Klantsegmentatie voor een betere customer experience

De meeste sectoren, van retail tot B2B, willen hun klanten segmenteren om specifieke behoeften en klantgedrag beter te begrijpen. Maar typerend voor deze tijd is dat de customer journey meerdere kanalen en platforms omspant. Interacties vinden zowel online als offline plaats. Om je als merk van de grote gemene deler te onderscheiden, is het belangrijk dat je alle beschikbare data kunt inzetten voor de segmentatie van klantendata. Alleen dan kun je die unieke, gepersonaliseerde customer experience bieden die klanten nu verwachten. Voor veel bedrijven geldt: makkelijker gezegd dan gedaan. Maar dat hoeft niet zo te zijn. Hieronder vind je drie stappen die je op weg helpen.

Begin met het centraliseren van je data

Allereerst: hoe leg je een goede basis onder het segmenteren van je data? Begin met het samenbrengen van alle data die je online en offline verzamelt in een centraal datawarehouse, ook wel bekend als een Customer Data Platform (CDP). Tegenwoordig kun je hier meerdere cloud platforms voor gebruiken, zoals Google Cloud Platform, Azure of AWS. Met data-engineeringsprocessen kun je de gegevens in deze platforms invoeren. Dat doe je vanuit verschillende bronnen, zoals je CRM, andere verkoopkanalen of je POS-systeem. Alle data worden vervolgens samengevoegd om een uniek klantprofiel te creëren. Je uniforme customer datawarehouse levert een holistisch beeld op van individuele klanten en bezoekers. Het dataplatform is flexibel en schaalbaar en maakt de informatie toegankelijk voor andere marketingsystemen.

Datagedreven klantsegmentatie

Echter, simpelweg data vergaren en beheren in een gecentraliseerde omgeving is niet voldoende. Wel open je zo de weg naar een oneindig aantal mogelijkheden om data te verrijken en te activeren. Zo kun je de beschikbare data gebruiken voor klantsegmentatie, om een passend voorbeeld te noemen. Als je deze toepassing gaat doorvoeren, kun je tegen de volgende uitdagingen aanlopen:

En deze uitdagingen zijn uiterst moeilijk te overwinnen als je marktrapportages gebruikt met algemene persona’s of verouderde uitgangspunten voor klantsegmentatie. Door open te staan voor datagedreven technieken maak je de diverse uitdagingen ook voor jouw merk hanteerbaar. Deze nieuwe technieken gebruiken je data om nieuwe, waardevolle inzichten te genereren. Met achterhaalde segmentatieprincipes en generieke persona’s zijn deze echter moeilijk uit de informatie af te leiden.

Een van deze technieken heet clustering. Deze techniek helpt bedrijven om een optimaal aantal logischerwijs bestaande klantcategorieën uit hun data te destilleren. Het selecteren van de data-parameters waar je het clusteringalgoritme op toepast, gebeurt op basis van een combinatie van data-expertise en kennis van je business. Met een mix van deze twee voedingsbronnen is het probleem rond het selecteren van de juiste data-elementen vaak opgelost. De optelsom is dat je data-parameters kiest en gebruikt die relevant zijn voor je bedrijfsvoering en de algoritmes. Met als resultaat: een specifieke persona voor elke individuele klant, klaar om te activeren op je platform of andere kanalen.

De combinatie met de overkoepelende kenmerken van de data-parameters per segment maken de interpretatie en creatie van datagedreven persona’s mogelijk. Deze persona’s zetten de deur open naar kennis van gedrags- en behoeftepatronen van je individuele klanten.

De clustertechniek hoeft maar één keer te worden toegepast, maar het algoritme gaat niet door met het toewijzen van persona’s aan individuele klanten op basis van nieuwe customer data. Door gebruik te maken van de voorspellende kracht van machine learning kun je alsnog aan elke nieuwe klant een persona toekennen. Deze technologie maakt zich de meetpunten van het clusteringalgoritme snel eigen en past ze in realtime toe op nieuwe klanten. Deze altijd actuele data zorgen ervoor dat je marketingbudget optimaal werkt voor je merk.

Gebruik segmentatie om data te activeren

Zodra je data zijn gecentraliseerd en verrijkt, kun je ze gebruiken voor activeringsdoeleinden. Dit betekent dat je de veranderingen die je met klantsegmentatie zichtbaar maakt vervolgens ook implementeert door je data in je eigen platform en eventuele andere betaalde kanalen te segmenteren. Dit stelt je in staat om je klanten en bezoekers van dienst te zijn op basis van hun gedragskenmerken.

Om te achterhalen hoe je als merk het meest effectief kunt communiceren met de diverse doelgroepgerelateerde persona’s, kun je A/B-testen inzetten. Daarmee stel je vast welke proposities de meeste weerklank vinden. Wat laat je bijvoorbeeld zien aan een klant die vaak artikelen koopt voor het hele gezin in plaats van alleen zichzelf? En wat vertel je een klant die eerst het online aanbod screent om vervolgens in een fysieke winkel zijn of haar aankoop te doen? Daar kom je achter door de content op je websites en je e-mailberichten aan te passen. Door de creatie van en segmentering in persona’s kun je zorgen voor hypergepersonaliseerde content op basis van klantgedrag. Daarmee is de voorwaarde voor een optimale customer experience ingevuld.

Je kunt ook CTA’s (call to action) en prijsstrategieën aanpassen op basis van persona-kenmerken. Door de meest waardevolle persona’s te gebruiken voor het creëren van look-a-like-doelgroepen, kun je klanten die vergelijkbare kenmerken vertonen, targeten en aan je merk verbinden.

De sleutel tot succes is experimenteren. Data vertellen je wat de typerende kenmerken zijn van elke individuele klant. Het enige dat je nu te doen staat is content creëren die elke individuele klant op het lijf geschreven is. Als je hierin slaagt, kun je meer traffic naar je website of platform genereren en de conversie en resultaten verbeteren. Je richt je immers op de meest relevante doelgroep.

Gebruik je klantdata om je te onderscheiden van de rest

Door data- en klantsegmentatie ga je de wensen en behoeften van je klanten beter begrijpen. Wellicht lijkt het proces ingewikkeld, maar in essentie is het vrij eenvoudig: verzamel al je data in één digitale container en gebruik vervolgens datagestuurde technieken en machine learning-algoritmen om die gegevens te verrijken en te activeren. Zo zorg je ervoor dat je data optimaal kunt toepassen in je marketingsystemen. Aarzel dus niet om klein te beginnen. Je kunt dit model bijvoorbeeld eerst toepassen op je webanalyses of CRM-data. Zie je positieve resultaten, dan kun je de hoeveelheid data die je in dit model invoert stapsgewijs opschalen. Door optimale en effectieve datatoepassingen kun je beter inspelen op de behoeften van je klanten en je media-inkoop personaliseren voor een optimaal en relevant bereik.