Voor data-savvy marketeers is er een nieuw trefwoord: Intent

In associatie met Google

De reis van een klant is net zo uniek als haar vingerafdrukken, wat verklaart waarom marketeers technologie gebruiken om klanten te analyseren, classificeren en te bereiken op basis van welke acties ze ondernemen voordat ze converteren.

In het pre-digitale verleden was de reis van een koper voorspelbaar lineair; nu kan het gepaard gaan met talloze zoekopdrachten en sitebezoeken, waarbij verschillende apparaten worden gebruikt. De kronkelende tocht die klanten maken - die door onderzoek en overweging tot aan de rand van de conversie vordert - stopt niet wanneer een aankoop wordt gedaan, maar gaat door met loyaliteit en mogelijke herhalingsaankopen.

Door de unieke klantreis voor verschillende segmenten te begrijpen, kunnen marketeers inzicht krijgen in het gedrag van hun meest waardevolle. Er zijn nu tools en technologieën, zoals machine learning en datagestuurde attributie, waarmee marketeers zich kunnen concentreren op klanten met de hoogste potentiële levenslange waarde (LTV), waardoor de voortdurende klantbetrokkenheid wordt versterkt en uiteindelijk het bedrijfsleven wordt gestimuleerd.

Levensdoel

Aangezien consumenten een steeds groter wordende verzameling contactpunten gebruiken, moeten merken manieren vinden om te berekenen welke marketingactiviteiten - en in welke combinaties - het rendement opleveren. Het is niet langer voldoende voor marketeers om hun impact te meten zoals ze dat van oudsher deden: het isoleren en beoordelen van enkele belangrijke variabelen na een campagne. Het is ook niet voldoende om alleen de activiteit van de laatste klik te volgen en conversies toe te kennen aan de meest recente activiteit van een klant.

Afbeelding tegoed: Kheng Ho Toh

Met toegang tot analysetechnologie kunnen merken marketingbudgetten opnieuw toewijzen, met behulp van realtime gegevens over hoe effectief sommige marketingactiviteiten presteren in vergelijking met andere. Marketeers kunnen ook verschillende scenario's testen om het ideale bedrag te bepalen om in bepaalde kanalen te investeren tijdens het klanttraject.

Om erachter te komen hoe die klanten met hoge prioriteit eruit zien, moet je LTV beheersen, een toekomstgerichte meting van de algehele waarde die een klant zal genereren tijdens de relatie met een merk. Wanneer marketeers zich op LTV concentreren, kunnen ze de klanten identificeren die op de lange termijn meer klanten binnenhalen, en vervolgens meer marketingdollars uitgeven om hen te bereiken. In een recent onderzoek onder 1.419 marketingmanagers, uitgevoerd door MIT Technology Review Insights in samenwerking met Google, gebruikt 89 procent van de toonaangevende marketeers strategische statistieken zoals bruto-inkomsten, marktaandeel of LTV om de effectiviteit van hun campagnes te meten*. LTV is zelfs de maatstaf die het meest wordt gebruikt door 51 procent van de toonaangevende marketeers.

Zie je eruit als een waardevolle klant? Als je dat doet - op basis van wat ik weet dat mijn waardevolle klanten doen - kan ik je op de markt brengen op basis van het rendement dat je biedt, zegt Allison Hartsoe, oprichter en CEO van Ambition Data, een adviesbureau voor data-analyse.

Papyrus, de verkoper van briefpapier en wenskaarten, is een bedrijf dat zich richt op LTV. Door samen te werken met Google, erkende het bedrijf dat leden van zijn Perks-loyaliteitsprogramma: 66 procent waardevoller dan andere klanten, zegt Sean Downey, vice-president platforms bij Google. Door zijn marketing op die klanten uit te breiden, verhoogde Papyrus de winst in drie maanden tijd vertienvoudigd. Door LTV te gebruiken, stelde Papyrus vast dat Perks-klanten de grootste spenders waren en de meest frequente shoppers, zegt Downey. Het Perks-programma maakte ook een betere segmentatie mogelijk. Papyrus was in staat om verlopen leden te bereiken met speciale aanbiedingen en gepersonaliseerde berichten om verdere betrokkenheid te stimuleren.

De data-engine nieuw leven inblazen

Zie je eruit als een waardevolle klant? Als u dat doet, op basis van wat ik weet dat mijn waardevolle klanten doen, kan ik u op de markt brengen op basis van het rendement dat u biedt.

Machine learning stelt merken in staat om inzichten uit omvangrijke gegevens te halen en de effectiviteit - zoals gemeten aan de hand van het gedrag van klanten - van verschillende paden te evalueren. Machine learning werkt snel en werkt het model voortdurend bij. Het is ook een snelle studie; Hartsoe haalt een uitgeverij aan die een LTV-schatting kan maken met slechts twee dagen na de eerste interactie van een klant.

Gegevensgestuurde attributie (DDA) maakt gebruik van machine learning om de bijdrage van elke klantactie langs het conversiepad te berekenen. Het onderzoekt hoe mensen een bedrijf vinden en besluiten klant te worden, en wijst vervolgens krediet toe aan conversies, aldus Downey. Dat helpt marketingteams om te bepalen welke advertenties, zoekwoorden en campagnes het meest direct van invloed zijn op bedrijfsdoelen.

De marketingvorm doorbreken met machine learning

• Download het rapport

Van de respondenten in de enquête gelooft 60 procent van de toonaangevende marketeers dat DDA essentieel is om de reis van waardevolle klanten te begrijpen. Hoe effectiever marketeers dit kunnen doen, des te beter rendement ze zullen behalen op hun marketinginvestering.

Volgens Downey gebruikte HomeAway, een marktplaats voor vakantiewoningen, DDA om ambitieuze groeidoelen te bereiken. Een silo-benadering van de laatste klik bij het meten zou het niet redden in een ultraconcurrerende industrie. Dus het bedrijf heeft zijn mediastrategie aangepast , het afstemmen van statistieken en zakelijke doelen. DDA stelt de marketingteams van HomeAway in staat om realtime inzichten in klantintentie en interacties te verkrijgen en ernaar te handelen. Het bedrijf zag in 2017 een stijging van 46 procent in reisboekingen in vergelijking met het jaar ervoor, en een omzetstijging van 115 procent.

Wat klanten hierna willen

In plaats van klanten op hun reis te volgen en ze onderweg te ontmoeten, moeten marketeers nu voorspellen waar ze heen gaan en hen helpen daar te komen. De mogelijkheid om de volgende stap van een klant te sturen en zelfs vorm te geven, opent een nieuw concurrentiefront. In het onderzoek zegt 63 procent van de toonaangevende marketeers dat ze geloven dat het anticiperen op de intentie van de consument tot betere resultaten zal leiden.

Volgens Downey zijn handmatige marketingtools zoals probabilistische modellering en remarketing niet voldoende om op de hoogte te blijven van de klanten van vandaag, die schakelen tussen kanalen en apparaten terwijl ze op zoek zijn naar de producten en diensten die ze nodig hebben. Om sporen van klantintentiesignalen te begrijpen, moeten marketeers meer doen. Ze moeten weten wat klanten willen voordat ze dat doen - en de meest relevante inhoud voor hen plaatsen, zegt hij.

TGI Fridays, de informele eetketen, gebruikt gegevens over de digitale activiteiten, voorkeuren en gewoonten van klanten om tijdige berichten via verschillende platforms te evalueren en af ​​te leveren, waardoor de productstrategie en media-uitgaven worden geoptimaliseerd, aldus Sherif Mityas, chief experience officer voor het restaurant keten. Diners die ervoor hebben gekozen om hun gegevens te delen, activeren gepersonaliseerde evenementen. Geleid door gegevens presenteren restaurantmedewerkers opties - een tweede drankje vragen of een aperitiefje voorstellen - die het bedrag van de gemiddelde cheque verhogen.

Bijvoorbeeld klanten die af en toe om 17.00 uur verschijnen. op woensdag om wijn te delen met vrienden, ontvangt u net voor 5 uur een bericht op de vrijdag-app met de aankondiging van de komst van een ongewone vintage. Door details op controleniveau te analyseren, kan de keten zien dat meer dan 25 procent van de consumenten die gepersonaliseerde berichten ontvangen, het restaurant zal bezoeken en aankopen zal doen, zonder korting te krijgen.

Ergens naar uitkijken

Voor datagedreven inzichten om de frontliniestrategie te stimuleren, moeten analyses over de hele onderneming worden verspreid. In het verleden zorgde de behoefte aan nieuwe marketingmogelijkheden ervoor dat bedrijven steeds afzonderlijke afdelingen bleven toevoegen, een voor bijvoorbeeld digitale analyse en een andere gewijd aan de klantervaring. Maar de omvang van de digitale uitdaging overstijgt dergelijke verschillen, omdat het ook digitale en offline kanalen verenigt bij het nastreven van een gedeeld zakelijk doel.

We maken gebruik van voorspellende analyses in verschillende bedrijfsgebieden, zegt Shyam Venugopal, vice-president voor wereldwijde media- en consumentengegevensstrategie bij PepsiCo. Hoe maak je het meer doordringend in alles wat je doet? Er is altijd een mogelijkheid om het verder en verder op te schalen. Om klantinzichten het bedrijf te laten doordringen, moet elk team data-analisten opnemen. En leiders in elk team moeten de macht krijgen om data-analyse om te zetten in slimmere zakelijke beslissingen.

Met het voordeel van een organisatiestructuur die flexibiliteit ondersteunt, kunnen bedrijven alle contactpunten van de consument bereiken. Ze kunnen machine learning-technologie gebruiken om echte intenties aan te boren en te voorspellen, waardoor ze de verwachtingen van de klant overtreffen. Naarmate marketeers steeds bedrevener worden in het gebruik van dit soort technologieën, zullen ze zowel de klantreis als de winst van het bedrijf op de lange termijn verbeteren.

* In het onderzoek werd vastgesteld dat toonaangevende marketeers afkomstig waren van bedrijven die in twee jaar tijd meer dan 15 procent meer omzet behaalden of meer dan

Lees meer over de impact van machine learning op marketing.

zich verstoppen