1. Centraal klantbeeld 3. Data-info.sana-commerce.com › rs › 908-SKZ-106 › images ›...
Transcript of 1. Centraal klantbeeld 3. Data-info.sana-commerce.com › rs › 908-SKZ-106 › images ›...
Hoe u data gebruikt om uw klant te leren kennen
Siebren van BruggenTeam Lead Marketing Intelligence
Sana B2B Ecommerce Event | 23 november 2017
1. Centraal klantbeeld
2. Waardevolle klanten
3. Data-driven persona’s
Siebren van BruggenTeam Lead Marketing Intelligence| ISM eCompany
linkedin.com/in/siebrenvanbruggen
ISM eCompany2017 Team Lead Marketing Intelligence2015 Webanalytics & conversie-optimalisatie consultant
Tilburg UniversityMSc Marketing Management
1. Centraal klantbeeld
2. Waardevolle klanten
3. Data-driven persona’s
LinkedIn Conversie-optimalisatie
SEASEO Email
Eén doel: meer bezoekers & meer omzet
LinkedIn Conversie-optimalisatie
SEASEO Email
Verspillen we budget
• 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• ...
Jammer.
Niet klantvriendelijk
Mailing provider
Google Analytics
Backend webshop
Offline aankopen
Losse databronnenDe oorzaak
• Transactie-data• Gebruikersprofielen
• Transactie-data• Webshopdata
• Transactie-data• Verrijkte
gebruikersdata
• Offline aankopen• Klantenkaart
• Transactie-data• Webshopdata
• Offline aankopen• Klantenkaart
Google Analytics
Offline aankopen
Losse data-bronnen samenvoegen:De oplossing
Transaction IDE-mailadres
• Transactie-data• Gebruikersprofielen
• Transactie-data• Verrijkte
gebruikersdata
Mailing provider
Backend webshop
• Offline aankopen• Klantenkaart
• Transactie-data• Webshopdata
Mailing provider
Google Analytics
Backend webshop
Offline aankopen
4 losse data-bronnen samengevoegd door emailadres & transaction id Uitkomst
Transaction IDE-mailadres
• Transactie-data• Gebruikersprofielen
• Transactie-data• Verrijkte
gebruikersdata
• Offline aankopen• Klantenkaart
• Transactie-data• Verrijkte
gebruikersdata
• Transactie-data• Gebruikersprofielen
• Transactie-data• Webshopdata
Google Analytics
Offline aankopen
Eén centraal klantbeeldUitkomst
Mailing provider
Backend webshop
• Offline aankopen• Klantenkaart
• Transactie-data• Verrijkte
gebruikersdata
• Transactie-data• Gebuikersprofielen
• Transactie-data• Webshopdata
Centraal klantbeeld
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
1. Centraal klantbeeld
2. Waardevolle klanten
3. Data-driven persona’s
ANALYSE ACTIVATIEDATA COLLECTIECASE
Het Marketing Intelligence proces
ANALYSE ACTIVATIEDATA COLLECTIECASE
◦ Wie zijn mijn belangrijkste klanten?
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Omzet
Klant A
Klant B
€400
€350
Klant C €450
Wie is je belangrijkste klant?
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
ANALYSE ACTIVATIEDATA COLLECTIE
◦ Back end transactiedata◦ Offline transacties◦ Retouren◦ Kosten/Marges
CASE
◦ Wie zijn mijn belangrijkste klanten?
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
tijd
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
ANALYSE
◦ Segmenten maken op basis van
◦ RFM-analyse◦ CLV-analyse
ACTIVATIEDATA COLLECTIE
◦ Back end transactiedata◦ Offline transacties◦ Retouren◦ Kosten/Marges
CASE
◦ Wie zijn mijn belangrijkste klanten?
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Recentheid – Frequentie - Monetaire waarde (RFM-analyse)
Klant A
Klant B
€400
€350
Klant C €450
= bestelling
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Omzet
Klant A
Klant B
€400
€350
Klant C€450
= bestelling Tijd
CLV
€750
€450
€1000
Aankoophistorie
Customer Lifetime
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Input Output
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Kleine groep klanten
Verwachting: veel omzet
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Drie klantsegmenten:
Klantsegment 1: 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: 10.000 klanten met CLV van € 50,-
Een klant waarvan wordt verwacht dat die weinig oplevert.
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
ANALYSE
◦ Segmenten maken op basis van:
◦ RFM-analyse◦ CLV-analyse
ACTIVATIE
◦ Per segment andere (online) marketing-strategieën
DATA COLLECTIE
◦ Back end transactiedata◦ Offline transacties◦ Retouren◦ Kosten/Marges
CASE
◦ Wie zijn mijn belangrijkste klanten?
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
ToepassingCASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Klantsegment 1: 2.500 klanten met CLV van € 500,-
Loyale klant waaraan meer gespendeerd mag worden om de klant te behouden
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
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Klantsegment 2: 5.000 klanten met CLV van € 250,-
Potentieel loyale klant waar meer winst uit te behalen is.
ToepassingCASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
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
Klantsegment 1: 2.500 klanten met CLV van € 500,-
Loyale klant waaraan meer gespendeerd mag worden om de klant te behouden
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
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Klantsegment 2: 5.000 klanten met CLV van € 250,-
Potentieel loyale klant waar meer winst uit te behalen is.
ToepassingCASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
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
Klantsegment 1: 2.500 klanten met CLV van € 500,-
Loyale klant waaraan meer gespendeerd mag worden om de klant te behouden
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
Klantsegment 3: 10.000 klanten met CLV van € 50,-
Een klant waarvan wordt verwacht dat die weinig oplevert.
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
Voorbeeld: personalisatie in de praktijk
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Klant 1: Milou
Klant 1: Milou
Klant 1: Milou
Klant 1: Milou Klant 2: Maaike
Klant 1: Milou Klant 2: Maaike
Klant 1: Milou Klant 2: Maaike
1. Centraal klantbeeld
2. Waardevolle klanten
3. Data-driven persona’s
Drie klantsegmenten:
Wie zijn deze klanten? Wat kopen ze?CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Klantsegment 1: 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: 10.000 klanten met CLV van € 50,-
Een klant waarvan wordt verwacht dat die weinig oplevert.
?
?
?
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
KlantenkaartTransactiedata
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Segment
Wat hebbenze gekocht?
Bedrijfsinformatie
Waar hebbenze gekocht?
Functie
Industrie
Bedrijfsomvang
Etc.
00001
[email protected] 00002
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
Transactiedata
Segment Transaction ID
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
[email protected] 00001
[email protected] 00002
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
[email protected] 00001
[email protected] 00001
[email protected] 00002
[email protected] 00002
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
………….. …………..
Segment
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Broek
Jurk
Shirt
Shirt
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
Merk A
Merk B
Merk A
Merk B
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
€15.00
€39.95
€15.00
€19.95
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Transactiedata
Transaction ID
Segment
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Broek
Jurk
Shirt
Shirt
…………..
…………..
Merk A
Merk B
Merk A
Merk B
…………..
…………..
€15.00
€39.95
€15.00
€19.95
…………..
…………..
[email protected] 00001
[email protected] 00001
[email protected] 00002
[email protected] 00002
………….. …………..
………….. …………..
[email protected] 00003
[email protected] 00003
[email protected] 00004
[email protected] 00004
[email protected] 00004
[email protected] 00005
[email protected] 00006
Shirt
Shirt
Schoenen
Jurk
Shirt
Shirt
Shirt
Merk A
Merk B
Merk C
Merk B
Merk C
Merk A
Merk B
€15.00
€19.95
€59.95
€49.95
€15.00
€15.00
€19.95
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Transactiedata
Transaction ID
Segment
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Broek
Jurk
Shirt
Shirt
…………..
…………..
Merk A
Merk B
Merk A
Merk B
…………..
…………..
€15.00
€39.95
€15.00
€19.95
…………..
…………..
[email protected] 00001
[email protected] 00001
[email protected] 00002
[email protected] 00002
………….. …………..
………….. …………..
[email protected] 00003
[email protected] 00003
[email protected] 00004
[email protected] 00004
[email protected] 00004
[email protected] 00005
[email protected] 00006
Shirt
Shirt
Schoenen
Jurk
Shirt
Shirt
Shirt
Merk A
Merk B
Merk C
Merk B
Merk C
Merk A
Merk B
€15.00
€19.95
€59.95
€49.95
€15.00
€15.00
€19.95
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Klantenkaart
Online
Online
Rotterdam
Rotterdam
Online
Online
Online
Online
Online
Amsterdam
Amsterdam
Bedrijfsinformatie
Functie Industrie Bedrijfsomvang
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
…………..
Transactiedata
Transaction ID
57% Shirts24% Jurken.....
77% Online23% Offline
MultinationalMKBZZP....
PRODUCTCATEGORIEEN
ONLINE VS OFFLINE
BEDRIJFSOMVANG
38% Mode & Kleding....
INDUSTRIE
53% Inkoper44% Category manager....
FUNCTIE
37% merk A33% merk B....
MERKEN
67% Midden segment26% Laag segment7% Hoog segment
PRIJSKLASSE
53% Zuid-Holland38% Noord-Holland....
GEOGRAFIE
....
ETC.
Klantsegment 1: 2.500 klanten met CLV van € 500,-
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
Klantsegment 2: 5.000 klanten met CLV van € 250,-
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
....
....
....
PRODUCTCATEGORIEEN
ONLINE VS OFFLINE
BEDRIJFSOMVANG
....
INDUSTRIE
....
FUNCTIE
....
MERKEN
....
PRIJSKLASSE
....
GEOGRAFIE
....
ETC.
Klantsegment 3: 10.000 klanten met CLV van € 50,-
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
....
....
....
PRODUCTCATEGORIEEN
ONLINE VS OFFLINE
BEDRIJFSOMVANG
....
INDUSTRIE
....
FUNCTIE
....
MERKEN
....
PRIJSKLASSE
....
GEOGRAFIE
....
ETC.
CASE – COLLECTIE – ANALYSE – ACTIVATIE1 2 3 4
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:
1. 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 BruggenTeam Lead Marketing Intelligence| ISM eCompany
https://nl.linkedin.com/in/siebrenvanbruggen