Verbeterde Door-2-Door acties door inzet machine learning

Door-2-Door acties zijn lang onderdeel geweest van met name de branches non profit en utility ingezet als onderdeel van de wervingscampagne. Echter, het inzetten van gespecialiseerde teams die ‘heel Nederland’ afstruinden en het hoge uitvalpercentage van de initieel geworven lead of donateur zorgde ervoor dat de inzet van Door-2-Door naar de achtergrond verdween. Of helemaal werd verbannen. Het rendement was ver te zoeken.

De combinatie van bestaande modellering en de toepassing van machine learning zet deze manier van werven echter in een totaal ander daglicht. Enerzijds omdat er niet meer bij heel Nederland hoeft te worden aangebeld, maar alleen huishoudens worden bezocht die voor uw product en/of dienst de hoogste potentie hebben. Anderzijds de toepassing van machine learning als nieuwe technologie èn de inzet van nieuwe media die het Door-2-Door proces bij aanvang een hogere rendabiliteit geven.

Traditionele wijze
Langs de deur gaan om producten te verkopen is niet nieuw. Sterker nog, langs de deuren gaan om producten aan de man te brengen is eeuwen oud. Het vraagt echter, zeker vergeleken met internet, een relatief grote voorinvestering. Er wordt nl. ook aangebeld bij mensen die mogelijk geen interesse hebben. Het was daarom op voorhand niet altijd zeker of de investering zich ook terug betaalde. Die is er nu wel.

Anno 2020
Een manier om het rendement te verhogen is gebruik te maken van intelligentie om vooraf te bepalen welke gebieden (en zelfs huishoudens) een grote kans hebben om veel klanten of donateurs te herbergen. Op basis van deze intelligentie gaan organisaties momenteel langs de deuren. Met behulp van de nieuwe MyCampaign-app van 4orange is het mogelijk om real time steeds meer intelligentie toe te voegen. Doordat direct een terugkoppeling gegeven kan worden van het gesprek aan de deur, krijgt het voorspelmodel nieuwe informatie en wordt de voorspelkracht van het model steeds hoger. Oftewel, een hogere kans dat het aanbevolen adres inderdaad een nieuwe klant/donateur bevat. Door-2-Door bezoekers besteden daardoor alleen tijd aan huishoudens met een hoge conversiekans.

Toepassing van een zelflerend model
Het voorspelmodel wordt zelflerend door vastlegging en toevoeging van elk bezoek. Het voorspelmodel benadert hiermee zoveel mogelijk de werkelijkheid. Deze geeft steeds beter inzicht in welke buurten op welke tijd met succes gelopen kan worden; wanneer zijn mensen in een bepaalde buurt het beste te benaderen en ontvankelijk voor de boodschap van een organisatie?

Next level klantcontact en klantbeleving
Als de app wordt aangesloten op een Data Management Platform, kunnen automatische e-mailflows ingeregeld worden, bijvoorbeeld om iemand direct informatie te sturen na het bezoek. Deze mogelijkheid wordt vaak gebruikt voor mensen die een koop-intentie hebben, maar nog niet direct bereid zijn om aan de deur tot aanschaf/donatie over te gaan. Door de koppeling met het Data Management Platform is het ook mogelijk om direct te zien of iemand daadwerkelijk tot de bestelling van een product over is gegaan en welk product dit is. Deze informatie kan wederom in het model worden meegenomen. Zo wordt de optimale match voorspeld: welke producten/donaties sluiten naadloos aan bij welk soort huishoudens en op welk moment.

Ook interesse in verbetering van Door-2-Door campagnes?

Wij informeren u graag verder over de specifieke mogelijkheden!