Reportages

Een einde aan het onderbuikgevoel: start met data driven marketing

0

90 procent van de respondenten van het DDMA data driven marketing onderzoek 2016 vindt dat de moderne marketeer tech-kennis nodig heeft om met data om te kunnen gaan. 69 procent meent dat marketeers zonder data-affiniteit verdwijnen. In de realiteit wordt de helft van de besluiten in organisaties nog gebaseerd op ervaring en onderbuikgevoel. Tijd om als marketeer je data-kennis bij te spijkeren dus!

De DDMA (de brancheorganisatie voor marketing en data) onderzocht de stand van zaken in data driven Nederland en organiseerde ook dit jaar weer de DDMA Data Dag. In dit artikel vind je de infographic met 7 opvallende facts in data driven marketing en daaropvolgend how-to’s en tips uit de praktijk om een data driven marketeer te worden.

infographic_ddmadatadrivenmarketingonderzoek2016

Het volledige onderzoeksrapport kun je hier downloaden.

Centraal klantbeeld

Slechts 21 procent van de bedrijven heeft klantdata in één centrale base. Dat is niet zoveel! Ray Gerber (Chief Solutions Officer bij Thunderhead) begint zijn presentatie dan ook met een illustratief voorbeeld van het gevolg van deze silo-mentaliteit: “Er was eens een kleermaker. De pakken die hij maakte, zaten altijd als gegoten. Hij kreeg het zo druk, dat hij werknemers moest aannemen. Iedere werknemer werd verantwoordelijk voor een deel van het pak. De ene nam de linkermouw voor zijn rekening, de ander de rechter. De derde de revers en de vierde de broekspijpen. Het gevolg was een pak dat met verschillende maten opgemeten en gemaakt was. Zoals je je kunt voorstellen, was de klant niet blij dat hij zijn ene mouw moest opstropen, de andere continu naar beneden moest trekken, de revers altijd ongelijk in de vouw zaten en dat zijn ene broekspijp scheef trok.”

The GAP

Wat was er aan de hand? De kleermaker en zijn werknemers waren allemaal gefocust op hun eigen onderdeel van het pak en vergaten daarbij de totaalbeleving van de klant. De klant van nu heeft echter hogere verwachtingen dan ooit tevoren. Hij wil naadloze interactie, die relevant is, continu, direct, individueel en doelgericht. De klant verwacht dat bedrijven hem begrijpen en helpen wanneer nodig. De klant wil zijn eigen keuzes maken en dat moet je als bedrijf accepteren.

Het gat dat ontstaan is tussen de klantreis die de klant beleeft en de onderling gescheiden marketing- en communicatiekanalen van bedrijven, noemt Gerber the GAP.

30909392951_512188976d_k

Waar komt jullie GAP vandaan?

Het spreekt voor zich dat je de GAP moet dichten, maar dat kan alleen als je begrijpt waar deze vandaan komt. De volgende vragen kunnen je hierbij helpen:

  • Hoe communiceren onze klanten per kanaal? Welk communicatiekanaal gebruiken ze op welk apparaat?
  • Waardoor wordt het gedrag van de klant beïnvloed?
  • Wat zijn de moments of truth? Dit is het moment dat de klant zich echt verbonden voelt met het merk.
  • Wanneer onderneem je als merk proactief actie?
  • Waar liggen de pijnpunten van de klant?
  • Hoe beïnvloedt de koopervaring het gedrag na aankoop?

De customer managed journey

Veel bedrijven proberen bovenstaande vragen te beantwoorden met behulp van customer journey mapping. Maar dat gaat niet! De customer journey ligt niet vast, er is niet ‘een’ customer journey; de consument bepaalt haar eigen klantreis. Dit is de customer managed journey. Er zijn zes principes die de customer managed journey beschrijven:

  1. Het is hun reis, niet die van jou.
  2. Het is een reis gebaseerd op intentie en niet ervaring.
  3. Iedere reis is uniek, dynamisch en niet-lineair.
  4. Iedere stap in de reis is een kans om waarde toe te voegen.
  5. Iedere klant kan op meerdere reizen zijn.
  6. Het merk moet op ieder moment van de reis consistent blijven.

Dus hoe dicht je wel het gat tussen de kanaal georiënteerde merken en de steeds hogere verwachtingen van de klant? Met een focus op een customer centric view. Dat betekent dat je één centraal, real-time klantbeeld nodig hebt. Alleen dan kun je via een saleskanaal adequaat reageren, want je weet wat er gaande is op support en e-commerce. In de praktijk leverde dit een niet nader te noemen vliegtuigmaatschappij 150 procent stijging in up-sell op. En dat niet alleen. De juiste klantbeleving resulteert in meer betrokkenheid, een sterkere relatie en uiteindelijk blije klanten.

Data-uitdagingen

De grootste uitdaging van marketeers is volgens het onderzoek van de DDMA datakwaliteit. Gevolgd door techniek, systemen en tooling en een betere samenwerking tussen afdelingen op drie. Gerber ziet de organisatie als grootste uitdaging. Marketeers, verkopers en supportmedewerkers moeten af van hun eilandjes; ze moeten samenwerken en met dezelfde maten meten. De maten van de klant welteverstaan. Zodat het pak dat voor hem gemaakt wordt, ook als gegoten zit.

In de praktijk: Vakmedianet

Vakmedianet is uitgever in 56 nichemarkten. Het is nogal een uitdaging om daarin alle customer journeys te ontdekken. De afgelopen drie jaar is het bedrijf dan ook gegroeid van veertig naar driehonderd medewerkers. En dat voor een uitgever! Hun aanpak lijkt dus succesvol en wordt graag gedeeld.

Ceesjan de Vos (Chief Marketing Officer bij Vakmedianet, winnaar van de Customer Data Award 2016) vertelt dat ze bij Vakmedianet opereren op het snijvlak van persoonlijke (lees)profielen, B2B-leadgeneratie en nurturing en de beste contentmarketing. Hoe zij omgaan met genoemde data-uitdagingen? Het vertrekpunt was “de combinatie van B2B-content en data levert maximale relevantie op”. Relevantie is volgens hem een combinatie van goede content, vindbaarheid en timing.

22818953938_3202785ceb_k

Ceesjan de Vos van Vakmedianet tijdens zijn presentatie

How to? be relevant

Vakmedianet heeft geen IT-afdeling, dus alles gebeurt binnen de zogeheten business-unit. De Vos en zijn team hebben allereerst de customer journey van B2B-klanten opnieuw onder de loep genomen. Wat blijkt? Er zijn steeds meer jonge beïnvloeders in het beslissingsproces en zij zoeken steeds meer online. 70 procent zoekt content in de fase bewustwording & oriëntatie en 60 procent overweegt uiteindelijk maar twee merken. De vraag is dus, hoe je kun je je marketing- en communicatiekanalen optimaliseren om van deze ene kans een succes te maken?

  • Wees toegewijd aan de content-datastrategie.
  • Er zijn professionele tools nodig, ga bij de implementatie daarvan voor een lean & mean strategie (Vakmedianet voerde na drie maanden al de eerste operationele tests uit). Het doel is één geïntegreerde marketingdatabase. Daarin verzamel en analyseer je data en match en tag je profielen. Alles met het doel om de relevantie te verhogen. Met een campaigner en monitoringtool pas je je content en acties aan.
  • Geïntegreerde klantdata is geen marketingspeeltje, het is een uitdaging van iedereen. Medewerkers moeten de juiste kennis en vaardigheden in huis hebben (nummer 5 in de top data-uitdagingen volgens het DDMA data driven marketing onderzoek).

Bij Vakmedianet ziet die rolverdeling er als volgt uit: de redactie bindt een (online) publiek aan zich op thema’s en vraagstukken van professionals. Het publiek wordt via verschillende kanalen bediend. Lezersdata wordt verzameld en is input voor de customer journey. De marketingafdeling past data intelligence en marketing automation toe op de data-segmenten voor relevante content en sales haakt op deze leads en traffic in met thought leadership. Gevolg: conversies. De klanten krijgen vervolgens geen outbound, maar inbound content van de redactie voorgeschoteld en dan begint de cyclus opnieuw en zo worden de klantprofielen continu verrijkt.

Bedrijven met rijke klantprofielen kunnen de buyer persona’s van adverteerders koppelen aan de customer journey van lezers en in één klap 1-op-1 leads voorzien van 1-op-1 content. Dát is relevantie.

In de praktijk: Centraal Beheer Achmea

Door de campagne “Even Apeldoorn Bellen” staat Centraal Beheer bekend om haar goede telefonische klantenservice. De ‘human touch’ zoals Benno Smit (Manager klantcontact bij Centraal Beheer Achmea) dit noemt, wordt door klanten zelfs gewaardeerd met een NPS > 40. Dat dit extreem hoog is voor een call center hoef ik er niet bij te zeggen. Maar hoe breng je de merkwaarden ‘persoonlijk, oplossingsgericht en positief’ via online kanalen tot uiting? De klant wil niet altijd bellen namelijk. Er moest een digitale inhaalslag gemaakt worden met een nieuw communicatieconcept.

30695854010_9cad3f44b2_k

Benno Smit tijdens zijn presentatie

Het project werd vanaf de werkvloer gestart en agile aangepakt, want “zo’n scrumteam moet vrijheid van handelen hebben,” aldus Smit. Er werd een nieuwe front-end architectuur ontwikkeld vanuit de pijlers code, strips (bouwblokken op de website) en personalisatie. Dit resulteerde in bijvoorbeeld gepersonaliseerde webpagina’s. Hoe meer het systeem weet van de bezoeker, hoe meer gepersonaliseerd de strips op de webpagina’s kunnen zijn. En hoe meer het systeem weet van de bezoeker, hoe meer gepersonaliseerd zelfs het keuzemenu van de telefooncentrale kan zijn. Dit laatste is genieten voor de klant en efficiënt voor Centraal Beheer, want de klant wordt direct door de juiste deskundige geholpen.

Dynamische Klantdialoog

Hoe zorgt Centraal Beheer ervoor dat de klantrelatie op alle kanalen persoonlijk en consistent is? Het antwoord noemt Jeroen Dijkstra (Senior Marketeer Marketing Intelligence bij Centraal Beheer) de Dynamische Klantdialoog. De Dynamische Klantdialoog is gebouwd op drie pijlers:

  1. Centrale regie op omnichannel klantinteractie.
  2. Continue gepersonaliseerde klantinteractie met marketing automation.
  3. Van multichannel naar omnichannel klantinteractie tijdens de hele klantreis (waarbij cross-channel het doel is).

Het succes ervan wordt bepaald door de klant op basis van drie KPI’s: verkoopcijfers, NPS en waste. Ook bij Centraal Beheer is het marketingproces een IT-proces geworden. “Een 360-graden klantbeeld is alleen haalbaar als je segmentatie loslaat en naar personalisatiestrategieën zoekt. We doen dat met continuous deployment in een always on marketing landschap,” vertelt Dijkstra. Dat betekent dat er gemengde teams zijn samengesteld van IT’ers en business-mensen die bij marketeers zijn aangeschoven. Zijn scrumteam is continu bezig om de real-time cross-channel personalisatie door middel van simulaties en effectiviteitsmetingen te optimaliseren. Het doel is om de excellente klantbeleving die de collega’s in het callcenter aan de telefoon realiseren ook in de rest van het bedrijf mogelijk te maken.

Wanneer data de marketing- en communicatiekanalen overstijgt en de informatie actueel en consistent is, heb je als bedrijf een connected omgeving gebouwd met kanaal overstijgende klantherkenning.

Niet mét data werken, maar data laten werken

Tot nu toe hebben we het gehad over de manier waarop je als marketeer (of organisatie) met data kunt werken. In de toekomst gaan we nog een stapje verder; dankzij machine learning en deep learning, kun je namelijk veel werk voor je laten doen.

Allereerst de definities:

  • Machine learning is data, gelabeld of ongelabeld, die door middel van vraag en antwoord steeds slimmer wordt. Het leert op basis van voorbeelden, net als een kind. Het systeem gebruikt structuur in data om antwoorden te geven.
  • Deep learning is een vorm van machine learning dat lagen van neurale netwerken gebruikt om te leren. Het bouwt met die kennis bijvoorbeeld een algoritme waarmee voorspellingen gedaan kunnen worden.

Machine learning in de praktijk

Machine learning vervangt mankracht. Dat is nu nog in een vroeg stadium, maar al wel praktisch toepasbaar. Charles Verstegen (Senior Revenue Development Manager bij Transavia) vertelt dat hij en zijn collega’s machine learning echter niet zien als vervanging van huidige marketingtechnieken. Het helpt de marketeer juist van zijn onderbuik gevoel af te stappen om echt data driven te kunnen werken. Computers nemen wel het werk over om customer journeys zo persoonlijk mogelijk in te richten.

Bart Marseille (Software Engineer, Data Scientist en Researcher bij Crystalloids Innovations) vertelt over een klant van hem waar de content op de website zich automatisch aanpast aan de behoefte van de klant. Dit gebeurt real-time op een trial and error manier. De computer leert door iets uit te proberen en te meten of het werkt of niet.

Hoe het kan dat die computers leren? “Omdat machine learning in staat is zelf algoritmes toe te passen,” legt Jeffrey van der Eijk (Director Artificial Intelligence Expert Team bij Anchormen) uit. Een klant van hem kan zich door middel van deep learning al laten vertellen welke foto’s tot conversies leiden en welke niet.

Robert Feltzer (Managing Partner bij EDM) merkt terecht op dat consumenten al veel verder zijn dan de meeste bedrijven. Een recommender systeem bijvoorbeeld, wordt door de consument inmiddels te allen tijde verwacht terwijl de meeste bedrijven dat nog lang niet kunnen aanbieden.

De toekomst van marketing

“Artificial intelligence is dom”, stelt Tijmen Blankevoort (Co-Founder en Lead Project Manager bij Scyfer BV). Artificial intelligence (AI) als leerbare software tool beschrijft beter wat het is, want het leert aan de hand van voorbeelden die wij geven. Op een gegeven moment gaat iedereen AI leren om repetitieve saaie taken over te nemen denkt Blankevoort. Net zoals we nu allemaal in staat zijn om content op het internet te maken, dat konden vroeger ook alleen dure programmeurs en roodharige buurjongetjes.

30695755870_6832b997ac_k

Tijmen Blankevoort

AI vereist active learning en het gaat ervoor zorgen dat niet alleen kennis, maar hoe te handelen met die kennis voor iedereen beschikbaar wordt. Hoe dat marketing zal beïnvloeden? AI wordt jouw marketing assistent. Jij leert de softwareproductietaken uit te voeren zoals jij dat wilt, zodat jij je kunt focussen op het creatieve proces.

Wat kun jij morgen doen?

AI op de werkvloer is voor de meeste marketeers nog een ver-van-mijn-bed-show. Dus wat kun jij morgen wel doen om die moderne, data driven marketeer te worden?

  • Vind iemand die je kan begeleiden. Breng data naar één centrale plek. Alleen dan kun je er echt iets mee doen. Klassieke IT-bedrijven kunnen je hier echter niet bij helpen, neem een bureau in de arm met specifieke kennis.
  • Maak het klein, tastbaar en begin ergens. Ga voor quick-wins waarmee je resultaat kunt laten zien aan je conservatieve collega’s om draagvlak te creëren.
  • Voordat je met machine learning kunt beginnen heb je goede data nodig.

Boven alles geldt: geloof in nieuwe technologie! Ik dank DDMA voor deze inspirerende en eye-opening dag.

Alle foto’s van de DDMA data dag zijn met toestemming van de organisatie gedownload via Flickr.com

Afbeelding header met dank aan 123RF.cm