Drie online cross-selling tactieken met wortels in de fysieke wereld

‘Anderen kochten ook’ of ‘Wellicht vind je dit ook interessant’, in de praktijk zie je vooral cross-selling op basis van productniveau. Niet gek, want de algoritmes hierachter geven opvallend relevante suggesties.

Maar voor een e-commerce manager is het ook weleens interessant om te kijken naar wie een online klant nu daadwerkelijk is. Socio-demografische en lifestyle data als gezinssamenstelling, woonsituatie en bestedingsruimte zijn gegevens uit de fysieke wereld die perfect bruikbaar zijn voor je webshop.

Vrijwel alles wat je doet in de ‘offline’ wereld kan in potentie in data gevangen worden, om zo gebruikt te worden door online marketeers. De sport die je speelt, de auto die je rijdt, de restaurants die je bezoekt en de boeken die je leest: ze zeggen allemaal iets over jezelf als persoon en bieden informatie waar een marketeer iets mee kan. Deze voorbeelden zijn zeer specifiek, maar er zijn ook meer algemene kenmerken, die nu beschikbaar zijn, waar je op je webshop iets mee kunt.

Eigen huis en tuin – hoe woont je klant?

Deze socio-demografische data met wortels in de fysieke wereld vormen vaak een goede aanvulling op de online algoritmes. Als je bijvoorbeeld een webshop hebt met alles voor huis en tuin, dan is het zinvol om te weten of je klant in een appartement of in een huis met (grote) tuin woont. De klant die in een appartementencomplex woont, heeft tenslotte geen behoefte aan een grote loungeset, maar wellicht wel aan een klimplant die ideaal is voor op het balkon. 

Gezinssamenstelling – met wie woont je klant?

Een ander voorbeeld van nuttige data, is de gezinssamenstelling. Stel je voor; een klant koopt rond 5 december Call of Duty, dan zou een productgerichte cross-selling je klant de suggestie geven ‘andere kochten ook World of Warcraft’. De kans is echter groot dat deze klant geen gamende puber is, maar een moeder die voor haar zoon een sinterklaascadeautje bestelt. Op dit moment is deze cross-selling suggestie dus niet relevant. Het is voor deze shoppende moeder, want de data voorspelt dat ze dat is, veel relevanter om bijvoorbeeld cadeautips voor haar man te zien. Denk aan een populair mannenparfum, een boek over zijn favoriete voetbalclub of een speciaalbierpakket.

High end producten – hoe koopkrachtig is je klant?

Inmiddels heb je talloze oplossingen op de markt die op basis van socio-demografische en lifestyle-data kant-en-klare klantprofielen bieden. Je ziet bij de ‘check out’ direct met wat voor soort klant je te maken hebt, en je kunt in je webshop real-time het productaanbod hierop afstemmen, bijvoorbeeld als je van een klant in kunt voorspellen wat zijn bestedingsruimte en koopgedrag is.

Stel je voor: je klant koopt online tuinstoelen en je ziet dat deze klant méér te besteden heeft dan je gemiddelde bezoeker, dan kun je wellicht de meest luxueuze tuinkussens en tuinverlichting laten zien, in plaats van je budget productlijn. Misschien programmeer je zelfs in je webshop dat dit profiel direct in aanmerking komt voor je loyaliteitsprogramma. Je ziet tenslotte direct of deze – voor je – nieuwe klant de potentie heeft een loyale en waardevolle klant te worden. 

Dit zijn slechts drie redelijk voor de hand liggende mogelijkheden van data die kunnen helpen bij je cross-selling strategieën. De limiet van de informatie die je er als marketeer uit kunt halen, ligt eigenlijk alleen bij je eigen creativiteit. Door unieke klantsegmenten te ontdekken en die te gebruiken naast je online strategieën, kun je als online marketeer het verschil maken in de enorm concurrerende webshopwereld.

Over de auteur: Peter Vervelde is data specialist bij PostNL.