Classifiez les clients et les prospects par l'identification de caractéristiques telles que l'âge, l'état civil, la fonction professionnelle et le lieu de résidence. Ensuite, segmentez les prospects ou clients en clusters.
Evaluez les campagnes existantes au regard des nouvelles campagnes, collectez vos données et exécutez un test de package de contrôle. Le code couleurs va déterminer rapidement lequel des packages de test pourrait surpasser votre package de contrôle.
Générez des profils des personnes ayant répondu aux campagnes de test. Utilisez l’outil de profilage de prospect pour localiser des caractéristiques spécifiques dans les données, telles que l’âge, l'état civil et les fonctions professionnelles.
Générez des scores de propension à l'achat et axez-vous sur les clients qui sont les plus susceptibles de répondre aux campagnes et aux offres. Générez des fichiers XML pour évaluer d'autres données. Eliminez de votre liste les clients moins actifs.
Identifiez les codes postaux enregistrant les meilleurs taux de réponse à vos campagnes marketing. Vous pouvez même identifier les meilleurs emplacements pour installer une boutique ou une agence.
Utilisez l'interface d'évaluation pour réinscrire les scores RFM, les profils de prospect et les taux de réponse sur les fichiers existants ou nouveaux. Dressez des listes ciblées et adaptez vos stratégies marketing à chaque groupe de clients.