-

Digital marketing analytics: feiten verhogen conversie

Digital marketing analytics wordt steeds interessanter. Bedrijven die deze analysevorm toepassen kunnen klantgedrag voorspellen, hun campagnebudget effectiever inzetten en klanten beter aan zich binden. En dankzij cloudtechnologie blijven de kosten beheersbaar.

Uit onderzoek van de DDMA blijkt dat bij 47 procent van de Nederlandse ondernemingen het onderbuikgevoel en ervaring een belangrijke rol spelen in de besluitvorming. Toch stelt 90 procent van de ondervraagde dienstverleners en opdrachtgevers dat marketeers steeds meer IT en technische kennis moeten hebben om data op de juiste manier te verzamelen en in te zetten. En twee derde denkt zelfs dat marketeers zonder affiniteit met data zullen verdwijnen.

De ondervraagde bedrijven zijn zich dus bewust van de mogelijkheden van digital marketing analytics. Logisch, want door te kijken naar het gedrag van klanten in het verleden en daar patronen in te herkennen kun je zelfs het succes van een actie voor een nieuwe set klanten bepalen. Je maakt beter gebruik van de kennis van de klant die in het bedrijf aanwezig is, door deze informatie in combinatie met andere relevante bronnen dusdanig te analyseren dat er patronen worden gevonden die je zelf waarschijnlijk nooit zou hebben ontdekt.

Wat kun je met die inzichten?

Er zijn twee praktische redenen waarom digital marketing analytics interessant kan zijn voor bedrijven. Ten eerste kun je het campagnebudget optimaal inzetten. Nu wordt er meestal achteraf gekeken of een campagne het beoogde resultaat heeft gehad en het duurt ook nog eens vrij lang voordat je die gegevens hebt verzameld. Met digital marketing analytics kun je tijdens de campagne al kijken of het werkt en eventueel bijsturen. Zo haal je het maximale uit het beschikbare budget.

Tweede voordeel is dat je klanten tijdig met relevante informatie in verschillende kanalen kunt bedienen. Nu vinden bedrijven al dat ze goed bezig zijn als ze in drie of vier kanalen actief zijn. Er zijn maar weinig organisaties die alle beschikbare informatiebronnen samen benutten en zoeken naar patronen in de volledige informatie-set, zodat ze altijd met relevante data aan de slag gaan. Denk bijvoorbeeld aan Google Analytics en het CRM, maar ook aan Twitter en het KNMI. Als je immers weet dat we een regenachtige zomer tegemoet gaan, kun je extra inzetten op zonvakanties naar het buitenland.

Datakwaliteit

De business case is overtuigend. Toch zijn er nog veel bedrijven die niet met data driven marketing bezig zijn. Als grootste struikelblok wordt in het DDMA-onderzoek de kwaliteit van data genoemd. Er zijn zoveel gegevens beschikbaar, hoe weet je welke je het beste kunt gebruiken? Dat vereist inderdaad gedegen onderzoek. Allereerst breng je in kaart over welke informatie het bedrijf al beschikt en welke aanvullingen nodig zijn. Vervolgens ga je data verrijken, oftewel de datastromen van de verschillende bronnen worden bij elkaar gebracht en opgeslagen. Die gegevens kunnen vervolgens worden bewerkt met advanced analytics technieken zoals machine learning om de juiste informatie te creëren die weer vertaald kan worden in inzichten. Op basis van deze nieuwe en waardevolle inzichten kunnen intelligente marketingbeslissingen worden genomen.

Indien gewenst kan er een extra laag worden toegevoegd: die van de next best actions. Je kunt de ervaring en informatie over de afgelopen jaren samen met advanced analytics gebruiken om een blik op te toekomst te werpen. Netflix en Spotify zijn hier een mooi voorbeeld van. Deze diensten kijken naar het kijk- en luistergedrag van klanten en doen op basis daarvan aanbevelingen voor andere interessante content. Er zijn nog niet zoveel bedrijven die het historische gedrag van de klant op deze manier analyseren en benutten, terwijl de conversie hierdoor aanzienlijk wordt verhoogd.

Overigens kun je digital marketing analytics ook toepassen op marktontwikkeling. Voor een bierbrouwerij hebben we in kaart gebracht in welke wereldregio’s welke smaken populair zijn. Die smaakprofielen hebben we gematcht met de honderd drankjes die de brouwerij produceert. Zo kwamen we algauw witte plekken op de afzetkaart op het spoor. Nieuwe markten dus. Dat kun je natuurlijk met meer producten doen.

Geen marketeer meer nodig?

Dit alles betekent niet dat marketeers overbodig worden. Je hebt iemand nodig die de gevonden patronen betekenis kan geven en resultaten kan vertalen in campagnes. Een systeem kan wel een patroon identificeren maar zal vaak niet kunnen benoemen wat de menselijke kant van zo’n patroon is. Toegegeven, dat is niet altijd nodig. Als je weet dat op woensdag de meeste supermarktbezoekers groente kopen, dan is de waarom niet van belang, alleen maar dat je de voorraad en aanbiedingen op het gegeven aanpast. Maar er zijn ook voorbeelden te bedenken waarbij menselijke interpretatie wel van belang is. Marketingkennis is vaak nodig om de next best action te bepalen op basis van de indicaties die je vanuit analytics krijgt.

Procesmatig blijft de workflow hetzelfde, alleen de grondslag van beslissingen wordt anders. Wel is er een omschakeling nodig in de denkwijze. Het resultaat wordt continu gemonitord dus je krijgt realtime feedback. Het draait niet meer om maanden, maar om weken en soms zelfs dagen. Dat past binnen de agile werkwijze die nu populair is. Digital marketing analytics gaat dus niet alleen om kostenbesparing. Je investeert in een efficiency tool om meer uit je budget te halen.

Beheersbare kosten

Het goede nieuws is dat die investering voor steeds meer middelgrote en grote bedrijven behapbaar is. Vroeger had je een enorme rekenkracht en opslag nodig voor digital marketing analytics, waardoor alleen heel grote bedrijven ermee bezig waren. Nu iedereen werkt in de cloud hoef je niet meer te betalen voor een enorm serverpark. Je kunt in korte tijd veel data verzamelen en analyseren, maar ook weer uitzetten. De kosten zijn daardoor onder controle te houden.

Genoeg voordelen

Met digital marketing analytics ga je voorlopen op de concurrentie, kun je nieuwe segmenten bedienen en gaat de klantervaring erop vooruit omdat je de juiste berichten op het juiste moment kunt presenteren. Voeg daarbij meer efficiency, beter budgetbeheer en beheersbare kosten en de grote vraag is: waarom zou je niet van start gaan met digital marketing analytics?

Dit artikel is tot stand gekomen in samenwerking met Ryan Price.

Deel dit bericht

2 Reacties

Bob Bogaard

Hi Jordy, leuk je weer (online) tegen te komen. Goed en toegankelijk artikel, bedankt daarvoor. Marketing analytics zijn de afgelopen (recente) jaren veel toegankelijker geworden, mede dankzij het ‘infra’ gemak van de cloud. Toch zijn veel organisaties nog terughoudend of worden de beoogde resultaten niet gerealiseerd door de complexiteit van vele eerste-generatie customer experience en marketing analytics tools. Vaak is nog ICT- of externe expertise nodig om fundementele marketing aspecten in te richten, zoals persona’s of segmenten, customer journey analyses and marketing attribution. Daarnaast bieden deze tools vaak geen voorspellende analyses of data-gedreven aanbevelingen, waardoor het te veel tijd kost om de juiste beslissingen te nemen die de customer journeys optimaliseren en conversies verhogen. Gelukkig is er innovatie! Moderne cloudgebaseerde marketing analytics oplossingen gebruiken machine learning en predictive analytics om de bezoekers te analyseren en met direct bruikbare voorspellingen en aanbevelingen te komen. Deze tools geven real-time inzicht in hoe de verschillende touchpoints converteren en bijdragen aan de gestelde doelen, zodat snel en eenvoudig de ervaring kan worden geoptimaliseerd. En misschien wel het belangrijkste, de marketeer kan deze tools zelf inrichten en gebruiken zonder tijdrovende training of technische hulp. Toets vooraf het gebruiksgemak van de tool om adoptie en daarmee de waarde te realiseren.

Bob Bogaard

Ps, Jordy moet natuurlijk Jonathan zijn, excuses Jonathan. Ik consolideerde volgens mij jouw voor – en achternaam..

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond