Waarom personalisatie in B2B zo lastig blijft ( & hoe AI dat verandert)
Als B2B-marketeer zit je op bergen data, heb je een arsenaal aan marketingtools en een team vol creatieve ideeën. Het lijkt alsof die gepersonaliseerde klantervaring aanbieden daarom eenvoudig is. De realiteit is anders.
Uit een onderzoek van Salesforce onder marketeers blijkt dat slechts 32% tevreden is met hoe ze data kunnen gebruiken om gepersonaliseerde belevingen aan te kunnen bieden. Je bent dus zeker niet de enige als je het complex vindt. Zeker in 2025 is B2B-marketing met de opkomst van AI agents en de alsmaar stijgende klantverwachtingen uitdagend. Waarom dat is en een aantal concrete handvatten lees je in deze blog.
Waarom is die personalisatie uitdagend in B2B-marketing?
Laten we eerlijk zijn: personalisatie in B2B-marketing was altijd al complex. Als B2B-marketeer richt je je op verschillende mensen met uiteenlopende rollen en verantwoordelijkheden. Samen vormen ze de Decision Making Unit (DMU). En die DMU staat onder zware druk. Volgens Gartner komt 99% van de B2B-aankopen voort uit organisatorische verandering. En als jij net als ik wel eens organisatorische verandering hebt meegemaakt, zal het je ook niet verbazen dat uit hetzelfde onderzoek blijkt dat 66% van de B2B-kopers al die veranderingen als best wel veel ervaart.
Naast de ervaren druk, heeft elk lid van de DMU zijn eigen “Jobs to be Done”. Zo wil de IT- manager vooral weten hoe veilig de data zijn, terwijl de marketingdirecteur vooral geïnteresseerd is in hoe de ROI van het marketingbudget erop vooruit gaat. Naast die eigen informatiebehoefte, heeft elk DMU-lid ook een eigen kanaalvoorkeur en route om tot de benodigde informatie te komen. Natuurlijk zijn je sales- en serviceafdeling onderdeel van die kanalen wat het extra complex maakt om een consistente beleving én boodschap te realiseren.
Instant gratification
Wat B2B-marketing in 2025 extra uitdagend maakt, is dat technologie sneller ontwikkelt dan ooit tevoren. En net als de technologie veranderen ook de klantverwachtingen. Wil je bijvoorbeeld je vlucht wijzigen bij je vliegtuigmaatschappij, dan helpt een AI-assistent je zonder moeite. Geen mens voor nodig, geen wachttijd en direct wat je zocht. Die instant gratification wil je als DMU-lid ook; Snel de juiste informatie vinden die je zoekt.
In hetzelfde onderzoek als ik eerder noemde onder marketeers, zien we echter dat de kans dat ‘high performers in marketing’ AI volledig in hun operatie hebben 2.5 keer zo hoog is dan ‘underperformers’. En dat terwijl AI, zowel generative als predictive, kan bijdragen aan het optimaliseren van die klantbeleving. Terwijl jij dus nog bezig bent met de basis, lopen je concurrenten al mijlenver vooruit dankzij AI-gedreven personalisatie.
Mate van gebruik van AI door marketing. Onderzoek onder 5000 marketeers wereldwijd
Aan de slag met AI & personalisatie, maar hoe dan?
Je zit dus op die bergen data met een arsenaal aan marketingtools en een team vol creatieve ideeën. Hoe geef je hier richting aan? Simpel. Eigenlijk zoals je altijd je visie concretiseert. Begin klein en maak use cases.
Begin met het beantwoorden van een aantal vragen:
- Waar en wanneer is personalisatie essentieel? Zijn er specifieke momenten in de klantreis waarbij je je DMU verliest? Is dit voordat ze gegevens achterlaten? Zijn je geautomatiseerde nurturing journeys niet succesvol? Slaan de case studies niet aan?
- Hoe draagt personalisatie bij aan de business goals? Wil je een groter gedeelte van de TAM bereiken en meer nieuwe logo’s in je portfolio? Klantloyaliteit verhogen? Zijn er veel cross- en upsellmogelijkheden?
- Wie binnen de DMU wil je bereiken en met welke boodschap? Je wil je boodschap immers afstemmen op de “Jobs to be Done” van de IT-manager, de marketingdirecteur, de salesmanager, etc.
Gebruik voor de antwoorden natuurlijk de data die je beschikbaar hebt. Vergeet ook je team niet. Doe een workshop met je team en haal ideeën op.
De Value Driver Matrix
Wat beïnvloedt je business goals? Om de impact van personalisatie te bepalen, is het handig om de verschillende use cases te plotten op een matrix met “Management Influence” en “Value Impact”. Zo krijg je een helder beeld van welke use cases de meeste potentie hebben en waar je je op moet focussen.
Value impact matrix
Data als basis
Data zijn niet alleen cruciaal, ze vormen het fundament van elke succesvolle personalisatie-strategie. Zonder de juiste data kun je geen relevante use cases ontwikkelen, laat staan personalisatie op schaal realiseren. Welke data heb je precies nodig? En waar vind je die?
Een wereldwijd logistiek bedrijf wilde inactieve klanten opnieuw activeren die voorheen internationaal pakketjes verzonden. Om dit te realiseren brachten ze verschillende databronnen samen in één omgeving: van CRM-informatie (zoals contactgegevens en verzendhistorie) tot online gedrag en operationele verzenddata. Door deze combinatie ontstond een volledig 360°-beeld van de klant.
Zo kan bijvoorbeeld realtime de webbeleving worden gepersonaliseerd op het moment dat iemand een pagina bezoekt over internationaal verzenden. Tegelijkertijd wordt gecontroleerd of de klant recent nog een internationale zending heeft gedaan. Op basis daarvan kan de klantreis verder worden afgestemd met de juiste middelenmix, zoals een e-mailjourney, gerichte advertenties of een salescampagne.
Prioriteiten stellen
Uiteindelijk identificeer je een aantal use cases die je gaat prioriteren. Factoren die hierbij een rol spelen zijn:
- Complexiteit: hoe moeilijk is het om de use case te implementeren?
- Business value: wat is de potentiële impact op de bedrijfsdoelen?
- Customer value: hoe draagt de use case bij aan een betere klantervaring?
- Kostenplaatje: wat zijn de kosten voor implementatie en onderhoud?
In theorie klinkt dit eenvoudig, maar in de praktijk vraagt het om scherpe keuzes en de bereidheid om te balanceren tussen haalbaarheid en impact. Het gaat er niet alleen om welke technologie je inzet, maar vooral om welke processen en prioriteiten je organisatie centraal stelt. Breng vandaag nog in kaart waar personalisatie impact kan maken op je business.
Over de auteur
