 93 115 129 155 179 202 317
0,6 61 80 98 116 135 154 169 308
0,5 51 66 82 97 113 128 145 236
0,4 54 64 78 88 100 117 206
0,3 50 56 72 67 86 146
0,2 58 95
0,1 137
Применение совокупности
ожидаемой доходности и
пользовательских коэф-тов
(рейтинг лида) позволило
построить матрицу-шаблон,
применяемый для фильтрации
лидов
Назначение звонков
Оперативные результаты:
- Создали измеримый критерий
качества лида
- Отсекли до 10% звонков с низкой
вероятностью покупки
- Уменьшили текучку кадров колл-
центра (неожиданно!)
Коэффициент 0-30 30-60 60-90 90-120 120-150 150-180 180-210 210-240 240-270 270-300 >300
>5 14 195 52 81 116 41 31 4 2 20
4-5 9 31 29 102 63 22 36 15 25 12 430
3-4 383 1 215 607 699 319 126 91 85 43 25 258
2-3 903 3 952 2 214 2 109 955 363 405 119 63 87 712
1,9 183 75 60 90 17 14 6 2 112
1,8 212 133 441 137 81 187 62 31 14 161
1,7 436 249 376 168 80 127 4 27 10 60
1,6 259 233 147 115 68 56 11 6 42 61
1,5 489 205 284 265 170 45 5 25 5 60
1,4 579 253 260 175 49 51 11 21 13 97
1,3 836 805 487 181 104 88 32 21 36 189
1,2 1 366 420 548 393 103 58 19 28 17 145
1,1 1 225 977 551 184 104 31 16 115 278
1 5 245 5 980 5 450 2 619 1 749 598 593 414 4 427
0,9 2 112 2 086 970 350 219 124 40 121 610
0,8 406 470 243 161 306 32 23 18 271
0,7 205 163 66 97 69 23 5 14 32
0,6 205 131 58 42 24 3 9 142
0,5 108 73 23 13 12 1 7 39
0,4 68 27 13 7 3 67
0,3 28 32 3 1 4 55
0,2 6 28
0,1 34
Что в итоге?
По совокупности внедрения новых сайтовых и
CRM методов:
- Снижение маркетингового давления на
потенциальных клиентов
- Увеличение числа состоявшихся контактов по
назначенным звонкам
- Снижение «чеса» базы операторами
- Остановилось падение конверсии по
назначенным звонкам
Спасибо!
Ваши вопросы?
Алексей Смирнов,
Digital-директор
Медиагруппа «Актион-МЦФЭР»

More Related Content

Viewers also liked

Виталий Недельский – Семантик Хаб – ICBDA 2016
Виталий Недельский – Семантик Хаб – ICBDA 2016Виталий Недельский – Семантик Хаб – ICBDA 2016
Виталий Недельский – Семантик Хаб – ICBDA 2016rusbase
 
Василий Черный – Brand Analytics – ICBDA 2016
Василий Черный – Brand Analytics – ICBDA 2016 Василий Черный – Brand Analytics – ICBDA 2016
Василий Черный – Brand Analytics – ICBDA 2016 rusbase
 
Роман Постников – OneFactor – ICBDA2016
Роман Постников – OneFactor  – ICBDA2016Роман Постников – OneFactor  – ICBDA2016
Роман Постников – OneFactor – ICBDA2016rusbase
 
Александр Емешев — Tinkoff — ICBDA 2015
Александр Емешев — Tinkoff — ICBDA 2015Александр Емешев — Tinkoff — ICBDA 2015
Александр Емешев — Tinkoff — ICBDA 2015rusbase
 
Александр Фонарев — Rubbles — ICBDA 2015
Александр Фонарев — Rubbles — ICBDA 2015Александр Фонарев — Rubbles — ICBDA 2015
Александр Фонарев — Rubbles — ICBDA 2015rusbase
 
Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015
Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015
Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015rusbase
 
Тимур Кузеев — Meta System — ICBDA 2015
Тимур Кузеев — Meta System — ICBDA 2015Тимур Кузеев — Meta System — ICBDA 2015
Тимур Кузеев — Meta System — ICBDA 2015rusbase
 
Презентация Сергея Афанасьева с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
Презентация Сергея Афанасьева с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...Презентация Сергея Афанасьева с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
Презентация Сергея Афанасьева с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...Банковское обозрение
 
Презентация Антона Лазебного с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 июл...
Презентация Антона Лазебного с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 июл...Презентация Антона Лазебного с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 июл...
Презентация Антона Лазебного с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 июл...Банковское обозрение
 
Презентация Эдуарда Моссаковского с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 1...
Презентация Эдуарда Моссаковского с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 1...Презентация Эдуарда Моссаковского с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 1...
Презентация Эдуарда Моссаковского с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 1...Банковское обозрение
 
Презентация Алексея Просвирина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 и...
Презентация Алексея Просвирина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 и...Презентация Алексея Просвирина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 и...
Презентация Алексея Просвирина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 и...Банковское обозрение
 
Презентация Владимира Шишкина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
Презентация Владимира Шишкина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...Презентация Владимира Шишкина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
Презентация Владимира Шишкина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...Банковское обозрение
 
Александр Хайтин — Yandex Data Factory — ICBDA2016
Александр Хайтин — Yandex Data Factory — ICBDA2016Александр Хайтин — Yandex Data Factory — ICBDA2016
Александр Хайтин — Yandex Data Factory — ICBDA2016rusbase
 
Роман Чеботарев — КРОК — ICBDA2016
Роман Чеботарев — КРОК — ICBDA2016Роман Чеботарев — КРОК — ICBDA2016
Роман Чеботарев — КРОК — ICBDA2016rusbase
 
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015rusbase
 
Евгений Власов — CallTouch — ICBDA 2015
Евгений Власов — CallTouch — ICBDA 2015Евгений Власов — CallTouch — ICBDA 2015
Евгений Власов — CallTouch — ICBDA 2015rusbase
 
Ксения Ачкасова — TNS Россия — ICBDA 2015
Ксения Ачкасова — TNS Россия — ICBDA 2015Ксения Ачкасова — TNS Россия — ICBDA 2015
Ксения Ачкасова — TNS Россия — ICBDA 2015rusbase
 
Антон Бут — Auditorius — ICBDA 2015
Антон Бут — Auditorius — ICBDA 2015Антон Бут — Auditorius — ICBDA 2015
Антон Бут — Auditorius — ICBDA 2015rusbase
 

Viewers also liked (20)

Виталий Недельский – Семантик Хаб – ICBDA 2016
Виталий Недельский – Семантик Хаб – ICBDA 2016Виталий Недельский – Семантик Хаб – ICBDA 2016
Виталий Недельский – Семантик Хаб – ICBDA 2016
 
Василий Черный – Brand Analytics – ICBDA 2016
Василий Черный – Brand Analytics – ICBDA 2016 Василий Черный – Brand Analytics – ICBDA 2016
Василий Черный – Brand Analytics – ICBDA 2016
 
Роман Постников – OneFactor – ICBDA2016
Роман Постников – OneFactor  – ICBDA2016Роман Постников – OneFactor  – ICBDA2016
Роман Постников – OneFactor – ICBDA2016
 
Александр Емешев — Tinkoff — ICBDA 2015
Александр Емешев — Tinkoff — ICBDA 2015Александр Емешев — Tinkoff — ICBDA 2015
Александр Емешев — Tinkoff — ICBDA 2015
 
Александр Фонарев — Rubbles — ICBDA 2015
Александр Фонарев — Rubbles — ICBDA 2015Александр Фонарев — Rubbles — ICBDA 2015
Александр Фонарев — Rubbles — ICBDA 2015
 
Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015
Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015
Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015
 
Тимур Кузеев — Meta System — ICBDA 2015
Тимур Кузеев — Meta System — ICBDA 2015Тимур Кузеев — Meta System — ICBDA 2015
Тимур Кузеев — Meta System — ICBDA 2015
 
Презентация Сергея Афанасьева с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
Презентация Сергея Афанасьева с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...Презентация Сергея Афанасьева с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
Презентация Сергея Афанасьева с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
 
Презентация Антона Лазебного с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 июл...
Презентация Антона Лазебного с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 июл...Презентация Антона Лазебного с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 июл...
Презентация Антона Лазебного с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 июл...
 
Презентация Эдуарда Моссаковского с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 1...
Презентация Эдуарда Моссаковского с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 1...Презентация Эдуарда Моссаковского с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 1...
Презентация Эдуарда Моссаковского с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 1...
 
Презентация Алексея Просвирина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 и...
Презентация Алексея Просвирина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 и...Презентация Алексея Просвирина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 и...
Презентация Алексея Просвирина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 и...
 
Презентация Владимира Шишкина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
Презентация Владимира Шишкина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...Презентация Владимира Шишкина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
Презентация Владимира Шишкина с конференции «Кредитный скоринг – 2016», 13 ию...
 
Александр Хайтин — Yandex Data Factory — ICBDA2016
Александр Хайтин — Yandex Data Factory — ICBDA2016Александр Хайтин — Yandex Data Factory — ICBDA2016
Александр Хайтин — Yandex Data Factory — ICBDA2016
 
Роман Чеботарев — КРОК — ICBDA2016
Роман Чеботарев — КРОК — ICBDA2016Роман Чеботарев — КРОК — ICBDA2016
Роман Чеботарев — КРОК — ICBDA2016
 
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
 
Евгений Власов — CallTouch — ICBDA 2015
Евгений Власов — CallTouch — ICBDA 2015Евгений Власов — CallTouch — ICBDA 2015
Евгений Власов — CallTouch — ICBDA 2015
 
Ксения Ачкасова — TNS Россия — ICBDA 2015
Ксения Ачкасова — TNS Россия — ICBDA 2015Ксения Ачкасова — TNS Россия — ICBDA 2015
Ксения Ачкасова — TNS Россия — ICBDA 2015
 
Антон Бут — Auditorius — ICBDA 2015
Антон Бут — Auditorius — ICBDA 2015Антон Бут — Auditorius — ICBDA 2015
Антон Бут — Auditorius — ICBDA 2015
 
AlgoMost: about
AlgoMost: aboutAlgoMost: about
AlgoMost: about
 
Дмитрий Каверзин
Дмитрий КаверзинДмитрий Каверзин
Дмитрий Каверзин
 

Similar to Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016

Catalog
CatalogCatalog
CatalogBKT
 
Практика применения математических моделей при решении градостроительных задач
Практика применения математических моделей при решении градостроительных задачПрактика применения математических моделей при решении градостроительных задач
Практика применения математических моделей при решении градостроительных задачundprussia
 
РБК: Визуализация данных
РБК: Визуализация данныхРБК: Визуализация данных
РБК: Визуализация данныхSPECIA
 
Tabel bunga pemajemukan diskrit
Tabel  bunga  pemajemukan  diskritTabel  bunga  pemajemukan  diskrit
Tabel bunga pemajemukan diskritRyry Rizky Asri
 
Принцип win—win в интернет маркетинге.
Принцип win—win в интернет маркетинге.Принцип win—win в интернет маркетинге.
Принцип win—win в интернет маркетинге.Нарижный Денис
 
2013 msk-adv days-batievskiy
2013 msk-adv days-batievskiy2013 msk-adv days-batievskiy
2013 msk-adv days-batievskiyYuri Batievskiy
 
оценка эффективности медицинского представителя 10.2016
оценка эффективности медицинского представителя 10.2016оценка эффективности медицинского представителя 10.2016
оценка эффективности медицинского представителя 10.2016Dr. Alexandru Nedelcu
 
Inteligencia artificial unab
Inteligencia artificial unabInteligencia artificial unab
Inteligencia artificial unabmpinzon451
 
Noticias en linea
Noticias en lineaNoticias en linea
Noticias en lineafvelasco517
 
Tabla de factores de descuento flujos no constantes
Tabla de factores de descuento   flujos no constantesTabla de factores de descuento   flujos no constantes
Tabla de factores de descuento flujos no constantesDiego Oviedo
 
Жуковка - малоэтажный жилой комплекс в Новосибирске на улице Жуковского-Победы
Жуковка - малоэтажный жилой комплекс в Новосибирске на улице Жуковского-ПобедыЖуковка - малоэтажный жилой комплекс в Новосибирске на улице Жуковского-Победы
Жуковка - малоэтажный жилой комплекс в Новосибирске на улице Жуковского-ПобедыАлександр Астахов
 
Tabela TrigonoméTrica
Tabela TrigonoméTricaTabela TrigonoméTrica
Tabela TrigonoméTricaguestbf5561
 
Ejercicios tema 7 COMPONENTES DEL CICLO HIDROLÓGICO
Ejercicios tema 7 COMPONENTES DEL CICLO HIDROLÓGICO Ejercicios tema 7 COMPONENTES DEL CICLO HIDROLÓGICO
Ejercicios tema 7 COMPONENTES DEL CICLO HIDROLÓGICO Miguel Rosas
 
Мужская аудитория в сети
Мужская аудитория в сетиМужская аудитория в сети
Мужская аудитория в сетиUNOVA
 
2013-2014 statistics
2013-2014 statistics2013-2014 statistics
2013-2014 statisticsMbg Muugii
 

Similar to Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016 (20)

Catalog
CatalogCatalog
Catalog
 
Практика применения математических моделей при решении градостроительных задач
Практика применения математических моделей при решении градостроительных задачПрактика применения математических моделей при решении градостроительных задач
Практика применения математических моделей при решении градостроительных задач
 
РБК: Визуализация данных
РБК: Визуализация данныхРБК: Визуализация данных
РБК: Визуализация данных
 
Tabel bunga pemajemukan diskrit
Tabel  bunga  pemajemukan  diskritTabel  bunga  pemajemukan  diskrit
Tabel bunga pemajemukan diskrit
 
Принцип win—win в интернет маркетинге.
Принцип win—win в интернет маркетинге.Принцип win—win в интернет маркетинге.
Принцип win—win в интернет маркетинге.
 
2013 msk-adv days-batievskiy
2013 msk-adv days-batievskiy2013 msk-adv days-batievskiy
2013 msk-adv days-batievskiy
 
Din rail
 Din rail Din rail
Din rail
 
оценка эффективности медицинского представителя 10.2016
оценка эффективности медицинского представителя 10.2016оценка эффективности медицинского представителя 10.2016
оценка эффективности медицинского представителя 10.2016
 
Inteligencia artificial unab
Inteligencia artificial unabInteligencia artificial unab
Inteligencia artificial unab
 
Noticias en linea
Noticias en lineaNoticias en linea
Noticias en linea
 
Inteligencia artificial unab (1)
Inteligencia artificial unab (1)Inteligencia artificial unab (1)
Inteligencia artificial unab (1)
 
здоровейка
здоровейказдоровейка
здоровейка
 
Tabla a
Tabla aTabla a
Tabla a
 
Tabla de factores de descuento flujos no constantes
Tabla de factores de descuento   flujos no constantesTabla de factores de descuento   flujos no constantes
Tabla de factores de descuento flujos no constantes
 
Жуковка - малоэтажный жилой комплекс в Новосибирске на улице Жуковского-Победы
Жуковка - малоэтажный жилой комплекс в Новосибирске на улице Жуковского-ПобедыЖуковка - малоэтажный жилой комплекс в Новосибирске на улице Жуковского-Победы
Жуковка - малоэтажный жилой комплекс в Новосибирске на улице Жуковского-Победы
 
Tabela TrigonoméTrica
Tabela TrigonoméTricaTabela TrigonoméTrica
Tabela TrigonoméTrica
 
Ejercicios tema 7 COMPONENTES DEL CICLO HIDROLÓGICO
Ejercicios tema 7 COMPONENTES DEL CICLO HIDROLÓGICO Ejercicios tema 7 COMPONENTES DEL CICLO HIDROLÓGICO
Ejercicios tema 7 COMPONENTES DEL CICLO HIDROLÓGICO
 
Мужская аудитория в сети
Мужская аудитория в сетиМужская аудитория в сети
Мужская аудитория в сети
 
2013-2014 statistics
2013-2014 statistics2013-2014 statistics
2013-2014 statistics
 
Pi Dingbats
Pi DingbatsPi Dingbats
Pi Dingbats
 

More from rusbase

Робоэдвайзинг
РобоэдвайзингРобоэдвайзинг
Робоэдвайзингrusbase
 
Как чат-боты меняют банковское обслуживание
Как чат-боты меняют банковское обслуживание Как чат-боты меняют банковское обслуживание
Как чат-боты меняют банковское обслуживание rusbase
 
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере rusbase
 
Как социальные сети влияют на скоринг
Как социальные сети влияют на скоринг Как социальные сети влияют на скоринг
Как социальные сети влияют на скоринг rusbase
 
Искусственный интеллект в кредитном скоринге
Искусственный интеллект в кредитном скорингеИскусственный интеллект в кредитном скоринге
Искусственный интеллект в кредитном скорингеrusbase
 
P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство rusbase
 
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech RussiaFrancis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russiarusbase
 
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech RussiaРуслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech RussiaАлексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russiarusbase
 
Иван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
Иван Беров, Digital Identity - FinTech RussiaИван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
Иван Беров, Digital Identity - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech RussiaАлексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech RussiaАлексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russiarusbase
 
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech RussiaМаксим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russiarusbase
 
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech RussiaАлександр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017rusbase
 
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017rusbase
 
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016rusbase
 
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016rusbase
 
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016rusbase
 
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016rusbase
 

More from rusbase (20)

Робоэдвайзинг
РобоэдвайзингРобоэдвайзинг
Робоэдвайзинг
 
Как чат-боты меняют банковское обслуживание
Как чат-боты меняют банковское обслуживание Как чат-боты меняют банковское обслуживание
Как чат-боты меняют банковское обслуживание
 
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
 
Как социальные сети влияют на скоринг
Как социальные сети влияют на скоринг Как социальные сети влияют на скоринг
Как социальные сети влияют на скоринг
 
Искусственный интеллект в кредитном скоринге
Искусственный интеллект в кредитном скорингеИскусственный интеллект в кредитном скоринге
Искусственный интеллект в кредитном скоринге
 
P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство
 
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech RussiaFrancis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russia
 
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech RussiaРуслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
 
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech RussiaАлексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
 
Иван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
Иван Беров, Digital Identity - FinTech RussiaИван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
Иван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
 
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech RussiaАлексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
 
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech RussiaАлексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russia
 
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech RussiaМаксим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
 
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech RussiaАлександр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
 
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
 
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
 
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
 
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
 
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
 
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
 

Алексей Смирнов – Актион – ICBDA 2016

  • 1. Как собрать X 000 000 лидов на сайте… и отказаться от половины из них МАРКЕТИНГ ЦИФРОВЫХ B2B-ИЗДАНИЙ
  • 2. «Актион-МЦФЭР»  112 печатных и электронных изданий  17 справочных систем Аудитория: Профессиональная - бухгалтера, финансисты, кадровики, управленцы, юристы. Отраслевая – медицина, образование, с/х, строительство, культура, гос.органы Совокупный тираж – более 500 000
  • 4. Маркетинговая воронка Сайт Контакт Трекинг Триггер Продажа
  • 5. Регистрации/инфоповоды с сайтов  2% регистрируются для просмотра статьи  4% регистрируются при скачивании форм и бланков  Авторизованный пользователь создает инфоповоды (лиды) на всех сайтах Актион-МЦФЭР
  • 7. Проблемы роста - Количество лидов стало превышать ресурсы колл-центра - Рост числа лидов привел к снижению результатов их обработки (падение конверсии, недозвоны, отказы) - «Зазвон» базы по родственным продуктам
  • 8. Методы решения 1. Использование CRM-данных на сайтах и системе email-рассылок 2. Построение технологии приоритизации назначения звонков в CRM
  • 9. Интернет-маркетинговые изменения 1. Введение стоп-свойств пользователя, по которым запрещены маркетинговые активности на сайтах и в рассылках 2. Приоритизация поисковой оптимизации в отношении контента, привлекающего лучшие по качеству лиды
  • 10. Первичная фильтрация лидов в CRM 1. Недостоверные или отсутствующие контактные данные 2. Был создан звонок менее 45 дней назад или открыта кампания по другому продукту 3. Является потенциальным клиентом партнера 4. Нецелевой клиент по результатам прошлых звонков
  • 11. Ранжирование звонков Ожидаемая доходность определяется из порядка действий посетителя сайта (паттерна) и накопленных результатов контактов с аналогичными пользователями за последние 3 месяца Лиды с доходностью ниже стоимости звонка – отсекаются
  • 13. Пользовательские коэффициенты Основные критерии 1. Должность пользователя 2. Пол-возраст 3. Адрес регистрации пользователя на сайте 4. Размер компании Первоочередные задачи маркетологов 1. Обогащение данных пользователей 2. Управление трафиком на сайтах (точки регистрации) 3. Работа только по потенциальным целевым пользователям
  • 14. Рейтинг лида Коэффициент 0-30 30-60 60-90 90-120 120-150 150-180 180-210 210-240 240-270 270-300 >300 >5 143 288 452 716 880 1 062 1 397 1 367 1 679 1 740 4 970 4-5 96 191 297 414 569 697 810 855 1 018 1 152 2 886 3-4 80 149 236 339 453 526 619 704 879 889 1 870 2-3 59 108 173 242 310 383 439 524 596 664 1 480 1,9 88 138 188 248 303 370 449 475 538 923 1,8 85 129 184 237 295 351 405 461 526 1 458 1,7 78 129 174 222 279 331 383 444 487 966 1,6 69 115 161 209 259 301 358 407 467 934 1,5 70 111 148 196 241 287 340 386 429 714 1,4 65 105 138 184 228 268 313 357 403 971 1,3 61 97 128 170 209 250 287 333 373 689 1,2 55 90 118 158 195 229 269 307 343 625 1,1 81 115 149 179 211 250 281 313 548 1 73 99 131 162 192 224 258 288 651 0,9 68 95 121 146 175 200 228 262 496 0,8 59 81 105 131 148 172 200 222 492 0,7 52 71 93 115 129 155 179 202 317 0,6 61 80 98 116 135 154 169 308 0,5 51 66 82 97 113 128 145 236 0,4 54 64 78 88 100 117 206 0,3 50 56 72 67 86 146 0,2 58 95 0,1 137 Применение совокупности ожидаемой доходности и пользовательских коэф-тов (рейтинг лида) позволило построить матрицу-шаблон, применяемый для фильтрации лидов
  • 15. Назначение звонков Оперативные результаты: - Создали измеримый критерий качества лида - Отсекли до 10% звонков с низкой вероятностью покупки - Уменьшили текучку кадров колл- центра (неожиданно!) Коэффициент 0-30 30-60 60-90 90-120 120-150 150-180 180-210 210-240 240-270 270-300 >300 >5 14 195 52 81 116 41 31 4 2 20 4-5 9 31 29 102 63 22 36 15 25 12 430 3-4 383 1 215 607 699 319 126 91 85 43 25 258 2-3 903 3 952 2 214 2 109 955 363 405 119 63 87 712 1,9 183 75 60 90 17 14 6 2 112 1,8 212 133 441 137 81 187 62 31 14 161 1,7 436 249 376 168 80 127 4 27 10 60 1,6 259 233 147 115 68 56 11 6 42 61 1,5 489 205 284 265 170 45 5 25 5 60 1,4 579 253 260 175 49 51 11 21 13 97 1,3 836 805 487 181 104 88 32 21 36 189 1,2 1 366 420 548 393 103 58 19 28 17 145 1,1 1 225 977 551 184 104 31 16 115 278 1 5 245 5 980 5 450 2 619 1 749 598 593 414 4 427 0,9 2 112 2 086 970 350 219 124 40 121 610 0,8 406 470 243 161 306 32 23 18 271 0,7 205 163 66 97 69 23 5 14 32 0,6 205 131 58 42 24 3 9 142 0,5 108 73 23 13 12 1 7 39 0,4 68 27 13 7 3 67 0,3 28 32 3 1 4 55 0,2 6 28 0,1 34
  • 16. Что в итоге? По совокупности внедрения новых сайтовых и CRM методов: - Снижение маркетингового давления на потенциальных клиентов - Увеличение числа состоявшихся контактов по назначенным звонкам - Снижение «чеса» базы операторами - Остановилось падение конверсии по назначенным звонкам