代理商案例研究 · 數位行銷 · 新加坡

NEO360 將提案準備從三個人減少到一位客戶經理

NEO360 是一家 30 人規模的新加坡數位行銷代理商,過去每份新提案都要抽調一位媒體採購、一位分析師和一位客戶經理離開客戶工作。自 2024 年 4 月上線 SOMIN 以來,一位客戶經理就能獨立完成同樣的提案,週轉時間從 4 小時縮短至 2.5,單份提案成本降低 30%。

SOMIN 客戶案例研究 · 新加坡 · 約 30 人的數位行銷代理商 · 自 2024 年 4 月起使用 SOMIN

3 → 1
提案團隊規模
4h → 2.5h
每份提案的週轉時間
30%
每份提案成本更低
NEO360 案例研究封面,包含客戶引言和一覽式成果:提案團隊從 3 人減至 1 人,提案耗時從 4h 縮短至 2.5h,單份提案成本從 $1,000 降至 $700。
一個人完成三個人的工作

NEO360,新加坡一家 30 人的績效行銷代理商

NEO360 是新加坡一家約 30 人的數位行銷代理商,業務涵蓋付費搜尋、付費社群和程式化的績效行銷。自 2024 年 4 月起使用 SOMIN。

每份新提案都要抽走三位可計費人員的客戶工作時間

NEO360 的每份提案都需要一位媒體採購、一位分析師和一位客戶經理,把可計費工時轉為不計費的準備工作。成長取決於代理商能負擔多少份提案。

  • ✓ 每份提案需要三位可計費人員。
  • ✓ 專業人員離開客戶工作,去研究並組裝每一份提案。
  • ✓ 成長受限於提案產能,而非客戶需求。

SOMIN 作為 NEO360 持續運作的競爭監測層

SOMIN 持續監測 NEO360 所服務的每個品牌的競品自然和付費貼文,取代了媒體採購和分析師的人工基準比較。

01

持續監測

持續追蹤競品的自然和付費貼文。

02

三個模組

Brand Tracker、Expressions 和 SODA 為提案工作流程提供支援。

03

從基線出發,而非一張白紙

在提案被提出之前,競爭背景就已就位。

04

客戶經理自取切入角度

客戶經理從 SOMIN 的輸出中取得可直接用於提案的切入角度。

05

無需專家交接

媒體採購和分析師繼續專注客戶工作。

提案週轉時間從 4 小時縮短到 2.5,成本下降 30%

客戶經理現在獨立準備提案;媒體採購和分析師的時間回到可計費工作上。

身為我們日常績效行銷工作的一部分,我們通常需要為客戶做大量報告和分析。過去這要花很多時間。現在有了 SOMIN,我們只需一到兩個小時就能完成所有這些研究。

— Hendry,NEO360

提案團隊
1
較 3 人減少。
週轉時間
2.5h
較每份提案 4 小時縮短。
每份提案成本
$700
較 $1,000 下降 30%。
SOMIN 模組
3
Brand Tracker、Expressions 和 SODA。

NEO360 的成果對提案密集型代理商意味著什麼

01

提案準備是利潤問題,而不是人力配置問題:限制成長的是花在提案上的可計費工時,而不是客戶需求。

02

持續運作勝過一次性:有了持續監測,準備工作從最新的基線開始,而不是從白紙開始。

03

帶來成果的是整合,而不是裁員:專業人員回到可計費工作,在不增加人手的情況下提高了產出。

NEO360 案例研究常見問題

使用 SOMIN 之前,NEO360 面臨什麼挑戰?
每份提案都需要一位媒體採購、一位分析師和一位客戶經理來研究競品、擷取基準並組裝提案,使成長受限於 NEO360 能負擔的提案數量。
SOMIN 如何改變了 NEO360 的提案流程?
SOMIN 持續監測自然和付費貼文,因此在提案被提出之前背景就已就位;客戶經理可以直接從中取得切入角度,無需媒體採購或分析師參與。
NEO360 取得了哪些成果?
提案準備從三個人減少到一個人,週轉時間從 4 小時縮短到 2.5,單份提案成本從 $1,000 降至 $700(30%)。NEO360 自 2024 年 4 月起使用 SOMIN。
使用了哪些 SOMIN 模組?
三個:用於自然和付費競品監測的 Brand Tracker,以及 Expressions 和 SODA。
這在 SOMIN 的代理商客戶中具有代表性嗎?
是的。在代理商客戶中,持續監測通常比人工研究快 13 倍,並能讓專業人員騰出手來服務客戶。
關於 SOMIN

SOMIN 是一家新加坡深科技平台,可將即時的競品與受眾情報轉化為可直接投放市場的創意,速度通常是人工研究的 13 倍。客戶包括 11+ 個市場中的 P&G、Audi、Ferrari、Gojek、Abbott、Citi、KFC、Nestlé 和 McDonald's;代理合作夥伴包括 Dentsu、OMG、GroupM、Havas 和 Publicis。

由資深行銷人與一位 AI 教授打造:本研究背後的方法已在 AAAI、ACM Multimedia、SIGIR、WSDM 和 ACM TOIS 上透過同儕審查。檢視研究與演講。

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