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Savin Group / 案例研究基线 / 互联系统 / 测得结果

真实企业。
真实系统。
可衡量的结果。

证据,而非承诺。

三个客户项目,以相同方式讲述:企业从哪里出发,我们构建了什么系统,以及再次测量同样的数据时发生了哪些变化。

匿名客户项目。报告结果。
FIG. 01三个项目。一种方法。
  1. 01D2C 护肤品班加罗尔 · 3 个月+127%月收入
  2. 02房地产开发商浦那 · 4 个月-60%每个潜在客户成本
  3. 03制造业中小企业法里达巴德 · 5 个月-80%手动数据输入
基线互联系统测得结果
每个项目,
都以同样方式解读。
起点
我们构建的系统
测得的结果
客户原话
01D2C 护肤品 / 班加罗尔

同样的广告预算。
收入增长一倍以上。

未增加广告支出,月收入从 ₹30L → ₹68L

01起点

一个 8 人的护肤品牌,每月在 Meta 上花费 ₹1.8L,转化率为 0.6%。我们重建了店面,部署了 WhatsApp 恢复流程,并建立了 SEO 基础。

行业
D2C 护肤品
地点
班加罗尔
周期
3 个月
跟踪指标
05

02我们构建的系统

FIG. 02D2C 护肤品
之前互联之后
  • 付费流量
  • 流失严重的店铺
  • 被放弃的购物车
转化系统
  • 重建的在线店铺
  • WhatsApp 购物车挽回
  • SEO 基础

03测得的结果

+127%月收入项目报告结果
转化率0.6% → 2.1%
测得的结果: D2C 护肤品
指标之前之后变化
月收入₹30L₹68L+127%
转化率0.6%2.1%+250%
购物车恢复0%28%新
有机流量—+340%6 个月
获客成本₹820₹290-65%

04客户原话

“Savin Group 不只是为我们建了一个网站。他们重建了我们的销售方式。我们在 7 个月内达到了年度收入目标。”

创始人,D2C 护肤品牌
02房地产开发商 / 浦那

摆脱房产门户。
转向直接、合格的需求。

90 天内合格潜在客户成本降低 60%

01起点

一家中型开发商在 housing.com 和 99acres 上花费数十万获取低意向潜在客户。我们建立了直接潜在客户网站、自动化 WhatsApp 培养流程和 NRI 买家的虚拟游览模块。

行业
房地产开发商
地点
浦那
周期
4 个月
跟踪指标
04

02我们构建的系统

FIG. 03房地产开发商
之前互联之后
  • 房产门户
  • 低意向线索
  • 难以触达的 NRI 买家
直接获客系统
  • 直接获客网站
  • 自动化 WhatsApp 跟进
  • 面向 NRI 买家的虚拟看房

03测得的结果

-60%每个潜在客户成本项目报告结果
现场访问转化12% → 24%
测得的结果: 房地产开发商
指标之前之后变化
每个潜在客户成本₹1,800₹720-60%
现场访问转化12%24%+100%
入站合格潜在客户—+312%3 个月
NRI 成交06新市场

04客户原话

“我们停止依赖门户网站。网站现在产生的合格潜在客户比 99acres 多,成本只有三分之一。”

董事,浦那房地产开发商
03制造业中小企业 / 法里达巴德

从五张电子表格
到唯一可信的数据源。

从 5 个电子表格到一个 ERP。手动输入减少 80%。

01起点

一家 ₹40Cr 的制造企业在 Excel、WhatsApp 和部落知识上运营。我们构建了一个定制 ERP,包括库存、订单、GST 发票和供应商门户。

行业
制造业中小企业
地点
法里达巴德
周期
5 个月
跟踪指标
04

02我们构建的系统

FIG. 04制造业中小企业
之前互联之后
  • Excel 表格
  • WhatsApp 消息
  • 口口相传的经验
定制 ERP
  • 库存与订单
  • GST 开票
  • 供应商门户

03测得的结果

-80%手动数据输入项目报告结果
订单到交付周期11 天 → 4 天
测得的结果: 制造业中小企业
指标之前之后变化
手动数据输入—-80%vs 基线
订单到交付周期11 天4 天-64%
发票错误12%0.3%接近零
P&L 可见性每月每日实时

04客户原话

“我第一次早上 9 点看仪表板就确切知道业务状况。这改变了一切。”

MD,汽车零部件制造商
04共同主线

不同的行业。
相同的方法论。

每个项目都从企业已在关注的数据开始,并以再次测量这些相同数据结束。

  1. 01

    基线

    在构建任何东西之前,记录关键数据。

  2. 02

    瓶颈

    找到时间、资金或订单流失的环节。

  3. 03

    系统

    围绕该环节连接工具与工作流。

  4. 04

    测量

    上线后比较相同的数据,而不是新的数据。

这些结果描述的是上述项目,并非对所有企业的预测。

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