Kinaxis 如何通過 Cognism 生成比其他提供商更多的 MQL

Kinaxis 是領先的供應鏈管理軟件公司，它使用Cognism 的B2B 數據來：

• 獲得其 MQL 的 5.7%。
• 補充歐洲、中東和非洲地區現有提供商的數據。
• 將 Cognism 的 Chrome 擴展程序與 LinkedIn Sales Navigator 結合使用。
• 與 Salesforce 無縫集成。

網站： www.kinaxis.com
員工人數： 1,800 人
行業：軟件開發
總部：加拿大渥太華
團隊使用：營銷運營和銷售

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公司

Kinaxis為所有行業和規模的公司提供敏捷的供應鏈規劃，包括與霍尼韋爾、寶潔和思科等創新品牌合作。

作為 Gartner 公認的領導者，該平台通過提供企業所需的敏捷性，在不可預測的世界中為集成業務規劃和數字供應鏈做出快速、自信的決策，徹底改變了規劃。 該平台將人類智能與人工智能相結合，讓企業能夠規劃、生活得更好並改變世界。

挑戰

我們採訪了 Kinaxis 營銷數據庫經理 Barbara Collins，了解她在 Cognism 方面的經驗。

Kinaxis 在使用各種銷售線索生成工具方面擁有豐富的經驗。 她告訴我們更多：

“我們是一家總部位於加拿大的企業。 在過去的幾年裡，我們一直在與各種供應商合作尋找新的銷售線索，因為他們是這一邊著名的銷售情報參與者。”

他們打算用認知主義來填補哪些數據空白？

“雖然我們在北美和加拿大與這些提供商合作取得了成功，但我們很難在歐洲、中東和非洲和亞太地區的數據庫中找到準確的數據。 Cognism 是 EMEA銷售智能領域的關鍵參與者，因此我們簽約​​並永不回頭！”

Barbara 解釋了 Kinaxis 如何使用 Cognism 與多個 B2B 數據提供商一起來補充其潛在客戶開發提供商。

“我們交替使用 Cognism和其他數據提供商，以確保我們始終為營銷和銷售團隊提供最高標準的數據。 不同的供應商都有自己的優缺點，因此，我們選擇了多供應商合作。”

解決方案

營銷業務和 BDR 都使用 Cognism。

Kinaxis 的人口結構是怎樣的？

“我們的目標通常是全球汽車、航空航天、工業、生命科學和零售行業的供應鏈、規劃、物流、戰略和技術領導者。”

營銷運營團隊管理 Kinaxis 銷售團隊的賬戶。 首先，Barbara 解釋了她使用 Cognism 的Chrome 擴展的工作流程：

“我們使用 Cognism 已有一年多了。 當我們第一次使用該平台時，我們的工作流程與現在不同。 以前，我會在 LinkedIn Sales Navigator 上搜索 EMEA 中與特定行業相關的聯繫人，打開 Chrome 擴展程序並將聯繫人詳細信息手動上傳到我們的 Salesforce CRM。”

“我們現在已將 Cognism 與 Salesforce CRM 集成。 我只需在 Chrome 擴展程序中找到合適的聯繫人，然後自動將其同步到我們的 CRM。 兩者之間的集成可以無縫地進行。”

“此外，我會在每個數據提供商之間來回補充數據點，例如，如果任一平台上缺少電話號碼或電子郵件地址。”

“BDR 還每天使用 Chrome 擴展來查找新聯繫人，將其同步到 Salesforce CRM，然後通過 Outreach 準備好潛在客戶。”

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

“偶爾，我會使用該平台提取經過驗證的鑽石數據並將列表批量導出到我們的 CRM。”

“Diamond Data 改變了遊戲規則，因為 Cognism 的數據團隊代表我們手動檢查和驗證手機號碼。”

“得知我導出到內部數據庫的數據準確無誤，真是令人放心。”

數據如何用於營銷活動？

“我們與營銷自動化工具Eloqua直接集成了 CRM。 所有 Cognism 生成的、選擇加入我們通訊的聯繫人都會進入 Eloqua 進行培養活動。”

數據存入數據庫後，BDR 如何對潛在客戶採取行動？

“BDR 是根據MQL和 SAL 來衡量的。 SAL 與機會相關，MQL 基於職位資歷。 一些聯繫人將根據其職位自動成為 MQL。”

“一旦營銷運營團隊將新的 MQL 添加到其目標客戶中，BDR 將通過外展電話和電子郵件與他們聯繫。”

結果

我們詢問芭芭拉，他們使用該工具取得了哪些成功。

“如下所示， Cognism 的 MQL 百分比高於我們的其他供應商 A 和 B ：  

• 認知 MQL - 5.70%
• 供應商 A MQL - 3.43%
• 供應商 B MQL - 0.58%

“總體而言，我們在認知主義方面的接觸較少，但質量較高。 我對聯繫數據準確性的整體實力感到非常滿意。”

“我們已經更新了 Cognism，因為結果不言而喻。該數據庫符合基準，並產生了很好的結果。”