HO_Slimme marketing 2025_voorbeeldhoofdstuk

Hoofdstuk 3

Klantinzichten en -segmentatie

Na dit hoofdstuk ben je in staat om ...

• de basisprincipes van klantinzichten en -segmentatie te begrijpen en toe te passen in marketingstrategieën, waarbij je het belang van klantsegmentatie voor effectieve marketing kunt uitleggen.

• traditionele en geavanceerde segmentatiemethoden te onderscheiden en te benoemen, inclusief het gebruik van data-analyse en machine learning om klanten nauwkeuriger te segmenteren.

• klantdata om te zetten in gedetailleerde persona’s, met een grondig begrip van hoe je verschillende klantgroepen kunt identificeren, onderzoeken en ontwikkelen tot persona’s die helpen om gerichte marketingcampagnes te creëren.

• klantinzichten effectief te gebruiken voor het ontwikkelen van gepersonaliseerde marketingcampagnes en klantinteracties, waarbij je kunt uitleggen hoe je klantreizen optimaliseert op basis van verzamelde data.

• voorbeelden van succesvolle  klantsegmentatiestrategieën en gepersonaliseerde marketingcampagnes in de Belgische en Nederlandse context te herkennen en te analyseren, en te begrijpen hoe deze inzichten kunnen worden toegepast op jouw eigen marketingactiviteiten.

3.1 Inleiding tot klantinzichten en -segmentatie

In de hedendaagse marketingomgeving, waarin consumenten steeds hogere verwachtingen hebben, vormen klantinzichten en -segmentatie de hoekstenen van een succesvolle data-driven strategie. Klantinzichten bieden bedrijven een diepgaand en holistisch 360°-beeld van wie hun klanten zijn, wat hun behoeften zijn en hoe zij zich gedragen. Deze inzichten stellen bedrijven in staat om gerichte marketingstrategieën te ontwikkelen die aansluiten bij de unieke kenmerken en voorkeuren van verschillende klantgroepen.

Klantsegmentatie verwijst naar een methodiek waarbij een diverse klantenbasis wordt opgedeeld in kleinere, homogene groepen. Deze segmenten worden gecreeerd op basis van gedeelde kenmerken zoals demografie, gedrag of psychografie. Door het proces van segmentatie kunnen bedrijven hun marketingboodschappen klantsegmentatie

effectiever afstemmen op specifieke doelgroepen, wat resulteert in relevantere en efficiëntere campagnes. Zoals besproken in het eerste hoofdstuk van dit handboek, vormen segmenten al ongeveer een halve eeuw een gebruik in marketing. Wat er vandaag echter veranderd is, is de graad van personalisatie.1

In een markt waar consumenten een steeds persoonlijkere aanpak verwachten, biedt een steeds nauwkeurigere en zelfs gepersonaliseerde klantsegmentatie een competitief voordeel. Het stelt bedrijven in staat om hun marketingboodschappen preciezer dan ooit af te stemmen op de behoeften en voorkeuren van verschillende doelgroepen. Hierdoor kan een bedrijf gerichter communiceren en relevante aanbiedingen doen, wat de betrokkenheid van de klant vergroot en de effectiviteit van marketingcampagnes aanzienlijk verbetert. Wat bedrijven hiermee beogen, is dat dit finaal resulteert in een verhoogde klanttevredenheid en NPS-score. Zoals aangetoond in de slotcase van hoofdstuk 1 is dit één van de drivers geweest voor de groei van Coolblue tot de grote onderneming die ze vandaag is.

Dit hoofdstuk gaat dieper in op de technieken en strategieën die bedrijven kunnen toepassen om waardevolle klantinzichten te verkrijgen en om effectieve klantsegmentaties uit te voeren. We behandelen zowel traditionele segmentatietechnieken, zoals demografische en geografische segmentatie, als meer geavanceerde methoden zoals gedragssegmentatie: RFM-analyse, Share of Wallet, Customer Life Time Value en churn analyse. Daarnaast bespreken we het ontwikkelen van persona’s, een essentieel hulpmiddel voor het visualiseren en begrijpen van klantsegmenten, en laten we zien hoe klantinzichten kunnen worden ingezet voor gepersonaliseerde marketingcampagnes. Daarna bespreken we retargeting, een cookiegebaseerde technologie waarbij consumenten die aanvankelijk geen aankoop deden, opnieuw worden benaderd met een commercieel voorstel. Dergelijke hyperpersoonlijke aanbiedingen kunnen soms leiden tot ongerustheid en zelfs irritatie bij potentiële klanten. Daarom worden ook het concept ‘consumer reactance’ besproken en strategieën die ondernemingen kunnen ondernemen om dit te vermijden.

Een effectieve en cultuursensitieve aanpak voor klantsegmentatie is voor de Belgische en Nederlandse markten een vereiste voor succes. Die zijn immers gekenmerkt door een grote culturele en taalkundige diversiteit. Dit komt aan bod op het einde van dit hoofdstuk. Bedrijven die in staat zijn om gedetailleerde segmenten en persona’s te ontwikkelen en klantinzichten slim toe te passen, terwijl ze rekening houden met culturele verschillen tussen beide landen, kunnen hun

1 Kotler, P., & Armstrong, G. (2010). Principles of marketing. Pearson education.

Deel 2 Data-driven marketingstrategieën

marketingboodschappen beter laten resoneren bij specifieke doelgroepen en zo hun concurrentiepositie versterken.

3.2 Technieken voor klantsegmentatie

Klantsegmentatie is een fundamentele strategie in marketing die bedrijven in staat stelt om hun klantenbestand op te splitsen in kleinere, gerichtere groepen. Traditionele segmentatietechnieken zijn de basis waarop veel marketingstrategieen zijn gebouwd. Ondanks de technologische vooruitgang blijven deze traditionele segmentatiemethoden relevant, vooral als eerste stap in het begrijpen van de klant. Een nadeel is echter dat traditionele segmenten en persona statisch zijn en daardoor voor ondernemingen ook snel achterhaald. Datagebaseerde en geactualiseerde segmenten en persona bieden een oplossing voor dat nadeel.

3.2.1 Traditionele segmentatietechnieken

Traditionele marktsegmentatiestrategieën

Demografische segmentatie

Geografische segmentatie

Psychografische segmentatie

Segmentatie is een cruciaal onderdeel van effectieve marketingstrategieën en biedt bedrijven de mogelijkheid om hun doelgroep beter te begrijpen en gerichte campagnes op te zetten. In deze paragraaf worden de drie belangrijkste traditionele segmentatietechnieken besproken – demografische, geografische en psychografische segmentatie – elk met hun unieke focus en toepassing.

Demografische segmentatie: Dit is de meest gangbare vorm van segmentatie en omvat het indelen van klanten op basis van factoren zoals leeftijd, geslacht, inkomen, opleidingsniveau en gezinsgrootte. Demografische segmentatie is relatief eenvoudig toe te passen en biedt waardevolle inzichten in brede klantcategorieën. Bedrijven kunnen hiermee basisveronderstellingen maken over de behoeften en voorkeuren van hun klanten, wat de fundering vormt voor het opzetten van campagnes.

Albert Heijn gebruikt zijn klantenkaart (Bonuskaart) om klantprofielen op basis van leeftijd, gezinssamenstelling en woonplaats te analyseren. Zo richt Albert Heijn specifieke aanbiedingen en communicatie op bijvoorbeeld jonge gezinnen door kortingen op babyproducten aan te bieden. Voor senioren worden acties zoals gezonde kant-en-klaarmaaltijden of seizoensgebonden producten gepromoot. Deze aanpak verhoogt zowel de klanttevredenheid als de effectiviteit van marketingcampagnes.

Geografische segmentatie: Deze methode richt zich op het verdelen van de markt op basis van locatie, zoals landen, regio’s, steden of zelfs wijken. Voor bedrijven die actief zijn in meerdere regio’s, zoals België en Nederland, is geografische segmentatie essentieel. Segmentatie op basis van postcode van een dorp waarin vooral rijke inwoners wonen, kan een goede aanpak zijn voor de producent of verdeler van luxemerken. Dit maakt deze techniek vooral waardevol voor bedrijven die hun marketinginspanningen willen aanpassen aan lokale verschillen, bijvoorbeeld op gebied van gemiddeld inkomen per stad/dorp.

MKB Entertrain is een bedrijf in Nederland dat waardevolle inzichten verzamelt uit online ticketverkoop, zoals de woonplaatsen van hun klanten. Met deze informatie kunnen ze hun doelgroep gerichter benaderen door toekomstige campagnes specifiek te richten op prospects uit dezelfde regio’s als hun huidige klanten. Daarnaast vroeg Entertrain data op bij het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) om inzicht te krijgen in welke Nederlandse postcodes huizen een hogere verkoopprijs hebben. Op die manier richtte Entertrain zich via Meta advertising op prospects met postcodes met een gemiddeld hoger inkomen. Door deze gerichte aanpak vergroten ze de kans op succes van hun marketinginspanningen en optimaliseren ze de effectiviteit van hun campagnes.

demografische segmentatie

geografische segmentatie

psychografische segmentatie gedragssegmentatie

Een voorbeeld van een Belgische onderneming is de Standaard Boekhandel. Deze boekenketen stemt haar communicatie nauwkeurig af op de locatie van de klant. E-mails over events, zoals signeersessies, worden enkel verstuurd naar klanten die in de buurt van de betreffende winkel wonen of daar eerder een boek hebben gekocht. Zo blijft de communicatie relevant en persoonlijk, wat de betrokkenheid van klanten vergroot.

– Psychografische segmentatie: Deze segmentatie kijkt verder dan demografische en geografische gegevens door in te zoomen op de persoonlijkheid, levensstijl, waarden en interesses van klanten. Deze methode helpt bedrijven om inzicht te krijgen in de diepere motivaties en gedragingen van hun klanten. Hoewel het meer tijd en onderzoek vergt, biedt psychografische segmentatie bedrijven de mogelijkheid om emotioneel relevante marketingcampagnes te creëren die inspelen op de onderliggende waarden en interesses van hun doelgroep.

Tony’s Chocolonely, uit Nederland, richt zich op consumenten die waarde hechten aan duurzaamheid, eerlijkheid en sociale rechtvaardigheid. Het merk spreekt klanten aan die bewust kiezen voor producten die bijdragen aan een betere wereld door transparant te zijn over hun missie om fairtrade en eerlijke chocolade te produceren. Om deze doelgroep effectief te bereiken, kan het bedrijf gerichte marketingcampagnes opzetten, bijvoorbeeld via sociale media, waarbij ze inspelen op de interesses van gebruikers die zich engageren voor duurzaamheid en fairtrade. Tony’s verpakkingen en campagnes, zoals ‘Crazy About Chocolate, Serious About People’, spelen in op de waarden en idealen van deze groep consumenten. Dit zorgt ervoor dat klanten zich niet alleen verbonden voelen met het product, maar ook met de missie van het merk.

3.2.2 Geavanceerde segmentatiemethoden

Met de opkomst van big data en geavanceerde analysetools kunnen bedrijven tegenwoordig meer gedetailleerde en precieze klantsegmentaties uitvoeren. Geavanceerde segmentatiemethoden – vooral dan op basis van klantengedrag – stellen bedrijven in staat om klanten op een nog dieper niveau te begrijpen en te benaderen door middel van gedragssegmentatie. Deze vorm van segmentatie verwijst naar de onderverdeling van klanten op basis van hun gedragspatronen, zoals koopgedrag, merkloyaliteit, gebruiksfrequentie en reacties op marketingcampagnes. Door inzicht te krijgen in hoe klanten zich gedragen, kunnen bedrijven hun marketingboodschappen effectiever afstemmen op de behoeften en

voorkeuren van specifieke klantgroepen. Door de technologische vooruitgang is het beter dan ooit mogelijk om digitale data en sporen van klantengedrag op te slaan en te gebruiken als criterium voor gedragssegmentatie.

Een klant die regelmatig online winkelt en enkel premium producten koopt, kan bijvoorbeeld worden benaderd met gepersonaliseerde e-mails over luxeproducten, terwijl een klant die alleen tijdens promoties online actief is, kan worden gestimuleerd met gerichte aanbiedingen met een aantrekkelijke korting. Hieronder geven we een overzicht van een aantal vaak voorkomende vormen van gedragssegmentatie.

3.2.2.1 RFM-analyse

RFM-analyse (Recency, Frequency, Monetary) 2 is een geavanceerde segmentatiemethode die klanten indeelt op basis van drie dimensies: hoe recent ze een aankoop hebben gedaan (Recency), hoe vaak ze aankopen doen (Frequency), en hoeveel ze uitgeven (Monetary Value). In de casus Anna Pops op het einde van dit hoofdstuk wordt ook rekening gehouden met een vierde aspect, namelijk Tenure / T (RFMT). Tenure verwijst naar hoelang een klant al bij het bedrijf actief is en kan ook een indicatie zijn van de aantrekkelijkheid van een klant. Deze techniek is met name waardevol voor het identificeren van de meest aantrekkelijke en winstgevende klanten en voor het ontwikkelen van gerichte strategieën die klantloyaliteit bevorderen. Als algemene regel kunnen we stellen dat klanten die recent nog gekocht hebben, vaak kopen en voor een hoge geldelijke waarde, doorgaans aantrekkelijker zijn dan klanten die lang geleden gekocht hebben, slechts zelden iets kopen en doorgaans voor een lage waarde. De berekening van RFM sluit direct aan bij het  Paretoprincipe, ook wel bekend als de 80/20-regel, die stelt dat ongeveer 20% van de klanten verantwoordelijk is voor 80% van de winst. Het Paretoprincipe – genaamd naar zijn bedenker Vilfredo Pareto – benadrukt het belang van het identificeren en koesteren van deze topklanten, omdat zij een disproportionele invloed hebben op het succes van het bedrijf.

Plainsight en Datafuse3 zijn bedrijven die RFM-analyse toepassen voor klantsegmentatie. Zij gebruiken deze methode om klanten te categoriseren op basis van recentheid, frequentie en monetaire waarde van aankopen. Deze segmenten

2 Fingerspitz (z.d.). Retargeting via dynamische display met AI creatives. Geraadpleegd op 1 februari 2025, van https://fingerspitz.nl/ons-werk/retargeting-via-dynamische-display-met-ai-creatives/

3 Datafuse (z.d.).  RFM-segmenten: Optimaliseer je marketing met klantdata. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://datafuse.nl/blog/rfm-segmenten/

RFM-analyse

Paretoprincipe

Deel 2 Data-driven

worden vervolgens ingezet voor gerichte marketingcampagnes via CRMplatforms en andere platforms zoals Google Ads en Facebook, waardoor de effectiviteit van hun marketingstrategieën wordt verhoogd.

Bedrijven kunnen RFM-analyse gebruiken om klanten met een hoge waarde te belonen en hen aan te moedigen om herhaalaankopen te doen, terwijl klanten met een lagere waarde met gerichte aanbiedingen kunnen worden geactiveerd.

Scan de QR-code voor een stappenplan voor RFM-berekening.

RFM analysis Recency Monetary value Frequency

Ook bij Torfs wordt gebruikgemaakt van RFM-analyse om klantgedrag te segmenteren en marketingacties te optimaliseren. Door de combinatie van klantgegevens, zoals productvoorkeuren en aankoopkanalen (fysieke winkels of online), kan Torfs gepersonaliseerde marketingstrategieën ontwikkelen. Een typisch voorbeeld van hoe deze data in de praktijk worden gebruikt, is het opzetten van een gerichte campagne met behulp van SQL-query’s om specifieke klantsegmenten te selecteren.

Typische opbouw van een campagne:

1. Selectie van de targetgroep

Het marketingteam selecteert een doelgroep van 20.000 klanten met een specifiek aankoopprofiel. Een voorbeeld hiervan zijn frequente kopers van herenschoenen met een hoge RFM-score. Deze klanten worden beschouwd als belangrijk voor de campagne vanwege hun bewezen betrokkenheid en koopgedrag.

2. Controlegroep instellen

Om het effect van de campagne te meten, wordt een controlegroep van 5.000 willekeurig geselecteerde klanten apart gehouden. Deze controlegroep ontvangt geen promotionele communicatie en fungeert als vergelijkingspunt om de impact van de actie te evalueren.

3. Gerichte communicatie

De targetgroep ontvangt een gepersonaliseerde marketingboodschap, bijvoorbeeld een promotie op herenschoenen of een exclusieve uitnodiging voor een VIP-shopmoment. Deze communicatie is afgestemd op hun eerdere gedrag en voorkeuren, wat de kans op conversie aanzienlijk vergroot.

4. Resultaatmeting en analyse

Na afloop van de campagne worden de resultaten van de targetgroep vergeleken met die van de controlegroep. Hierbij wordt gekeken naar metrics zoals:

• Conversiepercentage: Het aantal klanten dat reageerde op de campagne.

• Gemiddelde bestelwaarde: Of de campagne leidde tot hogere uitgaven per klant.

• Return on Investment (ROI): De meeropbrengst die specifiek aan de campagne kan worden toegeschreven.

Door deze  gedetailleerde A/B-testaanpak kan Torfs nauwkeurig inschatten welke acties effectief zijn en welke optimalisaties mogelijk zijn.

Dankzij deze datagedreven aanpak heeft Schoenen Torfs niet alleen een dieper inzicht in het gedrag en de voorkeuren van hun klanten, maar kunnen ze ook gericht en efficiënt communiceren. Dit leidt tot: –

Hogere conversiepercentages: De kans dat klanten ingaan op een aanbod stijgt aanzienlijk dankzij de personalisatie.

–

Verhoogde klantloyaliteit: Klanten voelen zich meer aangesproken en gewaardeerd door de op maat gemaakte communicatie.

– Optimalisatie van marketingbudgetten: Door te focussen op de meest waardevolle klantsegmenten worden middelen efficiënter ingezet, wat de marketing-ROI verhoogt en de financiële KPI’s van Torfs een boost geeft.

3.2.2.2

Share of Wallet

Share of Wallet (SoW) verwijst naar het percentage van de totale uitgaven van een klant in een specifieke productcategorie dat aan een bepaald bedrijf wordt besteed. Het geeft inzicht in hoeveel van de ‘portemonnee’ van de klant een bedrijf weet te veroveren ten opzichte van concurrenten. Uit onderzoek bij 400 grote bedrijven blijkt dat 5% tot 30% van de klanten niet het maximale omzetpotentieel bij een specifiek bedrijf realiseren. Een aanzienlijk deel van hun uitgaven gaat dus naar

Share of Wallet

concurrenten.4 Met een strategische aanpak kan hier nog flink wat extra omzet worden gegenereerd.

Belang voor bedrijven:

– Concurrentieanalyse: SoW helpt bedrijven te begrijpen hoe ze presteren ten opzichte van concurrenten binnen dezelfde markt.

– Klantloyaliteit: Een hogere SoW duidt vaak op grotere klantloyaliteit en tevredenheid.

– Identificeren van groeikansen: Door klanten te identificeren met een lage SoW maar hoog uitgavenpotentieel, kunnen bedrijven gerichte strategieën ontwikkelen om hun aandeel te vergroten.

Meting:

– Data verzamelen: Gebruik klantonderzoeken, loyaliteitsprogramma’s en aankoopgegevens om inzicht te krijgen in het bestedingspatroon van klanten.

– Analyse: Vergelijk de uitgaven van een klant bij uw bedrijf met hun totale uitgaven in de categorie.

– Segmentatie: Groepeer klanten op basis van hun SoW om gerichte marketingstrategieën te ontwikkelen.

Strategieën om SoW te verhogen:

– Crossselling: Bied aanvullende producten of diensten aan die aansluiten bij de behoeften van de klant.

– Loyaliteitsprogramma’s: Stimuleer herhaalaankopen door beloningen en exclusieve aanbiedingen.

– Personalisatie: Gebruik klantdata om gepersonaliseerde aanbevelingen en promoties te doen.

– Klantenservice verbeteren: Een uitstekende klantenservice kan de tevredenheid verhogen en klanten aanmoedigen meer bij u te kopen.

Een Belgische supermarktketen in het premium segment ontdekte via het GfK Nielsen household-panel dat hun gemiddelde SoW slechts 30% is. Dit betekent dat klanten 70% van hun boodschappenbudget elders uitgeven, bijvoorbeeld bij een directe concurrent in het premium segment. Door het introduceren van een gepersonaliseerd loyaliteitsprogramma en een Visa-kaart van de supermarktketen

4 Management Kennisbank (z.d.). Klantloyaliteit. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https:// www.managementkennisbank.nl/crm/klantloyaliteit/

(‘koop op dinsdagavond of donderdagavond met onze Visa-kaart en ontvang 5 euro-korting per aankoopschijf van 50 euro’) en het uitbreiden van hun productassortiment, streven ze ernaar hun SoW te verhogen naar 50%.

Beste WANNES,

ScanMania loopt nog: het moment om te profiteren van aanbiedingen aan knalprijzen, de hele week lang.

Waarom deze kans niet aangrijpen om al aan Vaderdag te denken?

Of je nu kiest voor een cadeau of een kleine verwennerij, met je Visa kaart van Carrefour(1) geniet je van exclusieve voordelen:

• 5 % korting, elke dag op producten van de Kwaliteitsketen Carrefour en Carrefour BIO(2)

• Dinsdagen en donderdagen zijn Visa Days(4): je ontvangt aankoopbonnen in de Carrefour hypermarkten en deelnemende market(4)

• Tuinpromo: betaal je tuinartikelen in 3, 10 of 20 keer zonder kosten (BDR 0 %)(5)

Elke dag 5 % korting dankzij je kaart

Betaal deze producten van Kwaliteitsketen Carrefour met je Visa kaart van Carrefour(1) en ontvang 5 % extra korting(2)!

individuele

Customer LifeTime Value

3.2.2.3

Individuele Customer Life-Time Value

Individuele Customer Life-Time Value (CLTV) is een prognose van de totale netto-inkomsten die een bedrijf verwacht te ontvangen van een klant gedurende de gehele relatie met die klant. Het is een essentiële metriek die helpt bij het begrijpen van de langetermijnwaarde van klanten.

Belang voor bedrijven:

–

Marketinginvesteringen optimaliseren: Bepaal hoeveel kan worden geïnvesteerd in het werven en behouden van een klant. Een terugbetalingsverzoek van een klant met een lage Customer Lifetime Value (CLTV) zal eerder worden geweigerd dan dat van een ontevreden klant met een hoge individuele CLTV, aangezien het behouden van waardevolle klanten strategisch belangrijker is.

– Segmentatie op waarde: Identificeer welke klanten het meest waardevol zijn en ontwikkel strategieën om deze te behouden.

– Strategische besluitvorming: Informeer productontwikkeling, klantenservice en andere bedrijfsprocessen op basis van klantwaarde:

• Productontwikkeling: Welke functies of producten worden ontwikkeld op basis van de behoeften van de meest waardevolle klanten?

• Klantenservice: Hoeveel middelen worden geïnvesteerd in ondersteuning en retentie van klanten met een hoge Customer Lifetime Value (CLTV)?

• Marketingstrategie: Hoe kunnen campagnes en aanbiedingen beter worden afgestemd op klantsegmenten die de grootste impact hebben op de winstgevendheid?

• Operationele processen: Waar moet het bedrijf efficiëntie verbeteren of extra investeren om de relatie met waardevolle klanten te versterken?

Strategieën om CLTV te verhogen:

– Verbeteren van klantbehoud: Zorg voor een uitzonderlijke klantervaring door snelle en persoonlijke klantenservice, een eenvoudig retourproces en proactieve communicatie. Bijvoorbeeld, een modewebshop kan een loyaliteitsprogramma aanbieden waarbij trouwe klanten exclusieve kortingen of vroege toegang tot nieuwe collecties krijgen.

– Verhogen van aankoopfrequentie: Implementeer abonnementsmodellen (bv. maandelijkse beautyboxen, softwarelicenties) of stimuleer herhaalaankopen met gepersonaliseerde e-mails en kortingen voor terugkerende klanten. Supermarkten kunnen bijvoorbeeld digitale kortingsbonnen aanbieden op basis van eerdere aankopen.

Gemiddelde besteding verhogen: Gebruik upselling (een duurdere of uitgebreidere versie van een product aanbieden) en crossselling (gerelateerde producten suggereren). Een elektronicawebshop kan bijvoorbeeld bij de verkoop van een laptop accessoires zoals een muis, laptoptas of antivirussoftware aanbevelen. TUI kan een belangrijke klant met hoge CLTV aan voordelige voorwaarden een upgrade aanbieden op diens vluchten.

TUI, een international tour operator, kan een belangrijke klant met hoge CLTV aan voordelige voorwaarden een upgrade aanbieden op diens vluchten. Bijvoorbeeld: een klant boekt een ticket voor een langeafstandsvlucht in Economy Class. Tijdens het boekingsproces of bij het online checken krijgt de klant de optie om een Comfort Upgrade bij te boeken. Met de Comfort Upgrade geniet de reiziger van extra voordelen die de reis aangenamer maken. Deze voordelen omvatten onder andere:

– Snelle check-in en prioritaire boarding: vermijd wachtrijen en stap als een van de eersten aan boord.

– Ruimere en comfortabelere zitplaatsen: meer beenruimte om te ontspannen tijdens de vlucht

– Welkomstdrankje (bijvoorbeeld een glaasje champagne): begin de reis met een vleugje luxe

– Premium maaltijden: kies uit een verfijnd menu met kwalitatieve ingrediënten en extra service

– Extra bagagevrijstelling: neem zonder zorgen meer mee op reis

Het doel hierbij is om de klant een aangenamere vliegervaring te bezorgen, ervoor te zorgen dat de belangrijke klant in de toekomst ook nog via TUI boekt en tegelijkertijd de omzet per passagier verhogen.

–

Klanttevredenheid monitoren: Verzamel structureel feedback via enquêtes, Net Promoter Score (NPS) en klantbeoordelingen. Doe dit liefst bij alle klanten, maar zeker bij klanten met hoge CLTV. Gebruik deze inzichten om serviceproblemen aan te pakken. Bijvoorbeeld, een hotelketen kan na elk verblijf een korte vragenlijst sturen naar gasten met een hoge CLTV en gasten die klachten hebben snel opvolgen met een gepaste oplossing, zoals een korting op een volgend verblijf.

Meting:

Als je de  CLTV per individuele klant wil berekenen, kun je werken met de werkelijke bestellingen en frequentie van die specifieke klant. In dat geval gebruik je de formule voor individuele Customer Lifetime Value (CLTV):

CLTVindividu = (AOVklant × Fklant × Tklant) × M – (CAC + Cretentie)

Waarbij:

– AOVklant = Gemiddelde bestelwaarde van de specifieke klant

– Fklant = Aantal aankopen per jaar door deze klant

– Tklant = Klantduur in jaren (hoe lang de klant actief is)

– M = Brutomarge (percentage winst per verkoop)

– CAC = Customer Acquisition Cost (de kosten om deze klant binnen te halen)

– Cretentie = Kosten voor klantbehoud, zoals marketing en loyaltyprogramma’s

Wil je dus de CLTV per klant zo nauwkeurig mogelijk berekenen, dan gebruik je de daadwerkelijke bestelwaarden van die specifieke klant

INDIVIDUELE CLTV IN EEN BELGISCHE E-COMMERCE KMO

– Situatieschets: Een duurzame modewinkel in België wil de Customer Lifetime Value van één specifieke klant,  Liesbet, berekenen. Liesbet is een trouwe klant die al enkele jaren regelmatig aankopen doet.

Uit de klantendatabase kennen we voor Liesbet de volgende data:

– Eerste aankoop: januari 2020

– Laatste aankoop: december 2023  Klantduur = 4 jaar

– Bestellingen per jaar: 3 keer

– Gemiddelde bestelwaarde: €95

– Brutomarge op haar aankopen: 50%

Stap 1: Bepalen van de omzet van Liesbet

Om de omzet die Liesbet genereert over haar volledige klantrelatie te berekenen, gebruiken we:

Totale omzet = Gemiddelde bestelwaarde × Aantal aankopen per jaar × Klantduur

Totale omzet = 95 × 3 × 4 = € 1.140

Stap 2: Brutomarge toepassen

Niet alle omzet is winst, dus we berekenen de waarde na aftrek van directe kosten:

Bruto CLTV = Totale omzet × Brutomarge

Bruto CLTV = 1.140 × 0,50 = € 570

Stap 3: Marketing- en servicekosten aftrekken

Om te bepalen hoeveel deze klant écht oplevert, houden we rekening met de kosten om haar te werven en te behouden.

– Acquisitiekosten (CAC): De eerste keer dat Liesbet klant werd, heeft de kmo €40 uitgegeven via advertenties en kortingen.

– Klantbehoudkosten: Gemiddeld wordt er per klant jaarlijks €10 besteed aan loyaltyprogramma’s en gepersonaliseerde e-mails. Over haar klantrelatie (4 jaar) is dit 4 × €10 = €40.

Netto CLTV = Bruto CLTV – (CAC + Behoudkosten)

Netto CLTV = 570 – (40 + 40) = € 490

Conclusie

Deze specifieke klant, Liesbet, heeft over een periode van  4 jaar een netto bijdrage van €490 geleverd aan de kmo. Dit betekent dat ze, na aftrek van alle kosten, een winst van bijna €500 heeft opgeleverd.

Belangrijke inzichten

1. Liesbet is een waardevolle klant: Haar CLTV (€490) is ruim boven de acquisitiekosten (€40), dus het loont om klanten zoals zij te behouden.

2. Strategische optimalisaties:

• Als de kmo Liesbet kan motiveren om 1 extra keer per jaar te bestellen, stijgt haar CLTV direct.

• Door personalisatie of loyaliteitsprogramma’s kan haar klantduur verlengd worden, wat haar waarde verhoogt.

churnanalyse

churnpercentage

Variabele Waarde

Aantal jaren klant

Aankopen per jaar

Gemiddelde bestelwaarde

Totale omzet

Brutomarge

Bruto CLTV

Acquisitiekosten (CAC)

Loyalty- en servicekosten

Netto CLTV (winstbijdrage)

4 jaar

3

€95

€1.140

50%

€570

€40

€40

€490

Dit voorbeeld laat zien hoe je  de CLTV per individuele klant berekent en hoe bedrijven die informatie kunnen gebruiken voor prognose van toekomstige winsten, marketing en klantrelatiebeheer.

3.2.2.4 Churnanalyse

Churnanalyse is het proces van het identificeren en begrijpen van de redenen waarom klanten stoppen met het gebruik van de producten of diensten van een bedrijf. Het churnpercentage is het percentage klanten dat in een bepaalde periode vertrekt

Redenen voor churn

Ontevredenheid

Concurrentie

Veranderende behoeften

Churnanalyse

Redenen voor churn

Periode

Klantenbasis

Gevolgen van churn

Verlies van inkomsten

Reputatieschade

Verhoogde kosten

Telenet,5 een grote telecomprovider in België, zet de churnanalyse om in de praktijk. Binnen hun datawarehouseproject speelt churnanalyse een belangrijke rol om klantenbinding te verbeteren en het aantal vertrekkende klanten te minimaliseren. Via hun datawarehouse verzamelt Telenet uitgebreide gegevens over klantgedrag, zoals het gebruik van diensten, betalingsgeschiedenis, interacties met de klantenservice en sociaaldemografische gegevens. Met behulp van geavanceerde analysetechnieken en voorspellende modellen identificeert Telenet klanten met een verhoogde kans om hun abonnement op te zeggen. Dit zijn bijvoorbeeld klanten die minder frequent gebruikmaken van hun diensten, een negatieve ervaring hebben gemeld, of recent zijn overgestapt naar goedkopere abonnementen.

Belang voor bedrijven:

– Klantbehoud: Het is doorgaans kosteneffectiever om bestaande klanten te behouden dan nieuwe te werven. Uit onderzoek6 blijkt dat het aantrekken van een nieuwe klant vijf tot zes keer duurder is dan het behouden van een bestaande klant. Bovendien kan een verhoging van de klantretentie met slechts 5% leiden tot een winststijging van 25% tot 95%.7

– Inkomstenstabiliteit: Een hoog churnpercentage kan leiden tot significante omzetdalingen. Wanneer klanten vertrekken, vermindert de terugkerende inkomstenstroom, wat direct invloed heeft op de financiële stabiliteit van een organisatie. Bovendien stijgen de kosten voor het werven van nieuwe klanten, die doorgaans hoger zijn dan de kosten voor het behouden van bestaande klanten, wat de winstgevendheid verder onder druk zet. Een studie uitgevoerd door Rudd, Huo en Xu8 (2023) benadrukt het belang van het voorspellen en voorkomen van klantverloop. Zij ontwikkelden een model dat bedrijven helpt bij het identificeren van klanten met een hoog risico op vertrek, zodat gerichte retentiestrategieën kunnen worden toegepast om omzetverlies te minimaliseren. Hun onderzoek toont aan dat effectieve analyse en aanpak van klantverloop cruciaal zijn voor het behoud van inkomsten en de algehele bedrijfsgezondheid.

5 Grommen, S. (2009, 16 oktober). Telenet graaft in klantendata. Datanews, 2009(33), p.27.

6 DifferKinoMe (z.d.). Verschil tussen kosten van nieuwe klant en behoud klant. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://nl.differkinome.com/articles/marketing-sales/difference-between-cost-of-new-customer-and-retaining-customer.html

7 Archie CRM (z.d.). De kracht van klantbehoud: minder kosten, meer winst en groei. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://www.archie.nl/blog/de-kracht-van-klantbehoud

8 Rudd, D. H., Huo, H., & Xu, G. (2023). Causal Analysis of Customer Churn Using Deep Learning Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://arxiv.org/abs/2304.10604

–

Verbetering van producten/diensten: Inzicht in churnredenen kan leiden tot verbeteringen in aanbod en service. Door churndata te analyseren, kunnen pijnpunten in het klanttraject worden geïdentificeerd, zoals trage levering, slechte klantenservice of prijsstructuren die niet aansluiten bij de verwachtingen van klanten. Deze inzichten stellen bedrijven in staat om gerichte verbeteringen door te voeren die niet alleen de retentie verhogen, maar ook de algehele klanttevredenheid en merkloyaliteit versterken. Bovendien kan een proactieve aanpak van churn bijdragen aan een concurrentievoordeel, aangezien klanten sneller geneigd zijn loyaal te blijven aan bedrijven die actief inspelen op hun behoeften. Hierdoor wordt niet alleen de klantloyaliteit verhoogd, maar kan ook de reputatie van het merk worden versterkt in de markt.

Churnanalyse uitvoeren:

1. Data verzamelen: Verzamel gegevens over klantgedrag, interacties, klachten en opzeggingen.

2. Identificeer patronen: Gebruik analytische tools zoals Google Analytics ,  Tableau ,  Power BI ,  SPSS ,  Python (met bibliotheken zoals pandas en scikit-learn) of gespecialiseerde churnanalysetools zoals Optimove,  Klipfolio, en Mixpanel om patronen te ontdekken die wijzen op een verhoogd churnrisico.

3. Segmentatie: Groepeer klanten op basis van churnrisico en gedragskenmerken en installeer een churn alert. Een  churn alert is een waarschuwingssysteem dat bedrijven helpt om klanten met een verhoogd risico op afhaken (churn) vroegtijdig te identificeren. Dit systeem maakt gebruik van geavanceerde data-analyse en machine learning-modellen om gedragsindicatoren te monitoren die wijzen op een verhoogd churnrisico. Denk hierbij aan veranderingen in aankoopfrequentie, afnemende interacties met de klantenservice, of negatieve feedback. Door klanten te segmenteren op basis van deze signalen, stelt een churn alert bedrijven in staat om proactief in te grijpen.

De Standaard Boekhandel verstuurt automatisch een e-mail naar klanten met loyalty-punten die binnenkort vervallen. Wanneer een klant deze punten niet komt verzilveren in de winkel, kan dit wijzen op een verhoogd risico op churn.

Dankzij deze churn-alert krijgt de Standaard Boekhandel de kans om tijdig in te grijpen en de klant opnieuw te activeren.

4. Actieplannen ontwikkelen: Ontwikkel gerichte retentiestrategieën voor klanten die na een churn alert als risicovol zijn geïdentificeerd. Effectieve acties omvatten gepersonaliseerde aanbiedingen, verbeterde service en directe follow-up door een accountmanager. Vooral bij klanten in het top 20 % segment

churn alert

op basis van hun RFM-score loont het om proactief in te grijpen en hen met een gerichte actie te behouden.

Strategieën om churn te verminderen:

– Proactieve communicatie: Neem proactief contact op met klanten, voordat ze besluiten hun relatie met jouw bedrijf te beëindigen. Dit kan bijvoorbeeld door middel van gepersonaliseerde e-mails of telefoongesprekken waarin je klanten op de hoogte stelt van nieuwe aanbiedingen, relevante producten of oplossingen die hun behoeften kunnen invullen.

Een Software-as-a-Service (SaaS)-bedrijf in de accountancysector merkte dat klanten uit de brouwerijsector hun software minder frequent gebruikten, wat het risico op opzegging van abonnementen aanzienlijk verhoogde. Nietactieve abonnementen worden immers vaak na verloop van tijd beëindigd. Door echter proactief in te grijpen en tijdig contact op te nemen met deze klanten, kon het bedrijf waardevolle stappen ondernemen om churn te voorkomen. Het aanbieden van gratis trainingen of extra ondersteuning hielp deze brouwerijen niet alleen om de software optimaal te benutten, maar ook om hun betrokkenheid te herstellen. Deze aanpak illustreert hoe proactieve communicatie niet alleen de klantloyaliteit versterkt, maar ook een boodschap van betrokkenheid en waardeoverdracht naar klanten uitstraalt. Het laat zien dat het bedrijf investeert in een duurzame klantrelatie, wat cruciaal is in een competitieve markt zoals die van SaaS.

– Verbeterde klantenservice: Snelle en effectieve klantenservice is essentieel voor het behouden van klanten. Een klant die een probleem ervaart en dit snel opgelost ziet, zal eerder geneigd zijn loyaal te blijven. Investeer in een goed getraind supportteam, gebruik klanttevredenheidsenquêtes en bied 24/7 ondersteuning waar mogelijk.

Een e-commercebedrijf voegt live chat-functionaliteiten toe, zodat klanten direct hulp kunnen krijgen bij vragen over hun bestelling. Het snel oplossen van problemen, zoals foutieve leveringen of betaalproblemen, bouwt vertrouwen op en verkleint de kans op churn.

Feedback mechanismen: Moedig klanten aan om feedback te geven via enquêtes, reviews of directe gesprekken. Feedback van klanten is immers een waardevolle bron van informatie om churn te voorkomen. Toon vervolgens aan dat je hun input serieus neemt en dat die wordt gewaardeerd en opgevolgd,

bijvoorbeeld door updates te sturen over geïmplementeerde verbeteringen. Dit toont betrokkenheid en zorgt ervoor dat klanten zich gehoord voelen, wat hun loyaliteit vergroot.

Als een fitnessstudio hoort dat klanten ontevreden zijn over de openingstijden, kan het bedrijf hierop inspelen door aangepaste uren aan te bieden.

– Contractuele incentives: Een andere effectieve manier om churn te verminderen, is om klanten te belonen en voordelen te bieden voor langdurig commitment. Bied bijvoorbeeld kortingen, exclusieve voordelen of cadeaus aan klanten die hun contract verlengen of een langdurig abonnement aangaan.

Denk aan Telenet dat klanten korting aanbiedt op een smartphone, als ze een tweejarig abonnement afsluiten in plaats van voor maandelijks opzegbare diensten te kiezen. Door voordelen te koppelen aan loyaliteit, voelen klanten zich meer gewaardeerd en minder geneigd om over te stappen naar concurrenten.

3.2.3 Het gebruik van data-analyse en machine learning voor segmentatie

Bedrijven kunnen nu de grenzen van traditionele segmentatiewijzen nog verder overtreffen dankzij de opkomst van big data en de kunst van geavanceerde analyse. Door data-analyse en machine learning kunnen ze klantsegmenten ontwaren die voorheen verborgen bleven in de immense stroom van gegevens. Deze nieuwe segmentatiewijzen stellen bedrijven in staat patronen te ontdekken die het blote oog ontgaan, maar die een wereld van verschil maken in het richten van hun marketinginspanningen.

3.2.3.1

Data-analyse

Waar vroeger segmentatie vaak gebaseerd was op een handvol kenmerken, opent data-analyse de deur naar complexere mogelijkheden. Met behulp van statistische technieken en krachtige hulpmiddelen zoals SQL, R en Python, kunnen bedrijven nu segmenten creëren die veel verder reiken dan enkel demografische of gedragsmatige criteria. Clustering-algoritmen, zoals K-means, stellen hen in staat klanten te groeperen op basis van een verfijnde mengeling van kenmerken, waardoor subtiele, eerder onopgemerkte segmenten aan het licht komen. Deze nauwgezette segmenten bieden de mogelijkheid om gerichte en persoonlijke marketingstrategieën te ontwikkelen die de klant aanspreken.

Voor een hotelketen biedt data-analyse ongekende mogelijkheden om gasten op een diepgaander niveau te segmenteren. In plaats van enkel te kijken naar demografische gegevens zoals leeftijd en nationaliteit, kan het hotel geavanceerde clustering-algoritmen zoals K-means inzetten om gasten te groeperen op basis van een rijk scala aan kenmerken:

– Boekingsgedrag: Frequentie van boekingen, vooruitboekingstijd, kanaal van boeking (direct, online travel agency, reisagent).

– Verblijfskenmerken: Duur van het verblijf, type kamer, gebruik van hotelvoorzieningen (spa, restaurant, conferentiezalen).

– Uitgavenpatroon: Gemiddelde besteding per verblijf, uitgaven aan extra services.

– Feedback en beoordelingen: Tevredenheidsniveaus, specifieke voorkeuren of klachten.

Door deze data te analyseren, kan de hotelketen subtiele patronen ontdekken, zoals een segment van zakenreizigers die vooral doordeweeks verblijven en behoefte hebben aan snelle check-in processen en vergaderfaciliteiten, of een groep leisure-gasten die waarde hechten aan wellnessvoorzieningen en gepersonaliseerde excursies. Met deze inzichten kan het hotel gerichte marketingcampagnes ontwikkelen die beantwoorden aan de specifieke behoeften en wensen van elk segment, wat leidt tot verhoogde klanttevredenheid en loyaliteit.

3.2.3.2

Machine learning

Nog verfijnder wordt het spel wanneer machine learning zijn intrede doet. Deze technologie gaat verder dan louter analyseren: ze stelt bedrijven in staat voorspellende modellen op te stellen die klantgedrag in de toekomst kunnen peilen. Door het voeden van historische data aan machine learning-modellen, kunnen bedrijven anticiperen op wat hun klanten zullen doen, en op basis daarvan segmenten creëren die perfect zijn afgestemd op de verwachte noden. Zo kan men bijvoorbeeld met groot gemak het risico op klantverloop voorspellen of nieuwe mogelijkheden voor crosssell en upsell ontdekken. Machine learning laat bedrijven vooruitblikken en hun strategie verfijnen met een ongeëvenaarde precisie en kan de analyse naar een hoger niveau tillen door de ontwikkeling van voorspellende modellen

Een hotelketen kan anticiperen op toekomstig gastgedrag: – Voorspelling van annuleringsrisico: In het artikel ‘Hotel Booking Cancellations Using Machine Learning’ bespreekt Manuel Banza het gebruik

van machine learning om hotelreserveringsannuleringen te voorspellen.9 Hij benadrukt dat annuleringen leiden tot inkomstenverlies en operationele inefficiëntie voor hotels. Door historische boekingsgegevens te analyseren, kunnen hotels patronen identificeren die wijzen op een verhoogd annuleringsrisico. Het proces omvat gegevensverzameling, gegevensvoorbereiding, modelselectie en evaluatie. Hij gebruikt een dataset met verschillende kenmerken, zoals boekingsinformatie, klantgegevens en hotelkenmerken. Na het opschonen en voorbereiden van de gegevens, past hij verschillende machine learning-algoritmen toe, waaronder logistieke regressie, decision trees en random forests. Het random forest-model presteert het beste, met een nauwkeurigheid van 90%. Banza concludeert dat machine learning een effectief hulpmiddel is voor hotels om annuleringsrisico’s te voorspellen en proactieve maatregelen te nemen om deze te verminderen, zoals het aanbieden van flexibele voorwaarden of het sturen van bevestigingsberichten om no-shows te verminderen. Hij suggereert dat hotels deze modellen kunnen integreren in hun reserveringssystemen om de operationele efficiëntie en klanttevredenheid te verbeteren.

– Upsell- en crosssellmogelijkheden: Machine learning kan patronen identificeren die aangeven welke gasten waarschijnlijk geïnteresseerd zijn in extra services, zoals kamerupgrades, spa-arrangementen of diners in het hotelrestaurant. Gerichte aanbiedingen kunnen op het juiste moment worden gedaan, bijvoorbeeld via e-mail of tijdens het inchecken.10 Kabannas, een Britse hotelgroep met drie locaties en 135 kamers, implementeerde HiJiffy’s conversational AI om de digitale interactie met gasten te verbeteren. Het doel was om gasten 24/7 te laten communiceren, ook buiten de traditionele reserveringstijden, en om het personeel te ontlasten door repetitieve vragen te automatiseren. Veelgestelde vragen betroffen inchecktijden, ontbijtprijzen en nabijgelegen stations. Met HiJiffy’s AI werden deze vragen direct beantwoord via webchat, WhatsApp en e-mail, wat leidde tot een automatiseringsgraad van 92% bij meer dan 40.000 gesprekken tussen juni 2023 en juni 2024. Daarnaast werden geautomatiseerde WhatsApp-campagnes ingezet voor gepersonaliseerde upselling via Oaky, met een open rate van 71% en een conversieratio van 35,7%, wat 90 keer hoger is dan het sectorgemiddelde. Deze integratie verbeterde de gastervaring aanzienlijk en verhoogde de efficiëntie van het hotelpersoneel.

9 Banza, M. (z.j.).  Hotel booking cancellations using machine learning. LinkedIn. Geraadpleegd op 6 januari 2025, van https://www.linkedin.com/pulse/u-hotel-booking-cancellations-using-machine-learning-manuel-banza/

10 HiJiffy (z.j.). Boost hotel upselling and cross-selling with AI. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://www.hijiffy.com/resources/articles/boost-hotel-upselling-and-cross-selling-with-ai

Churnpredictie: Het model kan helpen voorspellen welke terugkerende gasten mogelijk minder geneigd zijn om opnieuw te boeken. Met deze informatie kan het hotel gepersonaliseerde loyaliteitsprogramma’s of incentives aanbieden om deze gasten te behouden. Een studie, gepubliceerd in het International Journal of Contemporary Hospitality Management, richtte zich op het voorspellen van klantverloop bij herhaalbezoekers van resort hotels. Door gebruik te maken van machine learning-methoden, zoals random forests en logistieke regressie, berekenden de onderzoekers de waarschijnlijkheid dat klanten in de toekomst zouden afhaken. Het random forest-algoritme behaalde een nauwkeurigheid van 80% bij het voorspellen van churn.11

Dankzij dergelijke analyses kunnen hotels churn proactief aanpakken en met gerichte marketingacties klantverlies minimaliseren.

Prijsoptimalisatie: Door seizoensgebonden trends, lokale evenementen en concurrentieprijzen te analyseren, kan het hotel dynamische prijsstrategieën ontwikkelen die de bezettingsgraad en omzet maximaliseren. Het softwarebedrijf Egencia12 heeft een dynamische hotelprijsfunctie geïmplementeerd die gebruikmaakt van machine learning om realtime hotelprijzen te aggregeren en marktgemiddelden te identificeren. Hierdoor kunnen ze automatisch prijsplafonds per nacht instellen voor reizigers, wat leidt tot aanzienlijke besparingen.

Voorbeeldscenario: Stel dat een hotelketen historische data heeft verzameld over gasten die er tijdens vakantieseizoenen verblijven. Door machine learning toe te passen, ontdekt het hotel dat gezinnen die vroeg boeken en interesse tonen in lokale attracties, een hoge kans hebben om ter plaatse extra activiteiten te boeken. Het hotel kan deze gezinnen segmenteren en hen vóór aankomst gepersonaliseerde pakketten aanbieden met kortingen op nabijgelegen attracties of familievriendelijke services. Dit verhoogt niet alleen de klanttevredenheid, maar ook de extra omzet.

Door data-analyse en machine learning te integreren in hun segmentatiestrategie, kan de hotelketen diepgaande inzichten verkrijgen en proactief inspelen op de behoeften van hun gasten. Dit leidt tot meer gerichte marketinginspanningen, verhoogde klantloyaliteit en uiteindelijk tot een betere concurrentiepositie in de markt.

11 Dursun-Cengizci, A., & Caber, M. (2024). Using machine learning methods to predict future churners: an analysis of repeat hotel customers. International Journal of Contemporary Hospitality Management 37(1), 36-56.

12 Egencia (z.j.). Save money with new dynamic pricing for hotels. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://www.egencia.com/en/save-money-with-new-dynamic-pricing-hotels

3.2.4 Voorbeelden in België en Nederland

RFM-analyse is een veelgebruikte analysetechniek in de bankensector, waar ze een cruciale rol speelt bij het segmenteren van klanten op basis van hun waarde en gedrag. Banken maken gebruik van deze methode om klanten te categoriseren in verschillende groepen, zoals gewone klanten, ‘priority klanten’ en ‘private banking’ klanten. Door te kijken naar hoe recent klanten financiële transacties hebben uitgevoerd (Recency), hoe vaak zij gebruik maken van bankdiensten (Frequency), en hoeveel geld zij in beheer hebben of besteden (Monetary), kunnen banken gerichte strategieën ontwikkelen die passen bij de specifieke behoeften van elke klantgroep, met beter afgestemde klantrelaties en een gerichtere inzet van middelen als gevolg.

– Gewone klanten: Dit zijn klanten met lagere scores in Frequency en Monetary Value, en die minder vaak gebruik maken van diensten of producten van de bank. Banken kunnen hier kiezen voor standaardproducten en generieke promoties, maar door het gebruik van RFM-analyse kunnen ze ook ontdekken welke klanten potentieel naar een hoger segment kunnen doorgroeien en daarop inspelen met gepersonaliseerde aanbiedingen.

–

–

Priority klanten: Deze groep heeft een hogere frequentie van transacties en een groter beheerd vermogen. Banken zien hen als waardevolle klanten en passen hun service aan door bijvoorbeeld priority banking services te bieden, zoals snellere klantenservice, gepersonaliseerde adviesgesprekken of speciale leningsvoorwaarden.

Private banking klanten: Dit segment bestaat uit klanten met de hoogste scores op alle RFM-componenten. Deze klanten hebben een aanzienlijk beheerd vermogen en doen regelmatig grote transacties. Voor hen biedt de bank exclusieve diensten en hospitality-events, zoals op maat gemaakte beleggingsstrategieën, toegang tot gespecialiseerde adviseurs en persoonlijke ondersteuning in financieel beheer. RFM-analyse stelt banken in staat om deze klanten te identificeren en hen gepaste, premium service te bieden, waardoor hun loyaliteit wordt vergroot.

3.3 Ontwikkeling van datagedreven persona’s

3.3.1 Omschrijving en belang

Alvorens dieper in te gaan op datagedreven persona’s, leggen we eerst het concept ‘persona’ uit en bespreken we het belang ervan voor de marketingstrategie van bedrijven. Persona’s zijn niet louter fictieve creaties, maar levende weergaven van persona's

klantsegmenten die bedrijven helpen om de essentie van hun doelgroep te begrijpen. Ze zijn als vensters naar de ziel van de klant, gebaseerd op diepgaande data en zorgvuldig onderzoek. Elke persona belichaamt een representatief profiel van een klantgroep, met specifieke kenmerken, gedragingen, behoeften en aspiraties. Een persona brengt een klant tot leven in het hoofd van de marketeer, zodat hij een concrete persoon voor ogen heeft wanneer beslissingen genomen moeten worden om deze persoon te gaan benaderen met een aanbieding.

In een wereld waarin marketing steeds persoonlijker wordt, vormen persona’s een essentieel kompas voor wie zijn marketingboodschap wil laten resoneren met het juiste publiek. Ze helpen marketeers om verder te kijken dan de cijfers en de mens achter de data te zien. Door te begrijpen wie de klant is, wat hem drijft, en welke uitdagingen hij ervaart, kan een bedrijf gerichte en relevante communicatie ontwikkelen die de klant niet alleen bereikt, maar ook raakt. Dit leidt tot marketingstrategieën die niet alleen effectiever zijn, maar ook empathischer. Door persona’s te gebruiken, kunnen bedrijven hun producten, diensten en boodschappen nauwkeuriger afstemmen op de unieke behoeften van hun verschillende klantgroepen, wat uiteindelijk resulteert in een betere klantbeleving en hogere klanttevredenheid.

3.3.2 Klantdata omzetten in gedetailleerde persona’s

Het creëren van persona’s is een verfijnd proces dat in de loop der jaren aanzienlijk is geëvolueerd. Vroeger vertrouwden marketeers vooral op hun parate kennis van de markt, concrete ervaringen met klanten en een zekere mate van intuïtie om klantprofielen op te stellen. Deze methode was vaak subjectief en hing sterk af van individuele interpretaties, wat kon leiden tot onnauwkeurige of vertekende persona’s. De marketeers vormden zich een beeld op basis van persoonlijke ervaringen, indrukken en algemene aannames over hun klanten. Traditionele marketingpersona’s zijn lang de standaard geweest voor het definiëren van doelgroepen en waren gebaseerd op algemene kenmerken zoals leeftijd, geslacht, beroep en interesses. Ze werden vaak handmatig opgesteld en misten de flexibiliteit om in te spelen op veranderingen in klantgedrag.13

Vandaag speelt data-analyse een essentiële rol bij het ontwikkelen van persona’s. In plaats van te vertrouwen op veronderstellingen, maken marketeers nu gebruik van harde gegevens om diepgaande en nauwkeurige klantprofielen te creëren. Data-driven persona’s gaan een stap verder: ze baseren zich op feitelijke

13 Dynamic Yield (z.d.). Turning personas into data-driven profiles. Geraadpleegd op 6 januari 2025, van https://www.dynamicyield.com/lesson/personas-into-data-driven-profiles/

klantgegevens en evolueren mee met het gedrag van klanten. Dit biedt een veel nauwkeurigere en dynamische manier om doelgroepen te benaderen, wat cruciaal is voor Vlaamse kmo's en Nederlandse mkb's die gepersonaliseerde marketing willen toepassen.

Het proces begint met het verzamelen van waardevolle klantdata uit uiteenlopende bronnen:

– Klantonderzoeken en interviews: Directe feedback geeft inzicht in de behoeften, motivaties en pijnpunten van klanten.

– Aankoopgeschiedenis: Analyse van transacties onthult koopgedrag en productvoorkeuren.

– Webanalyse: Gedrag op de website, zoals bezochte pagina’s en verblijftijd, geeft inzicht in interesses en betrokkenheid.

– Socialemedia-activiteiten: Interacties en gesprekken op platforms bieden een kijkje in de levensstijl en waarden van klanten.

Met behulp van geavanceerde analytische technieken en/of machine learning-algoritmen kunnen marketeers patronen en segmenten ontdekken die voorheen onopgemerkt bleven. Dit stelt hen in staat om persona’s te ontwikkelen die niet alleen demografische gegevens bevatten, maar ook gedrags- en psychografische kenmerken.

De verschuiving van intuïtieve naar datagedreven persona’s wordt krachtig ondersteund door het eerder genoemde Paretoprincipe. Door middel van data-analyse kunnen bedrijven de waardevolle 20% – de zogenaamde Platina-klanten – identificeren en op basis daarvan gerichte persona’s creëren. Dit verhoogt de relevantie en effectiviteit van marketingstrategieën voor deze cruciale klantengroep. Het resultaat is een dieper inzicht in dit segment van topklanten, waardoor bedrijven hun marketinginspanningen kunnen afstemmen op wat echt aanslaat bij deze klanten. Dit leidt tot meer betrokkenheid van premium klanten en betere bedrijfsresultaten.

De weg naar het ontwikkelen van persona’s verloopt in enkele belangrijke stappen:

– Identificatie van segmenten: Op basis van de verzamelde data wordt de klantengroep gesegmenteerd. Elk segment vertegenwoordigt een unieke klantengroep die overeenkomsten vertoont in demografische kenmerken, gedrag, interesses, of koopgedrag. Deze segmenten vormen de basis voor de persona’s.

– Onderzoek en analyse: Om deze klantgroepen beter te begrijpen, wordt er grondig onderzoek gedaan naar hun motivaties, uitdagingen, doelstellingen en

voorkeuren. Dit proces omvat zowel kwantitatieve als kwalitatieve methoden, zoals enquêtes, focusgroepen, en analyse van gedragsdata. Het doel is om niet alleen te weten wat klanten doen, maar ook waarom ze dat doen.

– Persona-ontwikkeling: Op basis van het verkregen inzicht worden persona’s gecreëerd. Elke persona krijgt een naam en een gezicht om ze een tastbare, menselijke dimensie te geven. De beschrijving gaat verder dan louter cijfers en bevat rijke details over hun levensstijl, persoonlijkheid, routines, en de problemen waar ze tegenaan lopen. Deze diepgaande beschrijvingen geven marketeers een helder beeld van wie hun klanten zijn, en hoe ze het best benaderd kunnen worden.

– Validatie en optimalisatie: Een persona is echter geen statisch gegeven. Om ervoor te zorgen dat de gecreëerde persona’s daadwerkelijk een weerspiegeling zijn van de doelgroep, moeten ze getest worden in de praktijk. Dit gebeurt door ze te gebruiken in marketingcampagnes en te monitoren hoe effectief deze campagnes zijn (een voorbeeld van deze monitoring vind je in het kaderstuk van Torfs over RFM-segmentatie op p. 134). Op basis van de resultaten en feedback worden de persona’s verfijnd en geoptimaliseerd, zodat ze steeds beter aansluiten bij de werkelijkheid en de klantbehoeften.

Met goed ontwikkelde, datagedreven en nauwkeurig gevalideerde persona’s kan een bedrijf zijn marketingstrategie scherpstellen, zijn communicatie stroomlijnen, en zijn klantrelaties verdiepen.

3.3.3 Het proces van het creëren van persona’s: identificatie, onderzoek en ontwikkeling

Het creëren van persona’s is geen eenmalige oefening, maar een iteratief proces dat begint met de zorgvuldige identificatie van klantsegmenten en eindigt met voortdurende optimalisatie op basis van praktische ervaringen. Iedere stap in dit proces draagt bij aan een dieper begrip van de klant en verfijnt de persona’s, zodat ze steeds effectiever worden in het ondersteunen van gerichte marketingstrategieën. Door dit iteratieve proces te volgen, ontwikkelen bedrijven persona’s die niet alleen meer inzicht geven in de klant, maar die ook als krachtige, dynamische tools dienen om marketingcampagnes continu te verbeteren.

Eén van de grootste problemen in de ontwikkeling van traditionele persona’s om verschillende segmenten in de database te identificeren was dat deze fictieve persona’s vaak te abstract bleven. De profielen waren simpelweg niet rijk genoeg gestoffeerd met informatie om er echt gepersonaliseerde en relevante benaderingen op te baseren. Bij traditionele personavorming was dit bovendien een proces dat

eens om de zoveel jaren opnieuw werd uitgevoerd. Deze persona’s raakten echter snel achterhaald, waardoor ze minder en minder relevant werden om het marketingbeleid van een bedrijf op af te stemmen. Als je echte waarde wenst te creëren met persona’s, is het belangrijk dat je die creëert op basis van data en bij voorkeur met meerdere databronnen tegelijk: Enkel dan kan een onderneming ze gebruiken om gepersonaliseerde aanbiedingen te doen.

Het overzicht hieronder maakt het concreter. Hierin zie je hoe traditionele persona’s eruitzagen. Ze lijken er op het eerste gezicht misschien goed uit te zien en een poging te zijn om klantenprofielen te humaniseren. We kunnen echter toch niet om de vaststelling heen dat dit soort simplificaties maar weinig inzicht bieden in het soort benadering dat een bedrijf aan elk van deze individuen zou moeten bieden, afgezien van wat zeer algemene demografische informatie.

Naam Johan Elisabeth

Elisa Jules

Leeftijd 20 jaar 64 jaar 27 jaar 32 jaar

Beroep Student Congresmanager die op het punt van pensionering staat.

Taxconsultant Jurist

Psychografisch profiel Levensgenieter Zakenvrouw Young Potential Zakenman

Wat een gebruiker echt uniek maakt, gaat verder dan basisinformatie zoals leeftijd, geslacht, woonplaats en psychografisch profiel. Gedetailleerde kenmerken zoals het gebruikte apparaat, online gedrag en persoonlijke interesses spelen eveneens een cruciale rol. Neem bijvoorbeeld Johan: door zijn achtergrond, voorkeuren en websitebezoek te analyseren, kunnen we een optimale ervaring voor hem creëren. Op dit punt worden data onmisbaar om persona’s te verrijken met meetbare kenmerken. Hoe je dit aanpakt, bespreken we in de volgende paragraaf.

Door informatiebronnen met verschillende niveaus van nauwkeurigheid te combineren, ontstaat een completer en betrouwbaarder klantprofiel. Hoe meer databronnen worden ingezet, hoe beter de segmentatie en personalisatie. Marketeers kunnen gegevens uit CRM-systemen, websitegedrag en externe databronnen integreren om diepgaande klantprofielen te ontwikkelen. Machine learning stelt hen vervolgens in staat om personalisatie op individueel niveau toe te passen, wat resulteert in een unieke en relevante klantreis. Naarmate segmenten verfijnd worden, ontstaan kleinere, specifieke doelgroepen die nieuwe kansen bieden voor het optimaliseren van de klantervaring en het verhogen van conversies.

Een concreet voorbeeld is Atelier Co-Pains, dat het loyaliteitsplatform Joyn gebruikt om beter inzicht te krijgen in zijn klanten. Op basis van verzamelde data creëerde het bedrijf datagedreven persona’s, waarin onder andere leeftijd, bezoekfrequentie, aankoopgedrag en geslacht werden meegenomen.

Deze inzichten bleken cruciaal bij een strategische beslissing: Atelier Co-Pains overwoog fysieke folders te vervangen door digitale schermen en traditionele winacties te schrappen ten gunste van online promoties. Uit de analyse van de sociodemografische gegevens bleek echter dat een aanzienlijk deel van de klanten nog steeds waarde hecht aan fysieke marketingmiddelen, die bovendien effectief bijdragen aan klantbetrokkenheid.

Daarom koos Atelier Co-Pains voor een hybride strategie: fysieke marketingmiddelen, zoals papieren folders en winkelacties, bleven behouden en werden aangevuld met digitale promoties. Dit evenwicht tussen traditionele en online communicatiekanalen stelde het bedrijf in staat om verschillende klantgroepen optimaal te bedienen. Het resultaat? Een strategie die zowel klantvoorkeuren respecteert als maximale impact genereert.

3.3.4 Voorbeeldcasus: datagedreven persona’s in de praktijk: Super Butcher14

Een Australisch familiebedrijf gespecialiseerd in vleesproducten, bedient jaarlijks meer dan 500.000 gezinnen via negen fysieke winkels en een online platform. Om beter in te spelen op de omnichannel behoeften van klanten en hun marketingstrategieën te verfijnen, koos het bedrijf voor een datagedreven aanpak bij het ontwikkelen van persona’s.

Doelstelling: Super Butcher wilde zijn klantsegmenten beter begrijpen en gepersonaliseerde marketingstrategieën ontwikkelen om zowel online als in fysieke winkels conversies te verhogen. Met behulp van het AI-platform Persona by Delve AI werden datagedreven persona’s gecreëerd. Dit proces leverde drie belangrijke resultaten op:

1. Gedetailleerde klantpersona’s: Zeven unieke persona’s werden ontwikkeld op basis van website-analyse, sociale media en klantdata. Elk persona bevatte inzichten zoals:

• Klantdoelen, uitdagingen en voorkeuren

• Relevante lifestyle- en productkenmerken

• Voorkeurskanalen en gebruikte trefwoorden

14 Delve AI (n.d.). Driving omnichannel retail strategies with AI-generated personas. Geraadpleegd op 28 januari 2025, van https://www.delve.ai/blog/driving-omnichannel-retail-with-AI-personas

2. Nieuwe waardevolle klantsegmenten: Naast de bekende groep mannelijke klanten (24-54 jaar) werd een nieuw segment geïdentificeerd: vrouwelijke boodschappers van 24-50 jaar, met specifieke behoeften zoals gemak en gezondere maaltijden.

3. Geoptimaliseerde communicatie en content: Op basis van het nieuwe klantsegment werden gerichte marketingstrategieën ontwikkeld.

Voorbeelden:

• Een nieuwe Recepten & Tips-sectie op de website met inspirerende inhoud voor vrouwelijke klanten.

• Aanpassingen in visuele elementen van de huisstijl, afgestemd op de voorkeuren van vrouwen.

• Gepersonaliseerde e-mailcampagnes die aansluiten bij de lifestyle en kanaalvoorkeuren van deze groep.

Impact van datagedreven persona’s: De resultaten van deze datagedreven aanpak waren indrukwekkend:

– Hogere conversieratio’s:

• Online bestellingen stegen met 4,5%.

• Omzet in fysieke winkels nam toe met 6,7% dankzij gerichte e-mailcampagnes.

– Verbeterde click-through rates:

• E-mailaanbiedingen werden 29% vaker aangeklikt, omdat klanten de inhoud als relevanter ervaarden.

– Hogere klantloyaliteit:

• Loyale klanten gaven 50% meer uit door gerichte kortingsacties.

Deze case van Super Butcher illustreert hoe datagedreven persona’s de basis kunnen vormen voor een succesvolle marketingstrategie. Door gebruik te maken van AI, wist het bedrijf niet alleen zijn klanten beter te begrijpen, maar ook zijn marketingcampagnes en klantinteracties te optimaliseren. Dit voorbeeld kan dienen als inspiratie voor Vlaamse en Nederlandse ondernemers die willen inzetten op klantgerichte innovatie via datagedreven persona’s.

3.4 Het gebruik van klantinzichten voor personalisatie

3.4.1 De rol van klantinzichten in het ontwikkelen van gepersonaliseerde marketingcampagnes

In de digitale samenleving is de consument veeleisender dan ooit. De tijd waarin een algemene marketingboodschap voldoende was om klanten aan te spreken, ligt ver achter ons. Tegenwoordig verwacht elke consument dat een merk hem of haar begrijpt, en daar komt personalisatie om de hoek kijken. Personalisatie is echter niet zomaar het invoegen van de voornaam in een e-mail; het gaat veel verder.

Door gebruik te maken van diepgaande klantinzichten – wie is de klant, met welke voorkeuren, met welk gedrag – kunnen bedrijven marketingcampagnes ontwikkelen die écht relevant zijn. Dit betekent dat elke boodschap, elk productaanbod en elke interactie volledig is afgestemd op de specifieke voorkeuren van de klant. En die consistentie in ervaring, over alle touchpoints heen, is precies waar het om draait.

Eenvoudige personalisatie, zoals een naam in een e-mail of een productaanbeveling op basis van eerdere aankopen, is vandaag de dag slechts een basisonderdeel. In de begindagen van direct marketing waardeerden consumenten het wel wanneer ze persoonlijk werden aangeschreven door een bedrijf, maar vandaag is dat voor de consument een standaard manier van benadering geworden. Consumenten verwachten nu dat bedrijven verder op hun behoeften en wensen anticiperen en daarop inspelen. Stel je voor: een klant bezoekt jouw website, en op basis van zijn eerder gedrag ziet hij precies die producten die aansluiten bij zijn unieke smaak. Of denk aan een klant die via verschillende kanalen communiceert – hij ontvangt dezelfde consistente en relevante ervaring, ongeacht of hij een e-mail leest, een chatbot gebruikt, of door een socialemediafeed scrolt.

Wanneer bedrijven effectief gebruikmaken van klantinzichten voor personalisatie, zijn de voordelen volgens meerdere studies onmiskenbaar.15 Ten eerste wordt de klant meer betrokken: ze voelen zich gehoord, begrepen en gewaardeerd. Dit leidt

15 Arora, N., & Dahlström, P. (2019, November 14). The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying. McKinsey & Company. Geraadpleegd op 30 januari 2025, van https:// www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying ShoppingTomorrow (2024). AI in retail: Hyperpersonalisatie. Geraadpleegd op 30 januari 2025, van https://www.shoppingtomorrow.nl/nl/themas/tech/tech/ai-in-retail-van-supply-chaintot-de-consument-2024

awarenessfase

tot meer tevreden klanten, die niet alleen vaker terugkeren, maar ook langer trouw blijven aan het merk. De loyaliteit groeit omdat de klant het gevoel krijgt dat het merk hem of haar écht kent en waardeert. Dit vertaalt zich uiteindelijk in harde resultaten. Uit studies blijkt dat personalisatie kan leiden tot een omzetstijging van 10 tot 15 procent, met bedrijfsspecifieke stijgingen variërend van 5 tot 40 procent, afhankelijk van de sector en de uitvoeringsmogelijkheden.16 Bovendien zorgen terugkerende interacties via gepersonaliseerde ervaringen voor een vliegwieleffect, waardoor sterke, langdurige klantwaarde en loyaliteit worden gegenereerd. Een hogere klanttevredenheid leidt tot een hogere conversieratio, en een langere klantrelatie zorgt voor een grotere, levenslange klantwaarde. Kortom, personalisatie, gedreven door klantinzichten, zorgt voor een win-winsituatie: zowel de klant als het bedrijf profiteert.

3.4.2 Hoe bedrijven klantinzichten kunnen gebruiken om customer journey en interacties te optimaliseren

Klantinzichten vormen de kern van het succesvol optimaliseren van de klantreis. Door relevante data te verzamelen en toe te passen, kunnen bedrijven in elke fase van de klantreis inspelen op de unieke behoeften en verwachtingen van hun klanten. Dit leidt tot een gepersonaliseerde, naadloze ervaring die niet alleen de klanttevredenheid verhoogt, maar ook merkloyaliteit stimuleert. Hieronder bekijken we de belangrijkste fasen van de klantreis en hoe klantinzichten daarin het verschil kunnen maken.

3.4.2.1 Bewustwordingsfase: relevante aandacht trekken

In de awarenessfase ontdekt de klant een behoefte of probleem en komt die voor het eerst in aanraking met een merk. Klantinzichten helpen bedrijven doelgerichte campagnes op te zetten die perfect aansluiten bij de interesses, pijnpunten en gedragingen van hun doelgroep. Door bijvoorbeeld zoekgedrag of interacties op sociale media te analyseren, kunnen advertenties strategisch, op het juiste moment worden getoond. Een relevante en aantrekkelijke boodschap in deze fase zorgt voor een sterke eerste indruk en verhoogt de kans op verdere interactie met het merk.

16 Arora, N., & Dahlström, P. (2019, November 14). The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying. McKinsey & Company. Geraadpleegd op 30 januari 2025, van https:// www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying

3.4.2.2 Overwegingsfase: gepersonaliseerde communicatie aanbieden

In de  consideratiefase vergelijkt de klant verschillende opties en overweegt hij zijn aankoopbeslissing. Klantinzichten stellen bedrijven in staat om persoonlijke en gerichte communicatie te leveren, zoals e-mails met productaanbevelingen gebaseerd op eerder gedrag of content die inspelen op specifieke vragen en twijfels van de klant. Door in deze fase de juiste informatie op het juiste moment te bieden, voelen klanten zich begrepen en erkend, wat de kans vergroot dat ze voor het merk kiezen.

3.4.2.3 Beslissingsfase: drempels wegnemen en vertrouwen versterken

In de  beslissingsfase is de klant klaar om over te gaan tot aankoop, maar kan een laatste stimulans nodig zijn. Klantinzichten helpen bedrijven om persoonlijke aanbiedingen of prikkels in te zetten, zoals kortingscodes of herinneringen voor verlaten winkelwagentjes. Door de ervaring in deze fase zo soepel en gepersonaliseerd mogelijk te maken, bouwt het bedrijf vertrouwen op bij de klant en verhoogt het de conversieratio.

3.4.2.4 Post-aankoopfase: loyaliteit en herhaalaankopen stimuleren

Na de aankoop stopt de klantreis niet. In de post-aankoopfase spelen klantinzichten een cruciale rol bij het opbouwen van klantrelaties en het stimuleren van herhaalaankopen. Gepersonaliseerde follow-up e-mails met productaanbevelingen, exclusieve kortingen of handige tips versterken de klantrelatie en laten zien dat de klant waardevol is voor het merk. Dit leidt niet alleen tot meer tevredenheid, maar creëert ook loyale klanten die geneigd zijn om opnieuw bij het bedrijf te kopen.

consideratiefase

beslissingsfase

postaankoopfase

Essential Festival

Essential Festival, een Nederlands evenementenbedrijf, laat zien hoe klantinzichten effectief kunnen worden ingezet om elke fase van de klantreis te optimaliseren.

– Bewustwordingsfase: Essential start met gerichte campagnes waarin de line-up, datum en locatie van het evenement worden gecommuniceerd. Ze maken hierbij gebruik van pushmarketing op platforms zoals Facebook en Instagram, waar ze op basis van gedrag en voorkeuren potentiële bezoekers bereiken die mogelijk interesse hebben.

– Overwegingsfase: In deze fase wordt interactie gestimuleerd. Essential deelt meer details over het evenement en bouwt spanning op door te focussen op het verhaal achter het festival. Advertenties worden continu aangepast aan de interesses van de doelgroep: een hardstyle-liefhebber ziet bijvoorbeeld een artiest uit zijn favoriete genre.

– Beslissingsfase: In deze fase richt Essential zich op directe verkoop. Ze tonen op het juiste moment advertenties met aankoopmogelijkheden, bijvoorbeeld door retargeting en remarketing in te zetten voor mensen die de ticketsite bezocht hebben, maar nog geen aankoop hebben gedaan.

–

–

Postaankoopfase: In deze laatste fase verschuift de focus van verkoop naar het versterken van klanttevredenheid en het stimuleren van herhaalaankopen of mond-tot-mondreclame. Essential Festival maakt hierbij optimaal gebruik van de aftermovie. Dit krachtige visuele middel dient meerdere doelen: het roept herinneringen op, versterkt de emotionele band met het merk en vergroot de kans dat bezoekers zich opnieuw verbinden aan toekomstige edities van het festival.

Flexibele funnel: Hoewel de klantreis in hoofdlijnen gestructureerd is over drie maanden, houdt Essential rekening met verschillen in klantgedrag. Sommigen doorlopen de fasen sneller, anderen nemen meer tijd. Advertenties worden daarom dynamisch en continu afgestemd op de plek waar de klant zich in de funnel bevindt.

Dit voorbeeld illustreert hoe een mkb door middel van data-analyse en klantinzichten een gepersonaliseerde ervaring creëert die aansluit bij de unieke behoeften van de doelgroep. Dit leidt tot hogere betrokkenheid, meer tevreden klanten en een succesvolle verkoopstrategie. Door klantinzichten strategisch te integreren in elke fase van de klantreis, kunnen bedrijven hun marketinginspanningen afstemmen op de specifieke behoeften en verwachtingen van hun klanten. Het resultaat?

Een klantreis die niet alleen soepel en gepersonaliseerd verloopt, maar ook leidt tot sterkere klantrelaties, verhoogde conversies en duurzame merkloyaliteit.

Door de juiste boodschap op het juiste moment te communiceren, creëer je niet alleen tevreden klanten, maar ook ambassadeurs voor je merk.

3.4.3 Praktische tools voor personalisatie in België

Voor veel Belgische kmo’s en Nederlandse mkb’s is de belangrijkste uitdaging het vinden van een balans tussen kosten en opbrengsten bij het investeren in personalisatietools. Een verstandige aanpak is om te beginnen met eenvoudige vormen van personalisatie, zoals het aanpassen van e-mails en het aanbieden van productaanbevelingen op basis van basisgegevens. Naarmate het bedrijf groeit en meer klantdata verzamelt, kan de personalisatiestrategie worden uitgebreid met geavanceerdere technologieën zoals AI en machine learning.

Voor ondernemingen zijn er verschillende tools beschikbaar die personalisatie mogelijk maken. Hier zijn enkele nuttige opties:

1. Bloomreach: Dit platform helpt bedrijven met het optimaliseren van digitale klantervaringen door middel van personalisatie. Bloomreach stelt bedrijven in staat klantdata te analyseren en gepersonaliseerde content te genereren die klanttevredenheid en loyaliteit verhoogt.

2. Sitecore: Sitecore verzamelt klantdata om dynamische, gepersonaliseerde content te creëren voor websites. Dit platform is ideaal voor bedrijven die hun content op maat willen maken op basis van klantgedrag.

3. Salesforce Marketing Cloud: Dit platform biedt Belgische kmo’s de mogelijkheid om gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren via e-mail, sociale media en datagestuurde contentcreatie, allemaal afgestemd op het gedrag en de voorkeuren van klanten.

3.5 Types personalisatie en verkoopstrategieën

Personalisatie binnen marketing kan op verschillende niveaus worden toegepast en is cruciaal voor het leveren van relevante en waardevolle klantinteracties. Hierna volgen vier belangrijke vormen van personalisatie.

3.5.1 Contentpersonalisatie

De eerste stap is het aanbieden van content die afgestemd is op de behoeften en interesses van individuele klanten.

Standaard Boekhandel past contentpersonalisatie toe door te kijken naar de aankoopgeschiedenis van klanten. Als een klant regelmatig kookboeken koopt en bijvoorbeeld fan is van Pascale Naessens, ontvangt die een persoonlijke e-mail wanneer er een nieuw kookboek van deze auteur uitkomt. Karen Verstaen, Product & Marketing Director, zegt hierover: ‘Zo blijft de communicatie relevant en afgestemd op de interesses van de klant, wat de kans op herhaalaankopen vergroot.’

3.5.2 Personalisatie op basis van klantprofielen en surfgedrag

Naast het tonen van relevante content, speelt personalisatie ook een cruciale rol bij het stimuleren van upselling , crossselling en deepselling:

– Upselling: Het aanmoedigen van klanten om te upgraden naar een geavanceerder of duurder product. Bijvoorbeeld: een hotel biedt een gast die een standaard tweepersoonskamer heeft geboekt een aantrekkelijke korting om te upgraden naar een superior room of suite.

– Crossselling: Het aanbieden van aanvullende producten of diensten die de oorspronkelijke aankoop aanvullen. Bijvoorbeeld: Coolblue adviseert een klant die recent een smartphone heeft gekocht om een beschermende case aan te schaffen.

– Deepselling: Het versterken van de klantrelatie door klanten aan te moedigen extra producten of diensten af te nemen. Bijvoorbeeld: een telecomprovider biedt een klant, die regelmatig zijn mobiele databundel overschrijdt, de mogelijkheid om een ruimere databundel aan te schaffen.

Het aanbieden van relevante content en gerichte verkoopstrategieën zorgt niet alleen voor een hogere klanttevredenheid, maar stimuleert ook herhaalaankopen en verhoogt de klantwaarde.

3.5.3 Campagnegerichte targeting

Bij campagnegerichte targeting draait het om ‘addressable advertising’: gepersonaliseerde reclame die inspeelt op het klantenprofiel. Door aangepaste argumenten of visuals te gebruiken, wordt de boodschap effectiever.

Klanten die langere tijd geen aankopen hebben gedaan, ontvangen een heractivatiecampagne met een kortingsvoucher voor producten uit hun favoriete categorie.

Atelier Co-Pains gebruikt niet alleen data om loyale klanten te belonen, maar ook om klanten die minder actief zijn te heractiveren. Wanneer een klant twee maanden lang geen aankoop heeft gedaan, herkent het Joynloyaliteitsprogramma deze afname in bezoekfrequentie. Op dat moment wordt er automatisch een heractivatiemail verstuurd, waarin de klant een gratis koffiekoek aangeboden krijgt.

Deze aanpak rust op een aantal slimme marketingprincipes:

1. Datagedreven heractivatie: Door het aankoopgedrag van klanten te monitoren, kan Atelier Co-Pains gericht inspelen op dalend engagement. Een klant die twee maanden niet is langsgeweest, loopt mogelijk het risico om af te haken. Door een incentive te bieden, wordt de drempel verlaagd om opnieuw een bezoek te brengen.

2. Gedragspsychologie en reciprociteit: De gratis koffiekoek werkt als een subtiele vorm van wederkerigheid, een principe dat uitgebreid is beschreven door Robert Cialdini in zijn boek  Influence: The Psychology of Persuasion 17 Volgens Cialdini voelen mensen zich psychologisch verplicht om iets terug te doen wanneer ze een gift ontvangen, hoe klein ook. Dit principe wordt veelvuldig toegepast in marketing en klantrelaties.

3. Bezoekfrequentie verhogen: Zelfs een klein geschenk kan klanten opnieuw aan Atelier Co-Pains binden. Eenmaal in de winkel, is de kans groot dat ze niet alleen de gratis koffiekoek meenemen, maar ook nog andere producten aanschaffen.

17 Cialdini, R. B. (2006). Influence: The psychology of persuasion (Revised ed.). HarperCollins.

campagnegerichte targeting

context

4. Persoonlijke communicatie: De heractivatiemail voelt niet als een generieke promotie, maar als een persoonlijke uitnodiging, waardoor de klant zich gewaardeerd voelt. Dit versterkt de klantrelatie en verhoogt de kans op een positieve merkassociatie.

3.5.4 Contextuele personalisatie

Context speelt een cruciale rol bij het verhogen van de waarde van content en advertenties. Die houdt rekening met de fysieke of digitale locatie én het juiste moment van communicatie.

© Atelier Co-Pains

Wanneer er slecht weer wordt voorspeld, krijgt een klant promoties voor paraplu’s en waterdichte schoenen aangeboden bij het openen van een app of website.

– Een ijskar stuurt een pushmelding uit zodra hij in de buurt is, mits de klant eerder toestemming gaf voor meldingen. Via de app kan de klant direct een ijsje bestellen en aangeven dat de ijskar naar zijn huis moet komen.

Door slim gebruik te maken van contextuele gegevens, zoals locatie en timing, kan de waarde van gepersonaliseerde aanbiedingen aanzienlijk worden verhoogd.

3.6 Retargeting met cookies en datagebruik

Stel, je tante is op een website op zoek naar informatie voor een reis naar Marrakesh. Ze beslist uiteindelijk om de reis niet te boeken. Twee dagen later zit je tante op haar Facebookpagina. Opeens merkt ze een Facebook-ad op die haar herinnert aan haar online zoektocht naar Marrakesh twee dagen eerder. Je tante is verbaasd. Ze is 100% zeker dat ze haar contactgegevens niet achterliet. Wat is er gebeurd? Wellicht wist je al dat hier cookietechnologie gebruikt werd. Deze technologie wordt verder uitgelegd in de volgende paragrafen over retargeting. Hoofdstuk 3 Klantinzichten en -segmentatie

3.6.1 Cookies

De website die je tante bezocht, plaatste een cookie op haar computer waarin staat dat ze naar Marrakesh heeft gezocht. Een cookie is een klein tekstbestandje dat een browser op jouw computer, tablet of smartphone zet als je die website bezoekt. Het houdt bij wat je doet op de website, zodat de website dingen kan onthouden. Denk aan een soort geheugensteuntje of een digitaal spiekbriefje dat jou herkent als je later terugkomt.

Cookies worden ook gebruikt in de context van retargeting:

1. Toen je tante op die reiswebsite naar Marrakesh zocht, werd die informatie opgeslagen via de browser in een cookie op de harde schijf van haar computer.

2. De reiswebsite deelt die cookie-informatie met advertentiebedrijven, zoals Facebook of Google.

3. Als je tante later Facebook opent, krijgt Facebook een ‘seintje’ dat zij eerder interesse toonde in een reis naar Marrakesh.

4. Op basis daarvan toont Facebook advertenties voor Marrakesh, zelfs als je tante niet meer actief naar die reis zoekt.

Cookies zijn er in verschillende soorten, en elk type heeft een specifieke functie. Hierna volgen de belangrijkste soorten cookies.

3.6.1.1

Noodzakelijke cookies

Deze cookies zorgen ervoor dat een website goed functioneert. Zonder deze cookies kun je bijvoorbeeld niet inloggen, je winkelwagentje gebruiken of een betaling doen.

Voorbeeld: Als je een online aankoop doet, onthoudt een noodzakelijke cookie wat er in je winkelmandje zit terwijl je verder winkelt. Dankzij dit soort cookies kunnen we dus meerdere producten bestellen tijdens één bezoek aan een website. Anders gezegd: als we dit soort cookie niet hadden, dan zouden we voor vier aankopen telkens opnieuw een afzonderlijk bestel- en afrekenproces moeten doorlopen.

3.6.1.2 Voorkeurscookies

Deze cookies onthouden jouw persoonlijke voorkeuren op een website, zoals taalinstellingen, lettergrootte of de locatie waar je bent.

Voorbeeld: Als je een reiswebsite bezoekt en de taal instelt op Nederlands, zorgt een voorkeurscookie ervoor dat de website de volgende keer automatisch Nederlands toont. Zeker in het meertalige België en voor ondernemers die de drie taalgroepen in België als doelgroep hebben, is dit soort cookies een absolute noodzaak. Heel wat Vlaamse én Waalse consumenten zijn er gevoelig voor dat zij op een webshop in de juiste taal hun aankopen kunnen doen.

3.6.1.3

Analytische cookies

Deze cookies helpen website-eigenaren om te begrijpen hoe bezoekers hun website gebruiken. Ze verzamelen anonieme gegevens, zoals hoeveel mensen een website bezoeken, hoelang ze blijven, en welke pagina’s ze bekijken. Dit helpt om de website beter en gebruiksvriendelijker te maken.

Voorbeeld: Een winkel kan dankzij analytische cookies zien wanneer veel mensen hun winkelwagentje verlaten zonder te kopen, en zo de customer journey proberen te verbeteren zodat dat in de toekomst minder gebeurt.

3.6.1.4 Marketing- of trackingcookies

Deze cookies volgen je online gedrag om gepersonaliseerde advertenties te tonen. Ze worden vaak gebruikt door advertentienetwerken, zoals Google of Facebook.

Voorbeeld: Je zoekt naar een nieuwe fiets en ziet later advertenties voor fietsen op sociale media of andere websites. Dit is het type cookies waarmee je tante werd geconfronteerd.

3.6.1.5 Sessie- en permanente cookies

– Sessie-cookies: Deze cookies bestaan alleen tijdens je bezoek aan een website. Ze worden verwijderd zodra je de browser sluit.

Voorbeeld: Je blijft ingelogd op een website terwijl je door verschillende pagina’s klikt.

– Permanente cookies: Deze cookies blijven langere tijd op je apparaat staan, zodat een website je kan onthouden voor een volgend bezoek.

Voorbeeld: Een website onthoudt dat je de donkere modus hebt ingeschakeld.

retargeting

3.6.1.6 First-party en third-party cookies

– First-party cookies: Deze cookies worden geplaatst door de website die je bezoekt. Ze worden vaak gebruikt om de website goed te laten werken of om jouw voorkeuren te onthouden.

–

Third-party cookies: Dit type cookies wordt geplaatst door andere partijen, zoals advertentiebedrijven, die gegevens verzamelen via de website die je bezoekt.

Voorbeeld: Je bezoekt een nieuwssite (first-party cookie), maar ziet een advertentie van een reisbureau (third-party cookie).

3.6.1.7

Socialemediacookies

Deze cookies worden gebruikt door socialemediaplatforms, zoals Facebook, Instagram of X, om je activiteit te volgen en advertenties aan te passen.

Voorbeeld: Je klikt op een ‘Vind ik leuk’-knop van Facebook op een website. Dit wordt bijgehouden in een socialemediacookie.

3.6.2

Retargeting

Het doel van retargeting is om mensen eraan te herinneren wat ze leuk of interessant vonden, in de hoop dat ze alsnog een aankoop doen.

Retargeting , ook wel remarketing genoemd, is een veelgebruikte strategie in omnichannel marketing waarbij bedrijven technologie zoals cookies gebruiken om klanten die eerder interactie hebben gehad met hun merk, opnieuw te benaderen. Het doel is om klanten te herinneren aan producten die ze hebben bekeken, of om hen aan te moedigen een aankoop af te ronden die ze in een eerder stadium zijn begonnen, maar nog niet hebben voltooid. In hoofdstuk 2 beschreven we al het belang van contactdata. Vanuit het oogpunt dat je klanten later nog wenst te contacteren, zijn contactdata zoals een e-mailadres, telefoonnummer of woonadres heel belangrijk, anders is het verder uitbouwen van een relatie met je (potentiële) klant simpelweg onmogelijk. Retargeting biedt hierbij een waardevolle kans om (potentiële) klanten van wie je nog geen contactgegevens hebt, alsnog te bereiken en om te zetten in betalende klanten.

3.6.2.1 Converteren van retargeting prospects zonder contactgegevens

Retargeting via cookies biedt Belgische en Nederlandse ondernemingen een effectieve manier om prospects die nog geen contactdata hebben achtergelaten alsnog te overtuigen om dit te doen, zodat je ze later via deze contactdata kan benaderen om klant bij je te worden.

Met behulp van cookies of pixeltechnologie kunnen bedrijven bezoekers die de website hebben verlaten zonder iets te kopen of contactgegevens achter te laten, opnieuw bereiken via externe platforms zoals sociale media, zoekmachines en websites binnen hetzelfde online advertentienetwerk zoals Google Display Network. Een online advertentienetwerk is een platform dat fungeert als tussenpersoon tussen adverteerders en uitgevers (websites, apps of andere digitale kanalen). Het netwerk stelt adverteerders in staat om hun advertenties op meerdere digitale locaties tegelijkertijd te plaatsen, terwijl het uitgevers helpt om advertentieruimte te verkopen en inkomsten te genereren. Advertentienetwerken automatiseren het proces van advertentieweergave door middel van targeting en real-time bidding (RTB), waardoor advertenties gericht worden getoond aan specifieke doelgroepen op basis van hun interesses, demografische gegevens en online gedrag. Het idee is om hen subtiel te benaderen en te overtuigen om alsnog een actie te ondernemen, zoals het invullen van een contactformulier of het inschrijven op een nieuwsbrief. Verschillende strategieën kunnen gevolgd worden:

1. Gepersonaliseerde advertenties: Toon advertenties die verwijzen naar producten of diensten die de prospect heeft bekeken. Bijvoorbeeld, een klant die een paar schoenen heeft bekeken, kan een advertentie zien met dat specifieke product en een oproep tot actie, zoals ‘Schrijf je in voor 10% korting op je eerste aankoop’.

2. Incentives aanbieden: Gebruik retargetingadvertenties om exclusieve aanbiedingen of voordelen te presenteren. Bijvoorbeeld: ‘Nog steeds geïnteresseerd? Ontvang gratis verzending als je je vandaag inschrijft!’

3. Retargeting via sociale media: Platforms zoals Facebook en Instagram bieden retargetingmogelijkheden waarbij prospects advertenties te zien krijgen op basis van hun eerdere interacties met je website. Dit kan een effectieve manier zijn om interacties te stimuleren zonder dat je hun contactgegevens nodig hebt.

4. Leadmagneten gebruiken: Bied een gratis gids, e-book of whitepaper aan in ruil voor een e-mailadres. De retargetingadvertenties kunnen benadrukken hoe waardevol deze download is voor de bezoeker.

Deel 2 Data-driven marketingstrategieën

5. Click-to-Messenger campagnes: Gebruik tools zoals Facebook Messenger of WhatsApp voor retargeting. In plaats van traditionele contactgegevens achter te laten, kunnen prospects direct contact opnemen via een klikbare advertentie die hen naar een chat brengt, waar ze meer informatie of ondersteuning kunnen krijgen.

Hoewel retargeting zonder contactgegevens effectief kan zijn, blijft het verzamelen van klantdata essentieel voor het optimaliseren van toekomstige interacties en conversies. Retargetingcampagnes moeten daarom gericht zijn op het omzetten van anonieme bezoekers naar geïdentificeerde klanten . Elke interactie binnen een retargetingcampagne moet prospects subtiel aansporen om een volgende stap te zetten: van anonieme websitebezoekers naar geregistreerde, loyale klanten in je database.

Een belangrijke best practice is om bij de eerste succesvolle interactie niet direct te veel data op te vragen. Beperk je tot de essentiële contactgegevens, zoals een e-mailadres. Zodra je over deze informatie beschikt, kun je bij latere klantinteracties stapsgewijs aanvullende, waardevolle data verzamelen. Deze geleidelijke

aanpak zorgt voor een gebruiksvriendelijke ervaring, verhoogt het vertrouwen van klanten en legt een stevige basis voor gepersonaliseerde marketingstrategieën.

3.6.2.2 Effectieve retargetingcampagnes: heractiveren van potentiële kopers

Retargeting is vooral effectief wanneer een klant interesse heeft getoond in een product, maar de aankoop niet heeft voltooid. Door middel van cookies kunnen bedrijven gegevens verzamelen over welke pagina’s en producten een klant heeft bekeken, en vervolgens gerichte advertenties tonen om hen aan te moedigen de aankoop af te ronden. Dit gebeurt vaak via Google Display Netwerk of social media platforms zoals Facebook en Instagram, die retargeting mogelijk maken.

Torfs kan retargeting gebruiken om advertenties weer te geven aan klanten die een artikel in hun winkelmandje hebben geplaatst, maar de aankoop niet hebben afgerond. Door gerichte advertenties met dat specifieke artikel te tonen, bijvoorbeeld via Facebook Ads, worden klanten subtiel herinnerd aan hun interesse, wat de kans vergroot dat ze terugkeren om de aankoop te voltooien.

3.6.2.3 Cross-device retargeting: consistente ervaring op meerdere apparaten

In de moderne klantreis gebruiken consumenten vaak meerdere apparaten tijdens hun interactie met een merk. Ze kunnen bijvoorbeeld een product zoeken op hun smartphone, de details verder bekijken op hun tablet en uiteindelijk de aankoop voltooien op hun laptop. Cross-device retargeting stelt bedrijven in staat om een consistente boodschap te sturen naar klanten, ongeacht het apparaat dat ze gebruiken 18

Voor bedrijven in België en Nederland is cross-device retargeting een belangrijke tactiek omdat klanten steeds vaker wisselen tussen verschillende apparaten gedurende hun aankoopproces. Dit maakt het mogelijk om hun interesse te blijven volgen en relevante advertenties te tonen, zelfs als ze van apparaat wisselen.

cross-device retargeting

18 Go Media Shark. (z.d.).  What is cross-device retargeting? Go Media Shark. Geraadpleegd op 7 februari 2025, van https://gomediashark.com/what-is-cross-device-retargeting/

Een Nederlandse retailer zoals Coolblue kan een klant die op een smartphone naar een product heeft gezocht, retargeten met een gerichte advertentie wanneer diezelfde klant later inlogt op een tablet of desktop. Dit zorgt ervoor dat de klant de ervaring als naadloos en gepersonaliseerd ervaart, ongeacht welk apparaat hij gebruikt.

3.6.2.4 Personalisatie in retargeting: het verhogen van klantbetrokkenheid

Personalisatie speelt een cruciale rol in het succes van retargetingcampagnes. Bedrijven die in staat zijn om klanten te benaderen met advertenties die relevant en gepersonaliseerd zijn, hebben een veel grotere kans om de klant te betrekken en uiteindelijk de conversie te verhogen. Dit kan worden bereikt door data te gebruiken om advertenties aan te passen aan de interesses en voorkeuren van elke individuele klant.

Nissan Beerens kan retargeting gebruiken om een klant die eerder naar specifieke modellen van auto’s heeft gekeken, gerichte advertenties te tonen met hetzelfde model van wagens of vergelijkbare modellen in de aanbieding. Door relevante aanbevelingen te doen, vergroot het bedrijf de kans dat de klant een aankoop doet.

3.6.2.5 Uitdagingen in retargeting: vermijden van overmatige frequentie en privacykwesties

Hoewel retargeting zeer effectief kan zijn, brengt het ook uitdagingen met zich mee. Een van de grootste risico’s is dat klanten zich overladen of zelfs gestalkt kunnen voelen als ze te vaak worden blootgesteld aan dezelfde advertenties. Dit kan leiden tot frustratie en een negatieve associatie met het merk. In hoofdstuk 9 gaan we verder in op dit fenomeen dat we uit de wetenschappelijke literatuur kennen als ‘reactance’. Consumer reactance verwijst naar een psychologische weerstand die ontstaat wanneer consumenten het gevoel hebben dat hun vrijheid van keuze of handelen wordt beperkt. In de context van retargeting kan dit gebeuren wanneer consumenten merken dat ze constant worden gevolgd door advertenties voor een product of dienst die ze eerder hebben bekeken. Deze vorm van marketing kan, als het te opdringerig of repetitief wordt ervaren, leiden tot frustratie, negatieve percepties van het merk, en zelfs tot het actief vermijden van het merk of de advertentiekanalen.

Bedrijven moeten daarom zorgvuldig omgaan met de frequentie en inhoud van retargetingadvertenties om te voorkomen dat ze klanten irriteren. Hieronder volgt een overzicht van technologische snufjes die ze kunnen gebruiken om irritatie en reactance te voorkomen:

1. Frequentielimieten instellen: Frequentielimieten stellen een maximum aantal keren in dat een klant een specifieke advertentie binnen een bepaalde periode te zien krijgt. Dit voorkomt dat klanten keer op keer worden blootgesteld aan dezelfde boodschap.

Voorbeeld: Een online winkel kan instellen dat een klant maximaal drie keer dezelfde advertentie te zien krijgt binnen een periode van zeven dagen.

2. Exclusion list: Exclusion lists zorgen ervoor dat klanten die al hebben geconverteerd (bijvoorbeeld een aankoop hebben gedaan) worden uitgesloten van verdere retargeting. Dit voorkomt irritatie bij klanten die al aan een call-to-action hebben voldaan en beschermt marketingbudgetten tegen verspilling.

3. Geavanceerde algoritmen voor advertentieplanning: Machine learning kan worden ingezet om advertenties slimmer te plannen, bijvoorbeeld door het ideale tijdstip te bepalen op basis van gebruikersgedrag en interactiepatronen.

Voorbeeld: Een klant die vaker ’s avonds shopt, ziet retargetingadvertenties alleen tussen 19:00 en 22:00 uur.

consumer reactance

frequentielimieten

exclusion lists

dynamische advertenties

4. Rotatie van advertenties: Door verschillende versies van een advertentie te maken, kunnen bedrijven variatie bieden in hun retargeting. Dit voorkomt dat klanten steeds dezelfde advertentie zien.

Voorbeeld: Een reisorganisatie kan een klant die eerder op zoek was naar vakanties in Spanje verschillende advertenties tonen, variërend van strandvakanties tot culturele trips, in plaats van alleen aanbiedingen voor één specifiek Spaans hotel.

5. Dynamische content gebruiken: Dynamische advertenties passen zich aan op basis van specifieke klantinteracties, zoals eerder bekeken producten of interesses. Dit is belangrijk om de relevantie te verhogen en generieke boodschappen die klanten niet aanspreken te voorkomen.

contextueel adverteren

burn pixels

6. Contextueel adverteren: Houdt rekening met de inhoud van de webpagina waarop de advertentie wordt getoond, zodat deze beter aansluit bij de interesses van de klant op dat moment.

Voorbeeld: Een klant die eerder een fotocamera heeft bekeken, ziet een advertentie voor lenzen of cameratoebehoren op een fotografieblog, in plaats van op een willekeurige website.

7. Controle over privacy en opt-outs bieden: Transparantie over hoe en waarom retargeting wordt ingezet, helpt klanten om zich meer op hun gemak te voelen.

Bied klanten altijd een duidelijke mogelijkheid om retargeting te weigeren via instellingen of een opt-out-link. Gebruik hiervoor als technische oplossing platforms zoals Google Ads of Meta die klanten eenvoudige opties bieden om advertentievoorkeuren aan te passen.

8. Burn pixels: Technologieën die ervoor zorgen dat klanten niet meer worden geretarget zodra ze een specifieke actie hebben uitgevoerd, zoals een aankoop. Een burn pixel wordt meestal geplaatst op een specifieke pagina die alleen zichtbaar is voor klanten die een actie hebben voltooid, zoals een aankoop of inschrijving. Deze pagina wordt vaak een ‘bedankpagina’ genoemd (bijvoorbeeld:  ‘Bedankt voor uw aankoop!’ ). Wanneer de klant op deze pagina komt, ‘triggert’ de burn pixel. Die registreert dat de klant een bepaalde actie heeft uitgevoerd. Dit kan bijvoorbeeld betekenen dat de klant het product al heeft gekocht of een formulier heeft ingevuld. De pixel stuurt een signaal terug naar het advertentienetwerk (zoals Google Ads of Meta Ads) om deze specifieke klant uit de retargetinglijst te verwijderen. Vanaf dat moment wordt de klant uitgesloten van verdere retargetingcampagnes die gericht waren op het promoten van het product of de dienst die ze al hebben aangeschaft. Het

advertentiesysteem zorgt er vervolgens voor dat de klant geen irrelevante advertenties meer te zien krijgt.

Het succes van retargeting hangt niet alleen af van de precisie waarmee klanten worden bereikt, maar ook van de zorgvuldigheid waarmee bedrijven de ervaring managen. Door slimme technische procedures in te stellen, kunnen bedrijven klanten behouden en hun campagnes effectiever maken zonder frustratie of negatieve reacties uit te lokken. Dit versterkt niet alleen de klanttevredenheid, maar beschermt ook de merkperceptie en langetermijnrelaties.

Naast het voorkomen van irritatie bij de klanten moeten bedrijven – zoals verder besproken wordt in hoofdstuk 9 – voldoen aan de strikte privacywetgeving rond het gebruik van cookies en klantdata. Het niet naleven van deze regelgeving kan leiden tot juridische problemen, reputatieschade en verlies van klantvertrouwen.

ANNA POPS via Odisee

(Kaderstuk geschreven door: Saskia Vanden Eede, Thomas Van den Bossche, Lennerd Kevelaerts en Katja Verbeeck)

Deze use-case werd uitgewerkt in het kader van het start2AIM onderzoeksproject van de onderzoeksgroepen CenSE en UCE Odisee (zie: https://start2aim.be/ ).

Inleiding

Anna Pops is een Belgische winkel en webshop gespecialiseerd in unieke en duurzame kindermode. De kracht van het bedrijf ligt in de persoonlijke service die klanten ervaren in de fysieke winkel. Dankzij een hechte klantrelatie wil Anna Pops een zorgeloze en aangename shopervaring bieden.

Klanten variëren van eenmalige kopers tot loyale klanten, en sommigen dreigen weg te vallen. Om de communicatie op maat van elk segment af te stemmen, wil Anna Pops klantgedrag beter in kaart brengen en automatisch detecteren wanneer iemand afwijkt van zijn koopgedrag. Dit stelt hen in staat om zowel offline als online relevanter en persoonlijker te communiceren.

Uitdaging: Klantgedrag detecteren en begrijpen

Anna Pops wil zich onderscheiden door een persoonlijke, vrijblijvende service te bieden. In de fysieke winkel is dat eenvoudig, omdat medewerkers trouwe klanten vaak herkennen en hun voorkeuren kennen. Online en bij minder frequente klanten is dat lastiger.

Door klantdata slim te analyseren, kan het bedrijf automatisch klantsegmenten bepalen op basis van aankoopgedrag en deze inzichten gebruiken om marketingacties te personaliseren. Klanten die minder betrokken raken, kunnen zo gericht aangesproken worden.

© Anna Pops

Strategisch voordeel:

– Trouwe klanten kunnen eerder kennismaken met nieuwe producten in plaats van standaardkortingen te ontvangen.

– Minder actieve klanten kunnen geactiveerd worden met gepersonaliseerde aanbiedingen.

Datagedreven segmentatie met RFMT

Anna Pops heeft historische klantdata verzameld over meer dan zeven jaar. Die omvatten informatie over aankopen (online en offline) en betalingsgegevens, opgeslagen in een op maat gemaakt systeem. De analyse start met het verwerken en correct koppelen van deze data.

Om een goed beeld van klantsegmenten te krijgen, wordt een  RFMT-analyse uitgevoerd. Dit model verdeelt klanten op basis van vier kernfactoren:

– Recency (hoe recent de laatste aankoop was)

– Frequency (hoe vaak een klant iets koopt)

– Monetary value (totale uitgaven)

– Tenure (hoe lang iemand klant is)

Hiermee worden klanten gegroepeerd in vijf segmenten (A, B, C, D, E), waarbij A de meest waardevolle klanten bevat en  E de minst actieve klanten. Dit inzicht helpt om gerichte marketingstrategieën te ontwikkelen.

Gedragswijzigingen detecteren

Naast de initiële segmentatie is het cruciaal om te herkennen hoe klanten zich ontwikkelen. Daarom wordt een baseline-periode van 36 maanden gebruikt om het oorspronkelijke koopgedrag vast te stellen. Vervolgens wordt dit vergeleken met een actuele periode van 12 maanden om veranderingen in klantgedrag op te sporen.

Door deze vergelijking kan men klanten die in een lager segment belanden tijdig opmerken en gepaste acties ondernemen. Enkele voorbeelden:

– Een klant die vroeger in segment A zat maar nu in segment D valt, vraagt extra aandacht.

– Een klant die net toetreedt tot een hoger segment, kan extra service of exclusieve voordelen krijgen. Hoofdstuk 3 Klantinzichten en -segmentatie

Een overzicht van mogelijk gepaste acties wordt gegeven in onderstaande kader.

Gedragsgroep

Beschrijving Transitie

Top Deze klanten waren en blijven topklanten (geen transitie)

Nieuw

Aandacht nodig

Groeiend

Loyaal

Slapend

Nieuwe klanten binnen de huidige periode (niet van toepassing)

Klanten die een transitie maken naar een lager segment B  C

Klanten die een klantsegment hoger gaan D  C

Klanten die geen gedragswijziging kennen (uitgezonderd Nieuw, Top en Slapend) C  C

Klanten die terugvallen naar het laagste klantsegment B  E

Gedragsgroepen en prioritering

Om efficiënter te werken, worden klanten verder onderverdeeld in gedragsgroepen:

1. Top: blijven consistent loyaal.

2. Nieuw: nieuwe klanten die recent begonnen te kopen.

3. Aandacht nodig: klanten die minder frequent kopen en in een lager segment vallen.

4. Groeiend: klanten die vaker of voor grotere bedragen bestellen.

5. Loyaal: klanten die stabiel blijven qua gedrag.

6. Slapend: klanten die nauwelijks meer bestellen.

Gedragsveranderingen worden visueel in kaart gebracht, waarbij een priorityvlag wordt toegekend aan de meest dringende gevallen. Bijvoorbeeld, een klant die van A naar D gaat, krijgt een hogere prioriteit dan iemand die van D naar E verschuift. Dit maakt marketingacties gerichter en effectiever.

Impact en toekomst

Dankzij de RFMT-analyse en gedragsdetectie kan Anna Pops:

– Marketingacties personaliseren en afstemmen op klantsegmenten.

– Trouwe klanten belonen met exclusieve previews in plaats van kortingen.

– Verlies van klanten tegengaan door tijdig in te grijpen met gerichte promoties.

– Strategische beslissingen onderbouwen met datagedreven inzichten.

Door deze aanpak wordt de service zowel online als offline persoonlijker en effectiever, wat leidt tot een hogere klanttevredenheid en omzetgroei.

Oefeningen

Aan de slag!

Wil je écht aan de slag met dit hoofdstuk? Op ons leerplatform www.mijnstudiemateriaal.be vind je een waaier aan oefeningen die je helpen om de concepten van dit hoofdstuk actief in te oefenen. Scan de QR-code voor directe toegang. Vergeet niet eerst je licentie te activeren via de code vooraan in dit handboek! Hoofdstuk 3 Klantinzichten en -segmentatie

Referentielijst

Archie CRM (z.d.). De kracht van klantbehoud: minder kosten, meer winst en groei. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://www.archie.nl/blog/ de-kracht-van-klantbehoud

Banza, M. (z.j.). Hotel booking cancellations using machine learning LinkedIn. Geraadpleegd op 6 januari 2025, van https://www.linkedin.com/ pulse/u-hotel-booking-cancellations-using-machine-learning-manuel-banza/

Arora, N., & Dahlström, P. (2019, November 14). The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying. McKinsey & Company. Geraadpleegd op 30 januari 2025, van https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/ the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying Cialdini, R. B. (2006). Influence: The psychology of persuasion (Revised ed.). HarperCollins.

Datafuse (z.d.). RFM-segmenten: Optimaliseer je marketing met klantdata Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://datafuse.nl/blog/rfm-segmenten/

Delve AI (n.d.). Driving omnichannel retail strategies with AI-generated personas. Geraadpleegd op 28 januari 2025, van https://www.delve.ai/blog/ driving-omnichannel-retail-with-AI-personas

DifferKinoMe (z.d.). Verschil tussen kosten van nieuwe klant en behoud klant. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://nl.differkinome.com/articles/marketing-sales/difference-between-cost-of-new-customer-and-retaining-customer. html

Dursun-Cengizci, A., & Caber, M. (2024). Using machine learning methods to predict future churners: an analysis of repeat hotel customers. International Journal of Contemporary Hospitality Management 37 (1), 36-56.

Dynamic Yield (z.d.). Turning personas into data-driven profiles Geraadpleegd op 6 januari 2025, van https://www.dynamicyield.com/lesson/ personas-into-data-driven-profiles/

Egencia (z.j.). Save money with new dynamic pricing for hotels Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://www.egencia.com/en/ save-money-with-new-dynamic-pricing-hotels

Fingerspitz (z.d.). Retargeting via dynamische display met AI creatives. Geraadpleegd op 1 februari 2025, van https://fingerspitz.nl/ons-werk/ retargeting-via-dynamische-display-met-ai-creatives/

Go Media Shark (z.d.). What is cross-device retargeting? Go Media Shark. Geraadpleegd op 7 februari 2025, van https://gomediashark.com/ what-is-cross-device-retargeting/ Grommen, S. (2009, 16 oktober). Telenet graaft in klantendata. Datanews, 2009 (33), p.27.

HiJiffy (z.j.). Boost hotel upselling and cross-selling with AI. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://www.hijiffy.com/resources/articles/ boost-hotel-upselling-and-cross-selling-with-ai Kotler, P., & Armstrong, G. (2010). Principles of marketing. Pearson Education. Management Kennisbank (z.d.). Klantloyaliteit. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://www.managementkennisbank.nl/crm/klantloyaliteit/ Rudd, D. H., Huo, H., & Xu, G. (2023). Causal Analysis of Customer Churn Using Deep Learning. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://arxiv.org/ abs/2304.10604

ShoppingTomorrow (2024). AI in retail: Hyperpersonalisatie. Geraadpleegd op 30 januari 2025, van https://www.shoppingtomorrow.nl/nl/themas/tech/tech/ ai-in-retail-van-supply-chain-tot-de-consument-2024