Dankzij data driven marketing leren bedrijven het gedrag en de behoeften van hun doelgroep steeds beter kennen om er vervolgens op in te spelen. In dit blog neem ik je mee in de wereld van data, personalisatie en hoe bedrijven hiermee de optimale klantbeleving proberen te realiseren.

Wat is Data Driven Marketing?

Om het kort en bondig samen te vatten: Data driven marketing is een strategie die volledig wordt gedreven door data van zowel bestaande als potentiële klanten. Het komt steeds vaker voor dat bedrijven strategische keuzes maken die worden ondersteund door data. Echter betekent dit niet dat je blindelings kan vertrouwen op de verzamelde data, het fungeert meer als een extra aanvulling op je onderbuikgevoel. Met data driven marketing ben je in staat om data te verzamelen, analyseren en integreren in je strategie voor een optimale klantbeleving. Je gebruikt interne en externe data van bijvoorbeeld klanten of voorgaande marketingcampagnes om toekomstige marketingacties te optimaliseren.

Klantdata verzamelen en analyseren

Er zijn verschillende mogelijkheden om data te verzamelen. Zo kun je data verzamelen vanuit verschillende marketingkanalen, zoals je website, e-mailcampagnes of social media. Volgens het Data Driven Marketing Onderzoek 2018, ook wel DDMA genoemd, zijn de eerdergenoemde kanalen ook de meest gebruikte kanalen, want ruim 97% van de respondenten maakt gebruik van een website en 94% maakt gebruik van zowel social media als e-mail. Deze drie sources kunnen veel relevante data opleveren om vervolgens in campagnes geïntegreerd kunnen worden.

Stel, je hebt een website en maakt gebruik van Google Tag Manager. Allereerst plaatst de web developer een JavaScript code op alle pagina’s. Hierna kun je zelfstandig verschillende tags, triggers en variabelen configureren. Voorbeelden van tags zijn Google Analytics tracking code, Adwords of de Facebookpixel. Met een trigger bepaal je wanneer een tag wordt geactiveerd en met een variabele hang je een waarde aan een tag. Als een gebruiker aan de eisen van een trigger voldoet, bijvoorbeeld het bekijken van een specifieke pagina, wordt de tag geactiveerd en de waarde opgeslagen. Vanaf nu wordt er informatie verzameld. Deze gegevens worden tijdelijk bewaart in de gegevenslaag. Die zorgt ervoor dat alle digitale informatie gebundeld wordt en doorgezet naar bijvoorbeeld Google Analytics. Deze informatie kan voor waardevolle insights zorgen. Gegevens die een data layer kan koppelen zijn:

  • Producten of diensten die zijn gekocht
  • Devices (Smartphone, laptop, tablet etc.)
  • Scroll- en klikgedrag op de website
  • Klikgedrag op formulierelementen
  • Gedrag in een applicatie
  • Bezoeken aan social media

 

De wisselwerking tussen een data layer en Google Tag Manager

Deze factoren geven inzicht in het gedrag van de klant en in welke fase van de customer journey ze actief zijn. Op basis van data zou je deze kunnen optimaliseren. In het geval van personalisatie kun je op basis van geanalyseerde data een afgestemd aanbod samenstellen en aanbieden, dat volledig gebaseerd is op de wensen en behoeften van de doelgroep. Bedrijven kunnen gerichte en effectieve marketingactiviteiten uitvoeren in plaats van schieten met hagel, bijvoorbeeld met Remarketing (ook wel retargeting genoemd). Met deze methode kun je eerdere bezoekers van je website opnieuw benaderen met gerichte beeld-, tekst- of videoadvertenties op basis van hun gedrag.

 

Data Driven Marketing en de AVG

Maar hoe zit het met de AVG?

Sinds de invoering van de privacywetgeving moeten bedrijven zowel technische als organisatorische maatregelen treffen om de privacy van de betrokkenen te beschermen. De AVG dwingt organisaties daar meer toe dan voorheen. Uit het DDMA Onderzoek 2018 blijkt dat een derde van de ondervraagde bedrijven, deze wetgeving als een belemmering ziet voor hun marketingactiviteiten, terwijl 46% dat niet vindt. De bedrijven die hier het meeste last van hebben zijn de kleine bedrijven (<25 medewerkers) en verder blijkt ook dat non-profit organisaties hier tegenaan  lopen.

Veel organisaties onderzoeken het klantgedrag, denk hierbij aan bijvoorbeeld koopgedrag, herhaalaankopen of tevredenheid. Voor deze onderzoeken gebruikt men verschillende bronnen om data te vergaren en tot inzichten te komen zolang deze gegevens niet of niet meer direct herleidbaar zijn naar een individu. Het is dus van groot belang om de herleidbaarheid zo klein mogelijk te maken. Maatregelen die dit mogelijk maken, zijn anonimiseren en pseudonimiseren. Hiermee krijgt een organisatie wel de gewenste insights in klantgedrag om vervolgens haar dienstverlening te verbeteren. Maar dit gebeurt zodanig dat de privacy van de betrokkenen wordt gewaarborgd. Bij pseudonimisering kunnen anonieme gegevens met de juiste sleutel inzichtelijk gemaakt worden, waardoor herleiding naar personen weer mogelijk is. Anonimisering draait daarentegen om versleuteling die niet omkeerbaar is. Door te pseudonimiseren wordt er een versleutelingsmethode toegepast en deze ‘sleutel’ wordt op een andere plaats bewaard, wat een extra beveiligingslaag oplevert. Zo is de persoon om wie het gaat ook altijd terug te halen. Bij anonimiseren worden persoonsgegevens ook versleuteld. Het verschil is dat de zogenoemde sleutel is weggegooid en bestaat er geen ‘schaduwbestand’ meer. Dit maakt anonimisering dus onomkeerbaar. Echter blijft de dataset wel bruikbaar voor analytische of statische doeleinden.

Kortom; Het analyseren van klantdata is onder de AVG nog mogelijk, mits er passende technische en organisatorische maatregelen worden getroffen om (in)directe herleidbaarheid te voorkomen. Want in dat geval kan men stellen dat er voldoende is gedaan om de privacy van de betrokkenen te beschermen.

Terug naar data en personalisatie…

Door het segmenteren van de doelgroep op basis van data, krijgt men meer inzicht in de beweegredenen van de doelgroep en leren organisaties hun klanten beter kennen. Hoe meer informatiebronnen je tot je beschikking hebt en deze ook koppelt, hoe beter beeld je krijgt van jouw doelgroep. De volgende stappen zijn het vertalen van data naar bruikbare informatie en deze in het vervolg te laten aansluiten op de wensen en behoeften van de klant. Hierbij is het wel belangrijk dat je weet hoe de customer journey verloopt zodat je bijvoorbeeld met online adverteren op het juiste moment, op het juiste kanaal verschijnt om die behoefte te kunnen invullen.

Een goed voorbeeld van data en personalisatie is de Discover Weekly-playlist van Spotify. Zij creëren een playlist gebaseerd op de data dat jij hen geeft. De nummers die jij luistert worden geanalyseerd en vervolgens stellen zij vast welke nummers en genres het meest relevant zijn en in de smaak zullen vallen. Wekelijks krijg je een nieuwe playlist voorgeschoteld, gebaseerd op de liedjes die jij luistert.

Data Driven Marketing voorbeeld van Spotify

Een ander voorbeeld is de data driven marketing strategie van Albert Heijn met de welbekende Bonuskaart. Op basis van de data van iemands Bonuskaart gebruiken zij geautomatiseerde e-mailcampagnes met persoonlijke aanbiedingen. Door het aankoopgedrag en herhaalaankopen bij te houden, kunnen zij automatische boodschappenlijstjes genereren in de Appie app en deze koppelen aan de thuisbezorging dienst voor (efficiëntere) bezorgroutes. Ook is er sprake van realtime personalisatie want deze persoonlijke benadering wordt ook doorgetrokken naar de zelfscanners waarmee je kunt zien welke bonus aanbiedingen er momenteel zijn. Het is zelfs zo dat men hun telefoon kan gebruiken om boodschappen te scannen. Via de Appie app moet er wel ingelogd worden op de Wi-Fi en uiteraard moet je hier toestemming voor geven vanwege de AVG. Via deze weg kunnen zij meer data verzamelen om de buyer journey te optimaliseren en profiteert de consument ook van de voordelen van personalisatie.

Data Driven Marketing voorbeeld Albert Heijn

De laatste best practice is van Ricoh Nederland. In een interview met Senior Online Marketeer Ger Nijkamp geeft hij aan dat het bedrijf als basis van hun gehele marketingstrategie een flowchart uitwerkt. Dit zorgt ervoor dat Ricoh een consistente klantbeleving kan realiseren door content te verdelen op basis van commercialiteit en deze vervolgens te koppelen aan de algemene marketingdoelstellingen. In de periode dat Ricoh hoofdsponsor was van het ATP- en WTA-tennistoernooi in Rosmalen, kwamen de geregistreerde bezoekers in hun marketing automation systeem terecht. Na het analyseren van de gegevens en bepalen in hoeverre elke bezoeker relevant was voor hun product, creëerden ze persona’s en werd er op basis van de specifieke customer of buyer journey content aangeboden.

Visie op inzet consumentendata

Ruim 78% van de deelnemende bedrijven van het Data Driven Marketing Onderzoek 2018 zijn van mening dat consumenten profiteren van de data die zij af staan aan bedrijven. Zes op de tien organisaties vindt dat consumenten zich onvoldoende bewust zijn van de voordelen die het hen oplevert om persoonlijke data te delen. Uit de DDMA Privacy Monitor 2018 blijkt ook dat consumenten de voordelen zelf minder zien, zo zegt 80% van de consumenten dat bedrijven het meeste profiteren van de uitwisseling van gegevens. Het is dus aan bedrijven hoe zij de klanten, die bereid zijn om persoonlijke informatie te delen voor marketingdoeleinden, met gepersonaliseerde aanbiedingen weten te bereiken. Toch ligt er soms een dun lijntje tussen ´being creepy´ en daadwerkelijk personalisatie aanbieden door op het juiste moment, op het juiste kanaal te verschijnen. Want het kan ook een negatieve associatie met je merk opleveren en in het ergste geval ben je een klant misgelopen of kwijtgeraakt.

Een andere manier om een negatieve associatie te krijgen met een merk kan bijvoorbeeld ook door de manier waarop een bedrijf data vergaard. Bijvoorbeeld met de digitale reclameschermen van Exterion Media (voorheen CBS Outdoor). In 2017 ontstond er ophef op social media nadat een voorbijganger een foto op Twitter plaatste waar een camera te zien was op één van de digitale advertentie schermen. Dit nam een negatieve wending en de reacties op de post bleven bij NS binnenstromen. Uiteraard ging het Exterion ook niet onopgemerkt en besloot in een officieel persbericht een verklaring af te leggen. In samenwerking met het Buitenreclame onderzoek zijn zij gestart om met behulp van software en techniek inzicht te krijgen in het bereik van de advertenties. Dit meten zij door het aantal voorbijgangers te tellen.

Exterion digitale scherm

Alhoewel alles volgens de privacy- en andere regelgeving loopt, heersen er toch twijfels want eerst wordt er gecommuniceerd dat het alleen aantallen meet. Maar de geïnstalleerde sensor is ook in staat om eventuele persoonsgegevens te verzamelen, zoals het geslacht, schatting van de leeftijd en kijkduur worden opgeslagen. Exterion kijkt overigens ook naar het analyseren van emoties: is iemand blij of juist niet? In dit geval wordt data geanonimiseerd waardoor het niet is te herleiden naar personen. Maar toch ligt het net op het randje. Tegenwoordig vragen bedrijven toestemming om data en persoonlijke gegevens te verzamelen en dat was nu niet het geval. Exterion heeft na alle ophef direct alle camera’s uitgeschakeld.

Uiteindelijk gaat het ook om transparantie over het gebruik van consumentendata. Door open en eerlijk te communiceren over het gebruik van persoonlijke gegevens van je doelgroep is de kans groter dat negatieve associaties met je merk voorkomen kunnen worden. Op lange termijn zorgt dit voor meer loyale klanten, mits data op de juiste manier wordt ingezet waardoor de consument profiteert van personalisatie.

Tot slot

De ontwikkelingen in de marketingwereld zijn constant in beweging en hetzelfde geldt voor de technologieën. De combinatie van deze twee werelden heeft ervoor gezorgd dat data driven marketing mogelijk is en ik heb het idee dat het nog in de kinderschoenen staat. Wat als er verschillende technologische snufjes, zoals virtual reality, AI en/of machine learning grote stappen zetten in de online marketingwereld? Artificial intelligence heeft al zijn eerste stappen gemaakt. In de blog over Artificial intelligence en machine learning in online marketing wordt er meer verteld over de mogelijkheden van AI en machine learning. Hoe personalisatie er in de toekomst exact uit gaat zien, kan ik niet beantwoorden maar op basis van mijn bevindingen, valt er nog veel winst te behalen. Nog lang niet alle bedrijven doen iets met data driven marketing en de bedrijven die dat wel doen, zijn op de goede weg. Echter betekent dit niet dat ze er al zijn, want ik ben ervan overtuigd dat het implementeren van een data driven strategie niet de grootste uitdaging is. Maar juist het winnen van het vertrouwen van klanten en de privacy te respecteren. Door volledig transparant te zijn over het gebruik van data en de gegevens van de klant zodanig te benutten dat niet alleen jij als bedrijf ervan profiteert, ben je al op de goede weg.

SCROLL
Laten we samenwerken

Onze online marketing skills voor jouw bedrijf laten werken?