Echte trajecten, echte cijfers. Zie hoe data, MIP en AI bij onze klanten leiden tot meetbare groei — van inzicht naar actie naar ROI.
Niet elke campagne heeft hetzelfde doel, en niet elk cijfer meet hetzelfde. Wie één standaardcijfer op alles loslaat, trekt makkelijk de verkeerde conclusie — een campagne kan er goed uitzien en tóch je doelstelling missen. Dat klinkt vanzelfsprekend, en dat is het ook. De vraag is niet of je het weet, maar of je de cijfers in handen hebt om het ook echt aan te tonen. Twee reële klantsituaties laten
Klantcase · AI & ML Klantselectie Er is geen beste klant. Er is een beste klant voor dít doel. Een fashionretailer wilde weten wie de komende twee weken zou kopen. We legden vijf selectiemethodes naast elkaar op exact dezelfde data. Het verschil tussen de ruwste en de scherpste aanpak: een factor drie in omzet per klant. Doelstelling De juiste vraag: wie koopt de komende veertien dagen? De retailer wilde één
Een winkelketen met winkels in België en Nederland mailde standaard de volledige lijst. De vraag: opent een boodschap die is afgestemd op wat iemand koopt echt beter? 49 campagnes van één seizoen gaven een hard antwoord.
Een retailer in boeken en kantoormateriaal beheerde twee gekoppelde klantendatabases met samen 3,7 miljoen contacten, maar liet er nooit een structurele datakwaliteitscontrole op los. Het gevolg: klanten die je niet bereikte, en dubbele profielen die niemand zag. De Data Quality Services van Stratics legden de basis recht.
Klantcase · MIP Data die donaties oplevert Van versnipperde donordata naar structurele groei Een fondsenwervende organisatie beschikte over veel donordata, maar die zat verspreid over verschillende systemen en kanalen. Door die informatie samen te brengen in één centraal donorbeeld werd gerichte opvolging mogelijk en verschoof fondsenwerving van losse campagnes naar een structureel groeimodel. +70% Donatie-inkomsten binnen 12 maanden +180% Actieve schenkers meer donateurs die effectief geven +25% Contactendatabase groei van
Een Belgische fashionretailer wierf al jaren bedrijven voor zijn B2B kortingsprogramma, maar de prospectie vertrok van een verouderde lijst en mikte vooral op nieuwe regio’s. Dat leverde weinig instroom en een lage activatie op. Door de prospectie te baseren op historische conversiedata in plaats van op geografie, en te focussen op de regio waar de conversie zich al had bewezen, konden callcenter en campagnes veel gerichter werken. Het resultaat: bijna
Een tweedehandsretailer verhoogde loyalty en actieve klanten door eerst het klantfundament op orde te zetten: betere data, hogere bereikbaarheid en gerichtere communicatie. Zo verschoof de groei van dure acquisitie naar rendabele retentie.
+5 ppt loyalty · +10 ppt actieve klanten · €0 extra acquisitiebudget
