Data-driven marketing
Data-driven marketing: een korte samenvatting
Data-driven marketing is een marketing strategie, die zich richt op het effectieve gebruik van data om beslissingen en boodschappen te onderbouwen. Het houdt in het verzamelen, interpreteren en analyseren van klantdata. Deze kunnen via verschillende kanalen worden verzameld, met het oog op een beter begrip van klantbehoeftes en klantgedrag. Uiteindelijk is het doel achter data-driven marketing strategieën om de effectiviteit van commerciële inspanningen te verhogen.
The moderne zakenwereld is meer data-gedreven dan nooit en organisaties en marketeers hebben doorgaans toegang tot een grote hoeveelheid klantdata, net als tot data van mensen die nog niet de overstap tot klant hebben gemaakt. Als deze data naar behoren wordt geanalyseerd en begrepen, dan kan het gebruikt worden om marketing boodschappen veel persoonlijker en relevanter te maken en ze te richten op de meest adequate demografie.
Data-driven marketing: gedetailleerde samenvatting
Moderne bedrijven hebben toegang tot een enorme hoeveelheid klantdata, van webanalytics en social media data tot klantbeoordelingen, klantenservice calls en e-mails. Bovendien kunnen marketeers veel leren van bredere data uit de branche, studies en peilingen. Ondertussen zorgen customer relationship management (CRM) tools ervoor dat deze data makkelijk kan worden verzameld, geïnterpreteerd en geanalyseerd, zodat de betekenis ervan steeds concreter wordt.
Goed beschouwd is het met de huidige data makkelijker dan ooit voor marketeers om te begrijpen wat klanten willen, wat ze nodig hebben, wat ze leuk vinden, wat ze niet waarderen, wie ze zijn, waar ze wonen, wat ze gemeenschappelijk hebben, wat ze niet delen en wat er achter hun beslissingen zit. Het basisprincipe van data-driven marketing is om gebruik te maken van al deze informatie, zodat marketinginspanningen veel gerichter, relevanter en doeltreffender zijn.
Bovendien houdt het gebruik van gegevens binnen data-driven marketingstrategieën niet op zodra een marketingcampagne live is. In plaats daarvan kunnen gegevens worden gebruikt om de prestaties voortdurend te controleren, vergelijkingen te maken met vorige campagnes en campagnes bij te stellen, zodat ze meer kans hebben om de gewenste resultaten en het gewenste rendement op te leveren.
Een van de meest belangrijke dingen om te begrijpen over data-gestuurde marketing is dat het niet alleen afhankelijk is van het effectief verzamelen van gegevens, maar ook op het trekken van de juiste conclusies uit die gegevens. Dit betekent dat de gegevens moeten worden geïnterpreteerd en dat bewuste en onbewuste vooroordelen bij die interpretatie zoveel mogelijk moeten worden uitgesloten. Doorgaans gaat het erom trends in de gegevens te identificeren en vervolgens uit te leggen wat deze trends betekenen of wat ze over klanten zouden kunnen suggereren.
Hoogwaardige, data-driven marketing strategieën zullen resulteren in meer gepersonaliseerde boodschappen, waardoor de kans op een positieve reactie groter wordt. De marketing boodschappen kunnen exact worden afgestemd op de voorkeuren van de klant en zich richten op de onderwerpen en gebieden die de meest positieve invloed hebben op aankoopbeslissingen. Tegelijkertijd kunnen reclamecampagnes of contentmarketing strategieën worden afgestemd op de specifieke doelgroep, waardoor ze efficiënter worden.
De laatste tijd heeft data het mogelijk gemaakt marketing uit te voeren met concepten zoals kunstmatige intelligentie (AI)en machine learning. Bovendien kunnen marketeers via data-driven marketing vaststellen welke kanalen de beste resultaten opleveren of welke soorten marketingcontent het meest effectief zijn, hetgeen op zijn beurt een positieve invloed heeft op toekomstige beslissingen over de marketing.
Methoden om data te verzamelen
Er zijn een enorme hoeveelheid gegevens beschikbaar voor marketeers en merken, die kunnen helpen bij het bepalen van allerlei marketingstrategieën. Van zoekmachinereclame, reclame op social media en banneradvertenties tot contentmarketing en zoekmachineoptimalisering. De volgende data kanalen behoren hierbij tot de meest populaire en betrouwbare:
- CRM systemen – Telkens wanneer een bedrijf of organisatie interacties heeft met klanten, cliënten of zakenpartners, kan het waardevolle gegevens verzamelen. Informatie over interacties – samen met andere klantgegevens, zoals aankoopgeschiedenis – dient voortdurend worden bijgehouden in een CRM-database om actuele informatie beschikbaar te houden.
- Web Analytics – Tools zoals Google Analytics en tracking pixels stellen bedrijven in staat om nuttige data te verkrijgen over gebruikers die hun website bezoeken of op hun advertenties klikken. Dit kan marketeers helpen om te begrijpen welke marketing content verkeer genereert en hoe zich dat gedraagt in termen van de duur van een websitebezoek, of bezoekers converteren naar betalende klanten of juist de website verlaten zonder hun interesse verder door te zetten.
- Sociale media – Sociale media platforms zoals Facebook, Twitter, Instagram en LinkedIn voorzien in een overvloed aan gegevens, waardoor marketeers tal van data kunnen inzien. Van demografische informatie over hun volgers tot belangrijke KPI’s, zoals het aantal likes, opmerkingen of reacties die een stukje marketing content genereert.
- Externe gegevens – Er is een enorme hoeveelheid externe data die ook kan worden gebruikt als onderdeel van een data-gedreven marketing strategie. Voorbeelden hiervan zijn trends binnen een bepaalde bedrijfstak, extern onderzoek, informatie uit volkstellingen, politieke opiniepeilingen en nog veel meer.
Toch is het goed om te benadrukken dat dit niet de enige kanalen zijn waar handige data voor marketing kan worden verkregen. Meer gegevens maken beter gefundeerde beslissingen mogelijk, maar alleen als de gegevens ook kunnen worden verwerkt en begrepen.
Voordelen en uitdagingen
Als het goed wordt ingezet, is het belangrijkste voordeel van data-gestuurde marketing dat er minder geld hoeft te worden wordt besteed aan ineffectieve marketingcampagnes of -boodschappen. Met behulp van de inzichten uit klantgegevens en andere informatie kunnen advertenties, marketingcontent en de klantervaring als geheel zelfs zo worden ingezet dat ze een doelgroep diepgaand aanspreken. Gegevens kunnen ook worden gebruikt om in te springen op toekomstige behoeften of klantbehoeften.
De recente uitbreiding van kunstmatige intelligentie en machine learning kan organisaties en marketeers helpen om snel belangrijke trends binnen de data te identificeren en ook om met klanten te communiceren. In sommige gevallen maakt dit automatisering mogelijk, waardoor marketingprofessionals en ander personeel meer tijd hebben voor andere taken. De combinatie van AI en menselijke expertise kan de ideale combinatie van efficiëntie en zorgvuldigheid opleveren.
De moderne afhankelijkheid van data-gestuurde marketing brengt ook een aantal belangrijke uitdagingen voor bedrijven, websites en marketeers met zich mee. Het organiseren van alle verzamelde data wordt bijvoorbeeld een steeds lastiger en tijdrovender taak. Bovendien is het belangrijk dat beslissingen worden genomen op basis van recente gegevens, waardoor het bijhouden ervan een doorlopend en kostbaar proces is, dat technische vaardigheden en expertise vereist.
De behoefte aan zulke technische vaardigheden betekent ook dat de aanvankelijke investering in data-driven marketing benaderingen hoger kan zijn. Maar zodra deze doeltreffend worden gebruikt, wordt deze investering meestal ruimschoots gecompenseerd door de grotere effectiviteit.
Conclusie
Data-gestuurde marketing strategieën worden steeds belangrijker, of het nu gaat om een bedrijf, een website, een goed doel of een andere organisatie of merk. Het verzamelen, interpreteren en analyseren van gegevens is essentieel voor het optimaliseren van marketing boodschappen en marketing benaderingen, zodat deze aanslaan bij de doelgroep en de gewenste resultaten opleveren. Dit helpt om de kosten voor ineffectieve advertenties of andere marketingcontent te verminderen of helemaal te vermijden.