Zobacz w jaki sposób zrealizowaliśmy budowę bazy danych firm, których nie da się znaleźć za pomocą standardowych kategorii bazo danowych.
.avif)
Orvaldi to polski producent zasilaczy awaryjnych UPS, przetwornic, systemów PV i agregatów prądotwórczych. Od ponad 30 lat dostarcza niezawodne rozwiązania zasilające dla domów, biur, serwerowni, przemysłu i instytucji publicznych. Współpracuje z klientami m.in w Polsce, Czechach, Słowacji, Słowenii i Włoszech, stawiając na wysoką jakość, trwałość i bezpieczeństwo energetyczne.
Orvaldi zwróciło się do nas z prośbą pozyskania i zidentyfikowania najlepiej dopasowanych firm i osób decyzyjnych w branży firm utrzymania ruchu B2B na 5 rynkach: polskim, czeskim, słowackim, słoweńskim oraz włoskim. Głównym celem było pozyskanie personalnych numerów telefonów do osób technicznych i zarządzających w tych firmach, informacji generalnych na temat danych firm oraz ogólnych danych kontaktowych zawartych na stronach internetowych.
Współpracę rozpoczęliśmy od warsztatu z zespołem Orvaldi, który pozwolił nam zrozumieć kto i dlaczego jest ich klientem docelowym. Kluczowym dla nas było zrozumienie jak potencjalni klienci opisują się w sieci oraz jakie są modelowe firmy, które reprezentują daną grupę.
Na podstawie warsztatu wyłoniliśmy kategorie firm docelowych oraz zidentyfikowaliśmy słowa kluczowe używane przez dotychczasowych klientów firmy Orvaldi.
Na podstawie warsztatu z klientem skupiliśmy się na trzech opisach branżowych: Commercial and Industrial Machinery Maintenance, Repair and Maintenance oraz Electronic and Precision Equipment Maintenance. Zidentyfikowaliśmy 305 firm i przeanalizowaliśmy ich persony oraz strony internetowe. Okazało się jednak, że tylko 13 firm rzeczywiście odpowiadało profilowi idealnego klienta (ICP), co doprowadziło nas do wniosku, że konieczna jest druga iteracja i nowe podejście do identyfikacji leadów.
Zbudowaliśmy profil idealnej firmy utrzymania ruchu na podstawie dostarczonych danych od klienta oraz znalezionych 13 firmach z pierwszego researchu.. Zamiast opierać się na przypisanej kategorii branżowej jako pierwszym filtrze, skupiliśmy się na funkcjach, jakie firmy rzeczywiście pełnią w określonych branżach.
Co to oznacza w praktyce: wiele firm zajmujących się utrzymaniem ruchu nie klasyfikuje się jako “maintenance”, lecz pozycjonuje się w branżach dla których świadczy te usługi - np. jako producenci maszyn, firmy przemysłowe, dostawcy automatyzacji, usługi inżynierskie. Dlatego też zdecydowaliśmy się na stworzenie customowego asystenta AI, który każdy znaleziony rekord na podstawie słów kluczowych analizował znalezioną firmę pod kątem dopasowania jej opisu do opisu idealnego
Research prowadziliśmy osobno dla każdego z pięciu rynków docelowych - w językach ojczystych: polskim, czeskim, słowackim, słoweńskim i włoskim. Dzięki czemu dopasowaliśmy zapytania do lokalnej semantyki, a nie tłumaczyliśmy ich mechanicznie z angielskiego. To pozwoliło nam wychwycić niuanse, które miały kluczowe znaczenie dla precyzyjnego wyszukiwania. Taki zabieg pozwala zwiększyć ilość znajdowanych danych nawet o 30%, szczególnie w firmach bardziej konserwatywnych.
Tym sposobem znaleźliśmy 564 zupełnie nowe firmy oraz zakwalifikowaliśmy 298 rekordów firm jako potencjalnych klientów docelowych firmy Orvaldi.
Zbudowaliśmy agenta AI, który przeszukiwał strony firm pod kątem danych kontaktowych oraz identyfikował osoby odpowiedzialne za operacje techniczne i zarządzanie.
Dany asystent wchodził na stronę internetową znalezionych firm, szukał i dostarczał dane takie jak::