Marketing en Big Data Event

Nynke Hepkema MScArjan Burger MA

Inhoud

• Personaliseer de customer journey• Predictive shopping behaviour• Privacy• Big data: road to big business• Marketing & Sales automation• Cases

Personaliseer de customer journey

Klantervaring personaliseren

Wat is de customer journey?

• Reis die klanten afleggen tot de aankoop– Inspiratiefase– Orienterende fase– Besluitfase– Aankoopfase

Customer Journey

Voorbeeld customer journey AH

Journey niet voor iedereen gelijk

Personalisatie

Wist je dat consumenten:

Wist je dat bedrijven:

Personaliseer de Customer Journey

Cross channel: over alle kanalen in elke fase:•Website beleving

– Persoonlijke aanbevelingen– Persoonlijke landingpages

•Klantcontact– Telefoon– Social Media

•Emails•Devices

Personaliseer de Customer Journey

1. Gebruik social data: Social login

2. Persoonlijke email- Persoonlijk- Interesses- Eerdere aankopen

Personaliseer de Customer Journey

3. Persoonlijke landingspage-Interesses-Gedrag

Personaliseer de Customer Journey

4. Geef meer dan je vraagt

Personaliseer de Customer Journey

5. Aanbevelingen-Interesses-Klikgedrag-Eerdere aankopen

Personaliseer de Customer Journey

6. Gebruik social media voor engagement

Personaliseer de Customer Journey

7. Benader klanten via veelgebruikte devices-Juiste moment-Juiste plaats-Overal en altijd-Touchpoints

Personaliseer de Customer Journey

Tot slot

Predictive shopping behaviour

Predictive shopping behaviour

• Voorspellen wat je klant wil kopen• Voorspellen wat je klant wil afnemen

Wat is een artikel?

Amazon

En

Elk artikel zijn nummer

• 1• 456• 999332• Etc.

Veel data opslaan

Regressie

• Datasets nodig• Training sets• Algoritmes• False positives

Oeps…

Datasets

• Verzamelen op bijv. website• Aankoopgeschiedenis in

shoppingsysteem• CRM• Anders?

Trainingsets

• Gevalideerde data• Combinaties die kloppen

False positives

• Een man die veel bier koopt, koopt ook luiers

Algoritmes

• Veel algoritmes bestaan al• Veel rekenkracht nodig• Bijv. Hadoop cluster• Google Prediction API

Algoritme zoekt naar patronen

Bekende patronen:•5,7,9•4,6,8•3,2,1

In het winkelwagentje liggen product 5 en 7, wat komt erbij?

Andere algoritmes

• Sentimentsanalyse• Classificatie• Spam detectie• Recommendations

Big Data & Privacy

Europees verhaal?

De grote vraag

“Worden er persoonsgegevens verwerkt?”

Wat zijn persoonsgegevens?

• Tot een persoon herleidbare gegevens• Uiteraard Naam, adres, e-mail, etc.• Maar ook: IP adres• Klantnummers, etc.

• Je hebt dus al snel met persoonsgegevens te maken

Hoe te handelen?

Wanneer mag je verwerken:•Gerechtvaardigd belang•Toestemming

Prevaleert belang betrokkene?

Toestemming

• Toestemming is altijd voor een bepaalde verwerking

• Achteraf mag geen andere verwerking gedaan zijn

• Toestemming moet expliciet en vrijwillig zijn

Aanmelden

• In veel gevallen moet je je bestand aanmelden bij het College Bescherming Persoonsgegevens

Privacycheck

• http://dirkzwagerieit.nl/privacycheck/

Verder advies

• Raadpleeg altijd een jurist

Big data: road to big business

Huidige data gebruiken

• Heb je toestemming om die data te gebruiken?

Data verzamelen

• Welk doel?• Welke data ga je verzamelen?• Hoe ga je die data gebruiken?

Doelen

• Customer journey afstemmen• Voorspellen welke klant iets gaat kopen• Gepersonaliseerde content aanbieden• Segmentering van je klantenbestand• Welke klant is potentieel geinteresseerd

in een ander produkt (recommendation)• Is een bepaalde klant een goede

betaler?

Data objectiveren

• Data moet objectief zijn• Dus: een bepaalde handeling moet

altijd op dezelfde manier opgeslagen worden

Voorbeeld

• Klant koopt een schoen van het merk Van Bommel in maat 45 in de sale met 25% korting voor 99,95 euro

• Wat willen we hiervan opslaan?• Hoe?

Klant neemt een dienst af

• Koopt een cursus Big Data voor 2499 euro

• Klant is binnengekomen via Google Adwords

• Is drie keer op de site geweest• Heeft iemand van de sales gesproken• Is toen geconverteerd

Tagging

Product: SchoenVan BommelSaleMaat / 4525% korting

Tags in combinatie neerzetten, herleidbaar maken

Cursus Big Data

• Big Data• Bron: Google Adwords• Visit site: 3 keer• Sales contact• Conversie

Structuur

• Structuur is nodig om gegevens herleidbaar te maken

• Voornamelijk voor analyse

Data mining

• Patronen ontdekken in ongestructureerde data

Voorbeelden data mining

• Is een klant een goede prospect?• De kans dat een server binnen 6 maanden

uitvalt• Forecast komende jaar• Risico berekening• Seizoensinvloeden• Clickstreams op een site• Recommandations• Kooppatronen

Opslaan

• SQL vs NoSQL oplossingen

SQL

• Oracle• Microsoft SQL server• MySQL (ook Oracle)

NoSQL

• Hadoop en CouchDb• Cluster• Meestal bij Amazon of Google

Standaard software

• Gehoste systemen (meestal api based)• Standalone programmatuur voor

analyse e.d.

Standalone systemen

• Business intelligence systemen• Statistische sofware (zoals SPSS)

Waar liggen kansen?

• Inventarisatie huidige data• Opwaarderen en eventueel objectiveren

huidige data

Huidige data

• Gebruik je een CRM?• Zo ja, wat is opgeslagen?• Is de data objectief?• Is de data makkelijk te exporteren?• Is koppeling met een BI systeem

mogelijk?

Sociale data bronnen

• Twitter• Linkedin• Facebook

• Alle drie hebben een API• Veel software kan er mee praten

Software om online sentiment te ontdekken

• Simpel: tweetdeck• SocialCRM: info uit alle netwerken

verwerkt in je crm.

Website als bron

• Website bezoekers laten gedrag zien• Gedrag is big data• Gedrag is analyseerbaar• Bezoeker geeft zelf data af

Marketing automation

Vraag jezelf eens af…..

• Wat doet jouw klant in je webshop?• Wat weet je van je klant?• Hoe sluit je online content aan op interesses?• Hoe kun je dit automatiseren?• ……………

MARKETING AUTOMATION!

Wat is marketing automation?

At its best, marketing automation is software and tactics that allow companies to buy and sell like Amazon.That is, to nurture prospects with highly personalized, useful content that helps convert prospects to customers and turn customers into delighted customers. 

(bron: Hubspot)

Doelen Marketing Automation

• Meer leads genereren• Leads omzetten in tevreden klanten• Processen automatiseren: automatische

follow up• Meer omzet met minimale inspanning

Van Personalisatie naar Conversie!

3 Hoofdactiviteiten

• het opbouwen van (digitale) profielen• het opzetten van relevante campagnes• het converteren en prioriteren van leads 

1. Profiling

• Bouw een rijk klantprofiel op. – Kliks (gedrag op site)– Downloads – Conversies– CRM data– Formulier data– …….

• Gebruik deze data om te personaliseren

2. Campagnes

• Persoonlijke e-mail• Website personalisatie

Persoonlijke mail 1-op-1

Email voorbeeld

Website personalisatie

• Content aanpassen aan klant, op basis van:– Eerdere aankopen– Bekeken producten– Beoordelingen

Website voorbeeld

3. Leadopvolging

• Marketing: Automatisch per email/site

Leadopvolging

• Sales: Persoonlijk (bellen)

Aan de telefoon

Leadscoring

• Leads krijgen een bepaalde waarde (leadscore) door:– Klikgedrag in (persoonlijke)

emailcampagnes– Bezoekgedrag site (tijd, aantal bezoeken,

inhoud)– Offerte aanvragen, contactformulier

invullen etc

Leadscoring voorbeelden

• Aanmelding opleiding +100• Aanmelding proefles +25• Succesvolle call +25• Klik op nieuwsbrieflink +5• Share/like Social Media +10• 3 maanden geen mail geopend -10• 6 maanden geen klik -15• Etc.

Lead Nurturing

• Het onderhouden van de lead tot deze klaar is om tot conversie over te gaan. Hoe?– Stuur relevante gepersonaliseerde emails– Bied interessante content, geef korting op events,

nodig ze uit voor een exclusieve netwerkborrel

• Gedrag en reactie– Lead klikt door? Download content? HOT LEAD!– Geef persoonlijke aandacht, bel hem/haar op!

Meer leads

• 70-96% laat geen gegevens achter op je site

• Hoe ga je hiermee om?– Geef een tijdelijk ID (indien niet bekend in CRM)– Bouw een (anoniem) klantprofiel op – Door personalisatie van de website de bezoeker

verleiden tot het achterlaten van gegevens (bijvoorbeeld een whitepaper download)

Kortom:

• Kosten besparen?• Goedkopere leads?• Meer leads?• Meer omzet?• Conversie optimaliseren?

MARKETING AUTOMATION

B2B case: Eduvision

Over Eduvision

• Opleidingsinstituut: 400+ trainingen• Groot klantenbestand 150.000+ • Breed aanbod• Wekelijkse nieuwsbrief (basis

personaliseren)

Het dilemma• 95% van de bezoekers laten geen

gegevens achter, dus converteert niet

• Hoe weet je wanneer iemand actuele interesse heeft in een training?

• Hoe kun je proactief grote aantallen klanten en website bezoekers de juiste info op het juiste moment bieden?

Data verzamelen en personaliseren

• Javascript code opgenomen• Data verzamelen• Campagnes inrichten voor

personalisatie

Campagnes

1. Terugkerende bezoekers relevante content

- Bezoeker bekijkt cursus internetmarketing en blog ecommerce

- Bij terugkeer relevante blogs en whitepapers prominent (IT naar achtergrond)

Homepage: Eerste bezoek

Homepage: Tweede bezoek

Campagnes

2. Opvolging brochure aanvragen-Aanvraag bochure cursus webdesign-Email na 2 dagen-CTA op site veranderen bij doorklik uit email

Email

Site: Eerste bezoek

Site: Tweede bezoek

Resultaat

Eerste resultaten:•Conversie is verdubbeld Van 3,2% naar 6,1%•Reacties positief (steekproef telefoon)•Komende tijd verder testen en optimaliseren

Meer weten?xaggle.com

0880333133