Is jouw marketingdata wel ‘agile’ genoeg?

1. Hoe bedoel je, agile data?

De oorsprong van agile ligt in de softwareontwikkelingshoek. In 2001 kwam een groep ontwikkelaars bij elkaar. De oude manier van software development was star en rigide, dat kon – en moest – beter. Ze schreven er een manifesto over en agile development was geboren.

Tegenwoordig wordt agile als business-term gebruikt: organisaties kunnen agile zijn, businessmodellen kunnen agile zijn en processen kunnen agile zijn. Overal waar je het vastgeroeste van af wil. De letterlijke vertaling van het woord agile is lenig. Agile betekent dat iets makkelijk en snel kan bewegen, flexibel is en kan inspringen op veranderingen. En eerlijk gezegd, de inzet van data wel wat ‘agility’ gebruiken, toch?

2. Welke ‘agile’ uitdagingen zien we in marketingdata?

Uit een studie van IDG blijkt dat er meerdere uitdagingen zijn met betrekking tot marketingdata. Zo is er verbetering mogelijk op het gebied van het ontwikkelen van inzichten en gebruik van de data (42%), benodigde tijd voor administratie en list development (13%) en het ontsluiten en beheren van meerdere databronnen en hoeveelheden data (19%). Het is altijd al een uitdaging geweest om data op te vergaren en data kwaliteit te waarborgen, maar met name de lage agility blijkt het probleem.

3. Welke wensen ontstaan met het ‘agile inzetten’ van marketingdata?

Er zijn verschillende vormen van data van klanten. Idealiter heb je één klantbeeld waarin alle bruikbare data van een klant terugkomt. Streef je naar agile gebruik van data voor marketing, dan moet deze beschikbaar, bruikbaar, tijdig en eenvoudig in te zetten zijn. Op een flexibele, agile manier die data inzetten betekent onder andere het volgende.

Meer data die je eenvoudig en snel wil ontsluiten

Er wordt gezegd dat 90 procent van alle data in de wereld in de afgelopen 2 jaar is gegenereerd. Alle marketingdata heeft een databron, die meer en meer extern beschikbaar zijn. Denk bijvoorbeeld aan contact via nieuwe kanalen, social media en inzicht uit grote hoeveelheden ongestructureerde data (big data), die eerder onmogelijk waren om te gebruiken.

Voor de marketeer die dicht bij huis blijft, is data ontsluiten ook een uitdaging. De eigen (in-house) data en databronnen blijven toenemen. Iedere keer dat er een aparte actie wordt gedaan, die niet vanuit het huidige systeem komt, ontstaan er nieuwe databronnen. Denk bijvoorbeeld aan een potentiële klant, die een event heeft bezocht. Die willen we graag (snel) opvolgen, maar dan moeten deze gegevens wel eerst ontsloten worden!

Daarnaast komen gegevens van diverse (eigen) kanalen binnen bereik, zoals website, e-mail, social, mobile, in-store, etc, waarmee steeds meer marketeers in ieder geval kunnen monitoren en verzamelen. Zo kunnen we meer leren over de klant: Profiel (wie is het), Gedrag (wat koopt en doet hij) en Voorkeuren (wat vindt en wil hij).

Al met al is het toch een flinke uitdaging. Uit het onderzoek van IDG bleek nu al dat marketeers het aantal bronnen (7%) en de hoeveelheid data (12%) als grootste uitdaging zien. Meer data en meer databronnen betekent meer kansen om deze in te zetten, maar nogmaals: dan moeten ze wel ontsloten worden.

Marketeers willen snel inzicht krijgen in hun data

Er is nog een verschil tussen het ontsluiten van data en het daadwerkelijk inzicht krijgen en gebruiken van de data. Een van de grootste uitdagingen voor datagebruik, blijkt te zijn dat je inzicht krijgt in de data: zonder inzicht is het lastig schakelen.

Een voorbeeld. Er is een nieuwe productlancering en we willen de geïnteresseerden in ons merk van het afgelopen jaar gaan benaderen via e-mail of post. Dan zou als een marketeer een telling van het aantal records in de database willen hebben om te zien of groep met groot genoeg en zo de marketing ROI willen berekenen voor het ontwikkelen van een (aparte) uiting.

Je wil data kunnen manipuleren en combineren

Flexibele inzet van data betekent dat je ook naar wens de data vanuit verschillende bronnen kan combineren en manipuleren. Zo zou je eenvoudig een (kruis-)selectie over meerdere bronnen heen moeten kunnen maken en zo de mythische ‘360 graden customer view’ te ontwikkelen. Data in een bepaald format moet ook omgezet kunnen worden naar het gewenste format (ETL), dan wel adaptief te gebruiken zijn.

Je hebt data nodig die voldoende recent is voor het doel

Dit heeft tevens te maken met de vergaring en het ontsluiten van de data, sommige gegevens zijn het meest effectief in real-time of near-time. Denk daarbij aan het aanpassen van een website op profiel en gedrag (real-time) en het versturen van een shoppingcart abandonment mail (near-time). Maar ook andere gegevens moeten voldoende recent zijn voor bijvoorbeeld segmentatie en selectie.

Een voorkeur die gisteren is gegeven, is meer accuraat nu dan over een jaar. En als een consument nu interesse heeft in babykleertjes voor hun eigen baby, dan is dat straks kinderkleertjes. Daarbij moeten dus gegevens worden vastgelegd die iets zeggen over de data (meta-data), zoals waar deze zijn verzameld en wanneer ze het laatst zijn bijgewerkt.

4. Welke systemen kan je gebruiken voor agile data?

Tegenwoordig is er veel aandacht voor de functionaliteiten die binnen het gebied van marketing automation vallen. Er zijn nu elf keer zoveel B2B-organisaties die marketing automation inzetten ten opzichte van 2011. En die adoptie lijkt nog niet te stoppen laten de marketing automation statistieken zien. Volgens Econcultancy gebruikt inmiddels 11 procent van de marketeers een marketing automation tool voor het verzenden van hun e-mails, in plaats van alleen een e-mailserviceprovider.

De software en tools die een bedrijf gecombineerd inzet voor marketing, onze marketing technology stack, is bepalend voor het effectief en flexibel kunnen gebruiken van data. Sommige systemen zijn gewoon kuch minder flexibel dan andere in het omgaan met data, of hebben niet het datamodel om daar goed mee om te kunnen gaan. Daarover in een volgende blog meer.

5. Wat heeft je klant aan ‘agile data’?

Het voordeel van effectief gebruik van data in marketingcommunicatie vind je niet alleen aan de kant van extra omzetten. Het effectief omgaan met data kan negatieve klantbeleving, ontevredenheid en vervreemding voorkomen, bijvoorbeeld door mensen die net een product hebben gekocht geen kortingsaanbieding te sturen over hetzelfde product.

Merkloyaliteit en -waardering staan onder invloed van de ervaringen die klanten met een merk hebben. Daaronder vallen positieve, negatieve en neutrale ervaringen. De customer engagement, de betrokkenheid bij het merk, kan je die positief beïnvloeden door een slimme inzet van data.

Agile voor je klant: persoonlijke aanbiedingen en goede service

Een groot deel van de marketeers zal data in eerste instantie inzetten zodat er meer resultaat geboekt wordt in termen van omzet, winst en conversies. Begrijpelijk. Het onderzoek Two Sides of Consumer Trust uit 2013 spreekt boekdelen. 63 procent van de consumenten zegt meer uit te geven als een bedrijf hun gegevens goed zou inzetten om relevante aanbiedingen te doen en de juiste service te verlenen. 59 procent zou daarom vaker kopen van een merk. Reden genoeg, toch?

Dit artikel is gepubliceerd op Frankwatching op 22 oktober 2014.

Ook aan de slag met krachtige 1-op-1 marketing automation?