Hoe u data gebruikt om uw klant te leren kennen

Hoe u data gebruikt om uw klant te leren kennen Siebren van Bruggen Team Lead Marketing Intelligence Sana B2B Ecommerce Event 23 november 207

. Centraal klantbeeld 2. Waardevolle klanten 3. Data-driven persona s

Siebren van Bruggen Team Lead Marketing Intelligence ISM ecompany s.vanbruggen@ism.nl linkedin.com/in/siebrenvanbruggen ISM ecompany 207 Team Lead Marketing Intelligence 205 Webanalytics & conversie-optimalisatie consultant Tilburg University MSc Marketing Management

SEO SEA LinkedIn Conversieoptimalisatie Email Eén doel: meer bezoekers & meer omzet

SEO SEA LinkedIn Conversieoptimalisatie Email

Jammer. We tonen iedereen meerdere keren dezelfde advertentie We tonen iedereen dezelfde content en dezelfde webshop We behandelen onze waardevolle klanten hetzelfde als niet-waardevolle klanten... Niet klantvriendelijk Verspillen we budget

De oorzaak Losse databronnen Backend webshop Google Analytics Mailing provider Offline aankopen Transactie-data Gebruikersprofielen Transactie-data Webshopdata Transactie-data Verrijkte gebruikersdata Offline aankopen Klantenkaart

De oplossing Losse data-bronnen samenvoegen: Backend webshop Google Analytics Mailing provider Offline aankopen Transactie-data Gebruikersprofielen Transactie-data Webshopdata Transactie-data Verrijkte gebruikersdata Offline aankopen Klantenkaart E-mailadres Transaction ID

Uitkomst 4 losse data-bronnen samengevoegd door emailadres & transaction id Backend webshop Google Analytics Mailing provider Offline aankopen Transactie-data Gebruikersprofielen Transactie-data Webshopdata Transactie-data Verrijkte gebruikersdata Offline aankopen Klantenkaart E-mailadres Transaction ID

Uitkomst Eén centraal klantbeeld Backend webshop Google Analytics Mailing provider Offline aankopen Transactie-data Gebruikersprofielen Transactie-data Webshopdata Transactie-data Verrijkte gebruikersdata Offline aankopen Klantenkaart

Centraal klantbeeld Transactie-data Gebuikersprofielen Transactie-data Webshopdata Transactie-data Verrijkte gebruikersdata Offline aankopen Klantenkaart Inzichten - Wanneer heeft de klant iets gekocht? - Hoe vaak heeft de klant iets gekocht? - Welke producten heeft de klant gekocht? - Welke merken koopt de klant? - Uit welke sector komt de klant? - Welke functie heeft de klant? - Hoe waardevol is een klant? - Koopt de klant offline? - Etc... Acties om alle (online) marketing slimmer te maken: - Persoonlijkere mailings - Gepersonaliseerde webshop - Waardevolle klanten belonen - Advertenties op juiste moment tonen - Etc...

Marketing Intelligence Het optimaliseren en personaliseren van de customer journey met behulp van inzichten uit data

Het Marketing Intelligence proces CASE DATA COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE CASE DATA COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Wie zijn mijn belangrijkste klanten?

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Wie is je belangrijkste klant? Omzet Klant A 400 Klant B 350 Klant C 450

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE CASE DATA COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Wie zijn mijn belangrijkste klanten? Back end transactiedata Offline transacties Retouren Kosten/Marges

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE tijd

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE CASE DATA COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Wie zijn mijn belangrijkste klanten? Back end transactiedata Offline transacties Retouren Kosten/Marges Segmenten maken op basis van RFM-analyse CLV-analyse

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Recentheid Frequentie - Monetaire waarde (RFM-analyse) Klant A 400 Klant B 350 Klant C 450 = bestelling

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Klant A Omzet 400 CLV 750 Klant B 350 000 Klant C 450 450 = bestelling Tijd Aankoophistorie Customer Lifetime

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Input Output

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Kleine groep klanten Verwachting: veel omzet

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Drie klantsegmenten: Klantsegment : 2.500 klanten met CLV van 500,- Loyale klant waaraan meer gespendeerd mag worden om de klant te behouden Klantsegment 2: 5.000 klanten met CLV van 250,- Potentieel loyale klant waar meer winst uit te behalen is. Klantsegment 3: 0.000 klanten met CLV van 50,- Een klant waarvan wordt verwacht dat die weinig oplevert.

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE CASE DATA COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Wie zijn mijn belangrijkste klanten? Back end transactiedata Offline transacties Retouren Kosten/Marges Segmenten maken op basis van: RFM-analyse CLV-analyse Per segment andere (online) marketingstrategieën

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Klantsegment : 2.500 klanten met CLV van 500,- Loyale klant waaraan meer gespendeerd mag worden om de klant te behouden Toepassing Email: Belonen voor loyaliteit, maar liever geen kortingscodes Accountmanager: Senior accountmanager Offline: Verrassen met cadeau bij offline aankoop Customer service: Bij klacht kaartje + bloemetje bezorgen AdWords: retargeting lists (cpc + non-branded, - branded) LinkedIn: Gebruik segment als Linkedin Matched Audience

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Klantsegment : 2.500 klanten met CLV van 500,- Loyale klant waaraan meer gespendeerd mag worden om de klant te behouden Klantsegment 2: 5.000 klanten met CLV van 250,- Potentieel loyale klant waar meer winst uit te behalen is. Toepassing Email: Belonen voor loyaliteit, maar liever geen kortingscodes Accountmanager: Senior accountmanager Offline: Verrassen met cadeau bij offline aankoop Customer service: Bij klacht kaartje + bloemetje bezorgen AdWords: retargeting lists (cpc + non-branded, - branded) LinkedIn: Gebruik segment als Linkedin Matched Audience Email: Kortingscodes om herhaalaankopen te stimuleren Accountmanager: Accountmanager Customer service: Bij klacht kaartje sturen AdWords: retargeting lists (cpc + non-branded, + branded) LinkedIn: Gebruik segment als Linkedin Matched Audience

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Klantsegment : 2.500 klanten met CLV van 500,- Loyale klant waaraan meer gespendeerd mag worden om de klant te behouden Klantsegment 2: 5.000 klanten met CLV van 250,- Potentieel loyale klant waar meer winst uit te behalen is. Klantsegment 3: 0.000 klanten met CLV van 50,- Een klant waarvan wordt verwacht dat die weinig oplevert. Toepassing Email: Belonen voor loyaliteit, maar liever geen kortingscodes Accountmanager: Senior accountmanager Offline: Verrassen met cadeau bij offline aankoop Customer service: Bij klacht kaartje + bloemetje bezorgen AdWords: Retargeting lists (cpc + non-branded, - branded) LinkedIn: Gebruik segment als Linkedin Matched Audience Email: Kortingscodes om herhaalaankopen te stimuleren Accountmanager: Accountmanager Customer service: Bij klacht kaartje sturen AdWords: Retargeting lists (cpc + non-branded, + branded) LinkedIn: Gebruik segment als Linkedin Matched Audience Email: Eenmalig een kortingscode Accountmanager: Junior accountmanager Customer service: Klacht aanhoren, telefonisch afhandelen AdWords: Retargeting lists (cpc - non-branded, - branded) LinkedIn: Gebruik segment als Linkedin Matched Audience

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Voorbeeld: personalisatie in de praktijk

Klant : Milou

Klant : Milou Klant 2: Maaike

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Drie klantsegmenten: Wie zijn deze klanten? Wat kopen ze?? Klantsegment : 2.500 klanten met CLV van 500,- Loyale klant waaraan meer gespendeerd mag worden om de klant te behouden? Klantsegment 2: 5.000 klanten met CLV van 250,- Potentieel loyale klant waar meer winst uit te behalen is.? Klantsegment 3: 0.000 klanten met CLV van 50,- Een klant waarvan wordt verwacht dat die weinig oplevert.

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Segment klant@gmail.com Transactiedata Klantenkaart Bedrijfs informatie klant2@gmail.com klant3@gmail.com Wat hebben ze gekocht? Waar hebben ze gekocht? Functie Industrie Bedrijfsomvang Etc. klant2500@gmail.com

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Segment klant@gmail.com Transactiedata Transaction ID 0000 klant@gmail.com 00002

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Segment Transactiedata Transaction ID klant@gmail.com 0000 Broek Merk A 5.00 klant@gmail.com 0000 00002 Jurk Merk B 39.95 klant@gmail.com 00002 Shirt Merk A 5.00 klant@gmail.com 00002 Shirt Merk B 9.95

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Segment klant@gmail.com 0000 Transactiedata Transaction ID Broek Merk A 5.00 klant@gmail.com 0000 Jurk Merk B 39.95 klant@gmail.com 00002 Shirt Merk A 5.00 klant@gmail.com 00002 Shirt Merk B 9.95 klant2@gmail.com 00003 Shirt Merk A 5.00 klant2@gmail.com 00003 Shirt Merk B 9.95 klant2@gmail.com 00004 Schoenen Merk C 59.95 klant2@gmail.com 00004 Jurk Merk B 49.95 klant2@gmail.com 00004 Shirt Merk C 5.00 klant3@gmail.com 00005 Shirt Merk A 5.00 klant3@gmail.com 00006 Shirt Merk B 9.95

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Segment Transactiedata Transaction ID Klantenkaart Bedrijfsinformatie Functie Industrie Bedrijfsomvang klant@gmail.com 0000 Broek Merk A 5.00 Online klant@gmail.com 0000 Jurk Merk B 39.95 Online klant@gmail.com 00002 Shirt Merk A 5.00 Rotterdam klant@gmail.com 00002 Shirt Merk B 9.95 Rotterdam klant2@gmail.com 00003 Shirt Merk A 5.00 Online klant2@gmail.com 00003 Shirt Merk B 9.95 Online klant2@gmail.com 00004 Schoenen Merk C 59.95 Online klant2@gmail.com 00004 Jurk Merk B 49.95 Online klant2@gmail.com 00004 Shirt Merk C 5.00 Online klant3@gmail.com 00005 Shirt Merk A 5.00 Amsterdam klant3@gmail.com 00006 Shirt Merk B 9.95 Amsterdam

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE GEOGRAFIE 53% Zuid-Holland 38% Noord-Holland... PRODUCTCATEGORIEEN 57% Shirts 24% Jurken... MERKEN 37% merk A 33% merk B... PRIJSKLASSE 67% Midden segment 26% Laag segment 7% Hoog segment ONLINE VS OFFLINE 77% Online 23% Offline FUNCTIE 53% Inkoper 44% Category manager... Klantsegment : 2.500 klanten met CLV van 500,- INDUSTRIE 38% Mode & Kleding... BEDRIJFSOMVANG Multinational MKB ZZP... ETC....

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE GEOGRAFIE... PRODUCTCATEGORIEEN... MERKEN... PRIJSKLASSE... Klantsegment 2: 5.000 klanten met CLV van 250,- BEDRIJFSOMVANG... ONLINE VS OFFLINE... FUNCTIE... INDUSTRIE... ETC....

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE GEOGRAFIE... PRODUCTCATEGORIEEN... MERKEN... PRIJSKLASSE... Klantsegment 3: 0.000 klanten met CLV van 50,- BEDRIJFSOMVANG... ONLINE VS OFFLINE... FUNCTIE... INDUSTRIE... ETC....

2 3 4 CASE COLLECTIE ANALYSE ACTIVATIE Data-inzichten over bestaande klanten Inzetten voor targeten van potentiële klanten Juiste doelgroep, merken, productgroepen,...

Key take aways Klantvriendelijker worden en budget effectiever inzetten door:. Uw data bij elkaar te brengen voor een centraal klantbeeld 2. Uw klanten te segmenteren op basis van CLV om te achterhalen wie waardevol zijn 3. Uw segmenten om te zetten naar datadriven persona s

Siebren van Bruggen Team Lead Marketing Intelligence ISM ecompany s.vanbruggen@ism.nl https://nl.linkedin.com/in/siebrenvanbruggen