代理商案例研究 · 数字营销 · 新加坡

NEO360 将提案准备从三个人减少到一位客户经理

NEO360 是一家 30 人规模的新加坡数字营销代理商,过去每份新提案都要抽调一位媒介采买、一位分析师和一位客户经理离开客户工作。自 2024 年 4 月上线 SOMIN 以来,一位客户经理就能独立完成同样的提案,周转时间从 4 小时缩短至 2.5,单份提案成本降低 30%。

SOMIN 客户案例研究 · 新加坡 · 约 30 人的数字营销代理商 · 自 2024 年 4 月起使用 SOMIN

3 → 1
提案团队规模
4h → 2.5h
每份提案的周转时间
30%
每份提案成本更低
NEO360 案例研究封面,包含客户引言和一览式成果:提案团队从 3 人减至 1 人,提案耗时从 4h 缩短至 2.5h,单份提案成本从 $1,000 降至 $700。
一个人完成三个人的工作

NEO360,新加坡一家 30 人的效果营销代理商

NEO360 是新加坡一家约 30 人的数字营销代理商,业务涵盖付费搜索、付费社交和程序化的效果营销。自 2024 年 4 月起使用 SOMIN。

每份新提案都要抽走三位可计费人员的客户工作时间

NEO360 的每份提案都需要一位媒介采买、一位分析师和一位客户经理,把可计费工时转为不计费的准备工作。增长取决于代理商能负担多少份提案。

  • ✓ 每份提案需要三位可计费人员。
  • ✓ 专业人员离开客户工作,去研究并组装每一份提案。
  • ✓ 增长受限于提案产能,而非客户需求。

SOMIN 作为 NEO360 持续在线的竞争监测层

SOMIN 持续监测 NEO360 所服务的每个品牌的竞品自然和付费帖子,取代了媒介采买和分析师的人工基准对比。

01

持续监测

持续追踪竞品的自然和付费帖子。

02

三个模块

Brand Tracker、Expressions 和 SODA 为提案工作流程提供支持。

03

从基线出发,而非一张白纸

在提案被提出之前,竞争背景就已就位。

04

客户经理自取切入角度

客户经理从 SOMIN 的输出中获取可直接用于提案的切入角度。

05

无需专家交接

媒介采买和分析师继续专注客户工作。

提案周转时间从 4 小时缩短到 2.5,成本下降 30%

客户经理现在独立准备提案;媒介采买和分析师的时间回到可计费工作上。

作为我们日常效果营销工作的一部分,我们通常需要为客户做大量报告和分析。过去这要花很多时间。现在有了 SOMIN,我们只需一到两个小时就能完成所有这些研究。

— Hendry,NEO360

提案团队
1
较 3 人减少。
周转时间
2.5h
较每份提案 4 小时缩短。
每份提案成本
$700
较 $1,000 下降 30%。
SOMIN 模块
3
Brand Tracker、Expressions 和 SODA。

NEO360 的成果对提案密集型代理商意味着什么

01

提案准备是利润问题,而不是人员配置问题:限制增长的是花在提案上的可计费工时,而不是客户需求。

02

持续在线胜过一次性:有了持续监测,准备工作从最新的基线开始,而不是从白纸开始。

03

带来成果的是整合,而不是裁员:专业人员回到可计费工作,在不增加人手的情况下提高了产出。

NEO360 案例研究常见问题

使用 SOMIN 之前,NEO360 面临什么挑战?
每份提案都需要一位媒介采买、一位分析师和一位客户经理来研究竞品、提取基准并组装提案,使增长受限于 NEO360 能负担的提案数量。
SOMIN 如何改变了 NEO360 的提案流程?
SOMIN 持续监测自然和付费帖子,因此在提案被提出之前背景就已就位;客户经理可以直接从中获取切入角度,无需媒介采买或分析师参与。
NEO360 取得了哪些成果?
提案准备从三个人减少到一个人,周转时间从 4 小时缩短到 2.5,单份提案成本从 $1,000 降至 $700(30%)。NEO360 自 2024 年 4 月起使用 SOMIN。
使用了哪些 SOMIN 模块?
三个:用于自然和付费竞品监测的 Brand Tracker,以及 Expressions 和 SODA。
这在 SOMIN 的代理商客户中具有代表性吗?
是的。在代理商客户中,持续监测通常比人工研究快 13 倍,并能让专业人员腾出手来服务客户。
关于 SOMIN

SOMIN 是一家新加坡深科技平台,可将实时的竞品与受众情报转化为可直接投放市场的创意,速度通常是人工研究的 13 倍。客户包括 11+ 个市场中的 P&G、Audi、Ferrari、Gojek、Abbott、Citi、KFC、Nestlé 和 McDonald's;代理合作伙伴包括 Dentsu、OMG、GroupM、Havas 和 Publicis。

由资深营销人与一位 AI 教授打造:本研究背后的方法已在 AAAI、ACM Multimedia、SIGIR、WSDM 和 ACM TOIS 上通过同行评审。查看研究与演讲。

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