Iedere marketeer weet het. Data is goud waard. Door data te verzamelen via alle kanalen, kun je betere beslissingen nemen en je marketingstrategie een flinke boost geven. Maar laten we eerlijk zijn: het begrijpen van menselijk gedrag aan de hand van al die data is een flinke klus. Voor deze blog spraken we met Data Analist Matthijs Castelijn over hoe je data uit verschillende bronnen kunt activeren en welke obstakels je moet overwinnen om echt te snappen wat je klanten drijft. En dat bracht ons natuurlijk ook bij de vraag; kunnen we menselijk gedrag voorspellen met data?
Omnichannel aanpak
Om een 360 graden klantbeeld te krijgen zul je via alle kanalen data moeten verzamelen. Waarschijnlijk houd je al van alles bij, de kunst is om deze data bij elkaar te brengen.
Websites: Klikgegevens, scrollgegevens, bron van de sessie, type device, paden.
Sociale media: Likes, shares, reacties, impressies, demografische gegevens.
E-mails: Opens, clicks, bounces, in- en uitschrijfgegevens.
Apps: Gebruikersgedrag, in-app aankopen, hoe vaak iemand de app gebruikt.
Fysieke locaties: Transactiegegevens, klantfeedback, loyaliteitsprogramma’s.
Deze verschillende data geven een schat aan informatie. Maar dit betekent ook dat je te maken krijgt met een hoop complexiteit. Al die data moeten verzameld, gecombineerd en geanalyseerd worden voordat het bruikbaar is. En daar ligt voor veel bedrijven de uitdaging.
Menselijk gedrag begrijpen met data
“Hoewel data veel inzichten kan geven, blijft het begrijpen van menselijk gedrag een uitdaging”, vertelt Matthijs. “Data vertelt je wat mensen doen, maar niet altijd waarom ze het doen. Niet alle gedragingen van mensen zijn logisch of te verklaren. En niet alle factoren die tot bepaald gedrag leiden zijn bekend. Hier komt de kunst van interpretatie en analyse om de hoek kijken.”
Matthijs legt uit dat er 2 manieren zijn om dit aan te vliegen. “Of je gebruikt data als uitgangspunt en je gaat met statistische methodes en algoritmes op zoek naar segmentaties. Zijn er clusters te herkennen? Welke mensen zitten er in hetzelfde segment en wat zijn hun kenmerken? En een andere methode, een benadering vanuit de business, is een hypothese opstellen en gericht naar de data kijken. Klopt de data met de verwachtingen? Je verwacht dat iemand bepaalt gedrag vertoont op basis van reeds bekende gegevens, maar klopt dat wel?” Door onderstaand stappenplan uit te voeren, ontdek je of de hypothese klopt of dat verder onderzoek nodig is.
Door onderstaand stappenplan uit te voeren, ontdek je of de hypothese klopt of dat verder onderzoek nodig is.
- Verken de data: Gebruik visualisatie tools om grafieken te maken zodat je inzicht krijgt in de structuur van de data.
- Herken patronen: Tijdens het verkennen van de data stuit je op mogelijke patronen. Probeer deze verder te herkennen door middel van machine learning, AI en andere methodes.
- Bevestig patronen: Gebruik statistische methodes om te toetsen of de patronen ‘echt’ zijn en geen toeval.
- Spiegel met de business: Deel je mogelijke bevindingen met de stakeholders vanuit de business. Overleg samen over de implicaties, verbeteringen en aanbevelingen.
Door deze stappen te volgen creëer je datagedreven inzichten die echt aanslaan bij de business. Het brengt je weer een stap dichterbij een 360 graden klantbeeld en daarmee een succesvolle customer journey.
Je hoeft niet te schrikken van de worden AI, machine learning en statistische methodes. Voer dit stappenplan uit op de manier hoe het bij jouw kennisniveau aansluit en met de tijd leer je!
Voorbeelden uit de praktijk
Hieronder schetsen we twee globale voorbeelden van hoe data je kan helpen het aantal conversies of klantloyaliteit of -tevredenheid te verhogen. Iedere branche en bedrijf loopt tegen andere uitdagingen aan. Mocht je hier dieper op in willen gaan, kun je contact opnemen met Matthijs via matthijs@100procent.email.
E-commerce
Een online winkel kan data verzamelen van hun website, sociale media, e-mails en evt. aangevuld met gegevens uit fysieke winkels. Deze gegevens kunnen bestaan uit oriëntatie en zoekgedrag, aankoopgeschiedenis, productbeoordelingen, interacties op sociale media, en reacties op marketingcampagnes. Door deze data te combineren, kun je bijvoorbeeld ontdekken dat klanten die hun nieuwsbrief lezen vaker terugkomen voor een aankoop of dat gepersonaliseerde e-mails de klantloyaliteit verhogen. En als je gegevens uit fysieke winkels (zoals verkoopcijfers en voorraden) integreert met online aankoopdata, kun je beter anticiperen op persoonlijke service behoeften. Of bijv. efficiënter omgaan met de voorraad, dit helpt uitverkochte producten te voorkomen en overmatige voorraden te minimaliseren.
Gezondheidszorg
Een zorginstelling verzamelt data uit verschillende bronnen, zoals patiëntportals, elektronische medische dossiers (EMD’s), en tevredenheidsonderzoeken. Deze gegevens kunnen informatie bevatten over patiëntgeschiedenis, behandelingen, medicatie, en feedback van patiënten. Door deze data te analyseren, kun je patronen ontdekken in patiëntbezoeken en behandelingsresultaten, wat helpt om de zorgkwaliteit te verbeteren en de tevredenheid van patiënten te verhogen.
Conclusie
Het verzamelen van data via meerdere kanalen geeft je de kans om een compleet en gedetailleerd beeld van je klanten te krijgen. De uitdaging ligt echter in het effectief integreren van die data en het begrijpen van menselijk gedrag. Door geavanceerde analysetechnieken te combineren met kwalitatief onderzoek, kun je niet alleen begrijpen wat je klanten doen, maar ook waarom ze het doen. Hierdoor kun je marketingstrategieën optimaliseren en een betere klantervaring bieden. Tot slot heeft Matthijs nog een laatste tip: “Het is makkelijk om volledig op te gaan in de data maar verlies de toegevoegde waarde voor de business niet uit het oog.”
Data is krachtig, maar het vraagt om een zorgvuldige aanpak en interpretatie om tot de inzichten te komen die je nodig hebt om te slagen in een competitieve markt.