Eneco

Hoe Eneco effectief groeikansen identificeert met Company.info data

Gebruik je externe B2B data in je data analyses, dan achterhaal je sneller kansen en risico’s in je markt. Zo help je marketing en sales onder andere gericht bij het vinden en benaderen van kansrijke doelgroepen. Bob Vegt, Lead Data and Analytics, bij Eneco Zakelijk werkt ook zo met zijn team van vier data analisten. De data van Company.info spelen een grote rol bij het identificeren van groeikansen en het maken van doelgroepselecties. Maar ook in verschillende modellen worden Company.info data gebruikt. Hij vertelt hoe.

Vijf externe datasets helpen bij het nemen van datagedreven beslissingen.

Bob Vegt leidt het team van data-analisten bij Eneco Zakelijk. Met vijf man sterk zijn zij dé ambassadeurs binnen Eneco Zakelijk voor datagedreven werken. Zij vertalen data naar inzichten. Met die inzichten kan de business datagedreven beslissingen nemen. Niet alleen op basis van interne klantdata worden die inzichten gecreëerd. Ook externe data – de data van Company.info – spelen daarbij een grote rol. De data ontvangen zij iedere week in 5 sets met verschillende datakenmerken, zoals:

Afbeelding

De dataset met bedrijfsinformatie wordt door Company.info gekoppeld aan de klantnummers van Eneco. Deze vormt zo de basis van bedrijven die voor Eneco interessant zijn. Vanuit deze dataset met bedrijfsinformatie worden – afhankelijk van de onderzoeksvraag – koppelingen gemaakt met de vier andere datasets: Pandinformatie, Subsidie informatie, Contactpersonen of Websitebezoek.

Kansrijke doelgroepselecties maken.

Het team van Bob werkt binnen de afdeling Marketing & Customer Experience. En dan vooral op het gebied van datapreparatie, het maken van kansrijke doelgroepselecties en het rapporteren over KPI’s en andere drivers om inzicht te geven in het bedrijfsresultaat. “Een verzoek dat we vaak krijgen is het maken van kansrijke doelgroepselecties. Daar gebruiken we de data van Company.info voor,” vertelt Bob.

Doelgroepselectie voor de propositie zonnepanelen.

“Neem als voorbeeld het maken van een doelgroepselectie voor onze Zon op Dak-proposities (zonnepanelen proposities). Daar hebben we een aantal uitsluitcriteria voor opgesteld. Om inzicht te bieden in welke dit zijn heb ik een ‘pandbreakdown’ gemaakt:

  • Company.info levert van een groot deel van de bedrijfspanden in Nederland data over het dakoppervlakte aan. Die gebruiken we als segmentatie voor onze proposities.

  • Vervolgens sluiten we panden in een congestiegebied uit (een gebied waar meer behoefte aan elektriciteitsvermogen is dan het elektriciteitsnet kan leveren). Deze data ontsluiten we via een andere bron.

  • Als laatst filteren we nog op een aantal SBI-codes, afhankelijk van de campagne of de opvolging van accountmanagement.

  • Van de panden die overblijven kan Company.info ons vertellen wie de gebruikers van die panden zijn en wie de meest waarschijnlijke hoofdgebruiker is. Afhankelijk van de bevindingen zetten we verschillende commerciële acties uit.

De kwaliteit van de doelgroep evalueren we na het bewerken ervan met elkaar. Daar leren we van en op basis van die informatie maken we onze doelgroepselecties scherper. Bijvoorbeeld door extra datakenmerken toe te voegen in onze uitsluitcriteria.”

Groei in marktaandeel toetsen.

Om te toetsen hoe groot het marktaandeel is van Eneco, laat Bob de klantdata van Eneco iedere maand vergelijken met de database van Company.info. “Company.info heeft elke vestiging van elk KVK-nummer in hun database staan. Door ons CRM-systeem te matchen met deze vestigingen, zien we precies hoe groot ons marktaandeel is”, legt Bob uit. “Ook voor specifieke proposities kunnen we dat in kaart brengen. Zo kunnen we bepalen of ons marktaandeel is gegroeid of niet.”

Segmentatiemodel draait voor 90% op Company.info data.

De data van Company.info helpen niet alleen bij het maken van kansrijke doelgroepselecties. Ze worden ook gebruikt om een inschatting te kunnen maken van het verduurzamingsgedrag van een bedrijf.

“Momenteel ontwikkelen we een segmentatiemodel voor heel zakelijk Nederland. De basis van dat model draait voor zo'n 90% op de data van Company.info. Met dit segmentatiemodel willen we elk bedrijf een label geven. Bijvoorbeeld grijze traditionelen, innovatieve vergroeners of pragmatische energie inkopers. Per label kunnen we bepalen wat de verduurzamingspotentie van een klantgroep is. Daarmee kunnen we beter bepalen binnen welke segmenten we de komende jaren willen groeien. Traditionele stroombedrijven (label grijze traditionelen) passen bijvoorbeeld niet bij onze ambitie om CO2-neutraal te zijn in 2035. Alleen als zij de ambitie hebben om (met ons) te verduurzamen passen zij daarbij.”

Bob Vegt
Lead Data and Analytics bij Eneco Zakelijk

Combinatie van externe data en contractdata in KVK-viewer.

Een andere tool waarin de data van Company.info een grote rol speelt is de KVK-viewer. Deze tool heeft Bob zelf gebouwd. “De KVK-viewer fungeert als een digitale klantkaart. In die tool voer je een KVK-nummer in om te zien hoeveel panden er zijn gekoppeld aan dat KVK-nummer. Daarnaast zie je of we die panden wel eens stroom of gas hebben geleverd, hoe groot het dakoppervlakte is en welke panden er nog meer binnen hetzelfde concern vallen. Dat kunnen marketing- of saleskansen zijn.”

Company.info creëert een totaalplaatje van de markt.

De data van Company.info past Eneco dus op allerlei manieren toe.

“Wat ik vooral mooi vind is dat Company.info het mogelijk maakt om een overzicht van de markt te creëren. Elke (potentiële) klant staat in hun database. Meer is er ook niet. Vanuit dit totaalbeeld kun je je eigen modellen bouwen en je markt opdelen in segmenten. Dat maakt de data van Company.info heel waardevol als toevoeging op onze interne data.”

Bob Vegt
Lead Data and Analytics bij Eneco Zakelijk

500+ bedrijfsdata kenmerken voor verrijking en analyses.

Wil je weten welke bedrijfsinformatie Company.info allemaal beschikbaar heeft?

Bekijk het overzicht

Vorige case

Enreach

Enreach doet gerichte marktbewerking met Marktview