Op weg naar een data gedreven dialoog DDMA E-mail Summit 2016

Wees eens eerlijk: is er sprake van een echt gesprek met je klant of ben je alleen maar aan het zenden? Tijdens de DDMA E-mail Summit 2016 besprak mijn collega Michael Klazema hoe je verschillende typen data kunt inzetten om een data gedreven dialoog aan te gaan met klanten. Maar ook hoe je de volgende stap zet door het ontwikkelen en gebruiken van voorspellende modellen. Daarnaast vroegen we de aanwezigen naar de status quo binnen hun organisatie: waar ligt voor hen de prioriteit?

Gebruik streaming data om snel in te kunnen spelen op klantgedrag

In tegenstelling tot traditionele batchverwerking kun je met streaming data sneller inspelen op voor de klant relevante gebeurtenissen. Denk hierbij aan het gebruik van shopping cart data om near-realtime de klant te bewegen zijn vergeten boodschappen toch af te rekenen.

Maar ook Dropbox maakt tijdens het onboarding proces intensief gebruik van streaming data. Na het downloaden en installeren van de software wordt de gebruiker gelijk getriggerd om de app te downloaden, vervolgens het eerste bestand te uploaden, enzovoorts. Dit geeft de klant het gevoel echt in een realtime dialoog te zitten met Dropbox.

gebruik-realtime-data

Onder de Nederlandse e-mailmarketeers wordt er echter nog maar beperkt gebruik gemaakt van de mogelijkheid de data snel te gebruiken. Tijdens de E-mail Summit gaf een minderheid van de aanwezige marketeers aan gebruik te maken van streaming data voor het merendeel van hun bronnen. Belangrijkste oorzaak is het verouderde marketing technologie landschap waardoor de innovatie niet snel genoeg kan plaatsvinden.

Maak gebruik van de gedragsdata die de klant achterlaat

Gedragsdata geeft een schat aan informatie over wat een klant daadwerkelijk doet. Tijdens een onderzoek vertelt een klant wat hij wil doen, maar met gedragsdata laat je zijn/haar echte intenties zien. Welke klant gebruikt de website, wat is zijn/haar productvoorkeur etc. Door gebruik te maken van deze informatie kan er veel beter en nauwkeuriger getarget worden. Veel van deze informatie is al beschikbaar in de data die opgeslagen wordt in de diverse systemen.

KLM heeft bijvoorbeeld al een koppeling van alle social media interacties met hun Salesforce CRM systeem. Deze social gedragsdata wordt niet alleen voor webcare gebruikt, maar op basis hiervan worden er jaarlijks voor 25 miljoen euro aan vliegtuigtickets verkocht.

Voeg extra context toe aan je communicatie

Door gebruik te maken van de context waarin de ontvanger van de e-mail zich bevindt, kun je de boodschap nog relevanter maken. Denk hierbij aan het feit of de e-mail op mobiel wordt geopend, maar ook wat het weer is op het moment van ontvangen, of er file staat etc. Denk hierbij aan een dierentuin die op een regenachtige dag een aanbieding doet met alleen maar zonnige visuals. De ontvanger denkt dan dat een dierentuin vooral leuk is met zon en zal dus niet gaan. Een visual met de activiteiten en dieren die ook binnen te beleven zijn, zal dus veel beter aansluiting vinden bij de klant.

Als een dierentuin op een regenachtige dag zonnige visuals gebruikt, denkt de ontvanger dat de dierentuin vooral leuk is met zon. Een visual van overdekte activiteiten sluit beter aan.

Voor veel e-mailmarketeers binnen Nederland staat dit nog ver af van de dagelijkse praktijk, maar op basis van openbare of betaalde databronnen zoals Weather Unlocked en Google Maps is dit eenvoudig te realiseren.

Communiceer op basis van triggers

Marketingacties op basis van triggers is niets nieuws. T-Mobile stuurde meer dan tien jaar geleden al een opblaasbare ‘HOERA’ vlag op je verjaardag met de tekst: ‘Gefeliciteerd: speciaal voor jou’. Een succesvolle campagne op basis van simpele demografische data. Naast demografische gegevens, zoals je verjaardag, beschikken bedrijven over meer informatie zoals klachten en callcenter gesprekken. Ook zijn ze in staat steeds meer online data, zoals sentimentanalyses en klikgedrag te verzamelen. Allemaal triggers die samen bepalen welke volgende actie het beste past.

Trigger based communicatie is inderdaad niet vreemd voor de Nederlandse e-mailmarketeer. Toch slagen veel organisaties er nog niet in op basis van verschillende typen triggers uit verschillende bronnen de meest passende vervolgactie te bepalen.

Ontwikkel slimme algoritmes

Door het steeds verder ontwikkelen van triggers en beslisregels wordt de klantdialoog beter. Het onderhouden hiervan wordt echter steeds lastiger door de veelheid en overlap van de triggers. Hier komen slimme algoritmes om de hoek kijken. Op basis van de aanwezige data wordt door middel van slimme zelflerende algoritmes steeds de beste vervolgactie voor de klantdialoog bepaald.

“Door middel van zelflerende algoritmes wordt de beste vervolgactie voor de klantdialoog bepaald. Kennis van voorspellende modellen is hierbij cruciaal”

Tijdens de DDMA E-mail Summit bleek dat het gebruik van slimme algoritmes nog in de kinderschoenen staat in Nederland. Om hier mee te starten, moet er goed naar de consequenties voor zowel kennis als tooling gekeken worden. Je moet hier dus niet over een nacht ijs gaan. Vooral kennis van het ontwikkelen van voorspellende modellen is hierin cruciaal. Wil je hier meer over weten, bekijk dan eens onze online training ‘Predictive Analytics in Commerce’.

Inzetten behavioral data belangrijkste prioriteit

De optimale data gedreven dialoog heb je natuurlijk niet morgen ineens gerealiseerd. Daarom vroeg Michael Klazema de aanwezigen welk type data de aanwezigen als eerst willen integreren om de dialoog met hun klanten te verbeteren.  Voor marketeers is het verder gebruiken van de behavioral data binnen de klantdialoog het belangrijkste.

prioriteit-data

Opvallend genoeg beschikken ze nu al over de aanwezige data, maar maken ze er geen of onvoldoende gebruik van. De voornaamste reden is dat de focus te veel op operationele werkzaamheden ligt. Om de echte dialoog aan te gaan met de klant moeten ze dus naar een hoger plan toe.

5 stappen op weg naar een data gedreven dialoog

  1. Maak gebruik van de data die je al hebt.
  2. Definieer vanuit de klantreis hoe data en technologie de dialoog (kunnen) ondersteunen.
  3. Bekijk de opzet van je huidige en gewenste marketing technology stack.
  4. Identificeer de gaps en waar je moet investeren in nieuwe marketing technology.
  5. Experimenteer en valideer op specifieke contactmomenten.
#behavioral data #data driven marketing #marketing automation

Meer weten?

Download dan de presentatie van Michael. Wil je aan de slag met een van de boven genoemde onderdelen, maar heb je hier nog vragen over, neem dan contact met mij op via onderstaande gegevens.

Download de presentatie