Feenstra, ook wel bekend van de Cv-ketels is onderdeel van Vattenfal. Naast CV ketels doen ze ook aan huisbeveiliging, van personenalarmering tot camera- en beveiligingssystemen. Deze markt is zeer competitief met veel grote spelers die flink groeiende zijn, zoals bijvoorbeeld Verisure.
Het doel was om met een gelimiteerd budget doormiddel van nauwkeurige targeting veel marktaandeel terug te winnen en het aantal klanten via de website flink te verhogen met Neuromarketingtechnieken.
Feenstra, ook wel bekend van de Cv-ketels is onderdeel van Vattenfal. Naast CV ketels doen ze ook aan huisbeveiliging, van personenalarmering tot camera- en beveiligingssystemen. Deze markt is zeer competitief met veel grote spelers die flink groeiende zijn, zoals bijvoorbeeld Verisure.
Het doel was om met een gelimiteerd budget doormiddel van nauwkeurige targeting veel marktaandeel terug te winnen en het aantal klanten via de website flink te verhogen met Neuromarketingtechnieken.
Serverside Tagging
Om de juiste mensen op precies het juiste moment te kunnen targeten, gebruiken we zelfgebouwde algoritmes die we voeden met relevante data-bronnen. Hiervoor is het belangrijk dat we zoveel mogelijk meetbaar maken. Naast het meten van alle telefoontjes van klanten via calltracking was een belangrijke data-bron het eigen CRM-systeem van Feenstra. Uit de website kwamen leads van potentiële klanten die we eerst volledig meetbaar maakten via Serverside tagging. Maar voor onze algortimes was het nog interessanter om te weten welke van deze leads er uiteindelijk klant werden en welke omzet ze vervolgens opleverden.
Koppeling HubSpot
Door de metingen op de website via de GLCID te koppelen aan data van Google, konden we van iedere website bezoeker zien wat het online gedrag in de weken ervoor was geweest op bijvoorbeeld Google Search, Youtube, hun Gmail-account, het Google Display Netwerk en in hun Chrome browser. Door de GCLID mee te sturen in HubSpot, het CRM-systeem van Feenstra, konden we het online gedrag matchen aan alle uiteindelijke klanten en omzet die ze opleverden zoals dat in HubSpot werd bijgehouden tijdens het verdere salestraject.
Vervolgens hebben we onze algoritmes dusdanig ingesteld dat ze alleen advertentiebudget mochten uitgeven wanneer er voldoende touchpoints van het online gedrag overeenkwamen met eerdere klanten. Wanneer het online gedrag van nieuwe bezoekers overeen kwam met eerdere klanten die ook voor een hoge omzet hadden gezorgd dan moesten de algoritmes de advertentiekosten op die persoon extra verhogen.
Targeting op websites concurrenten
Omdat het een erg competitieve markt is, gebruikten we daarnaast URL-targeting om bezoekers van websites van concurrenten te targeten. Wanneer mensen bepaalde pagina’s van websites van concurrenten bezochten waarbij we ervan uit konden gaan dat deze mensen ook geschikte klanten voor Feenstra zouden kunnen zijn, dan lieten we deze mensen op allerlei websites via het Google Display Netwerk advertenties zien van Feenstra waarbij duidelijk de voordelen en USP’s van Feenstra werden weergegeven, zodat bezoekers overtuigd werden om ook op de website van Feenstra te gaan kijken.
Data-verrijking
Verder werd al deze data nog verder verreikt met cijfers van het CBS over inbraken per stad in Nederland en zetten we extra budget in op regio’s waar het risico op inbraak hoger was.
De combinatie van alle meetbare data in combinatie met onze algoritmes zorgden ervoor dat het advertentiebudget enorm effectief kon worden ingezet. En er kwamen veel meer leads binnen tegen veel lagere kosten per lead. Deze daalden van € 56 naar € 19 per lead. Bovendien werd een veel groter percentage van deze leads ook echt klant, dit percentage steeg van 18% naar 39%. Hierdoor konden we veel meer echte klanten halen uit minder advertentiebudget.
Scraping SEO-resultaten
Ondertussen werd er gewerkt aan de SEO ranking op tienduizenden verschillende zoekwoorden. Waar de SEO-ranking steeg werden de advertentiekosten in Google Ads verlaagd en waar de SEO-ranking lager was, werden deze kosten juist verhoogd. Hiervoor gingen we met een tool dagelijks alle SEO-rankings in Google scrapen en deze informatie doorgeven in scores aan de algoritmes. Hierdoor konden veel advertentiekosten worden bespaard waar dit gezien de SEO-ranking mogelijk is. Om vervolgens ingezet te worden waar het het hardst nodig is.
Neuromarketing
De conversieratio op website werd ondertussen nog verder verhoogd door neuromarketing-technieken toe te passen. Hiervoor hebben we o.a. een UX-designer, een CRO-specialist en een psychologe in ons team. Door optimalisatie van de website van Feenstra op neuromarketing gebied en conventionele CRO ging de conversie omhoog van 2,6% naar 7,6%.
Het resultaat was 300% meer klanten en 377% meer omzet tegen 48% lagere kosten. De kosten om uiteindelijk een nieuwe klant binnen te halen daalden van € 311 naar € 49 per klant door een combinatie van nauwkeurigere targeting, een hogere kwaliteitsscore en een veel betere conversie op de website van Feenstra.
En niet alleen de conversies verbeterden — ook de kwaliteit van het verkeer:
