Hoe big data één-op-één marketing mogelijk maakt

Klik hier voor meer informatie over Gilad David Maayan.

Wat is één-op-één-marketing?

EEN één-op-één marketing strategie streeft naar een beleving die past bij de individuele klant. In plaats van klanten in groepen te segmenteren, behandelen één-op-één-marketingstrategieën elke klant afzonderlijk. Dit is vergelijkbaar met hoe verkoopvertegenwoordigers details over elke klant onthouden, zoals geboortedata, en deze gebruiken om diensten te verbeteren en de verkoop te verhogen.

In het verleden begroetten eigenaren van fysieke winkels elke klant met een glimlach en bevolen ze de producten aan op basis van hun kennis van de klant. Tegenwoordig wordt één-op-één-marketing genoemd hyperpersonalisatie. Aangezien het proces real-time gegevens en dynamische inhoud vereist, wordt het doorgaans uitgevoerd door kunstmatige intelligentie (AI) software.

Voorbeelden van één-op-één marketing

Veel bedrijven streven er nu naar om klanten een hypergepersonaliseerde ervaring te bieden. Hier zijn enkele opmerkelijke voorbeelden:

  • Netflix: Het streamingplatform gebruikt een algoritme om gepersonaliseerde inhoud aan te bieden op basis van eerdere acties van abonnees. Door deze acties te volgen en relevante inhoud aan te bieden, personaliseert het algoritme de browse-ervaring van elke abonnee. Het algoritme personaliseert ook de visuele inhoud, inclusief omslagafbeeldingen die worden getoond terwijl abonnees browsen.
  • Marie Curie: Om de donaties te verhogen, is het goede doel gelanceerd The Great Daffodil Appeal. Eerst verzamelden ze de geolocatiegegevens van elke supporter; Vervolgens koppelden ze de gegevens aan een database met verzamelsites. Ze gebruikten de informatie om een ​​gepersonaliseerde real-time kaart toe te voegen aan hun e-mailcampagne, waarop ze de dichtstbijzijnde inzamelingssites lieten zien. Het goede doel gebruikte ook modellen om een ​​relevante doelgroep te identificeren. Vervolgens gebruikten ze eerder verzamelde gegevens om personagestuurde berichten te sturen.
  • Cadbury’s: Creëerde hun eigen versie van de gepersonaliseerde video van Facebook – in plaats van consumenten een kijkje te laten nemen in het afgelopen jaar, creëerde Cadbury gepersonaliseerde video’s die consumenten matchen met de smaak van zuivelmelk. Zodra een gebruiker ermee instemde om verbinding te maken met het merk, gebruikten ze Facebook-profielinformatie, zoals interesses, locatie en leeftijd, om automatisch een gepersonaliseerde video te genereren. De campagne liep in Australië en behaalde een klikfrequentie (CTR) van 65 procent en een conversieratio van 33,6 procent.
  • O2: Deze mobiele provider in het Verenigd Koninkrijk (VK) maakte gepersonaliseerde advertenties die gebruikers informeerden over hun mobiele gebruik, huidig ​​abonnement, informatie over upgrades en de locatie van de dichtstbijzijnde winkel. Ze genereerden ongeveer duizend versies van de advertentie met behulp van gegevens van apparaten en locaties. Gebruikers reageerden positief op de gepersonaliseerde advertentie, die 128 procent beter presteerde in termen van CTR dan andere advertenties die eerder door het merk werden gepromoot.

Soorten big data die in marketing worden gebruikt

Marketingprofessionals maken doorgaans gebruik van drie soorten big data – financiële gegevens, operationele gegevens en klantgegevens. Elk gegevenstype wordt meestal verkregen uit meerdere bronnen en op verschillende locaties opgeslagen.

1. Klantgegevens
Klantgegevens helpen u uw doelgroep beter te begrijpen. Hier zijn algemene statistieken van klantgegevens:

  • Namen
  • E-mailadressen
  • Zoeken op internet
  • Aankoopgeschiedenissen

Marketeers verzamelen en gebruiken ook vaak gegevens die de attitudes en meningen van het publiek kunnen aangeven, meestal verzameld via enquêtes, online gemeenschappen en sociale media.

2. Financiële gegevens
Financiële gegevens helpen u om prestaties te meten en te optimaliseren voor meer efficiëntie. Hier zijn algemene financiële gegevensstatistieken:

  • Verkoop- en marketingstatistieken
  • Kosten en marges
  • Financiële gegevens van concurrenten, zoals prijzen

3. Operationele gegevens
Operationele gegevens helpen u bedrijfsprocessen te meten en te beoordelen. Hier zijn algemene operationele gegevensstatistieken:

  • Verzending
  • Logistiek
  • Klantrelatiebeheer (CRM) systemen
  • Feedback van hardwaresensoren en verschillende bronnen

Organisaties analyseren operationele gegevens om prestaties te verbeteren en kosten te verlagen.

Hoe big data één-op-één-marketing mogelijk maakt

Het doel van één-op-één-marketing is om marketinginspanningen af ​​te stemmen op elke individuele klant. Het proces zorgt voor een unieke persoonlijke ervaring. Dit vereist meestal een hoge mate van communicatie met individuen, wat zich vertaalt in een boost in de verkoop.

Naast het verhogen van de verkoop, helpen één-op-één marketingprocessen ook om unieke relaties tussen merken en klanten te creëren. Voordat deze verbinding tot stand kan worden gebracht, moeten merken echter elke individuele consument beter begrijpen.

Big data-technologieën zijn essentieel voor dit proces. Om hypergepersonaliseerde inhoud te kunnen aanbieden, moeten merken nauwkeurige profielen van consumenten creëren, inclusief demografische en etnografische profielen van merkgemeenschappen en individuen. Dit vereist een big data-opstelling die gebruikmaakt van technologieën, meestal met het doel de volgende hoofddoelstellingen te bereiken:

1. Alle potentiële klantgegevens vastleggen: Voor een nauwkeurige profilering is informatie nodig. Hoe meer informatie het merk verzamelt, hoe meer inzichten het kan genereren. Dit vertaalt zich in een betere gebruikerservaring. Doorgaans verzamelen organisaties profielinformatie op sociale media, clickstream-gegevens, browsegegevens, geotracking-gegevens, feedback, gedrag op sociale media, online en offline transacties en meer.

2. Klantsegmentatie uitvoeren: Segmentatie helpt u mensen of bedrijven te groeperen met vergelijkbare demografische profielen, kooppatronen, attitudes, koopgedrag en andere kenmerken. Deze informatie kan u helpen klanten beter te begrijpen en relevante aanbiedingen te doen. Met big data sets kunt u meer microsegmenten creëren.

3. Maak gepersonaliseerde marketingplannen: Voor elke klant, op basis van zakelijke doelstellingen en voorspellende scores – om de reacties van klanten op gepersonaliseerde inhoud te voorspellen, kunt u campagneresultaten, reacties en feedback verzamelen. Analyseer deze gegevens door ze te vergelijken met het voorspelde gedrag om uw marketinginspanningen verder te optimaliseren.

Conclusie

Big data speelt een belangrijke rol bij het creëren van hypergepersonaliseerde inhoud. Hoe meer informatie het merk over elke individuele consument kan verzamelen, hoe beter ze de consument kunnen bedienen met de inhoud die bij hem past. Merken die één-op-één-marketing implementeren, melden groot succes en aanzienlijk hogere CTR en conversieratio’s. Dit wordt allemaal mogelijk gemaakt door big data-technologieën, meestal ondersteund of aangestuurd door AI-software.

Table of Contents

Vragen voor onze consultants?

Twijfel niet en neem direct contact met ons op met uw vraagstuk.