Maar waar zit de valkuil?
Nu we met z’n allen steeds meer ‘datadriven’ werken wordt ‘de data’ steeds belangrijker. Die bepaalt immers wanneer we wat aan wie moeten aanbieden voor een zo goed mogelijk resultaat. Gelukkig is er veel data die iets zegt over de klant. De naam en het geslacht vertellen ons over hoe je iemand aanspreekt. Het adres maakt iemand fysiek bereikbaar maar geeft ook aan in welke buurt men woont en hoe ver dat is van een winkel bijvoorbeeld. Het adres, het huis, het type huis en de omgeving zeggen iets over een welstandsniveau en urbanisatiegraad/mentaliteit (‘Grote Stad’ vs ‘Platteland’). Nog interessanter wordt het met transactiedata: de (kenmerken van de) producten geven voorkeuren aan (A-merk, budget, bereidheid om uit te proberen, behoudendheid, behoefte, etc.) en de betaalde prijs of men kortingsgevoelig is. De response en het tijdstip kunnen goede indicatoren zijn ten aanzien van de impulsiviteit, het routinegedrag of de aanleiding. Het zijn voorkeuren die aangeven waar men gevoelig voor is.
Klantbeeld
Uiteindelijk vertelt al deze data iets over het profiel, de behoeften en voorkeuren van de persoon. Voeg je daar dan ook nog webclicks aan toe, dan ken je ook nog z’n actuele interesses. Weliswaar is clickgedrag beperkt bruikbaar omdat de interesse snel voorbij kan zijn, maar het is een krachtige trigger voor relevante communicatie en maakt het klantbeeld nog completer (gebruik van online media, manier van zoeken, gevoeligheden, etc.).
Al met al levert al die data een prima basis op om klanten te kunnen herkennen, begrijpen en bereiken. Hiervoor investeren veel bedrijven in systemen voor CRM, DMP, campagne management, ESP en dergelijke, echter het beoogde gebruik van deze tools wordt vaak beperkt door het ontbreken van kwalitatieve klantdata. Daarmee blijft dan ook de beloofde return on data achter.
Koppelen
Een goede analist of marketeer kan klantinzichten uit data destilleren, mits de data geordend beschikbaar is. En daar zit de grote uitdaging van dit moment: de data is er wel, maar het zit in verschillende systemen en hoe ga je die koppelen?
Schonen en verrijken
Bovendien is het zelden compleet of verouderd. In het e-mailsysteem zitten vaak alleen e-mailadressen terwijl in CRM systemen veel e-mailadressen ontbreken. Hierdoor weet je niet of een nieuwsbrieflezer ook een klant is en mis je input voor relevante proposities. Een ander probleem is dat mensen de eigenschap hebben om te verhuizen. Zo’n 7% verhuist per jaar. Daarmee ontstaan verouderde adresgegevens waar transacties aan hangen. Het creëert ook dubbele registraties waarvan je niet weet dat het dezelfde persoon betreft. En dan zijn er nog de gevallen waarbij twee klanten één gezin blijken te zijn, maar je mist de informatie om ze te linken. Hiermee ontbreekt belangrijke profielinformatie waardoor je marketingkansen mist. Allemaal data-koppelings issues die je moet oplossen voor het juiste klantbeeld. Dus ga je op zoek naar een Customer Data Platform.
Er is een opkomst van CDP’s die het 360°klantbeeld centraal zetten in je organisatie. Dit is per definitie software die data aan elkaar kan koppelen. Echter, die software kan de genoemde dataproblemen niet voor je oplossen. Ook al bevatten ze ‘fuzzy matching technieken’, dan weten ze nog steeds niet of iemand overleden is bijvoorbeeld. Bij veel CDP implementaties ontstaat het probleem van garbage in/garbage out. En daar kom je pas achter als je met de data aan de slag gaat. Dus met alleen software kom je er niet.
Om een goed 360°klantbeeld te creëren kun je niet zonder actuele referentiedata over de consument en dat geeft CDP oplossingen die dat meeleveren een belangrijk voordeel. Let hier dus op als je je oriënteert op een CDP-oplossing.
Robert Feltzer, Managing Partner bij EDM
Geef als eerste een reactie