![Two mannequins and a model wearing fashionable outfits from Omoda.](https://www.deptagency.com/wp-content/uploads/2024/06/Omoda-Featured-Image.jpg)
Omoda is al bijna 150 jaar actief als toonaangevende fashion retailer, die een met zorg samengestelde collectie schoenen, kleding, tassen en accessoires aanbiedt.
Door het slim combineren van technologie innoveert Omoda de mode-industrie door klanten persoonlijk te inspireren, vernieuwend maatadvies te geven en zeer snelle verzending te bieden.
DEPT® en Omoda werken al jaren samen om de kracht van data te benutten voor het optimaliseren van digitale marketingcampagnes en om duurzame groei te stimuleren.
![An Omoda model posing in a fun, summery look for a shoot.](https://www.deptagency.com/wp-content/uploads/2024/06/Omoda-Feature-2.jpg)
Een slimme datastrategie
De mode-industrie staat bekend als een zeer concurrerende industrie met een wisselend aanbod en veel retouren. Voor organisaties is het dus cruciaal om data op een slimme en efficiënte manier in te zetten, om zo maximale waarde uit campagnes te halen.
De samenwerking tussen DEPT® en Omoda is gestart met een marketinghub in Google Cloud Platform waarin een 360° klantbeeld is opgebouwd. Dankzij slimme toevoegingen zoals machine learning en AI hebben we gezamenlijk de meerwaarde voor marketing vergroot.
Vervolgens hebben we met Omoda de stap gezet om alle data volledig te migreren naar Google Cloud Platform, ondersteund door een strategie en cultuur die gedreven wordt door data op alle fronten. Dit is een voortdurende reis waarbij we blijven experimenteren en innoveren op het gebied van data-activaties, wat tot nu toe heeft geleid tot indrukwekkende resultaten.
![An Omoda storefront.](https://www.deptagency.com/wp-content/uploads/2024/06/Omoda-Feature-3.jpg)
Het segmenteren van klantdata
Omoda is allereerst gestart met hulp van DEPT® om de marketingdata te centraliseren door een Customer 360 view te creëren in BigQuery.
Customer 360 integreert klantdata uit verschillende bronnen op een gecentraliseerde plek in één overzicht. Hiervoor verzamelden we gegevens zoals offline aankoopgegevens en clickstream data uit Google Analytics 360. De data is met cluster algoritmes gesegmenteerd en Google Cloud en Google Tag Manager werden ingezet om de datagedreven clusters om te zetten naar doelgroepen, zodat marketingcampagnes hier op aangepast konden worden.
Dezelfde gecentraliseerde data is gebruikt om de kans te voorspellen dat potentiële klanten een aankoop zouden doen (conversie-intentie). Hierdoor konden we onze retargeting campagnes beter inzetten voor de juiste doelgroep en het rendement op advertentie-uitgaven (ROAS) verbeteren.
![A close-up of people wearing sneakers and sandals from Omoda.](https://www.deptagency.com/wp-content/uploads/2024/06/Omoda-Feature-4.jpg)
Groei in nettomarge door productsegementatie
Met het gebruik van meerdere databronnen zijn we er samen ook in geslaagd om Google Shopping campagnes slimmer in te zetten en te focussen op producten die een hogere nettomarge realiseren.
Door attributen mee te geven aan campagnes, sturen we op producten die een hogere verkoopkans hebben, de nettomarge verhogen en het retourpercentage verlagen. Dit doen we door elk product een unieke score te geven op basis van verkoop, retour, voorraad en marge gegevens. Producten met een hoge score – en dus een hoge netto waarde – krijgen meer focus en worden dus vaker getoond in Shopping campagnes om resultaten te maximaliseren.
Het model transformeert alle productdata en segmenteert producten in Google Cloud BigQuery. Vervolgens wordt deze output volledig geautomatiseerd, ververst en geïntegreerd met de productfeeds, waarop verschillende digitale marketingcampagnes draaien.
![A shelf display at Omoda featuring fashionable handbags.](https://www.deptagency.com/wp-content/uploads/2024/06/Omoda-Feature-5.jpg)
Return based bidding
Net zoals vele andere retailers kampt Omoda met veel retouren, wat een negatief effect heeft op de nettomarge. Een klant die veel aankopen doet, is niet altijd het meest waardevol voor de winst. Daarom wilden we focussen op klanten met een lage retourwaarde om de nettomarge verder te verbeteren.
We hebben een AI-model ontwikkeld wat in real-time de verwachte geretourneerde waarde voorspelt op het moment dat een transactie plaatsvindt. Deze waarden sturen we door naar Google Ads om het biedingsalgoritme te optimaliseren naar de bedrijfsdoelen die belangrijk zijn voor Omoda.
Daarbij levert het minimaliseren van retouren ook een positieve bijdrage aan het milieu.
Dankzij de samenwerking met DEPT® zijn we nog efficiënter in performance marketing geworden, waardoor we meer winstgevende groei hebben gerealiseerd. De driver hiervan is dat we alle data gecentraliseerd en getransformeerd hebben tot waardevolle inzichten.
Cees Hannema, CMO bij Omoda
De resultaten
Door het verzamelen en centraliseren van data uit verschillende platforms, hebben we in onze samenwerking gezorgd voor meer inzichten en zijn we in staat om waardevolle voorspellingen te maken die de digitale campagnes (SEA, social, email, etc.) optimaliseren.
Als resultaat kunnen we met minder mediabudget meer nettowaarde creëren. De oplossingen zijn schaalbaar en flexibel door de infrastructuur van Google Cloud Platform en volledig ingericht op de doelen van Omoda. In de toekomst blijven we als partners innoveren om niet alleen voorop te blijven lopen in digitale marketing, maar om data te benutten voor de gehele organisatie.
5x
European Search Awards winner
1x
DDMA Customer Data Awards winner
5x
Dutch Search Awards winner
Vragen?
Head of Paid Search