-

Personalisatie zonder personas, (Big) Data en content

Personalisatie is misschien wel de mooiste uitvinding sinds het internet. Elke fanatieke Spotify-gebruiker die elke week zijn gepersonaliseerde ‘Discover Playlist’ checkt snapt dat niet alleen marketeers hier warm voor lopen, maar zeker ook consumenten. Hoe mooi is het dat Spotify op basis van je historische data en vergelijkbare profielen een persoonlijke lijst voor je samenstelt met prachtige (nog niet ontdekte) liedjes?

Je zou bijna denken dat je heel veel data nodig hebt, een enorme berg aan content en buyer personas om gepersonaliseerde boodschappen aan te kunnen bieden op basis van ingewikkelde algoritmes. Het goede nieuws is: dat blijkt in de praktijk behoorlijk mee te vallen – met uitzondering van de algoritmes.

Personalisatie zonder personas

Het opstellen van buyer personas is zonder twijfel een nuttige exercitie voor elke marketingcampagne. De vraag is: in hoeverre komen de personas die zijn bedacht in een vergaderruimte exact overeen met de (echte) mensen in je doelgroep? De vraag stellen is hem beantwoorden; personas zijn natuurlijk niet meer en niet minder dan fictieve personen die voldoen aan een vooraf bedacht ideaal profiel.

Natuurlijk kun je je website personaliseren op basis van deze buyer personas, maar noodzakelijk is dat allerminst. Vaak is personalisatie immers eerder een kwestie van gerichte targeting op basis van het type device, het tijdstip of het marketingkanaal. Het mooie van big data is nu juist dat onze doelgroep ons precies laat weten wanneer en hoe hij wil worden geïdentificeerd en benaderd.

Met andere woorden: in plaats van dat je persona’s opstelt en deze gericht gaat benaderen, kun je ook data verzamelen en analyseren om te segmenteren en te targeten. Dat begint met het A/B-testen van je site. Wat gebeurt er als je het kleurgebruik, de call-to-action, of de visuals verandert? Werkt het beter om één grote aanbieding te laten zien, of juist twee kleine? Het aantal variaties is bijna eindeloos. Speel hiermee en optimaliseer om erachter te komen wat het beste werkt.

De volgende stap is het segmenteren van klanten op basis van deze variaties. Filter de high-value klanten eruit en optimaliseer op basis van hun voorkeuren –eigenschappen, koopgedrag of interactievoorkeuren. Je zult er achter komen dat hier groepen tussen zitten die je helemaal niet zou verwachten en die ook niet naar voren zijn gekomen tijdens het definiëren van de buyer personas.

Het is dus een beetje het verhaal van de kip of het ei: personas definiëren op basis van personalisatie is misschien wel effectiever dan andersom. Zo leer je immers ook nog eens een doelgroep kennen die je misschien over het hoofd had gezien.

Personalisatie zonder (veel) data of content

Soms zit je echter in het schuitje waarin je niet beschikt over de juiste hoeveelheden data of content om een gepersonaliseerd platform in te richten, bijvoorbeeld bij B2B sites met relatief weinig traffic. Ook dan is er geen man over boord.

De eerste vraag die je je in dit geval moet stellen is: kun je de beslissing over personalisatie zelf maken, of moet je dit over laten aan een algoritme? Als je eenvoudige personalisatie toepast zoals ‘bezoekers uit Amsterdam krijgen altijd deze aanbieding te zien’, of (wat nog steeds te doen is) ‘bezoekers uit Amsterdam die op zaterdag de site bezoeken en al eerder hebben gekocht krijgen deze aanbieding te zien’, dan kun je het zelf nog wel af.

Maar zelfs dan is het probleem niet opgelost, want waar haal je de grote bergen content vandaan om personalisatie mogelijk te maken?

Personalisatieplatforms lijken een onstilbare honger te hebben naar data en content. Hoe meer data je tot je beschikking hebt, des te ingewikkelder de beslissingen worden. Het goede nieuws is dat méér in dit geval niet altijd beter is. Het gaat er niet om dat je meer doet met meer, maar om het voorschotelen van de juiste content aan de juiste doelgroep. Het is heel goed mogelijk dat je dankzij personalisatie niet grotere hoeveelheden content nodig hebt, maar dat je juist dezelfde content in verschillende scenario’s kunt toepassen; afhankelijk van geslacht, leeftijd of koophistorie kun je verschillende content aanbieden en testen wat werkt bij welke doelgroep.

Eenvoudige personalisatie is dus vaak al heel erg effectief. Personalisatie en optimalisatie kunnen stap voor stap worden toegepast, waardoor je traffic en conversie steeds meer toeneemt. Het mooie van personalisatie is juist dat een kleine wijziging al impact kan hebben. Probeer bijvoorbeeld eens een verschillende ervaring aan te bieden aan tablet-gebruikers; aangezien deze groep vaak ’s avonds op de bank een website bezoekt, is het belangrijk om een ervaring aan te bieden die past bij deze situatie. Op een iPad zullen bezoekers eerder inspiratie opdoen, een smartphone is meer gericht op actie (even snel iets opzoeken). Test, evalueer en bekijk wat werkt en wat niet om je doelstellingen te behalen.

Kortom: personalisatie is een kwestie van slim finetunen en testen. Met weinig data en content en zelfs zonder buyer personas, kun je een heel eind komen – soms is slimmer beter dan meer.

Deel dit bericht

2 Reacties

theo

Meestal is de honger naar data ingegeven door de angst om iets te missen.

Door meer data te vangen denkt men meer in controle te zijn. Natuurlijk speelt de data industrie daar op in. Allemaal zeer natuurlijk en basaal gedrag!

Complimenten aan de schrijver voor zijn oproep. BEZIN EER GE BEGINT.

Marco Disseldorp

@Theo bedankt voor je reactie!

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond