Kijkje onder de motorkap van Cardatapool.com Peter Gouw, Dataspecialist Cardatapool.com
Het kloppend marketing autohart BIG Auto Data Kijkje in onze keuken
Kwaliteit boven ALLES De datakwaliteit top-10: 1. Filteren = met minder MEER doen 2. Altijd maximaal 1x dezelfde fout maken 3. Niks Black Box, gewoon transparant zijn 4. 100% zuivere herkomst van data 5. Je bent NOOIT klaar 6. Samenwerken 7. Top big data kennis & ervaring 8. Details maken het verschil 9. Processen automatiseren 10. Privacy respecteren, kunnen geoorloofd
Uitdaging & Kansberekening Kentekendata vanaf maart 2007 koppelen aan personen (huishoudens) 1. Dagelijks 50.000 RDW mutaties 2. Basisbestand 7,6 mln. huishoudens 3. Verrijken (databronnen) 4. Profielen per huishouden (relevante kenmerken): Koopgedrag Bezit Attitude Lifestyle Socio-demografisch Geografisch Economisch 5. Voertuig verkopen & aankopen + (postcode 4 & leeftijd & geslacht) 6. Kansberekening: voertuigen linken aan personen 7. Onderscheid maken naar modelkwaliteit
Kwaliteit = Keuzevrijheid = Meer Succes Waar maakt u het verschil? ANDERS DAN CONCURRENT ZIJN! 1. Juiste kwaliteit (actie) 2. Volledige transprantie (kentekens) 3. Op maat denken (eigen profiel) 4. Gericht (specifieke doelgroepen) 5. Leren van testen MARKETING Database: In totaal 7,7 mln. huishoudens auto-profiel. Waarvan 5,8 mln. huishoudens met auto.
Hoge Inspanning Vereist APK database: Kenteken & Personen We hebben het ons niet makkelijk gemaakt 1. Dynamische complexe oplossing 2. Top econometristen & professoren 3. Dagelijks actualiseren 4. Hoge modeleisen 5. Dubbele check voor moment uitlevering (OVERLIJDEN & VERHUIZEN) Gevolg: - 40% minder uitleveren dan eigenlijk mogelijk is op persoons + adres + kenteken niveau Praktijk: - Minder kosten m.b.t. kansloze contacten - Minder irritatie bij consumenten - Hogere ROI MarketingEURO - Hogere tevredenheid klant & opdrachtgever
Marketing Analytics: vroeger
Marketing Analytics: NU Database echt verrijken & top analyseren! Nieuwste technieken: VAR modelling / NoSQL Bron: prof. Koen Pauwels
Marketing Analytics van causaliteit naar (dubbele) correlatie
Segmentatie verhoogt Marketing ROI De vraag is: Wat leidt tot onderscheid? Ga op zoek naar de juiste DRIVERS!
Wat zouden wij willen weten van dit gezinnetje? Om tot een goede marketingactie te komen? Inkomen Vermogen Gezinssamenstelling Leeftijden Opleidingen Huisadres Bestedingspatronen Betalingsgedrag Interesses Bezit (auto, luxe goederen, merken)
Segmentatie verhoogt Marketing ROI De vraag is: Wat leidt tot onderscheid? Ga op zoek naar de juiste DRIVERS! Eigen bedrijf Opleiding Inkomen Leeftijd Erfenis Gezinssamenstelling Buurt Aandelen Pensioen Huis Auto/Boot/Vliegtuig Juwelen Geld/Goud Behoefte Attitude Vrije tijd Levensfase Herkomst Beroep etc. Iedere doelgroep = andere samenstelling variabelen Life style kenmerken maakt beeld menselijker Attitude kenmerken maakt het beeld persoonlijker Zaken combineren & patronen vastleggen Clusteren op topniveau Marketingactie: segmenteren, doelgroepen (targetting) en positioneren Rendement met sprongen omhoog
Marketing Analytics van causaliteit naar (dubbele) correlatie Objective observable Subjective derived Market based Socio-demographic, Economic, Cultural and Geographic Values, Life style, Personality style and Psychographics Product Specific Actual buying behaviour, User status, Usage frequency, Store and Brand loyalty, Patronage and Situations Benefits, Perceptions, Elasticity's, Attributes, Preferences, Intentions, Psychographics and Attitudes Bron: Vision2B
Marketing Analytics van causaliteit naar (dubbele) correlatie Objective observable Subjective derived Market based Socio-demographic, Economic, Cultural and Geographic Values, Life style, Personality style and Psychographics Product Specific Actual buying behaviour, User status, Usage frequency, Store and Brand loyalty, Patronage and Situations Benefits, Perceptions, Elasticity's, Attributes, Preferences, Intentions, Psychographics and Attitudes Bron: Vision2B
Overzicht van segmentatie-criteria Nr Criteria Identifiability Sustaintiality Accessibility Stability Actionability Responsiveness 1 General, observable - Cultural ++ ++ ++ ++ - - - Geograpics ++ ++ ++ ++ - - - Socio-demographics ++ ++ ++ ++ - - - Economics ++ ++ ++ ++ - - 2 Specific, observable - Purchase + ++ - + - + - Usage + ++ + + - + 3 General, unobservable - Personality ± - ± ± - - - Life style ± - ± ± - - - Psychographics ± - ± ± - - 4 Specific, unobservable - Psychographics ± + - - ++ ± - Perceptions ± + - - + - - Benefits + + - + ++ ++ - Intentions + + - ± - ++ Bron: Wedel, Kamakura en Vision2B
Het Proces Internal data External Data (partners) CBS Data set for specific question Segmentation Clustering Modelling Modelling 1 Kadaster Eigen Data Nielsen, IRI, GfK, Kantar Politie Eurostat RDW Profile 2 External onderzoeks data Cendris KvK Focum 3 Look-a-likes
Vragen? Peter Gouw 06 2498 9909 p.gouw@cardatapool.com