Breng je data bijeen om marketinginzicht te creëren

William Tanis
William Tanis
Data Architect
30 juli 2023

Om data echt effectief in te zetten moet je een ‘feedback loop’ creëren: zorg dat alle relevante datastromen gekanaliseerd en geanalyseerd worden, maak op basis daarvan keuzes en aanpassingen, en kijk naar de nieuwe data die dat vervolgens oplevert. Maak een goede afweging over de verschillende soorten data en de ‘tools’ die daarvoor bestaan.

Werken aan een effectieve datastrategie en actief aan de slag met data-inzichten: daar kun je als organisatie momenteel niet meer omheen. Om een voorbeeld te geven: de overstap naar GA4. Voor veel organisaties bestaat een extra noodzaak om kritisch te kijken naar het bestaande marketinglandschap en het belang van data voor hun marketingkeuzes.

Ingewikkeld samenspel

Om data effectief in te zetten binnen je marketingstrategie heb je een goede feedback loop nodig. Er zijn talloze gegevens van belang bij het maken van marketingkeuzes. Marketingdata, logistieke data, verkoopdata, klantdata, mediadata et cetera. Al die gegevens kunnen geselecteerd en geanalyseerd worden, en dat resulteert in informatie, inzichten en marketing intelligence. Op grond daarvan maak je keuzes, en dat leidt weer tot acties en de inzet van marketing-tooling. Daar komen nieuwe data uit voort en daarmee is de cirkel rond.

Dat hele samenspel wordt een stuk ingewikkelder bij een uitgebreid of complex marketinglandschap. Daar ontstaan immers talloze kruisbestuivingen, bijvoorbeeld tussen online en offline. Dat is iets dat je in principe juist wilt bevorderen, maar dan moet je die processen wel goed aansturen. Mailings die verkeer naar de webshop sturen, maar ook bezoek aan de winkels bevorderen. Logistieke stromen via verkooppunten en bezorgdiensten evenals retourstromen. Daar horen ook analyses bij: waar komt de omzet vandaan? Welke producten zijn het meest winstgevend? Welke klanten?

Van spreadsheet naar dashboard

Ook bedrijven die zelf de expertise in huis hebben om marketingdata te onttrekken aan alle bedrijfsprocessen (en de systemen die daarvoor ingezet worden), schakelen vaak externe expertise in. Om te helpen bij het afstellen van datastromen en het inrichten van een dashboard. Dat is meestal om informatie te verzamelen uit alle tools die ingezet worden voor marketing, maar soms ook om die informatie door te sluizen als KPI’s die bedrijfsbreed ingezet kunnen worden.

Aanleiding om externe experts in te schakelen is de algemene behoefte aan sturing, gebaseerd op actuele en correcte data. Maar soms zijn er ook specifieke redenen, bijvoorbeeld de selectie van tools voor een specifieke behoefte en vervolgens het installeren van die technologie in het bestaande landschap:

Header marketinginzicht
  • Assortiment – Verkoop ik wel de juiste producten, worden er productgroepen of producten gemist? Welke maten moet ik inkopen? Welke kleuren? En in welke hoeveelheden?
  • Merchandising – Welke producten moet ik op de homepage, landingpagina’s, in mailings, of pas in de check-out promoten? Wat is effectieve cross-selling?
  • Prijsstelling – Op welk moment moet ik mijn uitverkoop inzetten, op welke producten, en in welk tempo prijs ik af? Wat is de impact van een prijswijziging?
  • Marketing – Hoe haal ik meer rendement uit mijn marketingcampagnes? Welke kanalen stijgen of dalen, en wordt er wel op de juiste doelgroep gemikt? Op welke onderdelen wijken de feitelijke data en analyses af van tools zoals Google Analytics, dat vaak metingen en data mist?
  • Weersinvloeden – Hoe reageert mijn doelgroep op het weer? Welke producten moeten een prominente plaats krijgen bij een zonnige periode, of juist regen?
  • Omnichannelstrategie – Wat is het effect van een fysiek winkelfiliaal op de online verkopen? Waar moet ik mijn nieuwe filiaal openen? Voor welke handelingen komt een online klant in de winkel?
  • Retouranalyse – Hoe verlaag ik mijn retourpercentage? Welke specifieke producten springen eruit? Moeten producten in de webshop gecontroleerd worden op omschrijving, afbeelding, kleur? Welke conclusies kunnen we uit opgegeven retourredenen trekken?

Data kunnen antwoord geven op deze vragen en inzichten opleveren waarop je kunt handelen, als je tenminste over de juiste marketing-tools beschikt.

Kies de juiste ‘tools’

Het aanbod van online marketing-tools is de afgelopen jaren natuurlijk enorm gegroeid. Er zijn duizenden tools beschikbaar en die produceren allemaal data waar je wel of niet wat mee kunt doen. Er duiken overal start-ups op met nieuwe diensten. Het valt niet mee om dat allemaal bij te houden. Een groot deel wordt in de cloud aangeboden en laat zich naar behoefte doseren. Dan is het wel zaak om maat te houden en alleen die martech te benutten die werkelijk bijdraagt aan je eigen doelen en strategie.

ChatGPT was begin dit jaar de snelst groeiende nieuwkomer in dit domein, zo stelde het onderzoeksbureau Produktiv vast. Online marketeers verwachten veel van kunstmatige intelligentie. Voorspelbaar is dat AI binnen enkele jaren ook bij het verzamelen van marketingdata en het analyseren van gegevensstromen een belangrijke rol gaat spelen. Maar voorlopig is het vooral proeftuingereedschap.

Ook wij kijken intern wat we met AI kunnen doen, maar we staan ook opdrachtgevers bij die op onderdelen experimenteren. Is het een manier om productomschrijvingen te verbeteren? Kunnen we teksten toespitsen op verschillende klantgroepen of productoverzichtpagina’s maken? Kunnen we zoekwoorden groeperen of reviews laten analyseren? Of kunnen we bijvoorbeeld meer geautomatiseerde dynamiek in de aanbiedingen brengen: een regenjack op regendagen, windjacks op winderige dagen?

Het is belangrijk om in spelen op deze ontwikkelingen, maar we zijn ook gewoon graag nuchter bezig met de alledaagse praktijk. Daar is meer dan genoeg dynamiek in gaande.

Dit artikel van onze Lead data en Data Architect William Tanis is onlangs gepubliceerd op de website van Emerce.