Hoe Vertex AI datasilo’s doorbreekt en marketing voorspelbaar maakt

In vrijwel elke sector, van mobiliteit tot e-commerce en telecom, worstelen organisaties met dezelfde uitdaging: klantdata is versnipperd over talloze systemen. CRM, marketing automation, werkplaatssoftware, loyaltyprogramma’s, financiële systemen… zolang die gegevens in silo’s blijven zitten, ontstaat er nooit een compleet klantbeeld. Juist dat totaaloverzicht is cruciaal om klanten te begrijpen, te behouden en gericht te bedienen.

Het belang van een centrale data-aanpak

De eerste stap is het bundelen van informatie in een data lake. Binnen Google Cloud wordt daarvoor BigQuery gebruikt. Daarmee komen historische gegevens samen, worden patronen zichtbaar en is data schoon en betrouwbaar beschikbaar voor marketing, sales en management. Zo’n centrale laag vormt de basis voor datagedreven marketing en maakt de stap naar voorspellende analyses mogelijk.

Wat AI toevoegt

Op die basis kunnen machine learning- en AI-oplossingen zoals Vertex AI (Google Cloud) voorspellende modellen bouwen. Ze maken het mogelijk om patronen te ontdekken en voorspellingen te doen, zonder dat er een groot team van data scientists nodig is. Voor marketeers betekent dit concreet:

• inzicht in klantgedrag en kans op vertrek;
• slimmere campagnes door de juiste boodschap op het juiste moment;
• betere personalisatie, gebaseerd op data in plaats van aannames.

Praktisch voorbeeld: churn prediction

Een toepassing die in meerdere sectoren waardevol is, is churn prediction. Oftewel het voorspellen welke klanten dreigen af te haken.

• Mobiliteit: een dealer kan signaleren welke berijders hun leasecontract niet verlengen of niet
  meer terugkomen voor onderhoud.
• Telecom: providers schatten in welke abonnees overstappen naar de concurrent.
• E-commerce: webshops voorspellen welke klanten afhaken na hun eerste aankoop of hun

winkelmandje laten staan.

In alle gevallen werkt het principe hetzelfde: historische klantdata wordt gecombineerd met interacties (bijv. e-mailopens, appgebruik of tevredenheidsmetingen). Een AI-model berekent vervolgens een churnscore per klant. Marketeers kunnen deze scores direct gebruiken in marketing automation-systemen of advertisingplatforms, bijvoorbeeld door persoonlijke aanbiedingen te tonen of een servicegesprek in te plannen.

Van inzicht naar actie

De kracht zit in de koppeling van inzichten aan concrete acties. Klanten met een hoge churnscore kunnen een proactief aanbod ontvangen, terwijl loyale klanten juist exclusieve voordelen krijgen. Dit zorgt niet alleen voor hogere retentie, maar ook voor een betere allocatie van marketingbudget en hogere klanttevredenheid.

Meer grip op klantgedrag

Het samenbrengen van data en de inzet van AI zijn niet langer alleen voorbehouden aan techreuzen. Dankzij cloudoplossingen kan elke organisatie, van dealerbedrijf tot retailer en telecomprovider, klantgegevens omzetten in voorspellende inzichten en direct toepassen in marketing. Het resultaat: meer grip op klantgedrag, slimmer gebruik van budgetten en een sterkere klantrelatie.

Over de auteur: Dianne van der Veen is Business Development Manager bij PowerKraut