O Relatório de ROI da Markin para Equipas de Enterprise GrowthLer agora
MARKIN

COMPARE/Markin e a sua stack

Markin+Salesforce logoSalesforce

Markin + Salesforce: decisão para além das jornadas e campanhas

+17–35% ARPU em relação ao holdoutIntervalo observado em implementações Markin, medido em coortes tratadas.

A Salesforce combina um sistema de registo com perfis unificados na Data Cloud e orquestração de jornadas na Marketing Cloud. A Markin adiciona a decisão comercial por cima: qual oportunidade existe por cliente, qual o seu valor e qual tratamento executar. Os registos, a governação e a execução permanecem na Salesforce.

Solicitar uma demoTomada de Decisão do Cliente

Em resumo

  • Salesforce: What is the record of this customer, and which journey are they in? Output: Segments, journey membership, delivered messages, pipeline and case records.
  • Markin, the decision + execution layer: Which opportunity should this customer receive next, and is it worth the contact? Output: A ranked, sized decision per customer, written back to the record or the journey.
  • Os critérios de entrada na jornada codificam decisões que alguém já tomou; eles não estimam o efeito incremental da entrada.
  • It reads the context Salesforce maintains, decides what is commercially worth doing, and returns that decision so Salesforce can execute it through the journeys, tasks and agent surfaces you already run.

Última atualização: . As afirmações sobre outros fornecedores remetem para a fonte de onde provêm.

O que está em jogo

Uma camada de decisioning não é um item de linha de ferramenta. Ela movimenta o ARPU na base total, todos os meses.

Base instalada

5.0M

customers at $30 ARPU / month

Receita endereçável

$756.0M

por ano, base alcançável

Aumento de ARPU verificado

+17% a +35% ARPU

em coortes tratadas, contra holdout

O que isso vale

$128.5M – $264.6M

receita incremental por ano

Medido em coortes tratadas contra um holdout aleatório, lido durante uma janela de medição completa em vez das primeiras semanas. Intervalo anonimizado em implementações Markin em grandes bases B2C; o seu próprio holdout é o número que decide. As figuras acima aplicam essa faixa à parcela alcançável da base, com base nas premissas desta página; elas são aritméticas, não uma previsão para o seu negócio.

Execute-o com os seus próprios números

What your stack does today.

01

Salesforce

Um CRM e propriedade de marketing: contas, contactos e histórico de serviço como sistema de registo, perfis unificados e audiências no Data Cloud, e orquestração de jornada e personalização no Marketing Cloud.

02

Markin, a camada de decisioning + execução

Uma camada que transforma esse contexto em decisões comerciais classificadas: qual oportunidade vale a pena agir para cada cliente, com que valor esperado e comprovada contra o controlo.

Lado a lado

As diferenças que mudam os resultados.

DimensãoSalesforceMarkin, a camada de decisioning + execução
Questão que respondeQual é o registo deste cliente, e em que jornada ele está?Que oportunidade este cliente deve receber a seguir, e vale a pena o contacto?
Entrada primáriaObjetos de CRM, atividade de serviço e vendas, eventos ingeridos, perfis unificados.Contexto do cliente do Salesforce e do data warehouse, resultados, margem e restrições.
Saída primáriaSegmentos, adesão a jornadas, mensagens entregues, pipeline e registos de casos.Uma decisão classificada e dimensionada por cliente, gravada novamente no registo ou na jornada.
Proprietário habitualOperações de vendas, serviço e marketing.Crescimento, ciência de dados e liderança de receita.
Como é medidoConclusão da jornada, conversão de campanha, pipeline e métricas de caso.Receita e ARPU incrementais contra um holdout.

Job to be done

O mesmo trabalho, com um rendimento diferente.

Nada do que se segue precisa de uma ferramenta que não existe. Precisa que o trabalho aconteça continuamente em vez de uma vez por trimestre, e que seja comprovado contra um holdout em vez de ser discutido.

Job to be done, comparado entre With Salesforce alone and Com Markin
Job to be doneWith Salesforce aloneCom Markin
Observe que a receita por cliente está a desviar num segmentoAlguém percebe isso numa revisão de dashboard, semanas depois de ter começado.Detetado como um sinal no dia em que o drift elimina o ruído, com o segmento já dimensionado.
Explicar porque está a acontecerUm analista é retirado do roadmap para uma investigação de duas semanas.Uma investigação é executada automaticamente e retorna os *drivers* com as suas evidências.
Crie hipóteses que valham a pena testarUm workshop produz o punhado de ideias que a sala teve por acaso.As hipóteses são escritas continuamente em marketing, produto, precificação e saúde técnica.
Decidir quais hipóteses merecem orçamentoPriorizado por senioridade e intuição, sem tamanho anexado.Cada um é dimensionado em receita e classificado antes que algo seja construído.
Escolha o Next Best Action para um clienteAs regras do Segment e os calendários de campanhas decidem, atualizados quando alguém tem tempo.Escolhido por cliente, por momento, contra tudo o resto que compete por esse cliente.
Lançar de factoUm ticket para a equipa de ciclo de vida e, em seguida, um lugar no calendário do próximo mês.Executado dentro dos sistemas que já utiliza, sem um novo canal para adotar.
Comprovar que causou a receitaReportado contra não-qualificados ou um holdout global, se tanto.Cada decision tem um control group aleatório; o uplift é lido em relação a ele.
Mata o que não funcionaOs programas sobrevivem porque ninguém se encarrega de os descontinuar.Falhar em superar o controlo desativa o programa automaticamente.
Fazer tudo de novo na próxima semanaCom capacidade limitada: de quatro a oito testes por trimestre.Centenas de hipóteses em andamento em paralelo, continuamente.

A parte não resolvida

O que um ecossistema completo de Salesforce ainda deixa em aberto

O Salesforce é excelente a conhecer e registar. A questão comercial, de tudo o que poderíamos oferecer a este cliente este mês, qual adiciona mais receita, é normalmente respondida por regras de segmentação e calendários de campanha escritos por pessoas.

  • Os critérios de entrada na jornada codificam decisões que alguém já tomou; eles não estimam o efeito incremental da entrada.
  • A prioridade entre jornadas concorrentes é resolvida por regras de supressão, e não por valor esperado.
  • O Uplift raramente é medido contra um holdout real, por isso o número reportado mistura a procura que teria acontecido de qualquer forma.
  • O número de hipóteses testadas por trimestre é limitado pela capacidade da equipa de operações, e não pelos dados.

A diferença real

Markin não é mais um motor de decisão.

Markin não é um motor de decisão. Um motor de decisão classifica ações que um humano já definiu. Markin funciona como uma equipa de data science e growth: formula as suas próprias hipóteses sobre o porquê de o ARPU estar estagnado – marketing, produto, precificação ou técnico –, dimensiona-as, executa-as nos sistemas que já utiliza, e lê cada uma contra um holdout.

 Um motor de decisioningMarkin
De onde vem a hipóteseUm humano o cria. O motor escolhe entre opções que alguém já aprovou.A Markin cria-a. Lê a base, encontra onde a receita está a vazar ou não é reclamada, e escreve a hipótese em si.
O que está autorizado a questionarMensagem, oferta, canal, momento, dentro da superfície da campanha que lhe foi dada.Tudo o que move o ARPU: atrito no onboarding, preços e embalagens, uma funcionalidade que ninguém adota, um pico de falha de pagamento, um deeplink quebrado.
Quem faz a análiseOs seus analistas, antes e depois. O motor otimiza; não investiga.A Markin faz a análise. A quantificação, definição de segmento, design e leitura de experimento são automatizados de ponta a ponta.
Onde paraNa recomendação. Alguém ainda tem de o construir e lançar.É lançado. A Markin executa dentro das suas plataformas e superfícies de produto existentes, e depois fecha o ciclo no resultado.
ThroughputTantas hipóteses quanto o seu roteiro permitir, tipicamente algumas por trimestre.Centenas em paralelo, cada uma com um grupo de controlo.
O que acontece quando está erradoO programa continua a correr até que alguém o revise.É automaticamente desativado. Não conseguir superar o controlo é um resultado normal e de baixo custo.

Um motor de decisioning seleciona a melhor ação de uma lista que você escreveu. A Markin escreve a lista e executa-a na sua pilha.

Espaço de hipóteses

Tudo o que um cientista de crescimento humano analisaria.

A maioria dos problemas de crescimento não são problemas de mensagem. Markin não está restrito à superfície da campanha: se algo está a impedir o ARPU de crescer, está dentro do âmbito e é testado da mesma forma.

Marketing

A superfície clássica, mas escolhida por cliente em vez de por segmento, e sempre contra um holdout.

  • Que oferta este cliente específico vale a pena fazer
  • Channel e tempo escolhidos por pessoa, não por campanha
  • Pressão de contacto e fadiga arbitradas em todos os programas
  • Economia de recuperação: quem merece um desconto e quem não

Produto

Onde o cliente realmente experimenta o valor, e onde a maior parte da perda de receita silenciosa acontece.

  • Etapas de onboarding que perdem clientes antes do primeiro valor
  • Uma funcionalidade com alta correlação de retenção que metade da base nunca descobre.
  • Posicionamento do Paywall e do prompt de upgrade
  • Interfaces no produto usadas como grupo de tratamento, não apenas e-mail e push

Comercial

Preços, embalagem e a forma da própria oferta, testados em vez de discutidos.

  • Estrutura do plano e do pacote por coorte
  • Profundidade de desconto em relação à margem, não apenas à conversão
  • Estruturação anual versus mensal por cliente
  • Sequências de recuperação de cobrança e churn involuntário

Saúde técnica

Anomalias que ninguém pediu para procurar. Esta é a categoria que nenhum motor de decisão cobre.

  • Uma taxa de erro de checkout que aumentou num dispositivo e numa região.
  • Falhas de pagamento concentradas num único emissor ou método
  • Um deeplink quebrado a matar silenciosamente uma jornada de alto valor
  • Latência ou degradação da entrega a consumir a conversão antes de qualquer mensagem

Pense na Markin como uma equipa de data science e growth que nunca dorme: investiga, forma hipóteses, implementa-as no seu próprio stack e prova cada uma contra um grupo de controlo, num volume que nenhuma equipa humana pode alcançar.

A sua camada de decisioning

O quê Salesforce decide, e onde pára.

O Salesforce tem camadas de recomendação e agenticas, mas estão espalhadas por produtos com diferentes funções: o Einstein Next Best Action apresenta ações sugeridas, o Agentforce executa autonomamente, o Marketing Cloud Next reúne campanhas, e a Data Cloud tem de ser adotada para que qualquer um deles veja o cliente completo.

Produtos referenciados: Einstein Next Best Action, Agentforce, Marketing Cloud Next, Data Cloud

O que otimiza

Limites documentados

O que a evidência realmente diz

Onde a Markin é diferente.

Uma camada de decisioning, não três superfícies de IA

Markin produz uma única decisão classificada por cliente que as clouds da Salesforce consomem. Não há uma separação entre um motor de recomendação, um framework de agente e um montador de campanhas para reconciliar.

Funciona no warehouse que já tem

Markin lê o contexto onde ele existe: warehouse, CDP, faturação, produto, para que a decisão não espere por uma migração completa da Data Cloud para ver o cliente.

Dimensionado em receita, arbitrado entre canais

Toda oportunidade carrega um valor incremental esperado, então uma ação de serviço, uma tarefa de vendas e uma mensagem outbound competem na mesma escala, em vez de funcionarem em paralelo.

Arquitetura

Como os dois funcionam em conjunto

Passo 01

Entrada de contexto

A Markin lê o contexto unificado do cliente, registos do Salesforce e perfis do Data Cloud, mais dados de armazém, produto e faturação, juntamente com o histórico de resultados necessário para aprender.

Passo 02

Decisão

As oportunidades são geradas, dimensionadas e classificadas por cliente. Um tratamento é selecionado, um grupo de controlo é atribuído e o valor esperado é anexado à decisão.

Passo 03

Ativação de volta para o Salesforce

A decisão retorna como um campo no registo ou um evento que desencadeia a jornada, tarefa ou Next Best Action adequada para um agente de serviço ou vendas.

A última etapa é a execução, não uma entrega. Markin não envia uma recomendação por e-mail a alguém que depois tem de a desenvolver: lança o tratamento dentro Salesforce e as suas superfícies de produto diretamente, com o holdout anexado, e lê o resultado por si próprio.

O loop

A execução é um passo no ciclo, não uma entrega.

  1. 01

    Observar

    A Markin lê o sinal comportamental, transacional e de produto que você já recolhe, continuamente.

  2. 02

    Hipótese

    Escreve a hipótese em si, marketing, produto, comercial ou técnica, e declara a direção esperada.

  3. 03

    Dimensionar

    Cada oportunidade é classificada por valor esperado, então a fila é ordenada por dinheiro em vez de por opinião.

  4. 04

    Design

    Segmento, tratamento, guardrails e um holdout aleatório são definidos antes de qualquer envio.

  5. 05

    Executar

    É lançado dentro dos sistemas que já utiliza, a sua plataforma de envolvimento, as suas superfícies de produto, as suas APIs. Nada espera numa fila de desenvolvimento.

  6. 06

    Ler

    Os resultados são medidos contra o holdout durante uma janela completa, para que a novidade não seja confundida com o efeito.

  7. 07

    Escalar ou reformar

    O que supera o controlo é escalado na base. O que não supera é automaticamente desativado.

Onde a Markin se encaixa

Não é um substituto. Uma equipa de growth-science no topo.

Markin não é um CRM e não tem ambição de ser o sistema de registo. Lê o contexto que o Salesforce mantém, decide o que é comercialmente vantajoso fazer e devolve essa decisão para que o Salesforce a possa executar através das jornadas, tarefas e interfaces de agente que já utiliza.

O registo permanece o registo

A propriedade de contactos, consentimento, casos e pipeline não se altera. Markin lê o contexto no local e nunca se torna uma segunda fonte de verdade.

As decisões também chegam aos humanos

A mesma oportunidade classificada que aciona uma jornada pode surgir como um prompt priorizado para um agente de retenção ou gestor de contas, com a razão e o valor esperado anexados.

Prova que sobrevive à revisão financeira

Cada decisão é executada contra controlo, por isso o número apresentado é receita incremental em vez de conversões creditadas a uma campanha.

Explorar Tomada de Decisão do Cliente

Porque a Markin ganha

Mais poderoso do que qualquer coisa nesta página.

Cada ferramenta com a qual a Markin é comparada foi construída para uma tarefa que termina antes que a receita se mova: entregar a mensagem, unificar os dados, pontuar o lead. A Markin foi construída para um único resultado, aumentar o ARPU, e possui o ciclo completo que leva a isso: investigar, hipotetizar, lançar, medir e escalar, em marketing, produto, preços e saúde técnica.

Aprendizagem ultrarrápida, por design

A Markin Growth Science executa o ciclo completo de observar, criar uma hipótese, fazer um experimento e ler em dias, com centenas de experimentos com holdout em paralelo. O sistema acumula aprendizagem a um ritmo que nenhuma equipa humana, e nenhuma ferramenta de campanha, consegue igualar.

growth operations, eficientes

A quantificação, o design do segmento, a construção, o lançamento e a medição costumavam ser quatro equipas e um sprint. Na Markin, são um único sistema, para que a mesma growth operation envie mais ações de receita com uma fração do custo de coordenação.

Um resultado: ARPU

Cada hipótese é dimensionada em receita esperada por cliente, cada ação é julgada contra um holdout aleatório, e tudo o que supera o controlo escala automaticamente pela base. Nada mais nesta página é medido dessa forma.

Se o objetivo é aumentar o ARPU através de um aprendizado ultrarrápido e executar growth operations de forma mais eficiente, a escolha é a Markin.

Solicitar uma demo

Modelo operacional

A restrição não são as ideias. É quantas pode testar.

 Today, with SalesforceCom Markin por cima
Hipóteses de receita testadas por trimestre4 a 8, o que o roadmap permitisseCentenas, geradas e executadas em paralelo
Sobre o que pode ser criada uma hipóteseMensagens, ofertas e públicos-alvo, a superfície da campanhaMarketing, produto, preços e saúde técnica, todos igualmente
Da decisão à entrada em vigor no canalUm ticket, uma fila de construção, uma janela de lançamentoMarkin lança-o nas suas plataformas existentes autonomamente.
Tempo da ideia a um resultado em que confia6 a 10 semanas de análise, construção e apresentação de resultadosDias, porque o dimensionamento e o design são automatizados
Proporção de decisões com um grupo de controloOs programas emblemáticos, quando há tempoCada decisão, por defeito
Cobertura da baseSegmentos principais e os clientes que uma regra apanhouUma decisão por cliente, em toda a base
Custo de testar a 500ª hipóteseOutro analista, outro trimestreEfetivamente zero
No que a equipa gasta o seu tempoPuxando dados, criando listas, reconciliando relatóriosJulgamento: restrições, economia, o que escalar

Markin não substitui a sua equipa de ciência de dados. Remove o teto sobre quanto da base essa equipa pode atuar e a rapidez com que descobre se funcionou.

O que a Markin não substitui.

Para ser explícito sobre o escopo, porque o departamento de compras vai perguntar:

  • Markin não substitui o CRM nem se torna o sistema de registo para clientes, casos ou pipeline.
  • Markin não substitui o Journey Builder nem a execução de campanhas.
  • Markin não gere consentimento, preferências ou governação de dados.
  • Markin não exige uma migração para Salesforce; ele lê o contexto e escreve as decisões de volta.
  • Markin não fica ao lado Salesforce a fazer sugestões. Ele impulsiona, a ação é lançada lá, no sistema que a sua equipa já conhece, e o resultado retorna ao ciclo.

Padrão de evidência

A maior parte desta categoria reporta o seu próprio lift.

Nenhum dos principais fornecedores de engajamento, CDP ou personalização publica um valor de uplift verificado independentemente para o seu produto de decisão. Onde existem números, estes provêm de estudos encomendados por fornecedores ou estudos de caso de um único cliente sem metodologia de holdout divulgada. A pesquisa pública mais rigorosa na categoria não é lisonjeira para ninguém, incluindo nós, e é exatamente por isso que construímos contra ela.

Como a Markin se compromete

  • Cada decision que o Markin toma tem um control group. O uplift é reportado em relação a esse holdout, não em relação aos clientes que não se qualificaram.
  • Os resultados são lidos durante uma janela de medição completa, em vez de nas primeiras semanas, para que a novidade não seja confundida com o efeito.
  • Os programas que não conseguem superar o controlo são descontinuados automaticamente. Terminar decisões que não compensam faz parte do ciclo, não de uma revisão anual.
  • O único número que citamos sobre nós é uma gama, não uma média: +17% a +35% ARPU em coortes tratadas contra um holdout aleatório, em implementações Markin em grandes bases B2C. Não publicamos nenhum benchmark da indústria, porque não conseguimos encontrar um que estivéssemos dispostos a defender. O seu holdout é o número que importa.

Dimensiona-o tu mesmo

Dimensione a camada de decisioning contra a sua estrutura Salesforce

Pré-carregado para uma enterprise que executa Marketing Cloud e Service Cloud com Einstein recommendations implementados. Essas clouds executam bem; a questão em aberto é qual oportunidade vale a pena executar, e qual o seu valor. A figura abaixo é a margem sobre essa decisão, líquida do programa e líquida da share que a pesquisa independente diz que não sobreviverá a um holdout.

A sua base

5.0M

Contas que geraram receita nos últimos 30 dias. Não utilizadores registados.

$30

Receita recorrente mais não recorrente dividida por clientes ativos.

64%

Margem na próxima unidade vendida, não margem combinada da empresa.

O seu programa hoje

42%

Com consentimento, não fatigado, contactável em pelo menos um canal.

2%

Receita perdida para cancelamentos a cada mês, como uma parte da base.

A aposta

$1.8M

Licenças, dados, incentivos e as pessoas que os gerem.

2.8%

Antes de qualquer corte de incrementalidade. 2–4% é uma suposição de planeamento defensável.

Impacto anual verificado

$7.7M

Margem bruta incremental líquida no caso central, após o custo do programa e após a quota de programas de decisioning que a pesquisa independente conclui não entregarem qualquer lift real.

Uplift reportado

$21.2M

What a before/after dashboard would claim, with no control group.

Aumento verificado

$14.8M

What survives a holdout in the central case.

Retorno sobre o custo do programa

5.3×

Retorno

3 mo

Se 20–40% disso não fizer nada

Melhor cenário · 20% sem lift$9.0M
Caso central · 30% sem lift$7.7M
Pior cenário · 40% sem lift$6.3M

O que é preciso para provar isso

Para detetar um(a) 2.8% de lift na receita por cliente, necessita de aproximadamente 46K clientes no braço de controlo, cerca de 2.2% da sua base endereçável, lido em pelo menos 8 weeks, para que a novidade não seja confundida com efeito.

Base endereçável

2.1M

Receita em risco de churn

$387.5M

Annualised, at the current monthly rate.

Abra a calculadora completa, com o método por trás dela

Time to value

90 dias para um número que sobreviveu a um holdout.

Nenhum replatform, nenhuma migração de dados, nenhuma reconstrução dos canais que já opera. Se as primeiras cohorts não superarem o controlo, nada escala e perdeu um trimestre, não um roadmap.

  1. Semanas 0–2

    Leia o contexto que já possui

    A Markin conecta-se aos dados e aos canais que você utiliza atualmente, incluindo o Salesforce. Sem migração, sem replatform, sem nova fonte de verdade.

  2. Semanas 3–6

    Primeiras oportunidades dimensionadas em teste

    As Oportunidades são classificadas por valor esperado, os tratamentos são escolhidos por cliente, e as primeiras coortes são lançadas com um holdout randomizado anexado.

  3. Semanas 7–12

    Primeira receita incremental verificada

    Os resultados são lidos durante uma janela de medição completa. O que supera o controlo é escalado; o que não supera é retirado. Nada é escalado com base num número que não sobreviveu a um holdout.

Quando não precisa de Markin.

  • O seu movimento comercial é um único produto sem recompra ou caminho de upgrade, então não há nada para priorizar.
  • Precisa de melhores relatórios sobre as jornadas existentes, em vez de uma forma diferente de as escolher.
  • Os dados do cliente estão tão fragmentados que ainda não existe um histórico de resultados fiável.

Ver no produto

Veja-o decidir, experimentar e executar, antes de falar com alguém.

Um tour guiado pelo workspace Markin num cliente demo, sem call de vendas, sem configuração.

Explorar demoOu agende uma demo com a equipe

Perguntas que os compradores fazem.

O Einstein Next Best Action já não faz a tomada de decisão?

Einstein Next Best Action é o motor de recomendação da Salesforce: ele apresenta sugestões de ações personalizadas a partir de regras e pontuação prevista por IA, principalmente para utilizadores de vendas e serviço. O Agentforce adiciona execução autónoma e o Marketing Cloud Next adiciona montagem de campanha agêntica, mas o quadro completo depende da adoção do Data Cloud como camada de unificação. O Markin produz uma decisão classificada e dimensionada pela receita por cliente que essas clouds consomem, sem uma migração prévia do Data Cloud.

Temos de substituir a Marketing Cloud?

Não. A orquestração e entrega permanecem no Salesforce. A Markin decide qual oportunidade vale a pena ser atuada e passa-a de volta como o gatilho para a jornada ou tarefa de agente correta.

Já temos o Data Cloud. A decisão não está coberta?

O Data Cloud unifica perfis e constrói públicos. Isso responde ao que sabemos sobre um cliente. Escolher qual das várias ações comerciais possíveis tem o maior valor incremental e comprová-lo contra o controlo é um trabalho diferente.

Como é que a decisão volta para o Salesforce?

Como um campo no registo ou um evento, para que jornadas, fluxos e consolas de agente existentes possam consumi-lo sem novas interfaces para a equipa.

As equipas de serviço e vendas podem usar as mesmas decisões?

Sim. Uma oportunidade classificada é agnóstica ao canal. A mesma decisão pode ser entregue como uma mensagem, uma oferta dentro do produto ou um prompt para um humano, e cada rota é medida contra o mesmo holdout.

Este é um projeto de integração longo?

O primeiro deployment visa um tema de receita e uma rota de ativação. O requisito é contexto confiável do cliente e histórico de resultados, não um re-platforming.

Em que é que a Markin é diferente do decisioning ou da AI já existentes no Salesforce?

Um motor de decisioning classifica as ações que um humano já definiu, dentro da superfície de campanha que lhe foi dada. A Markin forma as hipóteses por si mesma, marketing, produto, preço ou uma anomalia técnica que esteja a atrasar o growth, dimensiona-as, executa-as dentro do Salesforce e das suas superfícies de produto, e lê cada uma contra um holdout aleatório. Comporta-se como uma equipa de data science e growth, e não como um otimizador.

O Markin testa apenas mensagens e ofertas?

Não. Tudo o que um growth scientist humano investigaria está dentro do âmbito: fricção no onboarding, adoção de funcionalidades, precificação e empacotamento, cobrança e problemas de saúde técnica, como uma taxa de erro no checkout ou um deeplink quebrado que silenciosamente está a matar a conversão. Marketing é um dos quatro domínios de hipóteses, não o limite.

O que é the business case for adding Markin on top of Salesforce?

On the assumptions preloaded above, 5.0M customers at 30 a month, um pequeno movimento no ARPU representa um grande número em termos absolutos, porque se aplica a toda a base instalada todos os meses, e não a uma campanha. Nos deployments da Markin, o intervalo verificado em coortes tratadas é de +17% a +35% ARPU contra um holdout aleatório. O objetivo não é ter mais mensagens: é encontrar a ação de maior valor por cliente, lançá-la e comprová-la contra o controlo antes de dimensionar.

Quanto tempo até se pagar?

As primeiras oportunidades dimensionadas estão em teste dentro de seis semanas e o primeiro resultado holdout-verified chega dentro de 90 dias. O payback depende da sua base, margem e custo do programa, a calculadora nesta página calcula-o a partir dos seus próprios números, após aplicar o haircut de 20% a 40% que a BCG encontra quando os programas de next-best-action são incrementality-tested.

Ler a seguir

Leitura de fundo sobre como funciona o decisioning de next best action, dos guias por trás desta comparação.