-

De beste customer experience begint met de juiste data

De data die je in een CRM-systeem verzamelt zijn niet genoeg om te voldoen aan de wensen en behoeften van de klant. Met een datamanagementplatform (DMP) kun je wél de verwachte optimale customer experience creëren, als je de juiste data gebruikt tenminste.

Zelfs als alle klantgegevens zorgvuldig zijn bijgehouden in een goed CRM-systeem, zijn die data slechts in beperkte mate bruikbaar voor het creëren van relevante, gepersonaliseerde aanbiedingen. Met dynamische gegevens, oftewel data die met iedere klantinteractie in waarde stijgen, kom je een stuk verder. En die leg je vast in een DMP.

Het betreft hier dus zowel data van bekende gebruikers, die hun e-mailadres kenbaar hebben gemaakt of een log-in hebben voor een mijn-omgeving, als van onbekende gebruikers, die identifiers krijgen toegekend op basis van hun online gedrag. Het DMP fungeert als de fundering waarop je datagedreven beslissingen baseert die je bedrijfsdoelstellingen ondersteunen. Je vangt de data vanaf de verschillende kanalen en devices die je klant gebruikt, waarna in de DMP-omgeving logica en machine-learning worden toegepast, zodat je leert van de data wie je audiences zijn en individuele klantprofielen zoveel mogelijk worden verrijkt. Vervolgens activeer je de vergaarde kennis via in het DMP geïntegreerde kanalen als social media, DSP’s en Google.

Rauwe data

Belangrijk om je hierbij te realiseren is dat niet alle data gelijkwaardig zijn. Het beste resultaat bereik je met rauwe data uit alle bronnen waarover het bedrijf beschikt, waarbij er geen sprake is van aggregatie of selectie. Met gebruik van machine-learning kun je analyses doen en op basis van de uitkomsten nieuwe segmenten identificeren en campagnes bedenken met een betere ROI als eindresultaat. Je kunt verbanden leggen tussen kenmerken en attributen van profielen en verschillende audience analytics toepassen. De rauwe data die je hiervoor kunt gebruiken zijn vooral afkomstig van de eigen website, mobiel, CRM, social media, offline, beacons, digitale media, e-mail, et cetera. Het zijn dus 1st party data.

Bol.com: 300 procent meer clicks

In Nederland maakt bol.com sinds een halfjaar gebruik van een DMP in combinatie met 1st party data met als doel een effectief advertentiekanaal te vormen voor fabrikanten, leveranciers en winkel. Met ruim 7,5 miljoen actieve klanten in Nederland en België, gemiddeld 1,5 miljoen bezoeken per dag en een brand awareness in Nederland van ruim 95 procent is Bol.com natuurlijk een interessante plek om te adverteren. Per dag wordt er 15 miljoen keer geklikt op de website, wat een schat aan informatie oplevert over de interesses en intentie van bezoekers. Om die grote datasets te managen besloot Bol.com een DMP in te zetten. Het systeem creëert klantsegmenten en bepaalt de koopbereidheid. Als een bezoeker bijvoorbeeld wordt herkend als iemand die de intentie heeft om een smartphone te kopen, dan worden toepasselijke advertenties getoond, zowel op de site van Bol.com als daarbuiten. De CTR van advertenties op Bol.com zelf is hierdoor met 300 procent gestegen. Adverteerders zijn blij omdat ze relevanter kunnen communiceren met de klant. Voor Bol.com betekent het dat de inventaris (de advertentieposities) beter kan worden verdeeld.

2nd party data verrijken klantprofiel

De meeste bedrijven hebben natuurlijk niet de enorme datasets waarover Bol.com beschikt. Hoe kun je dan toch je advertisingstrategie optimaliseren? Wat wij zien is dat 2nd party data in opkomst zijn als manier om de eigen data te verrijken. Deze 2nd party data zijn afkomstig van directe partnerships waarbij bedrijven attributen met elkaar delen. Het kan heel erg interessant zijn om op die manier samen te werken met bedrijven die niet je concurrenten zijn maar wel interessante klanten hebben. Denk bijvoorbeeld aan een brouwerij die data deelt met een evenementenorganisatie. Wie naar een evenement gaat drinkt vaak bier. Toch hebben deze twee partijen heel andere data, wat betekent dat ze elkaars klantprofielen kunnen verrijken. De kwaliteit van deze data is hoog. Het zijn immers de 1st party data van je partner.

L’Oréal: effectiever retargeten

Cosmeticamerk L’Oréal heeft hier in de VS gebruik van gemaakt om targeting toe te kunnen passen. Zij hanteerden naar eigen zeggen een ‘spray-and-pray’ aanpak – ze kenden de kopers van hun producten niet en adverteerden daarom niet gericht. Door 1st en 2nd party data in het DMP te laden konden ze veel beter bepalen welke kopers ze moesten aanspreken met hun campagnes. Het bereik verbeterde met 30 procent en het budget werd effectiever benut doordat er limieten werden gesteld aan de frequentie van retargeting-advertenties. Het publiek van L’Oréal steeg van 5 miljoen bekende klanten naar 100 miljoen consumenten.

3rd party data

Logische vraag is hoe 3rd party data in dit plaatje passen. Deze worden zoals de naam al zegt aangeboden door derden en zijn meestal volledig op cookies gebaseerd, waardoor er weinig context voorhanden is. Is iemand die drie keer op een website over auto’s geïnteresseerd om er een te kopen of is het een kind dat een spreekbeurt voorbereidt? Dat is lastig te bepalen. Als je dus wilt investeren in het verrijken van de database, dan kun je beter kiezen voor 2nd party data.

Deel dit bericht

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond