E-mail: van statische nieuwsbrief naar volwassen data-analyse [6 stappen]

In het online landschap is e-mail een essentieel onderdeel van de marketingmix. Het is relatief goedkoop en heeft zich door de jaren heen bewezen als een effectief kanaal. De volwassenheid van e-mailmarketing kan wel sterk tussen organisaties verschillen. Elke fase brengt verschillende uitdagingen met zich mee. Om te bekijken waar de verschillende uitdagingen en kansen liggen, is er het e-mailmarketing maturity model. Dit model geeft je houvast om het kanaal stapsgewijs maximaal door te ontwikkelen.

Hieronder beschrijf ik de verschillende stadia van het e-mailmarketing maturity model. In welk stadium begeef jij je en wat is nodig om de volgende stap te maken?

Stadium 1. Statische nieuwsbrief

De eerste fase die we bij klanten herkennen is die van de statische nieuwsbrief. In deze fase zien we dat organisaties zijn begonnen met het verzamelen van e-mailadressen. En dat ze regelmatig iedereen dezelfde nieuwsbrief sturen. Er wordt dus nog geen onderscheid gemaakt aan de hand van de interesses van de klant. Daarnaast worden de nieuwsbrieven vaak ad hoc opgezet, zonder dat een duidelijke planning of contactstrategie is.

Om door te groeien naar een volgende fase, is het belangrijk dat de organisatie goed gaat nadenken over wat ze precies met de nieuwsbrieven willen bereiken. Vaak wordt er in deze fase alleen naar het open- en klikpercentage gekeken en de campagnes worden nog niet goed in de webanalytics-tool doorgemeten. Het opstellen van organisatiespecifieke KPI’s, zoals omzet en conversieratio, is belangrijk om door te ontwikkelen. Als dit niet goed ingericht is, wordt het namelijk moeilijk om het succes in de volgende fases te gaan meten.

Stadium 2. Verrijken, segmentatie, datacollectie en testen

In stadium 2 ontstaan de eerste selecties aan de hand van data. Organisaties beginnen hier bijvoorbeeld voorkeuren van de klant op te slaan. Hierbij kun je denken aan een voorkeur op interessegebied of productcategorie. De voorkeur kan verzameld worden door naar het historisch klikgedrag te kijken of de klant dit te vragen. Deze informatie kan daarna worden gebruikt om de mail specifieker in te kunnen steken. Een klant krijgt dan een mail over hun interessegebied (bijvoorbeeld wonen of make-up) of klanteigenschappen (man/vrouw).

Met het opstellen van verschillende rapportages en het integreren van e-mailmarketing in de webanalytics-tools wordt al snel de potentie van e-mailmarketing inzichtelijk. Daarom gaan organisaties meer strategieën inzetten om actief e-mailadressen te verzamelen. Hierbij kun je denken aan korting bij inschrijving, wedstrijden met prijzen, webinars en whitepapers met interessante inzichten voor de klant. Hierbij wordt er vaak ook om meer persoonlijke informatie gevraagd, zoals een geboortedatum.

In deze fase begint het klantenbestand een behoorlijke omvang te krijgen waardoor het A/B-testen de moeite waard begint te worden. Bij een A/B-test worden twee varianten van dezelfde e-mail uitgestuurd. De twee varianten worden met elkaar vergeleken om te kijken of variant A het significant beter dan variant B doet.

De uitdaging die nu begint te spelen is dat de nieuwsbrieven veel tijd kosten en dat daardoor de behoefte naar het automatiseren van processen, rapportages en mails groeit.

Stadium 3. Event based marketing, CRM-integratie en loyaliteitsprogramma’s

Organisaties beginnen in dit stadium volwassen te worden. Ze hebben de basis in orde en willen gebruik maken van geautomatiseerde verzending van mails. De eerste logische stap hierbij is om klantevents te gebruiken. Hierbij kun je bijvoorbeeld denken aan een kortingscode op je verjaardag en het sturen op herhaalaankopen (na een maand de klant een nieuw aanbod op Pampers versturen). Daarnaast zie je hierbij loyaliteits- en retentieprogramma’s ontstaan, waarbij de klant bijvoorbeeld korting krijgt als ze veel producten kopen of juist een tijdje niets hebben gekocht (we missen je!).

Om deze campagnes goed in te richten, moeten er ook stappen worden gemaakt in de keuze voor een e-mailmarketingtool. Het gaat om een tool die het mogelijk maakt om de e-mailmarketing verder te automatiseren. Denk dan aan de mogelijkheid om follow-up acties te automatiseren en dynamische content op te bouwen. De technische implementatie is hierbij belangrijk, maar de organisatorische inrichting is nog belangrijker. Er moet bekeken worden hoe de taken worden belegd. Met name het goed inrichten van controleprocessen is essentieel voor het succes van de automatiseringsslag.

In dit stadium gaat ook het data-integratievraagstuk spelen. Om verdere stappen te maken moet de organisatie in staat zijn om koppelingen op klantniveau te maken. Een belangrijke koppeling hierbij is die met het Customer Relationship Management (CRM)-systeem. Afhankelijk van de organisatie kan CRM een rijke bron van informatie over de klant zijn. De CRM-data is vaak ook de basis voor het inregelen van veel van de geautomatiseerde acties. Daarnaast kun je campagnes bouwen op basis van RFM (Recency, Frequency en Monetary)-modellen om je meest loyale klanten te bepalen.

Met de komst van een volwassen e-mailmarketingproces en -software moeten de belangrijkste bronnen worden aangesloten. Na de koppeling van het CRM-systeem is in veel gevallen de website de meest logische keuze om te integreren.

Stadium 4. Koppeling online en offline data

De website is een zeer rijke bron van informatie. Het gedrag van de klant is namelijk vaak erg voorspellend voor zijn behoeftes. Wanneer een klant interesse toont in een product, maar het niet heeft gekocht, dan is de kans groot dat er nog steeds een behoefte is. Tools zoals Segment en Mparticle helpen organisaties om deze data te verzamelen, waarna ze daarna naar een data warehouse kunnen worden doorgezet (dit kan eventueel ook een data-managementplatform zijn).

Deze koppeling maakt het mogelijk om aan de hand van klantgedrag campagnes op te zetten. Hierbij kun je bijvoorbeeld denken aan retargeting via mail als een klant een bepaald product op de website heeft bekeken. In deze fase kan er ook complexere lead scoring worden opgesteld. Lead scoring is een manier om bij te houden of een klant interesse heeft. Telkens wanneer een klant een bepaalde indicatie van interesse geeft (een product bekeken, in een winkelmandje gedaan of op het product in een mail geklikt), worden er punten verzameld. Als een klant een bepaalde hoeveelheid punten heeft verzameld, wordt er automatisch een mail verstuurd of wordt het sales-team ingelicht.

De volgende uitdaging die naar voren komt is dat de maildruk op de klant erg hoog begint te worden. Een overschot aan berichten leidt ertoe dat klanten berichten gaan negeren en de kwaliteit van de maillijst afneemt. Het prioriteren en personaliseren van de berichten zorgt ervoor dat klanten een relevante boodschap krijgen. Veel organisaties hebben veel data in huis om de berichten te personaliseren en te prioriteren.

Stadium 5. Personalisatie en prioriteit

Om boodschappen verder te personaliseren, moet binnen de organisatie in data-analyse worden geïnvesteerd. Analisten moeten gaan onderzoeken welke producten vaak samen worden verkocht en hoe hierop kan worden ingespeeld. De kern van dit soort analyses is om de interesses van de klant goed inzichtelijk te krijgen. E-mailmarketing gaat dus van campagneniveau naar klantniveau. Als er analisten in de organisatie aanwezig zijn, gaat het ook zinvol worden om extern data in te kopen en te integreren. Juist door data te combineren ontstaan er verdiepende inzichten.

De combinatie van data maakt het ook mogelijk en zinvol om complexere analyses te maken. Een vervolgstap is het maken van voorspel-modellen. Deze voorspel-modellen geven aan de hand van het gedrag en de klanteigenschappen inzicht in de kans dat een klant een bepaald product koopt. Een combinatie van dit soort modellen resulteert in een next best offer-model, waarin er wordt voorspeld welk product de hoogste aanschafkans heeft. Metzo’n model is het dus mogelijk om de maildruk op de klant goed te prioriteren.

Data-integratie maakt het daarnaast interessant om experimenten op te zetten, waarbij het complete effect van mailcampagnes in kaart wordt gebracht. Het is dan namelijk mogelijk om klanten voor een deel van de communicatie uit te sluiten en te analyseren of deze groep klanten zich substantieel anders gedraagt.

De uitdaging die nu begint te spelen is dat organisaties de verschillende kanalen op elkaar willen afstemmen en een 360-graden klantbeeld willen krijgen. Voor een goed inzicht is het belangrijk om de waarde van een klant inzichtelijk te maken.

Stadium 6. Klantreis en Customer Life Time Value (CLV)

In het laatste stadium is de kanaalintegratie compleet. De organisatie behandelt e-mail dan niet meer als een geïsoleerd kanaal, maar als een onderdeel van de volledige customer journey. De acquisitie, retentie en het gebruik zijn dan in kaart gebracht en er is een goede contactstrategie ontwikkeld.

Daarnaast wordt er niet alleen naar de directe baten van de customer journey gekeken, maar ook naar de wijziging in de CLV van de klant. Die kun je vaststellen door de uitstroom van klanten te weten. Het effect van de journey op de uitstroom geeft inzicht in de impact op de klantwaarde. Deze aanpassing in de CLV geeft dus inzicht op de langetermijn-impact van de verschillende commerciële- en service-campagnes.

E-mailmarketing Maturity Model: de volwassenheid van data-analyse

Het E-mailmarketing Maturity Model is een leidraad om vervolgstappen op het gebied van e-mailmarketing te maken. Natuurlijk spelen er naast e-mail ook nog veel andere initiatieven in de organisatie. Daarnaast is elke organisatie uniek, waardoor de stappen per organisatie enigszins kunnen verschillen. In ieder geval is het zeker dat de rol van data prominent is in de doorontwikkeling van e-mailmarketing. Vervolgstappen zijn dus afhankelijk van de volwassenheid van data-analyse in de organisatie. Het mooie is, dat deze twee interacteren. E-mailmarketing is een perfect middel om de waarde van data-analyse te bewijzen en data-analyse is een perfect middel om de waarde van e-mailmarketing te verhogen.

Ik ben benieuwd, hoe volwassen is jouw e-mailmarketing?

Afbeelding intro met dank aan 123RF.