De redactie van Dutchcowboys is te bereiken via redactie@dutchcowboys.nl
De opkomst van nieuwe online kanalen, uiteenlopende mobiele apparaten en de integratie van verkoopkanalen (multichannel retail) zorgen ervoor dat doelgroepen voor verschillende behoeften gebruik maken van verschillende kanalen, zowel online als offline. Het is steeds lastiger om consumenten op één platform of binnen één kanaal te ‘vangen’.
De vergaande versplintering biedt echter wel veel kansen voor het volgen van consumenten en het personaliseren van boodschappen en aanbiedingen. Naast de klantdata die vanuit de diverse databronnen gehaald kunnen worden, kunnen bedrijven tevens sociale, demografische en psychografische data van hun (toekomstige) klant winnen uit de persoonlijke social media-profielen. Dit levert enorme hoeveelheden informatie op.
Deze ‘big’ marketingdata is erg waardevol omdat het een oplossing kan bieden voor veel interessante marketinguitdagingen. Maar het verzamelen, combineren en analyseren van deze data kan erg moeilijk zijn.
Digital marketeers willen bijvoorbeeld onderstaande vragen graag beantwoorden op basis van de beschikbare informatie:
– Met welke producten hebben mijn klantsegmenten affiniteit en welke additionele producten kan ik cross-sellen aan deze segmenten?
– Kan ik mijn leads kwalificeren om conversie te verhogen?
– Kan ik de ROI berekenen van marketingcampagnes, gebaseerd op de waarde van klanten?
– Bespaar ik op call center-kosten wanneer ik aanpassingen maak aan de self-service modellen?
– Welk percentage van de bevolking binnen een bepaald gebied is een potentiële klant?
Wat het voor hen lastig maakt om deze vragen snel te beantwoorden is dat zij meestal nooit direct toegang hebben tot alle benodigde data. Daarnaast spelen technische uitdagingen een rol, zoals de hoeveelheid data die verzameld en verwerkt kan worden of de versnippering van informatiebronnen doordat data op verschillende plekken wordt opgeslagen.
Uitdagingen van big data?
Het artikel big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity biedt een helder inzicht in de kansen en uitdagingen van big data. Alhoewel er geen simpele technische definitie bestaat van big data, kunnen we de omgang met deze data het beste omschrijven door middel van vier V’s:
1. Volume: de hoeveelheid data die digital marketeers kunnen verzamelen, kan al snel oplopen tot tientallen Terabytes. De truc is om de data economisch te schalen om de data in een acceptabel tijdbestek te kunnen analyseren.
2. Velocity: de meeste digital marketing data komt real-time binnen. Het real-time analyseren van deze data, vergroot de kans op een succesvolle marketingbenadering richting de klant.
3. Variatie: digital marketeers hebben veel belang bij het vergaren van data via verschillende bronnen, zoals internet, call centers, social media en transactionele data. De ondersteuning van data-extractie via deze bronnen is cruciaal voor digital marketing analyses.
4. Visualisatie: het verzamelen van grote, multidimensionale data sets vormt altijd een uitdaging. Het op een eenvoudige manier visualiseren van data kan het analyseren van de data vereenvoudigen.
Veel organisaties worstelen nog met de juiste oplossingen voor het goed inzetten van big data. Sommige bedrijven hebben bijvoorbeeld moeite om de juiste data op een plek te krijgen. Andere bedrijven hebben niet de juiste tools om de data te kunnen analyseren. Maar de data ligt in principe wel voor het oprapen en daar kunnen marketeers veel voordeel uithalen om de daadwerkelijke sales te verhogen. Het op een juiste manier benutten van big marketingdata vereist een geïntegreerde oplossing om grote hoeveelheden data te structureren en verschillende datastromen te koppelen. Informatie moet real-time beschikbaar zijn en helder en overzichtelijk gerapporteerd worden. De komende jaren zal digital marketing daarom in het teken staan van data-integratie.
Hoe maak je optimaal gebruik van de beschikbare data?
1. Kijk welke data bronnen er binnen de organisatie voor handen zijn. Begin klein en zorg dat je begrijpt wat de impact op de organisatie is. Met big data kan een kleine integratie al heel veel impact hebben.
2. Denk in kansen en niet in problemen. Hoewel het soms lastig lijkt om de data te verzamelen kan een kopje koffie drinken met eigenaar van de database al wonderen doen. Het combineren van databronnen is iets waar ook hij om zit te springen.
3. Combineer databronnen die er daadwerkelijk toe doen. Al jaren is de overlap van online en call center bekend. Probeer hier dan ook de eerste stap mee te zetten.
4. Zorg ervoor dat je online data ook daadwerkelijk kunt koppelen met de overige systemen. Zorg er bovendien voor dat dit de ruwe data is waar je de juiste analyses mee kunt uitvoeren.
5. Ga niet alleen een datawarehouse bouwen als platform. Het gaat niet alleen om het verzamelen van data en het rapporteren, maar het moet daadwerkelijk leiden tot acties. Automatisch campagnes beheren, website personaliseren en kanaal targeting moeten het doel zijn, niet alleen het vergaren van data.
6. Sta altijd open voor meer databronnen. Invloeden kunnen vanuit verschillende kanten komen (denk aan het weer, demografie en tijd) en kunnen worden meegenomen in de dataset. Maar verdrink niet in al deze data. De zoektocht naar deze data kan uiteindelijk een zoektocht naar de Heilige Graal zijn, die er uiteindelijk toch niet blijkt te zijn.
Deze blogpost is geschreven door Mark Hoebe, Senior Solutions Engineer Adobe Systems.
Verder lezen over Big Data
Technology28.10.2024
Air France-KLM legt fundament voor AI met sterk metadatamanagement
Technology12.09.2024
Last van datacenters? Dan bouwen we ze gewoon in zee
Technology04.07.2024
Provincie Noord-Brabant migreert SAP S/4HANA naar de cloud
Informatie nog sneller beschikbaarNieuws27.06.2024
Zo denken Nederlandse datacenters energie te kunnen besparen
Technology25.10.2023
Nieuwe versie van de Technologie Kieswijzer staat online
Technology11.05.2023
KNMI moderniseert datastrategie met AWS
Voor betere detectie en classificatie van seismische activiteitOnline21.10.2022
Wikidata bereikt grens van 100 miljoen data items
Marketing20.09.2022