Management

Dit is een bijdrage van Crystalloids
Datamanagement
data strategie

Zo geef je invulling aan een datastrategie in het klantdomein

Consumenten stellen hoge eisen aan ervaringen met organisaties

30 juni 2022
Door: Crystalloids, partner

Consumenten stellen hoge eisen aan ervaringen met organisaties

De communicatie dient op ieder moment relevant te zijn. Daarvoor moet je de klant kennen. Om de klant te kennen is toegang nodig tot het klantgedrag over alle kanalen waarin de klant zich begeeft. Het is echter een uitdaging geworden om deze data te verzamelen. Dat betekent dat je de gegevens op een slimme manier en privacy-safe wijze moet verzamelen en gebruiken. In deze bijdrage laten we je zien hoe je dit kunt doen en wat het je als organisatie kan opleveren.

First-party data, wat is dat?

De data die je als organisatie over je klanten verzamelt via je eigen kanalen noemen we first-party data. Voorbeelden van deze gegevens zijn: de aankoopgeschiedenis, voorkeuren, de loyaliteit status en het online- en offline gedrag van je klant. Deze gegevens worden door je organisatie verzameld en zijn dus eigendom van de organisatie. 

De uitdagingen van het verzamelen van first-party data

Door strengere privacywetten en browser beperkingen kun je geen gebruik meer maken van cookie-gegevens van derden, ook wel third-party cookies genoemd. Daarom is het noodzakelijk om je first-party data collectie en activatie op orde te krijgen. Zonder de juiste strategie en technologische infrastructuur lukt dit niet. Vaak hebben organisaties wel toegang tot de technische mogelijkheden, maar ontbreekt het hen aan strategie en uitvoering. Daarnaast bestaat er het probleem van interne silo’s. Dit zijn systemen die data bevatten, maar die niet met elkaar verbonden zijn waardoor een gefragmenteerd klantbeelds ontstaat en de customer journey niet positief is. 

Het verzamelen van first-party data

Ook het verzamelen van klantgegevens is voor veel organisaties een uitdaging. B2B2C-sectoren die altijd al weinig directe interactie hadden met het hun klanten hebben vaak moeite met het verzamelen van klantgegevens. Sommige sectoren, zoals bijvoorbeeld FMCG- en automerken zullen creatiever moeten worden in het tot stand brengen van waardevolle klantrelaties. Bijvoorbeeld door het creëren van meer contactmomenten. 

De wereld na het third-party-cookie tijdperk zal er anders uit gaan zien en heeft gevolgen voor het medialandschap. Partijen die gebruikers achter een (pay) wall hebben, krijgen een sterkere positie om waardevolle content aan te bieden en hun merk met hun klanten te verbinden binnen hun eigen “walled gardens”. 1P Identificatiekenmerken verzamelen op zo’n manier dat de privacy niet in het geding komt is belangrijk, zodat je deze kunt matchen met Selling Side Platforms zoals Google, Amazon en Marktplaats.

Hoe zet je first-party data in?

Je kunt first-party data op twee manieren inzetten zoals in de onderstaande afbeelding te zien is: organisatorisch en technisch.

CDP

Organisatorisch

De eerste organisatorische stap waardoor je meer uit je first-party data kunt halen is het opzetten van een datastrategie die de bredere bedrijfsdoelstelling ondersteunt en die je helpt om de dat die je hebt te identificeren. Een datastrategie maakt duidelijk hoe de bedrijfsdoelstellingen worden ondersteund door het inzetten van processen, data en mensen. Je datastrategie beschrijft welke data er nodig is om verschillende bedrijfsdoelstellingen te bereiken. Afstemming met de IT-strategie is hierbij essentieel. Heb je behoefte aan hulp bij het opzetten van je datastrategie? Volg dan onze gratis Workshop Datastrategie!

Technisch

Heb je je datastrategie op orde, dan kun je je bezig gaan houden met het verzamelen van first-party data. Hierbij is het belangrijk dat je de data die je verzamelt van goede kwaliteit is en dat je deze ook begrijpt en inzichtelijk maakt. Alleen zo kun je waarde halen uit je first-party data. Om dit te doen wordt de data uit first-party bronnen getransformeerd, opgeschoond, opgeslagen en gecombineerd tot de inzichten die nodig zijn om bepaalde use-cases te ondersteunen. De gegevens uit meerdere bronnen worden centraal opgeslagen en gelinkt aan een uniek Klant ID. Daarna kunnen deze worden geprepareerd zodat er een bruikbaar datamodel ontstaat. Nu kun je de data aan het werk zetten. Breng de verschillende fasen van de customer journey beter in beeld en zorgt dat er tweerichtingsverkeer ontstaat tussen organisatie en klant. 

De toegevoegde waarde van een customer data platform

Organisaties die met geavanceerde automatiseringssystemen zoals CDP’s werken hebben een concurrentievoordeel omdat zij in staat zijn om hun gegevens met elkaar te koppelen en deze te gebruiken om hun marketing processen te automatiseren. Op basis van deze gegevens kunnen zij ook voorspellingen doen over toekomstig klantgedrag met machine learning. 

Veel organisaties verzamelen gegevens uit offline interacties, bijvoorbeeld telefoontjes naar klantenservice met uitingen van frustratie, tevredenheid of onopgeloste problemen van klanten. Deze gegevens worden vaak niet aan andere gegevensbronnen gekoppeld, waardoor deze juist zo belangrijke berichten niet worden gebruikt voor verbetering. Zou een organisatie investeren in de ontwikkeling van een CDP dan zouden ze een 360-klantbeeld kunnen ontwikkelen en beter afgestemde berichten kunnen leveren aan hun klanten via de diverse digitale kanalen. Dit leidt uiteindelijk tot betere verkoopcijfers en hogere Net Promotor Score.

Stappen ondernemen richting omnichannel

Het gebruik van first-party data gaat vaak verder dan alleen marketing. Ze hebben ook betrekking op het ondersteunen van klantstrategie- ervaring en servicefuncties. 

Bedrijven die deze maturity ladder beklimmen op hun weg om echt omnichannel te worden, zijn beter in staat om volledig gepersonaliseerde customer journeys te beheren door:

  • Meerdere online, en zelfs offline, gegevensbronnen te combineren en deze te koppelen aan een unieke klant ID op bedrijfsniveau.

  • Bestaande first-party data aan te vullen met gegevens van derden en andere gegevens zoals reclamekosten en verkoopgegevens

  • Hun first-party gegevens te verrijken met voorspellingen uit AI-gestuurde modellen die de verschillende activiteiten op het gebied van geautomatiseerde marketingactivatie ondersteunen.

Hoe ziet het gebruik van first-party data eruit in een CDP?

Om het volledige potentieel van je first-party data te benutten, heb je Customer Data Platform-functionaliteiten nodig. Data wordt uit meerdere bronnen gehaald, opgeschoond en gecombineerd tot één klantprofiel en is toegankelijk voor andere systemen die je helpen inzichten te verkrijgen of voorspellingen te doen. Hieronder vind je een voorbeeld:

In de afbeelding hierboven verschillende soorten first-party data uit verschillende bronnen. Wanneer de first-party data is verzameld en genormaliseerd, kan modellering worden toegepast. Verschillende soorten modellering voor audience en bidding strategieën, zoals conversiemodeel, engagementmodellen en modellen die de customer lifetime value voorspellen, worden toegepast met behulp van het Google AI Platform of vergelijkbare services. De sessies krijgen een score en modellen worden automatisch opnieuw getraind, zodat er verschillende audience en bidding strategieën kunnen worden toegepast. 

Je kunt first-party data ook gebruiken voor up- of cross-sell, om churn te voorstellen of om conversie-intentie te voorspellen. Klanten kunnen worden gesegmenteerd op basis van de frequentie, de diepgang van hun bezoek en de tijd die is verstreken sinds het laatste bezoek. First-party gegevens kunnen ook op een meer geavanceerde manier worden gebruikt, bijvoorbeeld om toekomstige consumententrends te voorspellen. 

Zoals je hebt kunnen lezen kun je met een goede datastrategie en een de daarbij aansluitende technische toepassingen meer uit je first-party data halen. Wil je nog meer weten over datastrategie ? We helpen je graag op weg tijdens onze gratis Workshop Datastrategie.

 

Reactie toevoegen