Kinaxis 如何通过 Cognism 生成比其他提供商更多的 MQL

Kinaxis 是领先的供应链管理软件公司，它使用Cognism 的B2B 数据来：

• 获得其 MQL 的 5.7%。
• 补充欧洲、中东和非洲地区现有提供商的数据。
• 将 Cognism 的 Chrome 扩展程序与 LinkedIn Sales Navigator 结合使用。
• 与 Salesforce 无缝集成。

网站： www.kinaxis.com
员工人数： 1,800 人
行业：软件开发
总部：加拿大渥太华
团队使用：营销运营和销售

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公司

Kinaxis为所有行业和规模的公司提供敏捷的供应链规划，包括与霍尼韦尔、宝洁和思科等创新品牌合作。

作为 Gartner 公认的领导者，该平台通过提供企业所需的敏捷性，在不可预测的世界中为集成业务规划和数字供应链做出快速、自信的决策，彻底改变了规划。 该平台将人类智能与人工智能相结合，让企业能够规划、生活得更好并改变世界。

挑战

我们采访了 Kinaxis 营销数据库经理 Barbara Collins，了解她在 Cognism 方面的经验。

Kinaxis 在使用各种销售线索生成工具方面拥有丰富的经验。 她告诉我们更多：

“我们是一家总部位于加拿大的企业。 在过去的几年里，我们一直在与各种供应商合作寻找新的销售线索，因为他们是这一边著名的销售情报参与者。”

他们打算用认知主义来填补哪些数据空白？

“虽然我们在北美和加拿大与这些提供商合作取得了成功，但我们很难在欧洲、中东和非洲和亚太地区的数据库中找到准确的数据。 Cognism 是 EMEA销售智能领域的关键参与者，因此我们签约​​并永不回头！”

Barbara 解释了 Kinaxis 如何使用 Cognism 与多个 B2B 数据提供商一起来补充其潜在客户开发提供商。

“我们交替使用 Cognism和其他数据提供商，以确保我们始终为营销和销售团队提供最高标准的数据。 不同的供应商都有自己的优缺点，因此，我们选择了多供应商合作。”

解决方案

营销业务和 BDR 都使用 Cognism。

Kinaxis 的人口结构是怎样的？

“我们的目标通常是全球汽车、航空航天、工业、生命科学和零售行业的供应链、规划、物流、战略和技术领导者。”

营销运营团队管理 Kinaxis 销售团队的账户。 首先，Barbara 解释了她使用 Cognism 的Chrome 扩展的工作流程：

“我们使用 Cognism 已有一年多了。 当我们第一次使用该平台时，我们的工作流程与现在不同。 以前，我会在 LinkedIn Sales Navigator 上搜索 EMEA 中与特定行业相关的联系人，打开 Chrome 扩展程序并将联系人详细信息手动上传到我们的 Salesforce CRM。”

“我们现在已将 Cognism 与 Salesforce CRM 集成。 我只需在 Chrome 扩展程序中找到合适的联系人，然后自动将其同步到我们的 CRM。 两者之间的集成可以无缝地进行。”

“此外，我会在每个数据提供商之间来回补充数据点，例如，如果任一平台中缺少电话号码或电子邮件地址。”

“BDR 还每天使用 Chrome 扩展来查找新联系人，将其同步到 Salesforce CRM，然后通过 Outreach 准备好潜在客户。”

Barbara 使用 Cognism 的Sales Prospector的工作流程是什么？

“偶尔，我会使用该平台提取经过验证的钻石数据并将列表批量导出到我们的 CRM。”

“Diamond Data 改变了游戏规则，因为 Cognism 的数据团队代表我们手动检查和验证手机号码。”

“得知我导出到内部数据库的数据准确无误，真是令人放心。”

数据如何用于营销活动？

“我们与营销自动化工具Eloqua直接集成了 CRM。 所有 Cognism 生成的、选择加入我们通讯的联系人都会进入 Eloqua 进行培养活动。”

数据存入数据库后，BDR 如何对潜在客户采取行动？

“BDR 是根据MQL和 SAL 来衡量的。 SAL 与机会相关，MQL 基于职位资历。 一些联系人将根据其职位自动成为 MQL。”

“一旦营销运营团队将新的 MQL 添加到其目标客户中，BDR 将通过外展电话和电子邮件与他们联系。”

结果

我们询问芭芭拉，他们使用该工具取得了哪些成功。

“如下所示， Cognism 的 MQL 百分比高于我们的其他供应商 A 和 B ：  

• 认知 MQL - 5.70%
• 供应商 A MQL - 3.43%
• 供应商 B MQL - 0.58%

“总体而言，我们在认知主义方面的接触较少，但质量较高。 我对联系数据准确性的整体实力感到非常满意。”

“我们更新了 Cognism，因为结果不言而喻。该数据库符合基准，并产生了很好的结果。”