Slimme marketing_proefversie_inkijkexemplaar

SLIMME MARKETING

De site www.mijnstudiemateriaal.be geeft je toegang tot het digitale lesmateriaal bij dit boek. Je moet jouw licentie eerst wel activeren aan de hand van een activatiecode. Bij de activatie moet je de gebruiksvoorwaarden accepteren. Deze licentie is geldig gedurende een jaar en start vanaf de activatie van deze code.

ACTIVATIECODE

De licentieperiode start vanaf activatie en is 365 dagen geldig.

1ste druk 2025

Artikel 607575

ISBN 978-94-647-0757-1

D/2025/0078/139

Zetter: Banananas NUR XXX

Coverontwerp: Frisco

Fotokopieerapparaten zijn algemeen verspreid en vele mensen maken er haast onnadenkend gebruik van voor allerlei doeleinden. Jammer genoeg ontstaan boeken niet met hetzelfde gemak als kopieën. Boeken samenstellen kost veel inzet, tijd en geld. De vergoeding van de auteurs en van iedereen die bij het maken en verhandelen van boeken betrokken is, komt voort uit de verkoop van die boeken.

In België beschermt de auteurswet de rechten van deze mensen. Wanneer u van boeken of van gedeelten eruit zonder toestemming kopieën maakt, buiten de uitdrukkelijk bij wet bepaalde uitzonderingen, ontneemt u hen dus een stuk van die vergoeding. Daarom vragen auteurs en uitgevers u beschermde teksten niet zonder schriftelijke toestemming te kopiëren buiten de uitdrukkelijk bij wet bepaalde uitzonderingen. Verdere informatie over kopieerrechten en de wetgeving met betrekking tot reproductie vindt u op www.reprobel.be.

Ook voor het digitale lesmateriaal gelden deze voorwaarden. De licentie die toegang verleent tot dat materiaal is persoonlijk. Bij vermoeden van misbruik kan die gedeactiveerd worden. Meer informatie over de gebruiksvoorwaarden leest u op www.mijnstudiemateriaal.be.

© Uitgeverij VAN IN, Wommelgem, 2025

De uitgever heeft ernaar gestreefd de relevante auteursrechten te regelen volgens de wettelijke bepalingen. Wie desondanks meent zekere rechten te kunnen doen gelden, wordt verzocht zich tot de uitgever te wenden.

Voorwoord

"Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum."

Inhoud

Hoofdstuk 4 Omnichannel marketing

4.1 Integratie van diverse communicatiekanalen: van traditionele marketing, naar multichannel en omnichannel marketing

4.2 Omnichannel marketing: acquisitiemarketing én retentiemarketing

4.3 Kanalen van omnichannel marketing

4.4 Technologieën voor omnichannel marketing

4.5 Prestatiemeting en KPI’s

4.6 Consistente klantbeleving: de sleutel tot succes in omnichannel marketing

Hoofdstuk 5 Datacentralisatie en -integratie

5.1 Het belang van een 360°-klantbeeld en datacentralisatie

5.2 ETL-procedures

5.3 Vergelijking van datasilo’s en datawarehouses

5.4 Implementatie van ETL

5.5 Training en veranderingsmanagement

5.6 Voordelen van datacentralisatie voor marketing

6 Campagnebeheer

6.1 Opzet van marketingcampagnes

6.2 Beheer van marketingcampagnes

6.3

7.3

Hoofdstuk 8 Een 10-stappenplan naar een datagedreven onderneming

8.1 Creëer bewustzijn en draagvlak

8.2 Bepaal een duidelijke datastrategie en visie

8.3 Identificeer relevante databronnen

8.4 Bouw een data-infrastructuur

8.5 Begin met kleine, haalbare dataprojecten

8.6 Zorg voor datakwaliteit en consistentie

8.7 Ontwikkel data-analysevaardigheden

8.8 Implementeer tools voor visualisatie en rapportage

8.9 Integreer data in het besluitvormingsproces

8.10 Evalueer, optimaliseer en schaal op

Inleiding

In een wereld waar technologie en data een steeds dominantere rol spelen in ons dagelijks leven, heeft het marketinglandschap, en bij uitbreiding het hele ondernemerschap, een ingrijpende transformatie ondergaan. In een gedataficeerde samenleving worden beslissingen op basis van data steeds belangrijker voor bedrijfsvoering. Als discipline in het bedrijfsleven ontsnapt marketing niet aan deze evolutie. Waar marketing vroeger vooral gebaseerd was op intuïtie en algemene marktonderzoeken, is ze vandaag de dag geëvolueerd tot een vakgebied waarin data centraal staan. De inzichten ontgonnen uit data kunnen marketeers en ondernemers inspireren bij het nemen van slimme beslissingen.1 Vandaar dat in deze context ook wordt gesproken van ‘door data gedreven marketingbeslissingen’ of kortweg: datagedreven marketing. Deze verschuiving van traditionele naar datagedreven marketing markeert een fundamentele verandering in de manier waarop bedrijven opereren en hun klanten benaderen.

De kracht van datagedreven marketing

De essentie van datagedreven marketing ligt in het vermogen om beslissingen te nemen op basis van gegevens in plaats van veronderstellingen. Vroeger waren marketingbeslissingen eerder gestoeld op intuïtie, ervaring, marktkennis en brede markttrends. Datagedreven marketing echter biedt, volgens nationale en internationale studies, 2 een meer nauwkeurige en betrouwbaarder basis voor strategische keuzes. Datagedreven marketing kan trouwens heel simpel starten, als een klein project: ondernemingen kunnen onderzoeken wat hun bestselling producten zijn, welke producten klanten vaak samen kopen, of hoe groot de gemiddelde klanttevredenheid is, typisch gemeten met de ‘Net Promoter Score’. Op een iets geavanceerder niveau kunnen ze aan de hand van RFM-analyse (zie hoofdstuk 3)

1 Dias, J. (2023). How has data-driven marketing evolved: Challenges and opportunities with emerging technologies. Geraadpleegd van https://www.researchgate.net/publication/375172343_How_has_data-driven_marketing_evolved_Challenges_and_opportunities_ with_emerging_technologies

2 Haverila, M., Haverila, K., Gani, M. O., & Mohiuddin, M. (2024). The relationship between the quality of big data marketing analytics and marketing agility of firms: The impact of the decision-making role. Journal of Marketing Analytics, 12(1), 45-60. https://doi.org/10.1057/s41270024-00301-6

IEEE. (2021). Data-Driven Decision Making Strategies Applied to Marketing. In 2021 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC) (pp. 1-8). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICE/ITMC52061.2021.9476506

nano-marketing

onderzoeken wie hun beste klanten zijn en hen met een aantrekkelijk aanbod benaderen, zodat ze zeker bij het bedrijf blijven. Dergelijke analyses zijn maar enkele quick-wins die bedrijven kunnen behalen op gebied van datagedrevenheid. Maar ook complexere data-analyses zijn mogelijk, bijvoorbeeld door middel van datamining en AI of Machine Learning (zie hoofdstuk 10). Door het analyseren van data kunnen bedrijven patronen en trends identificeren die anders misschien onopgemerkt zouden blijven. Zo kunnen ze ontdekken welke producten het meest populair zijn bij voorheen ongeïdentificeerde klantenclusters, welke marketingkanalen de hoogste conversieratio’s opleveren en welke factoren het meest bijdragen aan klanttevredenheid. Deze inzichten stellen bedrijven in staat om hun marketingstrategieën continu verder te verfijnen en te optimaliseren. 3 Datagedreven marketing is een continu en iteratief proces. Elke datagedreven campagne levert nieuwe data en dus ook mogelijk nieuwe inzichten op voor volgende campagnes. Dat is een vrij recent gegeven binnen de geschiedenis van marketing als vakgebied.

De verschuiving van traditionele naar datagedreven marketing gaat gepaard met een evolutie van massamarketing naar uiterst gerichte en gepersonaliseerde benaderingen, beter bekend als nano-marketing Nano-marketing omvat strategieen waarbij bedrijven zich aan de hand van gepersonaliseerde aanbiedingen richten op zeer kleine, specifieke doelgroepen, variërend van een buurt of straat tot zelfs één enkel individu. Het doel is om maximale impact te realiseren door hypergepersonaliseerde en relevante boodschappen te verzenden op het juiste moment en via het juiste kanaal. Nano-marketing is enkel mogelijk door het gebruik van gedetailleerde data-analyse en geavanceerde technologie en tools. Bedrijven kunnen zo individuele klantinteracties in kaart brengen en proactief op klantgedrag inspelen. Een inspirerend voorbeeld hiervan is Refurbed.nl , een Nederlands bedrijf dat gespecialiseerd is in refurbished electronica. Door slim gebruik te maken van data, weet Refurbed dat een klant interesse heeft in een smartphone. Met een proactieve melding over een prijsdaling van de iPhone 14 Pro Max, een toestel waar hij eerder naar zocht op hun webshop, probeert het bedrijf de klant te verleiden tot de aankoop ervan. De volgende afbeelding illustreert hoe effectief nano-marketing kan zijn.

3 Zhao, K., Hua, J., Yan, L., Zhang, Q., Xu, H., & Yang, C. (2019). A unified framework for marketing budget allocation. arXiv preprint arXiv:1902.01128

Hoe deed Refurbed dit? Dankzij data-analyse registreerde het bedrijf het zoekgedrag van de geïnteresseerde klant en stuurde het door middel van retargeting (zie hoofdstuk 3) enkele dagen later een gepersonaliseerde melding. Het exacte toestel waar de klant naar zocht, is inmiddels in prijs verlaagd. Deze gerichte actie verhoogt niet alleen de kans op conversie, maar zorgt er ook voor dat de boodschap relevant is en tijdig komt, wat de klanttevredenheid en loyaliteit versterkt.

Het concept van nano-marketing bouwt voort op het idee dat kleinschalige, doelgerichte campagnes vaak een hogere betrokkenheid en respons kunnen genereren dan bredere, minder gerichte marketinginspanningen, zoals in massamarketing. Waar campagnes voorheen gericht waren op een breed publiek, letterlijk op een massa, kunnen bedrijven nu met behulp van data specifieke doelgroepen identificeren en marketingboodschappen ontwikkelen die beter aansluiten bij de individuele behoeften en voorkeuren van consumenten.

Met nano-marketing kunnen bedrijven gepersonaliseerde communicatie bieden, zelfs op microniveau, wat zorgt voor een efficiëntere marketingaanpak en een hogere ROI (Return On Investment), een term waar we later in dit boek nog uitvoerig op terug zullen komen.

De unieke context van de lage landen

In dit boek wordt de focus gelegd op datagedreven marketing voor ondernemers uit België en Nederland.

Waarom focussen op kleine en middelgrote ondernemingen?

Er zijn al heel interessante boeken geschreven over datagedreven marketing, maar deze zijn vaak gestoffeerd met voorbeelden van big data-analyses door big companies, multinationals zoals Coca-Cola, Tesla, Amazon en andere big companies

Hoe inspirerend dergelijke ‘multinational cases’ ook mogen zijn, vaak zijn ze voor veel kleine en middelgrote ondernemingen vandaag budgettair en op gebied van ICT en personeelscapaciteit (nog) niet mogelijk. Alhoewel dergelijke handboeken, zoals dat van Spiller (2020)4 en Jeffrey (2010)5 zeker hun verdienste hebben in hun inspirerende functie, hebben wij als auteurs van dit boek tijdens interviews met ondernemers ook gemerkt dat deze cases ietwat ontmoedigend kunnen werken. Vaak worden cases van datagedreven marketingcampagnes aangereikt die honderdduizenden of zelfs miljoenen dollars hebben gekost, alleen al aan opstartkosten. Wij geloven echter dat de kracht van big data niet alleen haalbaar is voor big companies, maar dat datagedrevenheid ook belangrijk is voor kleine en middelgrote ondernemingen én dat datagedreven successen wel haalbaar zijn voor ondernemers. Daarvan zullen we de lezer proberen te overtuigen aan de hand van allerlei voorbeelden van datagedreven marketing uit België en Nederland. Het is wel zo dat het voor kleine en middelgrote ondernemingen nog belangrijker is om grondig na te denken over welke data van welke klanten voor hen prioritair zijn bij het nemen van datagedreven marketingbeslissingen.

Kleine en middelgrote ondernemingen zijn uitermate belangrijk in economisch opzicht. Zowel de Belgische als de Nederlandse economie bestaat voor meer dan 90% uit kleine en middelgrote ondernemingen.6 Als auteurs van dit handboek vonden wij het belangrijk om een handboek te ontwikkelen op maat van studenten en ondernemers,7 dus ook van ondernemers die niet over eindeloze budgetten

4 Spiller, L. (2020). Direct, digital & data-driven marketing. Sage.

5 Jeffery, M. (2010).  Data-driven marketing: the 15 metrics everyone in marketing should know John Wiley & Sons.

6 https://economie.fgov.be/nl/

7 Staat van het MKB (z.d.).  MKB groeit in tien jaar met 600 duizend bedrijven. Staat van het MKB. https://www.staatvanhetmkb.nl/nieuws/mkb-groeit-in-tien-jaar-met-600-duizend-bedrijven

beschikken. Bovendien blijkt uit onderzoek8 dat ondernemers zelf geloven in de meerwaarde van datagedreven werken. Meer dan de helft van de Belgische kmo’s geven aan dat ze geloven dat data-analyses bijdragen tot betere bedrijfsbeslissingen, en voor 14% spelen data zelfs een leidende rol bij zakelijke beslissingen. Toch blijft er werk aan de winkel: voor 45% van de kmo’s spelen data momenteel slechts een beperkte rol binnen de organisatie. Dit handboek biedt praktische inzichten en toepassingen die ondernemers helpen om hun datapotentieel beter te benutten.

Waarom België en Nederland?

Dit handboek is bedoeld voor studenten en marketingprofessionals die actief zijn in ondernemingen uit de lage landen. Bijna alle voorbeelden van datagedreven marketing in dit boek behandelen Belgische of Nederlandse ondernemers uit deze landen en sluiten dus nauw aan bij de leefwereld van de doelgroep. Heel af en toe komt er ook een iets internationalere casus aan bod. Beide landen vormen samen ook een boeiende en diverse markt, die uniek is binnen Europa. Hoewel ze geografisch naast elkaar liggen en een gedeelde geschiedenis hebben, zijn er toch belangrijke culturele, taalkundige en marktgebonden verschillen met een aanzienlijke impact op marketingstrategieën. Het begrijpen van deze nuances in bijvoorbeeld gepersonaliseerde aanbiedingen is essentieel voor bedrijven die datagedreven marketing succesvol willen implementeren in hun ondernemerschap in beide landen. In  België wordt de complexiteit voornamelijk gedreven door de meertaligheid en culturele diversiteit. Met drie officiële talen – Nederlands, Frans en Duits – is België een mozaïek van taalgemeenschappen. Deze taalkundige diversiteit creëert een uitdagende omgeving voor marketeers. Effectieve campagnes moeten niet alleen nauwkeurig worden vertaald, maar ook worden afgestemd op de culturele nuances en voorkeuren van elke taalgemeenschap. In Nederland is er een meer homogene taal- en cultuuromgeving, met Nederlands als de dominante taal. Echter, Nederland heeft zijn eigen unieke kenmerken die het onderscheiden van België. Nederlanders staan bekend om hun directheid, openheid en een sterke focus op efficiëntie en innovatie.9 In de IMD World Digital Competitiveness Ranking 2024 staat Nederland op de 8ste plaats en België op de 21ste plaats van de 67 beoordeelde economieën. Dat vertaalt zich ook in een ander marketingbe-

8 Exact (z.d.). Leidt data-analyse binnen een organisatie tot betere zakelijke beslissingen? https:// www.exact.com/benl/blog/ondernemen/leidt-data-analyse-binnen-een-organisatie-tot-betere-zakelijke-beslissingen

Retail Insiders (z.d.).  Data-driven Retail. https://www.retailinsiders.nl/docs/267f8465-80394ffc-973b-51a92fe400de.pdf

9 Wat je niet wilt missen (z.d.).  Navigeren door de Nederlandse werkcultuur: Een gids voor expats. https://watjenietwiltmissen.nl/navigeren-door-de-nederlandse-werkcultuur-een-gids-voor-expats/

leid voor Belgische ondernemers die actief willen zijn op de Nederlandse markt. Die markt kenmerkt zich door een hoge mate van digitalisering en een sterke e-commerce sector.10

Ondanks de verschillen is er ook een sterke verwevenheid tussen de Nederlandse en Vlaamse markt. Vele Nederlandse bedrijven bedienen de Vlaamse markt, en omgekeerd . Dit is deels te danken aan de gedeelde taal – het Nederlands – en de geografische nabijheid. Nederlandse retailers die ooit als mkb (midden- en kleinbedrijf) gestart zijn, zoals  bol.com en Coolblue, zijn vandaag heel prominente spelers in Vlaanderen, terwijl ook heel wat Vlaamse bedrijven ondertussen actief zijn in Nederland. Dat laatste aantal is de afgelopen jaren aanzienlijk toegenomen. Volgens het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) steeg het aantal Belgische bedrijven in Nederland van 1.138 in 2015 naar 1.528 in 2020, een toename van 34%.11 Deze bedrijven zijn vooral actief in de groot- en detailhandel, met name in non-food, industriemachines en voedingsmiddelen. Deze kruisbestuiving tussen beide markten zie je ook bij kmo’s en mkb’s. Ze biedt kansen, maar vereist ook afstemming van marketingstrategieën die zorgvuldig rekening houden met de subtiele culturele verschillen tussen beide regio’s.

Culturele sensitiviteit en lokale aanpassing van de marketingstrategieën aan de Nederlandse en Vlaamse/Belgische markt zijn van groot belang. Een strategie die succesvol is in Nederland kan niet één-op-één worden overgenomen in Vlaanderen, en Vlaamse bedrijven die de Nederlandse markt willen betreden, moeten zich bewust zijn van de specifieke verwachtingen en voorkeuren van Nederlandse consumenten.

Het succesvol navigeren door deze complexe omgeving vereist een diepgaand begrip van zowel de overeenkomsten als de verschillen tussen België en Nederland. Bedrijven die investeren in lokale kennis en datagedreven inzichten combineren met culturele sensitiviteit, zijn beter gepositioneerd om effectieve marketingstrategieën te ontwikkelen die resoneren met consumenten in beide landen.

Door deze unieke context van de lage landen te omarmen, kunnen bedrijven niet alleen hun marktbereik vergroten, maar ook sterke, duurzame relaties opbouwen

10 Marketingfacts (z.d.). Deze Belgische insights heb je tot nu toe gemist. Geraadpleegd op 15 januari 2025, van https://www.marketingfacts.nl/berichten/deze-belgische-insights-heb-je-totnu-toe-gemist

11 Centraal Bureau voor de Statistiek. (2022, 30 september).  In vijf jaar 34 procent meer Belgische bedrijven in Nederland. Geraadpleegd op 15 januari 2025, van https://www.cbs.nl/nl-nl/ nieuws/2022/39/in-vijf-jaar-34-procent-meer-belgische-bedrijven-in-nederland

met hun klanten. Dit vergt een flexibele en geïnformeerde benadering van marketing, waarbij standaardoplossingen plaatsmaken voor op maat gemaakte strategieën die recht doen aan de rijke diversiteit van beide regio’s.

Het doel van dit boek

Consumentendata zijn overal: elk websitebezoek – zelfs anoniem – wordt geregistreerd; elke aankoop laat digitale sporen achter; en zelfs onze ijskasten kunnen we vanaf een afstand bedienen dankzij het Internet of Things (IoT). Slimme spraakassistenten zoals Alexa en Google Home luisteren naar onze interacties met deze slimme apparaten, wearables verzamelen gezondheidsdata, en mobiele apps zoals Waze gebruiken onze locatiegegevens voor persoonlijke aanbevelingen. Streamingdiensten analyseren ons kijk- en luistergedrag om voorkeuren te voorspellen, terwijl loyaliteitsprogramma’s (door middel van fysieke of digitale klantenkaarten) bijna in elke winkel koopgewoonten in kaart brengen. Socialemediaplatforms verzamelen data om advertenties perfect af te stemmen op onze interesses, en contactloze betalingen registreren transactiedetails die worden ingezet voor klantgerichte diensten.

Deze alomtegenwoordige data bieden Belgische en Nederlandse ondernemers ongekende mogelijkheden om klantinzichten te verwerven via een zogenaamd 360°-klantenbeeld, gerichte marketingstrategieën te ontwikkelen en de bedrijfsvoering te optimaliseren. Data worden weleens het Nieuwe Goud genoemd, en dat klopt ook, althans deels. Dat nieuwe goud moet immers nog ontgonnen worden én er zijn nog vele bewerkingen en acties nodig alvorens het echt van goudwaarde kan worden voor ondernemingen.

Dit handboek Slimme marketing: Naar datagedreven successen voor ondernemers heeft als doel om ondernemers, marketingprofessionals en studenten te begeleiden in het creëren van waarde met data. Het boek biedt niet alleen concrete stappen en tips en tricks. Het biedt ook meer diepgaande en complexe inzichten op het gebied van datagedrevenheid. Die hebben we zo goed als mogelijk proberen te formuleren in een taal die voor studenten en ondernemers begrijpelijk is. Daarbij geven we ook praktische voorbeelden die helpen om te evolueren naar een datagedreven onderneming.

Overzicht van de inhoud

Dit boek is zo gestructureerd dat het een duidelijke en stapsgewijze gids kan zijn naar slimme, datagedreven marketingstrategieën. Elk hoofdstuk bevat leerdoelen, praktijkvoorbeelden van ondernemingen en oefeningen, om je begrip van de theorie te testen.

In hoofdstuk 1 starten we met een introductie tot de fundamenten van datagedreven marketing. Hoofdstuk 2 gaat over het data-ecosysteem: de basisprincipes van dataverzameling, data-opslag en het analyseren en visualiseren van klantdata worden hier helder uitgelegd. In hoofdstuk 3 laten we zien hoe er in datagedreven marketing naast de bestaande vormen, nieuwe vormen van segmentatie en personalisatie kunnen worden toegepast.

Hoofdstuk 4 behandelt omnichannel marketing. Die marketing integreert verschillende kanalen (zowel online als offline). Hier bespreken we strategieën voor e-commerce, fysieke winkels, contactcenters, direct mail, e-mailmarketing, mobiele marketing en sociale media. Belgische en Nederlandse ondernemingen krijgen praktische oplossingen aangereikt om klantbeleving consistent en persoonlijk te maken. Dit hoofdstuk behandelt ook technologieën zoals Customer Data Platforms (CDP), marketing automation flows, POS-systemen en CRMoplossingen als essentiële tools voor een effectieve omnichannel strategie.

In hoofdstuk 5 staan we stil bij het technische luik van omnichannel marketing. Die heeft als belangrijke voorwaarde dat data gecentraliseerd worden in een datawarehouse of lake: ‘Als data het nieuwe goud zijn, dan zijn data-integratie en data-centralisatie het nieuwe zilver.’12 Datacentralisatie is een cruciale stap voor het effectief benutten van klantdata. Dit hoofdstuk behandelt concepten zoals het ETL-proces, datawarehousing en waarom het opbreken van datasilo’s voor ondernemers met de ambitie om meer datagedreven te gaan werken van vitaal belang is. Het helpt bedrijven begrijpen hoe gecentraliseerde dataopslag kan leiden tot betere klantinzichten, nauwkeurigere analyses en effectievere marketingcampagnes.

Hoofdstuk 6 biedt een uitgebreide gids voor het opzetten, beheren en optimaliseren van marketingcampagnes. De nadruk ligt op het gebruik van data voor doelgroepbepaling, contentcreatie, budgetbeheer en realtime monitoring. Daarnaast

12 LXA Hub (z.d.). AntiConLX Global 2022: Five martech trends to know if you want to invest in martech. LXA Hub. https://www.lxahub.com/stories/anticonlx-global-2022-five-martech-trendsto-know-if-you-want-to-invest-in-martech

worden tools zoals marketing automation en KPI’s besproken om campagnes te evalueren en te verfijnen.

In hoofdstuk 7 behandelen we prestatiemeting als kernaspect van datagedreven marketing. Het hoofdstuk legt uit hoe KPI’s zoals Customer Lifetime Value (CLV), ROI en conversieratio’s worden geselecteerd en gemeten. Daarnaast worden analysetools en -technieken, zoals SEO analytics, advertising analytics, dashboards en voorspellende analyses besproken, zodat bedrijven meetbare resultaten kunnen behalen. In dit hoofdstuk staan we ook lang stil bij het belang van goede datavisualisatie. Het vertellen van dataverhalen met behulp van inzichtgevende visuals, grafieken en dashboards verlagen de drempel voor datagedreven marketing en kunnen een datacultuur binnen de onderneming aanzwengelen.

Datagedreven worden doet een onderneming niet op één dag. Bovendien verschillen ondernemingen onderling op het gebied van datamaturiteit. In een handboek rond datagedreven marketing kan een hoofdstuk rond datastrategie dus niet ontbreken. Hoofdstuk 8 biedt daarom een concreet en praktisch 10-stappenplan om een onderneming te transformeren naar een datagedreven organisatie. Elke stap, van het bepalen van een datastrategie tot het implementeren van tools en het creëren van een datacultuur, wordt helder en toepasbaar uitgewerkt. Dit hoofdstuk sluit af met praktische tips voor ondernemingen met beperkte middelen.

Hoofdstuk 9 ten slotte behandelt privacywetgeving , zoals GDPR en ethische vraagstukken rondom datagebruik. We sluiten het boek af met een blik op de toekomst van datagedreven marketing. In hoofdstuk 10 verkennen we opkomende technologieën, zoals kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en nieuwe databronnen, zoals Internet of Things (IoT) en wearables, die het marketinglandschap verder zullen transformeren.

Dit boek is ontworpen om jou als lezer uit te rusten met de kennis en tools die nodig zijn om slimme marketingstrategieën te implementeren. Of je nu een student bent die de basisprincipes wil begrijpen, of je bent actief als professional die zijn onderneming wil transformeren, of als marketeer die zijn campagnes wil optimaliseren, dit boek begeleidt je stapsgewijs naar datagedreven succes.

We nodigen je uit om de volgende hoofdstukken te verkennen en om te ontdekken hoe je data kunt omzetten in inzichten, en inzichten in succesvolle acties. Welkom in de wereld van slimme, datagedreven marketing.

Referentielijst

https://economie.fgov.be/nl/

Centraal Bureau voor de Statistiek. (2022, 30 september). In vijf jaar 34 procent meer Belgische bedrijven in Nederland. Geraadpleegd op 15 januari 2025, van  https://www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/2022/39/in-vijf-jaar-34-procent-meerbelgische-bedrijven-in-nederland

Dias, J. (2023). How has data-driven marketing evolved: Challenges and opportunities with emerging technologies. Geraadpleegd van https://www.researchgate.net/publication/375172343_How_has_data-driven_marketing_evolved_ Challenges_and_opportunities_with_emerging_technologies

Exact (z.d.). Leidt data-analyse binnen een organisatie tot betere zakelijke beslissingen? https://www.exact.com/benl/blog/ondernemen/ leidt-data-analyse-binnen-een-organisatie-tot-betere-zakelijke-beslissingen

IEEE. (2021). Data-Driven Decision Making Strategies Applied to Marketing. In 2021 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC) (pp. 1-8). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICE/ITMC52061.2021.9476506

Haverila, M., Haverila, K., Gani, M. O., & Mohiuddin, M. (2024). The relationship between the quality of big data marketing analytics and marketing agility of firms: The impact of the decision-making role. Journal of Marketing Analytics, 12(1), 45-60. https://doi.org/10.1057/s41270-024-00301-6

Jeffery, M. (2010). Data-driven marketing: the 15 metrics everyone in marketing should know. John Wiley & Sons.

LXA Hub (z.d.). AntiConLX Global 2022: Five martech trends to know if you want to invest in martech. https://www.lxahub.com/stories/anticonlx-global-2022-five-martech-trends-to-know-if-you-want-to-invest-in-martech

Marketingfacts (z.d.). Deze Belgische insights heb je tot nu toe gemist

Geraadpleegd op 15 januari 2025, van https://www.marketingfacts.nl/berichten/ deze-belgische-insights-heb-je-tot-nu-toe-gemist

Retail Insiders (z.d.). Data-driven Retail. https://www.retailinsiders.nl/ docs/267f8465-8039-4ffc-973b-51a92fe400de.pdf

Spiller, L. (2020). Direct, digital & data-driven marketing. Sage.

Staat van het MKB (z.d.). MKB groeit in tien jaar met 600 duizend bedrijven. https://www.staatvanhetmkb.nl/nieuws/ mkb-groeit-in-tien-jaar-met-600-duizend-bedrijven

01 Basisbeginselen van slimme marketing

data-driven marketing

Hoofdstuk 1

Inleiding tot data-driven marketing

Na dit hoofdstuk ben je in staat om ...

• de kernprincipes van data-driven marketing te begrijpen en te benoemen, inclusief de verschuiving van traditionele naar datagestuurde marketing en de rol van data in het personaliseren van klantinteracties.

• het belang van klantdata te verklaren en verschillende manieren te beschrijven waarop bedrijven data kunnen verzamelen om marketingstrategieën te optimaliseren.

• de methoden voor data-analyse te identificeren en uit te leggen hoe patronen in klantgedrag, zoals crossselling, bedrijven helpen hun marketingcampagnes effectiever te maken.

• de impact van datamining op marketingbeslissingen uit te leggen, en hoe bedrijven dit gebruiken om gerichte campagnes te ontwikkelen en klantloyaliteit te verhogen.

• het verschil tussen traditionele en moderne marketingstrategieën te beschrijven, met nadruk op de overgang van brede, ongerichte campagnes naar gepersonaliseerde marketingaanpakken.

• de rol van technologie in data-driven marketing te herkennen, inclusief het gebruik van CRM-systemen en big data platforms om klantgedrag te begrijpen en campagnes te optimaliseren.

1.1 Introductie

De verschuiving van traditionele marketing naar een datagestuurde aanpak heeft de manier waarop bedrijven communiceren met hun klanten en hun campagnes opzetten, radicaal veranderd. Deze transformatie heeft niet alleen geleid tot effectievere marketing, maar ook tot een verhoogde klanttevredenheid en een betere return on investment (ROI). 1

Maar wat houdt data-driven marketing precies in? We kunnen het definiëren als een methodiek waarbij beslissingen en strategieën van marketeers gebaseerd zijn

1 Frain, A. (2023, 8 mei). Datagestuurde marketing: Zo besteed je minder en bereik je meer Geraadpleegd op 3 januari 2025, van https://www.salesforce.com/nl/blog/datagestuurde-marketing/

op data én op een grondige analyse van deze data. Over veel data beschikken maakt een onderneming nog niet datagedreven. Uit de diepte-interviews die we afnamen bij ondernemers in het kader van het DDMS- en het DIVA-project, 2 kwam naar boven dat velen op een berg data zaten, maar dat ze er geen flauw benul van hadden hoe ze hiermee aan de slag moesten gaan. In deze situaties vertegenwoordigen data geen goud, maar eerder een kost voor een bedrijf. Al die ongebruikte data leiden immers tot opslagkosten en een information overload. Ze hinderen managers eerder bij bedrijfsbeslissingen, dan ze te versterken.

Ondernemingen kunnen meer dan ooit tevoren over data beschikken. Bedrijven gebruiken niet langer alleen rapporten met geaggregeerde informatie over de Belgische of Nederlandse markt en hun intuïtie, maar baseren hun acties op inzichten uit klantgedrag, voorkeuren en behoeften. Dat kunnen ze omdat die klanten overal digitale sporen achterlaten. Het gaat zelfs vaak om data van individuele klanten: hoe vaak hebben ze iets gekocht bij het bedrijf? Wat is hun meest recente aankoop? Hoe betalen ze meestal hun aankoop (via overschrijving, online of op krediet in termijnen) en via welk toestel (hun laptop, desktop of, steeds vaker, hun smartphone)? De inzichten uit deze data maken het bedrijven mogelijk om hun marketingcampagnes te verfijnen, te personaliseren en op het juiste moment aan de juiste doelgroep te presenteren. Een klant die onlangs een iPhone kocht bij Coolblue, krijgt daardoor vrijwel onmiddellijk na zijn aankoop een gepersonaliseerd aanbod voor een case om zijn dure eerdere aankoop te beschermen. Een klant die een vliegtuigticket boekt via een reisbureau, kan een gepersonaliseerd aanbod krijgen voor een hotel op de plaats van bestemming. Beide marketingacties zijn voorbeelden van crossselling , waarbij marketeers op basis van een eerder aangekocht product, min of meer kunnen voorspellen dat de klant een ander complementair product zal aanschaffen en dat een gericht aanbod volgt om dat bijkomende product te kopen. Het resultaat is een toename in de relevantie en doeltreffendheid van marketingactiviteiten.

Een ander concreet voorbeeld van slimme marketing is het zoeken naar trends in data via datamining. Datamining is het proces van het analyseren van grote datasets om verborgen patronen, trends en correlaties te ontdekken die waardevolle inzichten kunnen bieden.3 Het wordt vaak gebruikt om voorspellingen te doen,

2 Heirman, W., Segers, M., & Walewijns, D. (2018). Data-driven Marketing Strategieën voor KMO’s Antwerpen: AP Hogeschool.

3 Dutta, S., Bhattacharya, S., & Guin, K.K. (2015). Data Mining in Market Segmentation: A Literature Review and Suggestions. In: Das, K., Deep, K., Pant, M., Bansal, J., & Nagar, A. (eds), Proceedings of Fourth International Conference on Soft Computing for Problem Solving. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 335. Springer, New Delhi. https://doi.org/10.1007/978-81322-2217-0_8

crossselling datamining

category management Deel 1 Basisbeginselen

klantgedrag te begrijpen en strategische beslissingen te ondersteunen in marketing, maar ook in andere bedrijfsprocessen. Een Belgisch e-commercebedrijf kan door datamining ontdekken dat een bepaald segment van zijn klanten, namelijk 20- tot 25-jarige vrouwen die wonen in stedelijk gebied, in de winter vaker schoenen koopt. Door deze data te analyseren, kan het bedrijf zijn marketing afstemmen op dit specifieke gedrag en in de winter gerichte promoties voor schoenencollecties versturen, uiteraard naar 20- tot 25-jarige vrouwen. Zo optimaliseert het zijn verkoop door in te spelen op deze trends. Een Nederlands reisbureau ontdekt via datamining dat klanten uit het luxesegment typisch een cruise boeken ongeveer 8 maanden voor vertrek. Het reisbureau kan dit inzicht gebruiken om high-end klantenprofielen promoties te sturen over een cruise die over 8 maanden vertrekt. Beide voorbeelden tonen aan hoe data niet alleen helpen om trends te identificeren, maar ook om marketinginspanningen preciezer en relevanter te maken, met een grotere impact als gevolg.

De mogelijkheden zijn grenzeloos. Zo kunnen supermarkten hun winkels inrichten op basis van koopgedrag en trends die ze via data-analyse ontdekken. Bij het proces van category management staan producten op een strategische plaats om hun verkoop te stimuleren. Supermarkten analyseren het koopgedrag van hun klanten om patronen en voorkeuren te ontdekken, en gebruiken deze inzichten om producten op een manier te presenteren die de kans op aankoop vergroot. Een veel aangehaald voorbeeld is het verhaal dat de Amerikaanse supermarktketen Walmart op basis van data-mining haar bierassortiment in de buurt van de luiers plaatste in de fysieke winkel. Dit idee komt voort uit de ontdekking dat mannen die net vader zijn geworden minder vaak naar cafés gaan en meer geneigd zijn om bier voor thuisgebruik te kopen. Wanneer ze luiers kopen voor hun pasgeboren kind, ligt de verleiding om ook een kratje of enkele blikjes bier mee te nemen binnen handbereik door de datagedreven beslissing van de supermarkteigenaar.

1.2 Van ‘carpet-bombing’ tot nano-marketing

Data-driven marketing verschilt op fundamentele wijze van traditionele marketing. Bij traditionele marketing waren campagnes vaak breed en ongericht en hanteerde men meestal een ‘one-size-fits-all’-principe. Hierbij wordt dezelfde boodschap verstuurd naar een brede doelgroep, zonder rekening te houden met de specifieke voorkeuren, gedragingen of levensstijl van de individuen. Tieners, jongvolwassenen of seniors, iedereen kreeg dezelfde reclame te zien.

Een klassiek voorbeeld van deze benadering zijn de televisiecommercials uit de jaren negentig. Toen was televisie een van de meest dominante marketingkanalen voor grote merken. Een groot frisdrankmerk zoals Coca-Cola lanceerde regelmatig nationale tv-campagnes met generieke reclamespots van 30 seconden. In deze spots maakte dan vaak een groep vrienden samen plezier op een zonnige dag, terwijl ze genoten van een verfrissende Coca-Cola. In hetzelfde reclameblok kreeg je ook reclame te zien voor huishoudproducten, zoals Dash, of voor boormachines van Black & Decker, ook al deed een groot deel van de kijkers niets in het huishouden of nooit klusjes. Deze reclame werd op prime time uitgezonden voor het ganse Belgische of Nederlandse kijkerspubliek, ongeacht het programma of het specifieke publiek dat op dat moment voor de tv zat.

Het uitgangspunt van deze aanpak was eenvoudig: door een breed publiek te bereiken, zou er alvast een deel van de kijkers zich aangesproken voelen door de boodschap. Dat een deel van het publiek zich niet aangesproken voelt, werd genegeerd omwille van de minimale impact. Door het massale bereik kende deze strategie in de jaren negentig enig succes, en het was quasi de enige manier om merkbekendheid voor een nieuw product te genereren. Maar het was ook inefficiënt, duur en nauwelijks meetbaar. De ‘waste’ was te groot. Waste, oftewel verspilling, verwijst naar de middelen die worden ingezet om een groot aantal mensen te bereiken die uiteindelijk geen interesse of behoefte hebben aan het aangeboden product of de dienst. Waste impliceert dat een aanzienlijk deel van het marketingbudget wordt besteed aan het aanspreken van mensen die niet tot de beoogde doelgroep behoren, waardoor de kosten per conversie stijgen en de algehele effectiviteit van de campagne afneemt. Het beoordelen van die effectiviteit was geen sinecure, want hoe weet je hoeveel flesjes cola er extra verkocht zijn door een commercial op televisie? Vermoedelijk is de effectiviteit zeer beperkt als je een commercial op televisie toont tijdens een programma dat niet of slechts gedeeltelijk overeenstemt met de doelgroepen van jouw bedrijf. De kostprijs van een televisiecommercial wordt in Vlaanderen bepaald door de cijfers van het CIM (Centrum voor Informatie over de Media). Het kost meer om een commercial te tonen tijdens druk bekeken programma’s, zoals The Masked Singer op VTM. Je betaalt voor elke kijker, maar je hebt nauwelijks een idee of die enige interesse heeft in jouw merkproduct. Data over conversie ontbreken.

Deze traditionele aanpak wordt ook wel  ‘carpet bombing’ genoemd. Deze term beschrijft een militaire tactiek waarbij over een groot gebied explosieven uit een vliegtuig worden gedropt zonder nauwkeurige targeting. In marketingcontext betekent dit dat de boodschap op een zeer brede en ongerichte manier wordt verspreid, wat leidt tot een lage relevantie voor veel van de ontvangers. Hierdoor gaat waste carpet bombing

Deel 1 Basisbeginselen

veel van de marketingboodschap verloren bij kijkers die niet geïnteresseerd zijn of niet passen binnen het beoogde segment, wat de impact en het rendement van de campagne aanzienlijk beperkt.

Waste kan verkleind worden door data-driven marketing in te schakelen bij promotie van producten of diensten. Hierbij wordt de boodschap gepersonaliseerd op basis van de voorkeuren en gedragingen van specifieke doelgroepen. Bovendien stelt slimme marketing je in staat om de totale ‘waste’ van een campagne inzichtelijk te maken. Op basis van deze gegevens kunnen toekomstige campagnes verder worden verfijnd en geoptimaliseerd om verspilling te minimaliseren. Daarnaast kan waste over meerdere campagnes heen worden gemonitord, wat bijdraagt aan continue verbetering en efficiëntere marketingstrategieën. Dit verhoogt niet alleen de efficiëntie, maar ook de effectiviteit van marketingcampagnes.

SHARE A COKE (COCA-COLA)

Een treffend voorbeeld van de kracht van datagedreven marketing is CocaCola’s wereldwijde ‘Share a Coke’-campagne. Elf jaar lang kampte de drankengigant uit Atlanta met dalende verkoopcijfers op de Amerikaanse thuismarkt. De oorzaken waren bekend: een groeiende bezorgdheid over de obesitasepidemie in de VS en negatieve pers over kunstmatige zoetstoffen leidden tot een verminderde consumptie van frisdranken. Pogingen om deze neerwaartse trend te keren bleven zonder succes, totdat Coca-Cola besloot om de ‘Share a Coke’campagne ook in de Verenigde Staten te lanceren. In deze campagne verving Coca-Cola zijn iconische logo op flesjes en blikjes door populaire voornamen, afgestemd op lokale markten. In België werden veelvoorkomende namen zoals ‘Marie’ en ‘Tom’ op de verpakkingen gedrukt.

Daarnaast werden consumenten aangemoedigd om foto’s van hun gepersonaliseerde flesjes te delen op sociale media, wat leidde tot enorme online betrokkenheid en een virale verspreiding van de campagne.

Het resultaat liet niet lang op zich wachten. Na elf jaar van dalende verkoop zag Coca-Cola in de VS een ommekeer. In twaalf weken tijd steeg het frisdrankvolume met 0,4% vergeleken met dezelfde periode een jaar eerder. In omzet steeg de verkoop zelfs met 2,5%. Tegelijkertijd rapporteerden grote concurrenten, zoals PepsiCo en Dr. Pepper Snapple Group, een daling in zowel volume als omzet. Deze cijfers benadrukken het succes van de campagne en de impact van een datagedreven benadering.4

Door slim gebruik te maken van klantdata en gerichte digitale advertenties kon Coca-Cola zijn boodschap verder personaliseren en afstemmen op de specifieke demografie van hun doelgroep. Deze aanpak resulteerde niet alleen in een significante stijging van de verkoop, maar ook in een versterking van de merkloyaliteit. De ‘Share a Coke’-campagne illustreert hoe datagedreven marketing niet alleen de effectiviteit van campagnes kan verbeteren, maar ook de klantbetrokkenheid en tevredenheid aanzienlijk kan verhogen.

Coolblue en bol.com zijn ooit als een mkb gestart. Hun ontbolstering tot de grote ondernemingen die ze vandaag zijn, is er mede gekomen dankzij een datagedreven aanpak op gebied van marketing. Wetenschappelijke studies tonen aan dat bedrijven die in staat zijn om de kracht van data te benutten, een duidelijk

4 Qeola. (2020, September 29). Why the ‘share-a-coke’ campaign was so successful Medium Retrieved January 3, 2025, from https://qeola-ennovatelab.medium.com/why-the-share-acoke-campaign-was-so-successful-a0734c8bcb76

concurrentievoordeel hebben. 5 Ze kunnen hun klanten beter begrijpen, hun marketingstrategieën verfijnen en uiteindelijk hun bedrijfsresultaten verbeteren door gerichte en relevante communicatie. Dit leidt niet alleen tot een grotere klanttevredenheid, maar ook tot een optimalisatie van de marketinginspanningen en een hogere return on investment (ROI).

In een wereld waarin consumenten dagelijks worden blootgesteld aan een overweldigende hoeveelheid informatie, en waarin de concurrentie heviger is dan ooit, is het vermogen om data effectief te gebruiken van cruciaal en onderscheidend belang. Vandaar het gezegde: ‘Data zijn het nieuwe goud’.

1.3 De evolutie van marketing

Om volledig te begrijpen waarom data-driven marketing vandaag de dag zo’n essentiële rol speelt, is het nuttig om terug te kijken op de ontwikkeling van marketingstrategieën en hoe deze zich hebben aangepast aan de moderne tijd.

1.3.1 Van productgerichte naar klantgerichte marketing

De meest gebruikte definitie voor marketing komt van de American Marketing Association (AMA): Marketing is de activiteit, het geheel van instellingen en processen voor het creëren, communiceren, leveren en uitwisselen van aanbiedingen die waarde hebben voor klanten, cliënten, partners en de samenleving als geheel 6

Gedurende de afgelopen eeuw heeft zich een grondige verschuiving voltrokken in de manier waarop marketeers een invulling gaven aan hun job. In de beginjaren van de moderne marketing, aan het begin van de twintigste eeuw, lag de focus van de marketeer voornamelijk op het product. De gedachtegang was simpel: als een bedrijf een kwalitatief goed product of dienst aanbood, zouden klanten vanzelf volgen. Deze productgerichte marketing legde de nadruk op het communiceren van de functionele voordelen van het product of de dienst, zonder veel aandacht voor de individuele voorkeuren van de consument. Die zou het product – indien het functioneel genoeg was – toch kopen. Wat natuurlijk hielp, was dat er in de meeste productcategorieën nog niet veel concurrerende merkproducten waren.

5 Nasrollahi, M., Ramezani, J., & Sadraei, M. (2021). The impact of big data adoption on SMEs’ performance. Big Data and Cognitive Computing, 5(4), 68.

6 American Marketing Association (AMA). (2017). Definition of Marketing. Beschikbaar op: https:// www.ama.org/the-definition-of-marketing-what-is-marketing/ productgerichte marketing

Door een gebrek aan concurrentie en competitie was met andere woorden de nood om producten te ontwikkelen voor verschillende marktsegmenten nog minder groot voor bedrijven.7

Een klassiek voorbeeld van deze traditionele marketingaanpak is de introductie van de Ford Model T in 1908. Fords marketingstrategie draaide om de robuustheid, eenvoud en betrouwbaarheid van het voertuig. De Model T werd gepositioneerd als ‘de auto voor het volk’ en dankzij de massaproductie kon Ford de auto aan een betaalbare prijs aanbieden, waardoor deze toegankelijk werd voor een breed publiek. In deze tijd stond massaproductie centraal en was marketing vooral gericht op het vergroten van de zichtbaarheid van het product, zoals de Ford Model T, in plaats van op het inspelen op de specifieke behoeften van verschillende klantgroepen.

Naarmate de markt volwassener werd en er meer concurrenten kwamen in de Amerikaanse markt, besefte Ford dat niet alle consumenten dezelfde behoeften hadden. Hierdoor ontstond klantgerichte marketing , waarbij de focus verschoof van het product naar de klant en diens wensen en behoeften. Een voorbeeld van deze ontwikkeling is de introductie van de Ford Mustang in de jaren zestig. Ford besefte – geïnspireerd door een grootschalig marktonderzoek bij de Amerikaanse bevolking – dat jongere consumenten andere verwachtingen hadden dan oudere consumenten. Het antwoord was een sportievere, mooiere auto, de Ford Mustang, specifiek voor deze doelgroep.

klantgerichte marketing

7 Kotler, P., & Armstrong, G. (2010). Principles of marketing. Pearson Education.

specifieke marktsegmenten

In plaats van één generieke boodschap naar een massapubliek te sturen, zoals met de Ford Model T, richtte Ford zich in zijn marketingcommunicatie nu ook op specifieke marktsegmenten. Met de Mustang konden klanten voor een auto kiezen die aansloot bij hun persoonlijke stijl en prestatiewensen, in dit geval dus een avontuurlijke en meer sportieve levensstijl. Daarnaast ontwikkelde Ford de Ford Flex , een ruime gezinsauto die specifiek was ontworpen voor grote gezinnen met behoefte aan comfort en extra zitplaatsen. Het verschuiven naar klantgerichte marketing maakte de campagnes effectiever en relevanter voor de doelgroep, wat uiteindelijk bijdroeg aan het enorme succes van de Mustang.

Deze evolutie naar een auto voor elk segment trok Ford nog verder door via de zogenaamde customisatie. Customisatie is het proces waarbij een product of dienst wordt aangepast aan de specifieke wensen en behoeften van een individuele klant. Het stelt consumenten in staat om invloed uit te oefenen op aspecten zoals ontwerp, functionaliteit of prestaties, zodat het eindresultaat nauw aansluit bij hun persoonlijke voorkeuren en eisen. Toegepast op Ford betekent dit dat je vandaag op de website van Ford je eigen wagen kunt configureren, zowel qua motor, interieur en exterieure kenmerken. Een min of meer unieke Ford dus, aangepast aan de hyperindividuele voorkeur van de specifieke consument.

Waar vroeger de nadruk lag op het massaal produceren en promoten van een enkel, standaard product, staat nu de individuele klant en diens specifieke wensen centraal. Deze mate van customisatie toont een fundamentele verschuiving aan van productgerichte naar klantgerichte marketing binnen bedrijven zoals Ford. Door consumenten de mogelijkheid te bieden hun voertuig volledig naar eigen

smaak en behoeften samen te stellen, versterkt Ford de betrokkenheid en loyaliteit van zijn klanten. Deze klantgerichte benadering is alleen mogelijk dankzij digitale technologieën, die niet alleen de technische faciliteiten bieden voor personalisatie, maar ook waardevolle inzichten verschaffen in klantvoorkeuren, waardoor bedrijven hun producten en diensten voortdurend kunnen afstemmen op de markt.

Customisatie is trouwens niet langer het exclusieve domein van multinationals zoals Ford. Ook kmo’s en mkb’s omarmen deze trend om aan de groeiende vraag naar gepersonaliseerde producten te voldoen. Een treffend voorbeeld is Albelli, een Nederlands bedrijf dat gespecialiseerd is in gepersonaliseerde fotoproducten. Albelli werd opgericht in Nederland en startte vanuit een klein bedrijfspand in Amsterdam. Vooral hun fotoboeken zijn erg populair bij klanten in verschillende landen, waaronder Nederland, België, Duitsland en Frankrijk. Via hun online ontwerptool kunnen klanten eenvoudig hun eigen fotoboek ontwerpen en bestellen, waarbij ze keuze hebben uit diverse materialen, vormen en afwerkingen. Deze aanpak stelt Albelli in staat om unieke producten te leveren die perfect aansluiten bij de specifieke wensen van individuele klanten.8 Mede door het gepersonaliseerde en datagedreven productaanbod kon het bedrijf enorm snel groeien en uitbreiden.

8 Keistoer (z.d.).  Efficiënte productconfigurators op maat. Geraadpleegd op 10 februari 2025, van https://www.keistoer.nl/productconfigurator-op-maat/

Het implementeren van een productconfigurator voor customisatie biedt ondernemingen diverse voordelen, zoals verhoogde klanttevredenheid, efficiëntere productieprocessen en een verbeterde concurrentiepositie. Door klanten de mogelijkheid te bieden hun producten te personaliseren, kunnen bedrijven inspelen op de behoefte aan individualiteit en tegelijkertijd hun operationele processen optimaliseren. Onderzoek9 toont aan dat productconfiguratoren een aanzienlijk potentieel hebben om bedrijfsresultaten te verbeteren, waarbij sommige bedrijven zelfs een return on investment van 800 procent behalen.10 Kortom, de opkomst van digitale tools en productconfiguratoren maakt het voor kleinere bedrijven steeds haalbaarder om maatwerk en customisatie aan te bieden, waardoor ze beter kunnen concurreren in een markt die steeds meer gericht is op persoonlijke voorkeuren en unieke productoplossingen.

1.3.2 De opkomst van digitale marketing

De ware transformatie in marketing kwam er op het einde van de twintigste eeuw door de opkomst van digitale technologieën. Het internet, dat in de jaren negentig zijn intrede deed bij een steeds groter wordend publiek, veranderde het speelveld

9 Zhang, Y., & Kovacs, J. M. (2012). The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: a review. Precision Agriculture, 13(6), 693–712. https://doi.org/10.1007/s11119-0129274-5

10 Pollet, P. (2022, 22 februari).  Hoe maakt u met digitalisatie het verschil? De case voor de productconfigurator. Sirris. Geraadpleegd op 15 januari 2025, van https://www.sirris.be/nl/inspiratie/hoe-maakt-u-met-digitalisatie-het-verschil-de-case-voor-de-productconfigurator

© Albelli

voor marketeers drastisch. Bedrijven kregen nieuwe kanalen tot hun beschikking, zoals websites, e-mail en later sociale media, om hun producten en diensten te promoten. Dit was het begin van digitale marketing, een paradigmaverschuiving die de marketingwereld voorgoed zou veranderen. Tegelijk zorgde de lancering van het internet voor een dataficering van de maatschappij.

De term dataficering verwijst naar het proces waarbij steeds meer aspecten van ons dagelijks leven worden omgezet in data die kunnen worden verzameld, geanalyseerd en benut. In een steeds digitaler wordende wereld worden onze interacties, gedragingen, en zelfs emoties vastgelegd in gegevens: van likes op sociale media en GPS-locaties tot gezondheidsstatistieken en online zoekgedrag. Dit fenomeen vormt de ruggengraat van moderne technologieën en veranderende sociale structuren, en beïnvloedt vrijwel elk facet van de samenleving.11

Met de komst van digitale marketing krijgen bedrijven toegang tot ongekende hoeveelheden data. Ze kunnen nu in realtime het gedrag van consumenten volgen: welke pagina’s worden bezocht, hoelang blijft een bezoeker op een website, welke producten belanden in het winkelwagentje, maar worden uiteindelijk niet gekocht. Deze data geven marketeers diepgaande inzichten in het gedrag en de voorkeuren van hun klanten, waardoor ze veel gerichtere en effectievere marketingcampagnes kunnen ontwikkelen.

De digitalisering beïnvloedt ook de aankoopbeslissingen van de consumenten. Ze kunnen nu eenvoudig prijzen vergelijken, recensies lezen en uitgebreide productinformatie opzoeken, vooraleer tot een aankoop over te gaan. Hierdoor is de dynamiek tussen bedrijven en consumenten fundamenteel veranderd. Waar bedrijven voorheen de controle hadden over de informatievoorziening, krijgen consumenten nu de macht in handen om zelf te beslissen op basis van de beschikbare informatie. Dit maakt het des te belangrijker voor bedrijven om relevant en authentiek te blijven in hun communicatie.

1.3.3 De rol van technologie in de transformatie van marketing

De technologische vooruitgang die digitale marketing mogelijk maakt, blijft zich in hoog tempo ontwikkelen. Hier speelt de wet van Moore, die tot op vandaag geldig is. Deze wet voorspelt dat de rekenkracht van computers ongeveer elke twee jaar

11 Southerton, C. (2020). Datafication. In L.A. Schintler & C.L. McNeely (Eds.), Encyclopedia of Big Data (pp. 1–4). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-32001-4_332-1.

dataficering

CRM-systemen

(Customer Relationship Management)

verdubbelt. Dit leidt tot een exponentiële toename in prestaties, terwijl ook de opslagmogelijkheden drastisch verbeteren en goedkoper worden. Bovendien zijn technologiekosten aanzienlijk gedaald – een supercomputer is vandaag veel goedkoper dan dertig jaar geleden – waardoor geavanceerde oplossingen toegankelijker zijn voor bedrijven van alle groottes. Daarnaast zien we dat marketingbedrijven vandaag beschikken over een uitgebreid arsenaal van krachtige tools en platforms waarmee zij hun marketingactiviteiten verder kunnen optimaliseren. Deze technologieën stellen bedrijven niet alleen in staat om klantgedrag beter te begrijpen, maar ook om hun campagnes gerichter en efficiënter in te zetten. Hieronder volgt een overzicht van marketinggerelateerde technologieën die een belangrijke rol spelen in de beschreven transformatie naar een meer datagedreven vakgebied.

– CRM-systemen (Customer Relationship Management) zijn systemen die bedrijven de mogelijkheid geven om klantdata centraal te beheren en te analyseren gedurende de gehele klantlevenscyclus. Door gebruik te maken van deze systemen kunnen bedrijven gedetailleerde klantinzichten verkrijgen, wat hen in staat stelt om marketingcampagnes te personaliseren en gerichte boodschappen te sturen op basis van specifieke klantbehoeften en -voorkeuren. Eigenlijk automatiseert een CRM de relatie tussen het bedrijf en de klant, door data vanuit het systeem te halen en de relatie met de klant te voeden door af en toe een persoonlijk voorstel te doen. Deze persoonlijke benadering versterkt de relatie met de klant en verhoogt de effectiviteit van marketinginspanningen.

Bekende leveranciers van CRM-systemen voor Belgische en Nederlandse ondernemers zijn onder andere Salesforce, Microsoft Dynamics 365, en HubSpot. Zij staan bekend om hun uitgebreide functies en schaalbaarheid. Teamleader en Odoo zijn van Belgische oorsprong en bieden daarnaast een meer toegankelijke optie voor kleine tot middelgrote ondernemingen, met specifieke integraties die zijn afgestemd op de lokale markt. We komen hier verder op terug in hoofdstuk 4, maar we kunnen je nu alvast vertellen dat er geen ‘onesize-fits-all’ CRM is. Welke CRM je best kiest in een onderneming wordt in de eerste plaats bepaald door de noden van je onderneming. Die kun je in kaart brengen door de juiste vragen te stellen aan je CRM-provider. In hoofdstuk 4 vertelt digitaal strateeg Rutger Meekers er meer over.

Analytics tools

– Analytics tools, zoals Google Analytics en Adobe Analytics, maken het mogelijk om diepgaande analyses uit te voeren van klantgedrag en de resultaten van marketingcampagnes. Deze tools bieden bedrijven inzicht in hoe consumenten interageren met hun merk, welke kanalen het meest effectief zijn, en

waar er ruimte is voor verbetering. Dankzij de gedetailleerde analyses kunnen bedrijven hun strategieën optimaliseren en hun marketingbudgetten efficiënter inzetten.

– Big data platforms, zoals Hadoop, bieden bedrijven de mogelijkheid om enorme hoeveelheden data efficiënt te verwerken en analyseren. Voor organisaties die op grote schaal datagedreven marketing willen implementeren, zijn deze platforms cruciaal. Door te draaien op krachtige servers en systemen, stellen ze bedrijven in staat patronen en trends in klantgedrag te identificeren die anders onopgemerkt zouden blijven. Daarnaast maken de analyses van deze tools het mogelijk om toekomstige consumentengedragingen te voorspellen, waardoor bedrijven proactieve en zeer gerichte marketingcampagnes kunnen ontwikkelen.

Booking.com gebruikt Hadoop om zowel gestructureerde als ongestructureerde klantgegevens te verzamelen en te analyseren. In een interview met het Vlaamse IT-vaktijdschrift Datanews zegt de CIO van Booking.com hierover: ‘Booking.com kijkt continu naar het klantengedrag en bepaalt aan de hand van die gegevens welke bijkomende of aangepaste functionaliteit nodig is om de website te verbeteren. Alle gegevens komen terecht in een Hadoop-cluster, waarna analyse gebeurt aan de hand van die big data.’12 Dankzij complexe data-analyses kan het platform waardevolle inzichten genereren die helpen bij het personaliseren van klantaanbevelingen en optimaliseren van de gebruikerservaring.

1.3.4

Verandering in consumentengedrag

Zoals eerder al kort werd aangestipt, zijn niet alleen de marketeers veranderd. De technologische vooruitgang heeft ook geleid tot grote wijzigingen in het gedrag van consumenten. Dankzij het internet en mobiele technologieën hebben consumenten nu toegang tot een schat aan informatie. Ze kunnen gemakkelijk prijzen vergelijken, productbeoordelingen lezen en alternatieven onderzoeken voordat ze een aankoopbeslissing nemen. De consument moet die vergelijking niet meer zelf maken. Tools zoals prijsvergelijkingswebsites zetten de consument wat dat betreft in een zetel. Deze omwenteling in de verhouding tussen bedrijven en consumenten heeft geleid tot een beter geïnformeerde en veeleisendere consument. Een populaire prijsvergelijkingswebsite die zowel door Nederlandse als Belgische consumenten wordt gebruikt, is Tweakers Pricewatch. Deze website biedt een uitgebreid

12 Van der Stadt, K. (2014, 3 oktober). We zijn een marketingbedrijf en IT is ons product. Datanews, p.52.

Big data platforms

Deel 1 Basisbeginselen

overzicht van prijzen voor diverse technologieproducten, zoals mobiele telefoons, tablets, laptops en camera’s. Gebruikers kunnen eenvoudig prijzen vergelijken en reviews lezen om weloverwogen aankoopbeslissingen te nemen. Consumenten kunnen op deze website ook instellen dat ze verwittigd willen worden wanneer een voorlopig voor hen nog te duur product in de toekomst in prijs daalt.13

Consumenten zijn vandaag niet enkel kritischer op gebied van prijsvergelijking. Waar consumenten vroeger passieve ontvangers waren van marketingboodschappen, zijn ze tegenwoordig veel actiever. Mede dankzij veranderende wetgeving (zie hoofdstuk 9) kunnen ze nu door middel van een opt-in toestemming zelf bepalen welke informatie ze willen ontvangen en hoe ze in contact willen komen met marketeers. Met één druk op de knop kan de consument zich laten uitschrijven uit een database voor elektronische nieuwsbrieven. Elke commerciële e-mail moet verplicht een uitschrijflink voorzien. Deze verschuiving dwingt bedrijven om relevanter en klantgerichter te zijn in hun marketinginspanningen. Elke mail betekent een risico om je klant via de uitschrijfknop voorgoed te verliezen.

Tot slot is de digitale transformatie van grote spelers zoals Amazon.com en Coolblue ook de consument niet ontgaan. Die ziet hoe deze bedrijven 24/7 klaarstaan om eventuele problemen op te lossen. Deze extreem klantgerichte benadering heeft ook geleid tot hogere verwachtingen tegenover andere ondernemingen in België en Nederland, of ze nu over het budget van een multinational beschikken of niet. Consumenten willen – eisen zelfs – dat bedrijven hun voorkeuren en

13 Tweakers. (z.d.). Tweakers.net. Geraadpleegd op 15 januari 2025, van https://tweakers.net/

© Tweakerz

behoeften begrijpen en hen gepersonaliseerde, relevante communicatie bieden. Onderzoek toont aan dat in België de meeste klanten uitgaan van next-day-delivery als ze online iets bestellen. In Nederland zijn er heel wat regio’s waar klanten same-day-delivery verwachten. Klanten van vandaag willen zich gehoord en gewaardeerd voelen door de merken waarmee ze interactie hebben. Bedrijven die hier niet aan kunnen voldoen en deze digitale nultolerantie bij de consument negeren, lopen het risico klanten te verliezen aan concurrenten die wél in staat zijn om op maat gemaakte ervaringen te leveren. Niet zelden spuwt een ontevreden klant ook zijn gal op sociale media, wat verdere reputatieschade van ondernemingen kan veroorzaken.14

1.3.5 De noodzaak voor bedrijven om zich aan te passen

In deze nieuwe realiteit is het voor bedrijven van essentieel belang om zich aan te passen. Datagedreven marketing biedt de tools en methodologieën die nodig zijn om deze transformatie mogelijk te maken. Studies tonen aan dat bedrijven die deze aanpak omarmen, beter in staat zijn om te concurreren in een steeds drukker wordende markt. Bovendien kunnen ze sterkere en duurzamere relaties opbouwen met hun bestaande klanten,15 wat hen ook kosten bespaart. Het behouden van een tevreden klant via retentiemarketing is volgens diverse studies 5 tot 7 keer goedkoper dan de marketingkosten voor het zoeken naar én overtuigen van nieuwe klanten. En het brengt ook veel geld op. Een veelgeciteerde bron in deze context is een studie van Bain & Company,16 die stelt dat het verhogen van klantretentie met slechts 5% kan leiden tot een winststijging van 25-95%, wat de kracht en efficiëntie van retentiemarketing benadrukt. Maar om de relatie met je bestaande klanten te voeden en te onderhouden, heb je kennis nodig die jouw marketingacties kan verrijken. Deze kennis kun je vergaren via de data die je over je klanten hebt.

Data inzetten om marketingstrategieën te versterken en te sturen is voor bedrijven geen luxe meer, maar een noodzaak, ook voor kmo’s en mkb’s die relevant willen blijven en groeien in een competitieve markt. Door slim gebruik te maken van data, kunnen bedrijven niet alleen beter inspelen op de behoeften van hun klanten, maar

14 Bachouche, H., & Sabri, O. (2019). Empowerment in marketing: synthesis, critical review, and agenda for future research. AMS Review, 9(3), 304-323.

15 Brynjolfsson, E., Hitt, L.M., & Kim, H.H. (2011). Strength in numbers: How does data-driven decision making affect firm performance? Social Science Research Network, 1–34. https://doi. org/10.2139/ssrn.1819486

16 Reichheld, F. F., & Sasser, W. E. (1990). Zero Defections: Quality Comes to Services. Harvard Business Review, 68(5), 105-111.

digitale nultolerantie

ook hun marketing efficiënter en effectiever maken. Dit leidt tot hogere klanttevredenheid, sterkere merkloyaliteit en uiteindelijk meer winst. De kracht van klanttevredenheid mag niet worden onderschat. Pieter Zwart, oprichter van Coolblue, noemt het de belangrijkste factor achter de transformatie van Coolblue van een klein bedrijf naar een grote onderneming. Die tevredenheid, gemeten via de Net Promoter Score (NPS), werd bereikt door klantdata strategisch te benutten in marketingaanpakken: ‘De NPS-score is een goede indicator van toekomstige groei: tevreden klanten komen terug en brengen nieuwe klanten aan. Als je weet dat je met je NPS-score een structurele voorsprong hebt tegenover je concurrent, weet je ook dat je structureel harder zal groeien. (…) de NPS-score toont dat de klanten tevreden zijn, en dat is de drijfveer van ons business model’, aldus Pieter Zwart.17

Ook andere mkb’s hebben sterke groei gerealiseerd – misschien nog niet tot de schaal van miljardenbedrijven zoals Coolblue, maar wel dankzij slimme marketingstrategieën. Kenny Mordang, oprichter van Essential Festival, dat verderop in dit boek uitgebreid aan bod komt, verwoordt het treffend: ‘Dankzij de doordachte inzet van Facebook/META-advertising vervijfvoudigde Essential Festival zijn bezoekersaantal van 3000 naar 15.000. Door advertentiekosten dynamisch af te stemmen op de ticketverkoop (€ 2 CAC per ticket) werd groei niet alleen mogelijk, maar onmisbaar voor onze expansie. Zonder deze datagedreven strategie was deze schaalvergroting simpelweg onhaalbaar geweest.’

In het volgende hoofdstuk gaan we dieper in op de fundamenten van data-driven marketing. We bespreken hoe bedrijven data kunnen verzamelen, beheren en analyseren en welke technologieën en tools een cruciale rol spelen bij het implementeren van datagedreven strategieën. Daarnaast bespreken we hoe bedrijven data-analyse kunnen gebruiken om inzichten te verkrijgen in klantgedrag en markttrends, en hoe ze deze inzichten kunnen omzetten in effectieve marketingstrategieën. Als ze deze kernprincipes begrijpen, kunnen bedrijven van elke omvang en elke sector succesvol datagedreven marketing toepassen en concurrentievoordeel behalen.

17 Smolders, S., & Fockedey, S. (2024, 26 september). Bedrijven hebben maar één doel, en dat is klanten blij maken. Trends, p.18-22. Deel 1 Basisbeginselen

Coolblue – Van studentenkamer naar mkb tot miljardenbedrijf

Wanneer Pieter Zwart en zijn twee medeoprichters in 1999 Coolblue opstartten in een studentenkamer in Rotterdam, was hun aanpak eenvoudig: webshops bouwen voor specifieke productcategorieën. De eerste webshop, mp3man.nl, richtte zich op mp3-spelers, een product dat destijds net aan populariteit won. Wat begon met een enkel product, is uitgegroeid tot een van de meest succesvolle e-commercebedrijven van de Benelux, met een jaaromzet die in 2023 de 2 miljard euro overschreed. Dit succesverhaal is te danken aan Coolblues consequente en innovatieve inzet van datagedreven marketing.

De kracht van datagedrevenheid

Coolblues succes ligt in zijn vermogen om klantdata te verzamelen, analyseren en gebruiken om strategische beslissingen te nemen. Al vanaf het begin analyseerde Coolblue het gedrag van klanten op hun websites. Dit stelde hen in staat om vast te stellen welke producten populair waren en welke verbeteringen nodig waren om de online gebruikservaring te optimaliseren.

Een van hun meest opvallende toepassingen van data is het gebruik van A/Btesten. Door bijvoorbeeld verschillende versies van productpagina’s te vergelijken, kon Coolblue de lay-out en inhoud optimaliseren voor hogere conversieratio’s.

Deze methodische aanpak heeft geleid tot een verhoogde klanttevredenheid en een indrukwekkende omzetgroei.

De evolutie naar omnichannel

Coolblues groeiende expertise in data-analyse stelde het bedrijf in staat om een naadloze omnichannel strategie te ontwikkelen. Ze gebruikten klantdata om winkels te openen op strategische locaties en om gepersonaliseerde ervaringen te creëren, zowel online als offline. Zo werden fysieke winkels ingericht op basis van inzichten uit online klantgedrag, en logistieke processen geoptimaliseerd met behulp van data-analyse.

Een voorbeeld hiervan is de dienst CoolblueBezorgt, waarbij het bedrijf eigen bezorgers inzet om de klanttevredenheid te verhogen. Deze dienst is gebaseerd op voorspellingen van de vraag per regio, wat efficiëntere leveringen mogelijk maakt. Dit soort datagedreven beslissingen heeft Coolblue niet alleen winstgevender gemaakt, maar ook klantgerichter.

Deel 1 Basisbeginselen van slimme marketing

Cultuur van innovatie

Wat Coolblue onderscheidt, is zijn datagedreven cultuur. Het bedrijf maakt in al zijn processen gebruik van de Net Promoter Score (NPS) om klanttevredenheid continu te meten en verbeteren (zie hoofdstuk 7). Medewerkers worden aangemoedigd om beslissingen te nemen op basis van feiten in plaats van aannames, wat een innovatieve en resultaatgerichte cultuur stimuleert.

Coolblue is een perfect voorbeeld van hoe datagedreven marketing niet alleen kan leiden tot bedrijfsgroei, maar ook tot een duurzame en klantgerichte organisatie. Het verhaal van Coolblue sluit naadloos aan bij de kernprincipes uit dit hoofdstuk: de transitie van intuïtieve naar datagedreven marketing; het belang van klantdata en het gebruik van technologie om marketingstrategieën te optimaliseren; de evolutie van ‘carpetbombing’-massamarketing naar conversiegebaseerde en gepersonaliseerde boodschappen, volledig afgestemd op de voorkeuren en dus de data van de klant. Voor ondernemers die willen inspelen op de kansen van een datagedreven aanpak, biedt de geschiedenis en ontwikkeling van Coolblue tot wat het nu is, een inspirerend en praktisch model. Hun belangrijkste principes – waaronder het streven naar een maximale klanttevredenheid via continue monitoring van de NPS – zijn ook binnen kleinere ondernemingen toepasbaar.

Referentielijst

American Marketing Association (AMA) (2017). Definition of Marketing. Beschikbaar op: https://www.ama.org/the-definition-of-marketing-what-is-marketing/

Bachouche, H., & Sabri, O. (2019). Empowerment in marketing: synthesis, critical review, and agenda for future research. AMS Review, 9 (3), 304-323.

Brynjolfsson, E., Hitt, L.M., & Kim, H.H. (2011). Strength in numbers: How does data-driven decision making affect firm performance? Social Science Research Network, 1–34. https://doi.org/10.2139/ssrn.1819486

Dutta, S., Bhattacharya, S., & Guin, K.K. (2015). Data Mining in Market Segmentation: A Literature Review and Suggestions. In: Das, K., Deep, K., Pant, M., Bansal, J., & Nagar, A. (eds), Proceedings of Fourth International Conference on Soft Computing for Problem Solving. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 335. Springer, New Delhi. https://doi.org/10.1007/978-81-322-2217-0_8

Frain, A. (2023, 8 mei). Datagestuurde marketing: Zo besteed je minder en bereik je meer. Geraadpleegd op 3 januari 2025, van https://www.salesforce.com/nl/ blog/datagestuurde-marketing/

Heirman, W., Segers, M., & Walewijns, D. (2018). Data-driven Marketing Strategieën voor KMO’s. Antwerpen: AP Hogeschool.

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

Nasrollahi, M., Ramezani, J., & Sadraei, M. (2021). The impact of big data adoption on SMEs’ performance. Big Data and Cognitive Computing, 5(4), 68.

Qeola. (2020, September 29). Why the ‘share-a-coke’ campaign was so successful Medium. Retrieved January 3, 2025, from https://qeola-ennovatelab.medium.com/ why-the-share-a-coke-campaign-was-so-successful-a0734c8bcb76

Reichheld, F.F., & Sasser, W.E. (1990). Zero Defections: Quality Comes to Services. Harvard Business Review, 68 (5), 105-111.

Smolders, S., & Fockedey, S. (2024, 26 september). Bedrijven hebben maar één doel, en dat is klanten blij maken. Trends, p.18-22.

Southerton, C. (2020). Datafication. In L.A. Schintler & C.L. McNeely (Eds.), Encyclopedia of Big Data (pp. 1-4). Springer. https://doi.org/10.1007/ 978-3-319-32001-4_332-1

Tweakers. (z.d.). Tweakers.net. Geraadpleegd op 15 januari 2025, van https:// tweakers.net/

Van der Stadt, K. (2014, 3 oktober). We zijn een marketingbedrijf en IT is ons product. Datanews, p.52.

Hoofdstuk 2

Het data-ecosysteem

Na dit hoofdstuk ben je in staat om ...

• het belang van dataverzameling te begrijpen en te benoemen in de context van data-driven marketing, inclusief de verschillende bronnen van data en de manieren om data te verzamelen.

• de  methoden voor dataverzameling te identificeren en het belang van  datakwaliteit te verklaren. Je kunt uitleggen hoe slechte datakwaliteit marketingstrategieën negatief kan beïnvloeden en hoe bedrijven dit kunnen voorkomen.

• het concept van  dataopslag te begrijpen en de verschillen tussen  opslagmogelijkheden (on-premise vs. cloud vs. hybride) uit te leggen.

• verschillende soorten data-analyse te herkennen en de juiste tools en technieken voor data-analyse in te zetten om marketingbeslissingen te ondersteunen. Je bent in staat om het proces van data-analyse te beschrijven en uit te leggen hoe het bedrijven helpt hun marketingstrategieën te optimaliseren.

• het belang van  datavisualisatie te verklaren en verschillende soorten visualisaties te herkennen. Je kunt effectieve visualisaties maken die complexe data op een begrijpelijke manier presenteren voor betere marketingbeslissingen.

2.1 Inleiding tot het data-ecosysteem

In het digitale tijdperk zijn data van de meest waardevolle activa voor bedrijven geworden. Zoals besproken in het vorige hoofdstuk – en perfect aangetoond met de casus van Coolblue – is het vermogen om data effectief te verzamelen, beheren en gebruiken een steeds grotere rol gaan spelen in het succes van marketingstrategieën. In deze context vormt het data-ecosysteem de kernstructuur die de transformatie van ruwe data naar bruikbare inzichten mogelijk maakt. Voor bedrijven die hun marketing willen baseren op data-driven principes, is een goed functionerend data-ecosysteem essentieel.

Het data-ecosysteem kan gedefinieerd worden als een dynamisch en geïntegreerd netwerk van processen, technologieën en mensen die samenwerken om waarde te creëren uit data. Het beslaat elke stap van de datacyclus: van het verzamelen van data, tot de opslag, analyse en uiteindelijke visualisatie ervan. Deze stappen zijn van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat de data niet alleen dataecosysteem

beschikbaar zijn, maar ook betrouwbaar, relevant en bruikbaar voor strategische besluitvorming. 1

Binnen dit ecosysteem kunnen we vier fundamentele componenten onderscheiden:

Data-ecosysteem

Dataverzameling

Data-analyse

Dataopslag Datavisualisatie

Dataverzameling vormt de eerste stap in het data-ecosysteem en kan gedefinieerd worden als het systematisch verzamelen van data uit verschillende bronnen.

– Interne bronnen: klantendatabases, verkoopgegevens en interacties op de bedrijfswebsite …

Een concreet voorbeeld hiervan is hoe een e-commercebedrijf klantgegevens verzamelt via interacties op zijn website. Denk hierbij aan het tracken van paginaweergaven, het analyseren van winkelgedrag of het verzamelen van gegevens via cookies (zie ook hoofdstuk 4).

– Externe bronnen: sociale media, marktonderzoeken en publieke datasets ... Daarnaast kan ditzelfde bedrijf externe data verzamelen door bijvoorbeeld marktanalyse-rapporten te integreren en surveys af te nemen bij bestaande klanten of prospects. De kwaliteit en betrouwbaarheid van deze data bepalen uiteindelijk de effectiviteit van alle verdere stappen in het ecosysteem.

Verzamelde data moeten worden opgeslagen op een veilige en tegelijk toegankelijke manier. Dataopslag betreft zowel fysieke opslag (zoals on-premise servers) als virtuele opslagoplossingen, zoals cloudgebaseerde systemen. Het kiezen van

1 Harvard Business School Online (n.d.). 5 Key Elements of a Data Ecosystem. Harvard Business School Online. Retrieved from https://online.hbs.edu/blog/post/data-ecosystem dataverzameling

de juiste opslagoplossing is cruciaal voor de efficiëntie, de schaalbaarheid van de bedrijfsvoering en de veiligheid van de data. Bovendien hangt dataopslag nauw samen met data-integratie, waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden samengevoegd om een coherent en bruikbaar beeld te creëren dat geschikt is voor verdere analyse (zie hoofdstuk 5). De keuze tussen fysieke en cloudopslag hangt af van verschillende factoren, zoals de hoeveelheid data, beveiligingseisen en de snelheid waarmee data toegankelijk moeten zijn.

Veel bedrijven kiezen vandaag de dag voor cloudoplossingen, omdat ze dan niet moeten investeren in eigen servers en ook bij een tijdelijk hoge vraag van klanten hun capaciteit onmiddellijk kunnen opschalen. Bij de cloudoplossing zijn de data van het bedrijf niet opgeslagen in het bedrijf zelf, maar bij een extern bedrijf dat gigantische beveiligingsmaatregelen heeft geïnstalleerd. Voorbeelden zijn Amazon Web Services (AWS) of Google Cloud voor dataopslag, die bedrijven snel toegang geven tot grote hoeveelheden data, ongeacht hun locatie.

Cloudoplossingen zijn populair vanwege hun flexibiliteit, schaalbaarheid en kostenefficiëntie.

– Flexibiliteit: Cloudoplossingen geven bedrijven de mogelijkheid om hun ITresources gemakkelijk aan te passen aan veranderende behoeften. Ze kunnen snel nieuwe applicaties implementeren, extra opslag toevoegen, of eenvoudig toegang geven aan medewerkers op verschillende locaties. Dit maakt de cloud bijzonder geschikt voor bedrijven met wisselende workloads of die snel willen inspelen op nieuwe kansen in de markt.

– Schaalbaarheid: Een van de grootste voordelen van de cloud is de mogelijkheid om eenvoudig op- of af te schalen, afhankelijk van de vraag. Bedrijven kunnen hun servercapaciteit tijdelijk vergroten tijdens piekperiodes, zoals tijdens de feestdagen voor e-commerce bedrijven, en die na de drukke periode weer terugschroeven om kosten te besparen. Dit voorkomt dat bedrijven moeten investeren in dure hardware en apparatuur die ze slechts tijdelijk gebruiken. Bij de opening van een nieuwe vestiging of filiaal, moeten daar geen nieuwe servers worden geïnstalleerd, maar zijn alle data onmiddellijk 24/7 toegankelijk.

– Kostenefficiëntie: Cloudoplossingen verminderen de noodzaak aan grote kapitaalinvesteringen in hardware en onderhoud. Bedrijven betalen immers alleen voor de diensten die ze daadwerkelijk gebruiken, zoals opslag of rekencapaciteit. Door dit zogenaamde  pay-as-you-go-model blijven de IT-kosten beter beheersbaar en kunnen bedrijven besparen op de kosten van personeel, energie en onderhoud die gepaard gaan met on-premise infrastructuren.

Deze voordelen maken cloudoplossingen zeker aantrekkelijk voor kmo’s in België en Nederland die vaak te maken hebben met beperkte IT-budgetten en flexibel willen zijn in hun bedrijfsvoering.

Dataverzameling en dataopslag zijn de grondstoffen van datagedreven marketing. De analysefase ontgint de grondstoffen – het goud. Deze stap zet ruwe data om in waardevolle inzichten. Data-analyse omvat het gebruik van klassieke statistische methoden, maar ook meer geavanceerde machine learning-algoritmen en andere technieken om patronen te ontdekken, trends te voorspellen en strategische marketingbeslissingen te onderbouwen.

Voor kmo’s en mkb’s zijn eenvoudige analysemethoden vaak al voldoende om waardevolle inzichten te verkrijgen en om waarde te creëren aan de hand van data. Met andere woorden, om het nieuwe goud te gaan ontginnen. Een veelvoorkomend voorbeeld is het gebruik van  descriptieve statistieken, zoals gemiddelde aankoopfrequentie of het percentage terugkerende klanten. Die helpen bedrijven om te begrijpen wie hun meest waardevolle klanten zijn en hoe vaak ze terugkomen. Een andere eenvoudige methode is  segmentatie, waarbij klanten worden ingedeeld in verschillende groepen op basis van demografie, gedrag of aankoopgeschiedenis (zie hoofdstuk 3). Hierdoor kunnen bedrijven hun marketingboodschappen beter afstemmen op de behoeften van specifieke klantgroepen. Zo kunnen kmo’s met relatief eenvoudige middelen uit data waardevolle inzichten halen en hun marketingbeslissingen verbeteren zonder geavanceerde technieken.

Bedrijven kunnen ook complexe machine learning-modellen toepassen op historisch klantgedrag om toekomstige aankoopgedragingen te voorspellen (zie hoofdstuk 7). Zo kunnen ze hun marketingcampagnes optimaliseren door proactief in te spelen op klantbehoeften. In plaats van te vertrouwen op aannames, geeft data-analyse bedrijven de tools om strategische beslissingen te baseren op harde feiten en concrete gegevens.

Na de data-analyse is het van essentieel belang om de resultaten op een heldere en visueel aantrekkelijke manier te presenteren. Datavisualisatie en -rapportage helpen belanghebbenden binnen een organisatie om de inzichten uit de data te begrijpen, te interpreteren en om geïnformeerde beslissingen te nemen. Datavisualisatie en -rapportage kunnen omschreven worden als het gebruik van grafieken, interactieve dashboards en rapporten om complexe data op een eenvoudige en snelle manier te communiceren. Datavisualisatie-expert Gert Vanthournhout bespreekt in hoofdstuk 7 de kernprincipes van effectieve datavisualisatie.

data-analyse segmentatie

datavisualisatie en -rapportage

Een marketingteam kan bijvoorbeeld een dashboard gebruiken dat realtime gegevens toont over de prestaties van een lopende campagne. Hiermee kunnen ze snel zien welke kanalen het meest succesvol zijn en waar aanpassingen nodig zijn. Dit soort visuele tools maken het mogelijk om snel en effectief te reageren op veranderende omstandigheden, wat een groot voordeel biedt in de dynamische wereld van marketing.

In de volgende paragrafen gaan we dieper in op de specifieke uitdagingen en kansen voor bedrijven die een effectief data-ecosysteem opzetten en beheren. We zullen praktische voorbeelden en best practices delen die specifiek relevant zijn voor de Belgische markt.

2.2 Dataverzameling

2.2.1

Het belang van dataverzameling in data-driven marketing

Dataverzameling vormt de basis van elke data-driven marketingstrategie. Zoals we zullen beschrijven in hoofdstuk 8, is één van de eerste stappen naar een datagedreven onderneming om een blueprint te maken van data die al beschikbaar én noodzakelijk zijn voor het bedrijf om de gestelde marketingdoelstellingen te bereiken. Vanuit die blueprint kan in kaart gebracht worden welke noodzakelijke data nog verzameld moeten worden. Zonder toegang tot de juiste data is het voor bedrijven simpelweg onmogelijk om de inzichten te genereren die nodig zijn om weloverwogen beslissingen te nemen. Data stellen bedrijven in staat om het gedrag, de voorkeuren en behoeften van hun klanten beter te begrijpen. Een gestructureerde en efficiënte aanpak voor dataverzameling is daarom essentieel. Hierbij gaat aandacht naar de bronnen, methoden en vooral de kwaliteit van de verzamelde gegevens. Of het nu gaat om interne operationele data of externe marktgegevens, de kwaliteit van de verzamelde data is bepalend voor hun waarde. In de statistiek geldt het adagium ‘Garbage in, Garbage out’: slechte, onbetrouwbare data leiden tot zo goed als waardeloze data-analyses. In deze sectie bespreken we de verschillende bronnen van data die een cruciale rol spelen binnen een data-driven marketingstrategie.

2.2.2

Databronnen

Data kunnen afkomstig zijn uit diverse databronnen: verzamelpunten van informatie die bedrijven kunnen gebruiken om inzichten te verkrijgen over klantgedrag, markttrends en bedrijfsprocessen. Binnen de databronnen zijn er twee hoofdcategorieën: interne data en externe data. Samen vormen ze de basis van elke succesvolle marketingstrategie.

A Interne data

Interne data zijn alle gegevens die binnen een bedrijf worden gegenereerd door dagelijkse bedrijfsactiviteiten. Ze zijn vaak waardevol omdat ze direct verband houden met de kernactiviteiten van het bedrijf en zijn klanten. Ze stellen bedrijven in staat om operationele processen te optimaliseren, klantgedrag beter te begrijpen en marketinginspanningen effectiever te maken.

De onderstaande tabel illustreert dat veel ondernemingen al beschikken over een enorme hoeveelheid data. Dit overzicht is mogelijk niet volledig voor alle sectoren, maar vormt een goede aanzet om zelf na te gaan welke van deze data jouw onderneming al heeft. Het is essentieel om deze ‘blueprint’ zo volledig en nauwkeurig mogelijk te maken als fundament voor een datagedreven onderneming. In hoofdstuk 8 komen we hier gedetailleerder op terug.

1. Klantendatabases

2. Verkoopcijfers

3. Website-analytics

4. CRM-systemen

5. Financiële gegevens

6. Productie- en operationele gegevens

7. Inkoopgegevens

Contactgegevens, demografische gegevens, loyaliteitsprogramma’s, klantinteracties, voorkeuren en interesses

Verkoopresultaten, productcategorieën, regionale cijfers, online/offline omzetverdeling, retourzendingen

Bezoekersstatistieken, gebruikersgedrag, verkeersbronnen, conversieratio’s, heatmaps

Klantgeschiedenis, leadbeheer, pipelinebeheer, verkoopvoorspellingen, klanttevredenheid

Omzetcijfers, kostenstructuren, facturatie, budgetten, cashflowanalyses

Productievolumes, voorraadbeheer, machineprestaties, doorlooptijden, afvalpercentages

Leveranciersinformatie, inkoopgeschiedenis, leveranciersprestaties, kosten, leveringsbetrouwbaarheid databronnen

8. HR-gegevens

9. Marketingcampagnegegevens

10. Klantenservicegegevens

11. Logistieke gegevens

12. Productontwikkelingsgegevens

13. Compliance en juridische gegevens

14. IT- en systeemgegevens

15. Faciliteitsbeheergegevens

B Externe data

Personeelsdossiers, opleidingsprogramma’s, prestatiebeoordelingen, wervingsdata

E-mailresultaten, social media statistieken, ROI, online advertenties, leadgeneratie

Helpdeskgegevens, klantgesprekken, SLA’s, klanttevredenheid, retentieanalyses

Verzending, transportkosten, orderverwerking, retourlogistiek, trackinggegevens

R&D resultaten, prototypefeedback, patenten, concurrentieanalyse, innovatieprojecten

Contracten, audits, risicoanalyses, juridische geschillen, privacyrapportages

Systeemlogboeken, beveiligingsincidenten, IT-prestaties, softwaregebruik, netwerkmonitoring

Energieverbruik, onderhoud, veiligheidssystemen, duurzaamheid, ruimteplanning

4. Sociale media activiteit Platformdata, engagementstatistieken, sentimentanalyse, influencers, virale campagnes externe data

Externe data omvatten alle informatie die van buiten het bedrijf afkomstig is en die kan helpen om het interne databeeld aan te vullen en te verrijken. Terwijl interne data inzicht bieden in de interne bedrijfsactiviteiten en klanten, geven externe data een breder perspectief op de markt, concurrenten, en consumentengedrag. Deze combinatie van interne en externe data zorgt voor meer uitgebreide en diepgaande inzichten, die cruciaal zijn voor strategische besluitvorming in een data-driven marketingomgeving.

Hieronder volgt een gedetailleerde en inspirerende lijst van de belangrijkste externe databronnen die bedrijven kunnen gebruiken om hun data-driven strategieën te versterken:

1. Marktanalyse en industry reports Sectorrapporten, concurrentieanalyse, marktaandeelrapporten, trend- en innovatierapporten

2. Demografische informatie Bevolkingsstatistieken, geografische data, leeftijdsdistributie, inkomens- en beroepsgegevens

3. Economische indicatoren BBP, inflatiecijfers, werkloosheidsstatistieken, rentevoeten, consumentenvertrouwen, handelsbalans

5. Gegevens van derde partijen

6. Klant- en consumentenonderzoek

Dataleveranciers, advertentie- en marketingdata, klant- en retaildata van partners

Enquêtes, focusgroepen, NPS, producttests, merkbekendheid, koopgedraganalyses

7. Geospatiale en locatiegegevens GPS-data, verkeersstatistieken, voetgangersverkeer, weerpatronen, geodemografische segmentatie

8. Overheids- en openbare data VN, Wereldbank, IMF-data, wet- en regelgeving, gezondheidsstatistieken, polls en tenders

9. Technologische vooruitzichten Impactstudies van nieuwe technologieën en innovaties

10. Innovatie- en trendgegevens

Toekomstige consumententrends en opkomende sectoren

11. Verkeers- en logistieke data Google Maps, verkeersdata en logistieke planningsdata

12. Consumentenvoorkeuren Koopgedraganalyses en klantfeedback

13. Financiële data

14. Retaildata

15. Locatiegebaseerde marketingdata

Wereldwijde handelsdata en economische prognoses

Verkoopgegevens van platforms zoals Amazon en eBay

Campagnes gericht op specifieke locaties en klantsegmenten

Deze uitgebreide lijst van externe databronnen biedt bedrijven waardevolle mogelijkheden om hun interne data te verrijken. Door interne en externe data slim te combineren, kunnen ondernemingen marktveranderingen beter voorspellen, klantbehoeften nauwkeuriger in kaart brengen en effectievere marketingstrategieën formuleren.

2.2.3 Methoden voor dataverzameling

De methoden om data te verzamelen kunnen sterk variëren, afhankelijk van de aard van de data en het doel van de verzameling. Algemeen genomen zijn er twee categorieën: directe en indirecte dataverzamelingsmethoden.

Directe dataverzameling houdt in dat data rechtstreeks van de bron worden verkregen. Voorbeelden zijn enquêtes, interviews, of het volgen van online gedrag op websites. Directe methoden bieden doorgaans de meest nauwkeurige en relevante data, omdat de informatie rechtstreeks afkomstig is van de klanten of gebruikers. Het nadeel is dat deze methoden vaak tijdrovend en kostbaar zijn, vooral wanneer grote hoeveelheden data moeten worden verzameld. We overlopen alle methodes voor directe dataverzameling in 2.2.3.1.

directe dataverzameling

indirecte dataverzameling

webscraping externe leveranciers

data brokers Deel 1 Basisbeginselen

Bij indirecte dataverzameling worden data verzameld zonder directe interactie met de bron. Een voorbeeld is webscraping , namelijk het geautomatiseerd verzamelen van gegevens van websites door middel van softwaretools, met als doel deze gegevens te analyseren of opnieuw te gebruiken. Andere voorbeelden van indirecte dataverzameling zijn het analyseren van sociale media en het aankopen van data via externe leveranciers. Dit zijn partijen of bedrijven die data verzamelen, beheren en doorverkopen aan andere organisaties. Deze leveranciers verzamelen data uit verschillende bronnen (zoals marktonderzoeken, klantgedragsanalyses, online activiteiten of publieke databases) en bieden deze aan als een commerciële dienst.

Externe gegevensleveranciers

Sociale media

Marktonderzoek

Organisaties die gegevens verzamelen en analyseren over markten en trends.

Databrokers

Bedrijven die consumentengegevens verzamelen en verkopen voor zakelijke inzichten.

Platforms die gebruikersgegevens aggregeren en delen met adverteerders.

Technologiepartners

Tools die web- en appanalysegegevens verzamelen en verstrekken.

Openbare bronnen Leveranciers die openbare gegevens verzamelen en toegankelijk maken.

– Data brokers: Bedrijven die gespecialiseerd zijn in het verzamelen en verkopen van consumentengegevens, zoals demografische informatie, koopgedrag en online interesses. Bekende internationale voorbeelden zijn Acxiom en Experian.

In België biedt Family Service2 – het bedrijf achter de Roze Doos – aan ondernemingen data van 1 miljoen Vlaamse gezinnen. Family Service richt zich specifiek op gezinnen met jonge kinderen en biedt merken de mogelijkheid om hun producten en diensten direct bij deze doelgroep onder de aandacht te brengen. Op hun website vind je: ‘We bereiken 97% van alle toekomstige en jonge ouders. We zijn je ideale partner om met deze doelgroep te communiceren.’ De Roze Doos, een pakket met gratis producten en kortingsbonnen voor aanstaande

2 Family Service (z.d.). Family Service. Geraadpleegd op 15 januari 2025, van  https://familyservice.be

en jonge ouders, is een van hun meest bekende initiatieven. Om zo’n doos te kunnen krijgen moeten ouders hun data invullen. Hiermee verzamelt het bedrijf waardevolle data over de behoeften en voorkeuren van jonge gezinnen. Deze data worden verkocht of verhuurd aan bedrijven die klant zijn bij Family Service, die deze gegevens benut om gerichte marketingcampagnes te faciliteren voor bedrijven die jonge gezinnen als doelgroep hebben. Jonge ouders besteden immers een aanzienlijk budget aan meubels, huishoudproducten, speelgoed en andere gezinsgerelateerde aankopen. Bovendien blijft Family Service waardevolle data verzamelen naarmate gezinnen evolueren. Zo kunnen merken niet alleen inspelen op de behoeften van kersverse ouders, maar ook op latere levensfasen, bijvoorbeeld wanneer kinderen oud genoeg zijn voor een bankkaart of de aanschaf van een eerste auto.

Marktonderzoeksbureaus: Organisaties die gegevens over markten, doelgroepen of trends verzamelen en rapporteren. Zij verkopen deze data aan bedrijven die specifieke inzichten nodig hebben.

Bekende marktonderzoeksbureaus zijn GfK en Nielsen. Beide zijn wereldwijd toonaangevend en voorzien bedrijven van waardevolle inzichten op basis van consumentengedrag en markttrends. Ze spelen een cruciale rol in marktonderzoek voor bedrijven in diverse sectoren, waaronder retail, FMCG (fast-moving consumer goods), technologie en media. GfK is vooral bekend om zijn GfK Consumer Panel, een grootschalig onderzoekspanel dat representatieve data verzamelt over de attitudes, gewoontes en gedragingen van consumenten. In Nederland nemen duizenden huishoudens deel aan dit panel, waarbij ze hun aankopen en consumptiepatronen systematisch registreren. Dit stelt bedrijven in staat om diepgaande inzichten te verkrijgen in koopgedrag, merktrouw en verschuivende consumententrends. De resultaten uit het GfK-panel worden veelvuldig gebruikt voor strategische beslissingen rond productontwikkeling, prijsstrategie en marktpositionering.

– Sociale media platforms: Platforms zoals Facebook, X en LinkedIn bieden aan adverteerders en bedrijven geaggregeerde data over gebruikersinteracties en -gedrag aan

– Technologiepartners: Tools of platforms die web- of app-analysegegevens verzamelen (bv. Google Analytics), en toegang bieden tot gestructureerde datasets

– Openbare databronnen: Leveranciers die publieke data verzamelen, zoals weersgegevens, economische rapporten of statistische data, en dit verwerken in bruikbare formaten.

marktonderzoeksbureaus sociale media platforms technologiepartners openbare databronnen

Sereni is een netwerk van uitvaartondernemers dat zich richt op het ontzorgen van zowel families als uitvaartondernemers, vóór, tijdens en na het afscheid. Sereni maakt gebruik van openbare data, zoals de mortaliteitscijfers in België, om zijn marktaandeel tot op twee cijfers na de komma nauwkeurig te berekenen. Deze strategische inzet van data helpt bij het uitvoeren van precieze marktanalyses en het nemen van weloverwogen beslissingen.

Bedrijven kopen data om verschillende redenen:

–

Efficiëntie en expertise: Zelf data verzamelen kan tijdrovend en duur zijn. Bovendien ontbreekt ook vaak intern de methodologische expertise. Externe leveranciers bieden kant-en-klare datasets. Bovendien is er bij deze externe leveranciers vaak meer expertise in dataverzameling dan bij ondernemingen zelf.

– Schaalbaarheid: Externe data maken het mogelijk om bredere of gedetailleerdere inzichten te verkrijgen, bijvoorbeeld over concurrenten of marktomstandigheden. –

Aanvulling op eigen data: Bedrijven combineren aangekochte data met hun eigen klantdata om analyses en segmentaties te verbeteren.

Hoewel deze indirecte methoden toelaten om snel grote hoeveelheden data te verzamelen, brengen ze vaak het risico met zich mee dat de data minder nauwkeurig zijn of dat de relevantie ervan lager is, omdat er geen directe controle is over de bron. Ook de kwaliteit van data is een aandachtspunt bij externe data. In de paragraaf 2.2.4 gaan we daar dieper op in.

We starten met een overzicht van de beschikbare onderzoeksmethoden waar bedrijven uit kunnen kiezen. Wanneer uit de analyse van de data ‘blueprint’ van de onderneming blijkt dat bepaalde cruciale gegevens ontbreken om de marketingdoelstellingen te realiseren, is het essentieel om deze data alsnog te verzamelen.

Het overzicht van Oosterveer kan als leidraad dienen voor het proces van identificeren en aanpakken van datagaps. 3

2.2.3.1 De enquête

3 Oosterveer, D. (2018). Basisboek digital analytics. Groningen: Noordhoff Uitgevers. enquête

Een enquête is een kwantitatieve dataverzamelingsmethode waarbij een vooraf opgestelde vragenlijst wordt gebruikt om gestructureerde informatie te verzamelen van een specifieke doelgroep. De vragen kunnen zowel gesloten (meerkeuze) als open zijn (waarbij de klant of prospect het antwoord in eigen woorden

formuleert) en leveren waardevolle inzichten op voor organisaties in diverse domeinen, zoals productontwikkeling, gebruikerservaring en klanttevredenheid.

Grootste voordeel:

– Enquêtes zijn snel en kosteneffectief uit te voeren bij een grote groep respondenten, wat zorgt voor kwantificeerbare en vergelijkbare data.

Nadelen:

– De responskwaliteit hangt sterk af van de vraagstelling en de bereidheid van respondenten om eerlijk en volledig te antwoorden.

– Er bestaat het risico van survey-vermoeidheid bij te lange of complexe vragenlijsten. De richtlijn – zeker bij online surveys – is om het zo kort mogelijk te houden.

Er is een breed scala aan tools om enquêtes af te nemen. Hieronder vind je een aantal veelgebruikte tools.

Tools:

– Google Forms: Gratis tool voor eenvoudige enquêtes met grafische output, minder privacy-vriendelijk.

– SurveyMonkey: Populaire enquêtetool met uitgebreide functies voor analyse. –

Qualtrics: Een geavanceerd platform met uitgebreide analysemogelijkheden en rapportageopties; privacy-vriendelijker dan Google Forms.

Deel 1 Basisbeginselen

De Belgische bank Belfius maakt gebruik van online enquêtes om de gebruikservaring van hun mobiele banking-app te verbeteren. Door klanten te bevragen over specifieke functies, zoals mobiel betalen of het aanvragen van leningen, kunnen verbeterpunten worden geïdentificeerd en aangepakt. Ook KBC combineert klantfeedback met gedragsanalyse binnen hun app om frictiepunten in de klantreis te detecteren, wat resulteert in een verbeterde digitale ervaring en een hogere klanttevredenheid. Niet alleen banken, maar ook kleinere ondernemingen maken gebruik van klanttevredenheidssurveys, bijvoorbeeld om de NPS te berekenen.

Essential Festival, met jaarlijks 15.000 bezoekers en inmiddels 20 edities, biedt een inspirerend voorbeeld van hoe enquêtes strategisch worden ingezet om de programmatie van zijn evenementen te optimaliseren. Oprichter Kenny Mordang4 legt in het rapport Digital Marketing in het MKB uit dat er jaarlijks een enquête wordt uitgezet via e-mail en sociale media. Vorig jaar werd die 1.500 keer ingevuld. De resultaten bepalen niet alleen de line-up en thematiek van het festival, maar ook praktische zaken zoals de terreinindeling en sfeerbeleving.

Door specifiek in te zoomen op twijfelende bezoekers en hun barrières weg te nemen, speelt het festival naadloos in op de wensen van de doelgroep.

Deze voorbeelden illustreren hoe enquêtes niet alleen een bron van informatie zijn, maar ook krachtige instrumenten voor klantgerichte innovatie.

4 Zuyd-lectoraat Innovatief Ondernemen (z.j.). Digital Marketing in het MKB. Geraadpleegd op 10 december 2024, van https://www.limburginnoveert.nl/wp-content/uploads/2021/12/DigitalMarketing-in-het-MKB-10-Limburgse-cases.pdf

2.2.3.2

Het interview

Een interview is een kwalitatieve onderzoeksmethode waarbij één-op-één gesprekken worden gevoerd om diepgaande inzichten te verkrijgen. Deze methode kan op drie manieren worden toegepast: gestructureerd (alle vragen staan vooraf vast en worden letterlijk gesteld), semi-gestructureerd (hoofdvragen staan vast, maar er is ruimte voor verdiepende vragen) of ongestructureerd (enkel losse themawoorden of kernpunten worden genoteerd). Interviews zijn een waardevol instrument in een marketingcontext, vooral als aanvulling op kwantitatieve data, doordat ze inzicht bieden in onderliggende motivaties en gedragingen.

Procurios, een softwareleverancier gespecialiseerd in oplossingen voor non-profitorganisaties en ledenorganisaties, laat regelmatig diepte-interviews uitvoeren bij klanten om inzicht te krijgen in hun behoeften en wensen voor toekomstige software-upgrades. Daarnaast interviewt het bedrijf ook prospects en suspects die uiteindelijk voor een concurrerend systeem hebben gekozen. Dit helpt Procurios te begrijpen waarom een klantrelatie niet tot stand kwam. Deze inzichten gebruiken ze om in de toekomst beter in te spelen op de verwachtingen van potentiële klanten.

Grootste voordeel:

– Interviews bieden diepgaande en gedetailleerde informatie over de percepties, motivaties en meningen van respondenten.

Nadelen:

– Het voeren en analyseren van interviews gebeurt één-op-één en is daardoor heel tijdsintensief en kostelijk.

– Interviews leveren ongestructureerde data op, waardoor nog verdere bewerking nodig is om er inzichten uit te halen.

Resultaten kunnen beïnvloed worden door interviewer-bias en de bereidheid van de respondent om openlijk te communiceren. Interviewer-bias betekent dat de interviewer onbedoeld invloed kan uitoefenen op de antwoorden van de respondent door diens houding, toon, woordkeuze of non-verbale communicatie.

Tools om interviews af te nemen:

– Zoom: Populaire tool voor online video-interviews met opnamefunctie.

– Microsoft Teams: Geschikt voor interviews met teams en individuen.

interviewer-bias

Tools om interviews te transcriberen en analyseren:

– HappyScribe: Software voor automatische AI-transcriptie van interviews. HappyScribe is sterk in het transcriberen van Nederlandse en Vlaamse interviews.

– NVIvo: Analyseert kwalitatieve interviewdata en helpt bij het vinden van thema’s.

2.2.3.3 De focusgroep

Een focusgroep is een kwalitatieve onderzoeksmethode waarbij 6 tot 10 deelnemers onder begeleiding van een moderator in gesprek gaan over een specifiek onderwerp, product of dienst. Het doel is om diepgaande inzichten te verkrijgen in meningen, ideeën en onderliggende motivaties. In tegenstelling tot individuele interviews bieden focusgroepen unieke mogelijkheden om normatieve invloeden en groepsdynamieken te bestuderen, die cruciaal zijn voor het begrijpen van consumentengedrag. Deze methode is dan ook bijzonder waardevol voor marketeers bij toepassingen zoals productontwikkeling, merkpositionering of het testen van communicatiecampagnes. Focusgroepen kunnen zowel fysiek als digitaal georganiseerd worden (zie tools hieronder).

Een concreet voorbeeld hiervan is Mediahuis, de uitgever van onder meer  De Standaard en Het Nieuwsblad. Toen podcasts een opkomend medium waren, schakelde Mediahuis onderzoeksbureau Intrinsiq in om focusgroepen te organiseren onder de abonnees. Het doel was inzicht te krijgen in de gewenste inhoud (zoals thema’s en onderwerpen) en de ideale vorm (bv. lengte en de aanwezigheid van reclame) van een podcast. De verkregen inzichten hielpen Mediahuis bij het ontwikkelen van een extra service die nauw aansloot bij de behoeften en verwachtingen van zijn lezers, waardoor de waarde van het aanbod werd vergroot.

Grootste voordeel:

– Focusgroepen bieden de mogelijkheid om interactieve en diverse inzichten te verzamelen door groepsdynamiek, soms ook over thema’s waarover mensen nog niet veel weten of nog geen duidelijk idee hebben.

Nadelen:

–

De resultaten zijn niet representatief voor de bredere doelgroep. – De groepsdynamiek kan leiden tot dominantie door enkele deelnemers, waardoor andere meningen onderbelicht blijven.

Tools:

Scan de QR-code voor een aantal voorbeeldtools om focusgroepen digitaal af te nemen

2.2.3.4 Observatie

Bij observatie worden gegevens verzameld door het gedrag en de interacties van individuen of groepen in hun natuurlijke omgeving te bekijken en vast te leggen Observaties kunnen participatief of niet-participatief zijn. Observatie kan in een fysieke omgeving plaatsvinden, maar ook online observatie is mogelijk.

Grootste voordeel:

– Observatie levert objectieve inzichten op in daadwerkelijk gedrag, los van wat mensen zeggen of beweren. In tegenstelling tot zelfrapportage, die afhankelijk is van wat respondenten zelf aangeven, is observatie gebaseerd op feitelijk gedrag. Dit maakt het een waardevolle methode, vooral bij consumptiegedrag dat als sociaal onwenselijk wordt beschouwd, zoals roken of gokken. In dergelijke gevallen zijn mensen vaak geneigd hun gedrag te ontkennen of te minimaliseren in enquêtes of interviews. Door observatie toe te passen, kan een realistischer en betrouwbaarder beeld worden verkregen van dergelijk gedrag.

Nadelen:

– Het uitvoeren van observaties kan tijdrovend en kostelijk zijn, vooral bij langdurige of herhaalde sessies.

– Er bestaat een risico op observer bias, waarbij de percepties of verwachtingen van de observator de waarnemingen beïnvloeden. Daarnaast kunnen mensen hun gedrag aanpassen wanneer ze weten dat ze geobserveerd worden, wat resulteert in minder authentieke data (ook wel het ‘Hawthorne-effect’ genoemd).

– De verzamelde data zijn vaak ongestructureerd en vereisen aanzienlijke bewerking en codering voordat een grondige analyse mogelijk is.

– Bij verhulde observaties, waarbij deelnemers niet weten dat ze worden geobserveerd, ontstaan ethische vraagstukken. Het is belangrijk om achteraf een debriefing te geven en expliciete toestemming te verkrijgen voor verdere verwerking van de observatiedata, om aan ethische en juridische richtlijnen te voldoen.

A/B-testing

Deel 1 Basisbeginselen

Tools voor online observatie:

Hotjar: Biedt heatmaps en sessie-opnames voor gedragsobservatie.

De Nederlandse mkb in leisure en evenementenlocatie All in Echt gebruikte Hotjar om hun website te verbeteren, wat resulteerde in een lager bouncepercentage en een hogere conversie.5 Stefano Castagna, marketeer bij All in Echt, zegt hierover: ‘Dankzij Hotjar kon All in Echt observeren hoe bezoekers door de website navigeren en analyseren we of de landingspagina effectief was. Met behulp van heatmaps zagen we of belangrijke knoppen en teksten op de juiste plek stonden en gemakkelijk werden gevonden.’

Scan de QR-code voor andere voorbeeldtools om online gebruikersgedrag te observeren.

2.2.3.5 Experiment

Een experiment is een onderzoeksmethode waarbij één of meerdere variabelen bewust worden gemanipuleerd om het effect op een uitkomstvariabele te meten. Het primaire doel is om causale verbanden vast te stellen en hypothesen te toetsen. Dit maakt experimenten tot een essentieel instrument binnen datagedreven marketing.

Een veelgebruikt voorbeeld van experimenteel onderzoek in marketing is A/Btesting , waarbij twee of meer varianten van een advertentie, webpagina, e-mailcampagne of andere marketingaspecten worden vergeleken om te bepalen welke versie het beste presteert. In hoofdstuk 7 in dit boek gaan we dieper in op de toepassing en de strategische waarde van A/B-testing in datagedreven marketing.

Voordelen van experimenteel onderzoek:

– Experimenteel onderzoek biedt de unieke mogelijkheid om causale relaties vast te stellen. Door variabelen onder gecontroleerde omstandigheden te manipuleren, kan nauwkeurig worden vastgesteld welk effect een bepaalde verandering heeft.

5 Zuyd-lectoraat Innovatief Ondernemen (z.j.). Digital Marketing in het MKB. Geraadpleegd op 10 december 2024, van https://www.limburginnoveert.nl/wp-content/uploads/2021/12/DigitalMarketing-in-het-MKB-10-Limburgse-cases.pdf experiment

–

Het stelt marketeers in staat om hypothesen systematisch te testen en datagedreven beslissingen te nemen, wat leidt tot effectievere campagnes en optimalisaties.

Nadelen van experimenteel onderzoek:

–

Kosten- en tijdsintensief: Experimenten vereisen vaak veel voorbereiding, uitvoering en analyse, vooral bij grootschalige studies. –

Artificialiteit: In een gecontroleerde setting, zoals een laboratoriumomgeving of een gesimuleerde testomgeving, kan het gedrag van proefpersonen minder natuurlijk zijn. Hierdoor bestaat het risico dat de resultaten niet volledig representatief zijn voor de ‘echte wereld’. Dit staat bekend als het labo-effect

labo-effect

–

Beperkte generaliseerbaarheid: De resultaten van een experiment zijn soms moeilijk te vertalen naar andere contexten of doelgroepen, zeker als het experiment slechts een klein segment van de populatie omvat.

Google Optimize: Een gratis en gebruiksvriendelijke tool voor A/B-testing en multivariate testen, specifiek gericht op websites. Hiermee kunnen marketeers snel verschillende versies van een webpagina testen en analyseren welke variant het best presteert.

Scan de QR-code voor andere tools.

2.2.3.6 Sociale mediamonitoring

Sociale mediamonitoring is een methode waarbij bedrijven en organisaties actief berichten, interacties en gesprekken op sociale media (zoals Facebook, X, LinkedIn en Instagram) volgen en analyseren. Het doel is om inzicht te krijgen in hoe consumenten praten over het merk, de concurrentie of relevante onderwerpen binnen de sector. Dit kan zowel in realtime als over langere tijd gebeuren.

Het eerder vernoemde Essential BV, de Nederlandse organisator van het Essential Festival, illustreert dit treffend. Met hun digital marketingstrategieën hebben zij het bezoekersaantal van hun festival naar 15.000 gebracht, voornamelijk dankzij online campagnes en een sterk festivalconcept. Ze bouwen al jaren een eigen database op met klantdata, die ze inzetten om hun doelgroep effectief te retargeten en van de juiste boodschap te voorzien. Zo analyseren ze Facebook-data

sociale mediamonitoring

Deel 1 Basisbeginselen

om interesses van hun doelgroep te ontdekken, zoals voorkeuren voor specifieke radiostations (SLAM FM en L1). Op basis daarvan zetten ze mediapartnerships op, kopen ze advertentieruimte in of organiseren ze winacties. Dit onderstreept hoe waardevolle inzichten uit sociale mediamonitoring kunnen leiden tot gerichte acties die zowel de klanttevredenheid als het bereik vergroten.

Grootste voordeel:

– Sociale mediamonitoring biedt directe toegang tot klantfeedback en sentimenten op grote schaal, zonder dat er proactief vragen moeten worden gesteld aan de doelgroep. Het is bijzonder waardevol voor reputatiemanagement en het snel detecteren van trends of problemen.

Nadelen: –

Sociale media zijn vaak vluchtig en gefragmenteerd, waardoor het moeilijk kan zijn om betrouwbare en representatieve data te verzamelen.

– De data zijn niet-gestructureerd, waardoor er nog bewerking nodig is alvorens je kunt starten met data-analyses. Bovendien zijn niet alle opmerkingen even relevant, en het onderscheid maken tussen waardevolle inzichten en ruis vereist geavanceerde tools en expertise.

Tools:

– Hootsuite: Een populaire tool waarmee bedrijven sociale media-accounts van diverse providers (Instagram, Facebook, LinkedIn, Threads, X …) tegelijk kunnen beheren en gesprekken kunnen monitoren via zoekwoorden, hashtags of mentions. Het biedt overzichtelijke dashboards en analytische rapporten.

Scan de QR-code voor andere tools voor social media monitoring.

2.2.3.7 Gebruikersonderzoek

Gebruikersonderzoek richt zich op het analyseren van hoe gebruikers omgaan met een product, dienst of website. Dit kan zowel kwantitatief (cijfers en statistieken) als kwalitatief (diepgaande inzichten) zijn en omvat methoden zoals gebruikersinterviews, gebruikerstests en observatie. Het doel is om feedback te

verzamelen waarmee producten en diensten geoptimaliseerd kunnen worden, zodat ze beter aansluiten bij de behoeften van de doelgroep.

Een voorbeeld is Brouwerij Martens,6 die bij de ontwikkeling van het best mogelijke pilsbier voor de Spaanse markt uitgebreid gebruikersonderzoek uitvoerde. De brouwers lieten meer dan 400 consumenten het bier proeven en de smaak ervaren, waarna de recepten zorgvuldig werden bijgestuurd op basis van de feedback. Dit iteratieve proces zorgde ervoor dat het eindproduct beter aansloot bij de voorkeuren van de Spaanse consument. Dankzij dit doordachte gebruikersonderzoek is Spanje nu de grootste afzetmarkt van Brouwerij Martens. Dit illustreert hoe een gerichte en datagedreven benadering van gebruikersonderzoek kan leiden tot commercieel succes op een nieuwe markt.7

Grootste voordeel:

– Het geeft bedrijven inzicht in de behoeften, pijnpunten en voorkeuren van gebruikers, wat ten goede komt aan de gebruiksvriendelijkheid en klanttevredenheid.

Nadelen:

– Het uitvoeren van gebruikersonderzoek kan tijdrovend en kostelijk zijn.

– Er is een risico dat bij een kleine steekproef de resultaten niet volledig representatief zijn.

Scan de QR-code voor tools voor gebruikersonderzoek.

2.2.3.8 Gebruikersfeedback en gebruikersbeoordelingen

Bij gebruikersfeedback verzamelen bedrijven input van klanten via formulieren, enquêtes of reviews. Gebruikersbeoordelingen, zoals sterratings en recensies, bieden directe meningen over producten of diensten.

6 Bijnens, B., & Claes., D. (2023, 1 oktober). Ontbijt met de baas van Brouwerij Martens. HBVL, p. 8-9.

7 https://www.martens.be/nl/our-story gebruikersfeedback

Grootste voordeel:

– Gebruikersfeedback is vaak eenvoudig te verkrijgen en biedt directe inzichten die kunnen worden gebruikt om producten of diensten te verbeteren.

Nadelen:

– Feedback kan soms onvolledig of subjectief zijn.

– Negatieve beoordelingen kunnen schadelijk zijn als ze niet correct worden beheerd.

Scan de QR-code voor andere tools voor gebruikersfeedback.

Torfs (zie ook de slotcase van dit hoofdstuk) monitort klantbeoordelingen met behulp van Plainsight, een gespecialiseerd bedrijf in analytics en AI-diensten, en zet deze inzichten strategisch in. Door systematische analyse ontdekte Torfs dat klanten vaak gefrustreerd raken over de (niet-)cumulatie van bepaalde kortingen. Op basis van deze bevinding heeft het bedrijf dit aspect prominenter gecommuniceerd en geoptimaliseerd om de klanttevredenheid te verbeteren.

Ook Atelier Co-Pains, een ambachtelijke bakkerijketen in de provincie Antwerpen, gebruikt slimme marketingtechnieken om inzichten te halen uit klantinteracties en hun reputatie online te versterken. Een van hun strategieën is het koppelen van het Joyn-loyaliteitsprogramma aan Google Reviews om klantloyaliteit te bevorderen en waardevolle feedback te verzamelen. Wanneer een klant tien keer een aankoop heeft gedaan, herkent het Joynsysteem deze trouwe bezoeker en ontvangt de klant een gepersonaliseerde uitnodiging om een review te schrijven op Google. Deze tactiek is niet toevallig: klanten die herhaaldelijk terugkomen, zijn doorgaans tevreden, waardoor de kans op positieve feedback groot is.

Deze aanpak levert een dubbele winst op:

1. Social proof en reputatiemanagement: Positieve reviews versterken het online imago van Atelier Co-Pains, wat nieuwe klanten aantrekt.

2. Inzichten en klantbetrokkenheid: De verzamelde reviews bieden waardevolle inzichten in klantvoorkeuren en verbeterpunten. Bovendien voelen trouwe klanten zich gewaardeerd, wat de kans op herhaalbezoek en mond-tot-mondreclame vergroot.

Door doelgerichte analyse van klantreviews zetten bedrijven als Torfs en Atelier Co-Pains klantfeedback om in concrete acties, waardoor zowel het aanbod als de klantervaring continu kunnen worden verbeterd.

2.2.3.9 Zoekwoordenonderzoek

Zoekwoordenonderzoek is een proces waarbij bedrijven ontdekken welke woorden en zinnen mensen gebruiken wanneer ze zoekmachines gebruiken zoals Google. Stel dat een klant zoekt naar ‘beste elektrische fiets 2025’, dan geeft dit aan dat hij geïnteresseerd is in een actueel en kwalitatief product. Door deze termen te identificeren, krijgen bedrijven inzicht in wat klanten zoeken en hoe ze denken. Dit onderzoek laat ook zien welke woorden vaak voorkomen en welke minder populair zijn, wat helpt bij het kiezen van de juiste termen voor hun website. Met deze informatie kunnen bedrijven hun webpagina’s optimaliseren zodat ze beter vindbaar worden in zoekmachines. Dit proces, bekend als SEO (Search Engine Optimization), zorgt ervoor dat hun content aansluit bij de behoeften van klanten. Zo kan een fietsenwinkel blogs of productpagina’s maken die inspelen op veelgezochte termen zoals ‘elektrische fiets voor woon-werkverkeer’. Dit verhoogt niet alleen het websiteverkeer, maar ook de kans dat klanten iets kopen. Zoekwoordenonderzoek is daarom essentieel voor een sterke online strategie.

zoekwoordenonderzoek

longtail keywords

Deel 1 Basisbeginselen van slimme marketing

Lincelot,8 een agency gespecialiseerd in slimme marketing, hanteert een geavanceerde aanpak voor zoekwoordenonderzoek. Voor de SEO-optimalisatie van de websites maken ze gebruik van tools zoals Wincher.9 Hiermee analyseren ze niet alleen de prestaties op specifieke zoektermen van hun eigen website, maar ook die van concurrenten.

Door middel van een keyword gap analysis identificeert Lincelot zoekwoorden waarvoor concurrenten goed scoren, maar waar nog kansen liggen voor optimalisatie. Dit proces helpt om:

1. Nieuwe zoekwoorden te ontdekken die populair zijn, maar waar nog voldoende concurrentievoordeel te behalen valt.

2. Te vermijden om in overvolle markten te stappen, waar de concurrentie te sterk is.

3. Unieke zoektermen te vinden die concurrenten nog niet benutten, wat een strategisch voordeel oplevert.

Lincelot werkt ook met longtail keywords in zoekwoordenonderzoek. Longtail keywords zijn zoekwoorden of zoekzinnen die uit drie of meer woorden bestaan en vaak specifieker en minder competitief zijn dan kortere, algemene zoekwoorden. Ze worden ‘longtail’ genoemd omdat ze in de zoekmachine-statistieken een lange staart vormen in de verdeling van zoekopdrachten: ze hebben individueel minder zoekvolume, maar samen vormen ze een groot deel van alle zoekopdrachten.

Voorbeeld van een shorttail vs. longtail keyword:

– Shorttail keyword: ‘bakkerij’ (algemeen, veel concurrentie) – Longtail keyword: ‘ambachtelijke bakkerij in Antwerpen met zuurdesembrood’ (specifieker, minder concurrentie)

Grootste voordeel:

– Het biedt directe inzichten in klantgedrag en zoekintentie, wat nuttig is voor SEO en contentstrategie.

8 Lincelot (z.d.).  Slimme marketing voor betere resultaten. Geraadpleegd op 5 februari 2025, van https://www.lincelot.com

9 Wincher (z.d.). Wincher: Track Your Keyword Positions and Monitor Your SEO. Geraadpleegd op 29 januari 2025, van https://www.wincher.com

Nadelen:

– Trends kunnen snel veranderen, waardoor voortdurend onderzoek nodig is.

– Het vereist enige kennis van SEO-tools en interpretatie van data.

Tools:

– Google Keyword Planner: Gratis tool voor het vinden van zoekwoorden.

–

SEMrush: Uitgebreide tool voor zoekwoordenanalyse en concurrentieonderzoek.

Scan de QR-code voor andere tools.

2.2.3.10 SEO analytics

SEO analytics verwijst naar het meten, monitoren en analyseren van de prestaties van organisch (niet-betaald) verkeer naar websites via zoekmachines zoals Google, Bing en Yahoo. Het doel is om inzicht te krijgen in hoe goed een website presteert in de zoekresultaten en waar er mogelijkheden liggen voor verbetering.

Bij SEO analytics wordt gekeken naar verschillende  key metrics die belangrijke informatie verschaffen over het gedrag van bezoekers en de zichtbaarheid van de website:

Paginabezoeken: Het aantal keer dat pagina’s op de website zijn bezocht via zoekmachines. Dit geeft inzicht in welke pagina’s het meeste verkeer genereren. –

Bouncepercentage: Het percentage bezoekers dat de website verlaat na het bekijken van slechts één pagina. Een hoog bouncepercentage kan wijzen op irrelevante content of een slechte gebruikerservaring.

Rankings: De positie van specifieke zoekwoorden in de zoekresultaten. Hogere rankings leiden doorgaans tot meer zichtbaarheid en organisch verkeer.

Daarnaast kan SEO analytics ook metrics omvatten zoals de  sessieduur (hoelang blijven bezoekers gemiddeld op de website), conversieratio’s (het percentage bezoekers dat een gewenste actie uitvoert, zoals een aankoop of contactformulier invullen) en het klikpercentage (CTR) in de zoekresultaten.

SEO analytics

paginabezoeken

bouncepercentage rankings

Door deze data te verzamelen en te analyseren, kunnen marketeers en bedrijven strategische beslissingen nemen om hun SEO-strategie te verbeteren. Denk hierbij aan het optimaliseren van content, het verbeteren van de gebruikerservaring of het versterken van interne en externe linkstructuren. Het uiteindelijk doel van SEO analytics is om de  zichtbaarheid,  relevantie en  vindbaarheid van de website in zoekmachines te verhogen, wat resulteert in meer organisch verkeer en betere resultaten voor het bedrijf.

Een Nederlandse medische webwinkel, gespecialiseerd in producten zoals latex handschoenen en mondmaskers, schakelde SEO-agency Phanum10 in om de SEO-strategie van de website te optimaliseren. Aanvankelijk presteerde de website vrij goed, met ongeveer 400 dagelijkse gebruikers, wat hen in staat stelde hun verkoopdoelen te behalen. Maar na verloop van tijd zagen ze een scherpe daling in de ranking van hun website en werden ze voorbijgestoken door grote webshops en nieuwe spelers op de markt. Om dit probleem op te lossen en hun concurrentiepositie te behouden, vroegen ze Phanum om hun SEO te verbeteren. Om dit aan te pakken, voerde het bedrijf een grondige analyse uit van hun website, inclusief technische SEO-audits en contentoptimalisatie. Door deze inspanningen wisten ze het organisch verkeer van de medische webwinkel aanzienlijk te verhogen en hun posities in de zoekresultaten te herstellen.

Grootste voordeel:

– Het helpt bedrijven om de zichtbaarheid in zoekmachines te verbeteren en organisch verkeer te vergroten.

Nadelen:

– SEO-resultaten zijn vaak pas zichtbaar op langere termijn.

– Competitie voor populaire zoekwoorden kan groot zijn.

Tools:

– Google Analytics: Analyseert organisch zoekverkeer.

– Ahrefs: Tool voor site-audits en backlinkanalyse.

10 SE Ranking (z.d.). Phanum case study: How a medical supply company increased website traffic by 1,100%. Geraadpleegd op [datum], van https://seranking.com/blog/phanum-case-study/

Scan de QR-code voor andere digitale tools.

2.2.3.11

Advertising analytics

Advertising analytics richt zich op het meten van de prestaties van betaalde advertenties, zoals CPM (cost-per-mille), CTR (Click-Through Rate), CPA (Cost Per Acquisition) en conversies. Het biedt marketeers inzicht in welke campagnes effectief zijn en welke bijsturing nodig hebben. Door het analyseren van data uit verschillende kanalen, zoals sociale media, zoekmachines en display-netwerken, kunnen bedrijven hun advertentiebudgetten optimaliseren. Daarnaast maken geavanceerde tools gebruik van machine learning en predictive analytics om toekomstige trends te voorspellen en doelgroepen nauwkeuriger te bereiken. Het meten van advertentieprestaties is niet alleen cruciaal voor ROI (Return on Investment), maar ook voor het verbeteren van de gebruikerservaring door relevantere advertenties te tonen. Hierdoor wordt advertising analytics een essentieel onderdeel van moderne marketingstrategieën.

Een mkb-bedrijf dat zijn advertentie-analyse gebruikte om de resultaten te verbeteren, is  MKB Euroleasing11. Dit bedrijf stelde het 7Digits PPC-team de taak om binnen 90 dagen het aantal binnenkomende leads te verdubbelen, uitsluitend door optimalisatie van hun Google Ads-account. Na een grondige analyse ontdekten ze dat een derde van het advertentiebudget werd besteed aan een pagina met een lage conversie. Door het budget te herverdelen naar beter presterende pagina’s en de zoekwoordenstrategie te verfijnen, slaagden ze erin een toename van 208% in leads te realiseren. Dit voorbeeld illustreert hoe een mkb door middel van advertentie-analyse en gerichte optimalisaties zijn online marketingresultaten aanzienlijk kan verbeteren.

Grootste voordeel:

– Het geeft inzicht in de return on investment (ROI) van advertenties, wat helpt bij budgetoptimalisatie.

advertising analytics

11 7Digits (z.d.).  MKB Euroleasing case study: How data-driven advertising optimization increased leads by 208%. Geraadpleegd op [datum], van https://7digits.net/blog/online-marketing-case-studies/mkb-euroleasing

Nadelen:

verkooprapportages Deel 1 Basisbeginselen

– De kosten van advertenties kunnen snel oplopen, zonder duidelijke resultaten.

– Data-analyse vereist expertise in advertentieplatforms.

Tools:

– Google Ads: Voor het meten van PPC-campagnes.

– Facebook Ads Manager: Meet prestaties van social ads.

– LinkedIn Campaign Manager: Analytics voor B2B-advertenties.

– HubSpot: Analyseert advertenties binnen bredere marketingcampagnes.

2.2.3.12 Verkooprapportages

Verkooprapportages analyseren verkoopdata om trends, prestaties en kansen te identificeren. Dit proces biedt bedrijven de mogelijkheid om inzicht te krijgen in welke producten of diensten het meest succesvol zijn en waar verbeteringen mogelijk zijn. Vaak worden deze analyses uitgevoerd met behulp van CRMsystemen, die niet alleen data verzamelen, maar ook geavanceerde visualisaties en rapportagefunctionaliteiten bieden. Door verkooprapportages te gebruiken, kunnen bedrijven verkoopstrategieën verfijnen en zich beter richten op winstgevende markten of klantsegmenten. Bovendien helpen deze rapportages bij het identificeren van knelpunten, zoals dalende verkoopcijfers of inefficiënte processen, zodat tijdig kan worden ingegrepen. Hierdoor worden verkooprapportages een onmisbaar hulpmiddel voor strategische besluitvorming en groei.

Grootste voordeel:

– Verkooprapportages bieden duidelijk inzicht in omzet, klantgedrag en productprestaties.

Nadeel:

– Afhankelijk van handmatige invoer kunnen de data onnauwkeurig zijn.

Tools:

– Salesforce: Geavanceerd CRM voor verkooprapporten.

– HubSpot CRM: Gebruiksvriendelijke rapportages voor kmo’s.

– Zoho CRM: Betaalbare rapportagetools voor verkoopgegevens.

Bij het analyseren van verkoopgegevens speelt de webshop van atelier Co-Pains, Bakkersonline.be, een cruciale rol. Via deze online omgeving kunnen geaggregeerde verkoopcijfers worden verzameld en geanalyseerd, zonder dat deze direct aan individuele klanten worden gekoppeld. Zo krijgt het bedrijf een helder overzicht van het totaal aantal bestellingen dat binnenkomt en kan het verkooptrends in kaart brengen. Deze data zijn bijzonder waardevol om het effect van speciale acties of promoties te evalueren. Denk bijvoorbeeld aan een tijdelijke korting op ambachtelijke broden of feestelijke pakketten: de verkoopsanalyse laat zien of dergelijke acties leiden tot een significante omzetstijging. Door periodieke rapportages van geaggregeerde gegevens te bekijken, kan Atelier CoPains op een datagedreven manier toekomstige acties optimaliseren en strategische beslissingen nemen om de verkoop verder te stimuleren.

Standaard Boekhandel biedt klanten de mogelijkheid om uit maar liefst 7 miljoen boeken te bestellen. Op de website kunnen gebruikers boeken toevoegen aan een verlanglijstje via de wish-knop. Deze wishlijst wordt door Standaard Boekhandel geanalyseerd om de aankoopdienst te inspireren en in te spelen op de boeken waar veel vraag naar is via de wish-knop.

2.2.3.13 E-mail analytics

E-mail analytics biedt inzicht in de prestaties van e-mailmarketingcampagnes door het meten van belangrijke statistieken zoals open rates (het percentage geopende e-mails), click-through rates (CTR - het percentage ontvangers dat doorklikt op links in de e-mail) en conversies (het aantal ontvangers dat de gewenste actie onderneemt, zoals een aankoop of registratie).

Door deze data te analyseren kunnen marketeers niet alleen de effectiviteit van hun campagnes beoordelen, maar ook waardevolle inzichten verkrijgen om toekomstige campagnes te optimaliseren. Lage open rates kunnen bijvoorbeeld wijzen op een niet-optimale onderwerpregel, terwijl een lage CTR kan duiden op de noodzaak van betere call-to-actions of relevantere content. Het continu monitoren en finetunen van e-mailcampagnes is cruciaal voor een hogere betrokkenheid en betere ROI (zie ook hoofdstuk 7).

Grootste voordeel:

– Ze bieden inzicht in de effectiviteit van e-mailcampagnes en klantinteractie.

e-mail analytics open rates click-through rates conversies

Nadelen:

mediamonitoring Deel 1 Basisbeginselen

– Te veel e-mails kunnen leiden tot spamfilters en klantvermoeidheid.

Tools:

– MailChimp: Populaire tool voor e-mailcampagnes met analytics.

– Sendinblue: Marketing automation inclusief e-mailrapportage.

– Campaign Monitor: Gedetailleerde e-mailmetrics en visualisaties.

2.2.3.14 Mediamonitoring

Mediamonitoring is het systematisch volgen en analyseren van berichtgeving in zowel traditionele media (kranten, radio, televisie) als digitale media (blogs, nieuwssites en online magazines). Het doel is om inzicht te krijgen in de zichtbaarheid van een merk, organisatie of onderwerp in de media en hoe het publiek hierover denkt.

Grootste voordeel:

–

Mediamonitoring biedt waardevolle inzichten in publiciteit en merkzichtbaarheid. Bedrijven kunnen snel inspelen op nieuws, trends en mogelijke reputatiecrises.

Nadelen:

– De hoeveelheid data kan overweldigend zijn, waardoor relevante berichten gemakkelijk over het hoofd kunnen worden gezien.

– De interpretatie van sentiment en relevantie vereist vaak aanvullende analyse.

Scan de QR-code voor voorbeeldtools van mediamonitoring.

Het merkstrategisch agency Reputations doet in opdracht van haar klanten regelmatig aan mediamonitoring. Reputations start daarbij vanuit BelgaPress om een algemeen overzicht te krijgen, gevolgd door een scanning van Google Alerts op merknaam en keyword. Voor andere platformen wordt aan handmatige mediamonitoring gedaan.

2.2.3.15

Influencer monitoring tools

Influencer monitoring tools zijn gespecialiseerde analysetools die worden ingezet om de prestaties en impact van samenwerkingen met influencers te meten en te evalueren. In het tijdperk van sociale media, waar influencer marketing een steeds prominentere rol speelt, zijn deze tools onmisbaar om de effectiviteit van campagnes te kwantificeren en te optimaliseren.

Deze tools bieden inzicht in verschillende  key metrics die cruciaal zijn voor het beoordelen van influencer-samenwerkingen:

–

Bereik: Het aantal unieke gebruikers dat de content van de influencer heeft gezien. Dit geeft aan hoe ver de boodschap zich verspreidt binnen de doelgroep.

– Engagement: De interacties die de content genereert, zoals likes, comments, shares en saves. Een hoog engagementniveau duidt op een sterke betrokkenheid van de volgers en toont aan dat de content relevant en aantrekkelijk is.

– Conversies: Het aantal volgers dat daadwerkelijk een gewenste actie onderneemt na het zien van de influencer-content, zoals een aankoop, inschrijving of het bezoeken van een website. Dit is vaak een directe maatstaf voor het succes van de samenwerking.

– ROI: De verhouding tussen de kosten van de influencercampagne en de gegenereerde opbrengsten. Dit helpt bedrijven te bepalen of de investering in influencer marketing rendabel is.

Grootste voordeel:

– Deze tools bieden bedrijven transparantie en data om te beoordelen welke influencers daadwerkelijk waarde toevoegen en welke campagnes het meest effectief zijn.

Nadelen:

– Het meten van echte invloed en conversies kan complex zijn, vooral als de klantreis niet direct te traceren is.

Kosten kunnen hoog zijn bij samenwerkingen met populaire influencers en het gebruik van premium monitoringtools.

L’Oréal, een van de grootste spelers in de cosmeticasector, maakt gebruik van Traackr12, een geavanceerd influencer marketingplatform, om zijn influencersamenwerkingen te analyseren en optimaliseren. Het merk werkt met honderden beauty influencers wereldwijd en wil precies weten welke samenwerkingen de grootste impact hebben op merkbekendheid, engagement en conversies.

Met Traackr monitort L’Oréal realtime gegevens zoals bereik, interacties en gegenereerde sales. Zo ontdekte het bedrijf dat micro-influencers met een sterk betrokken nichepubliek vaak een hogere ROI opleveren dan samenwerkingen met grote beroemdheden. Door influencer monitoring kan L’Oréal snel inspelen op trends, ineffectieve samenwerkingen stopzetten en campagnes optimaliseren. Het platform helpt L’Oréal ook om compliance en merkveiligheid te waarborgen, door ervoor te zorgen dat influencers de juiste boodschappen en merkwaarden uitdragen. Bovendien kan het bedrijf met behulp van AI-gestuurde analyses voorspellen welke influencers waarschijnlijk het meest succesvol zullen zijn voor toekomstige campagnes. Door deze aanpak heeft L’Oréal zijn influencer marketingstrategieën verfijnd, de effectiviteit van campagnes verhoogd en de marketinguitgaven geoptimaliseerd.

Scan de QR-code voor digitale tools voor influencer monitoring.

2.2.3.16

Social media analytics

Social media analytics richt zich op het verzamelen en analyseren van data van sociale mediakanalen zoals Facebook, LinkedIn, X en Instagram. Het doel is om inzicht te krijgen in het bereik, de interactie, het sentiment en de prestaties van geplaatste content. Sociale mediaplatformen hebben hun eigen analytics tools zoals Facebook Insights, LinkedIn Analytics en Instagram Insights

Hieronder staan voorbeelden van de analysetools Instagram Insights en LinkedIn Analytics

Instagram Insights is een ingebouwde analysetool voor zakelijke accounts op Instagram. Het biedt gedetailleerde statistieken over de volgers en de prestaties

12 Buecheler, S. (2024, 11 oktober). IMPACT: Building strong creator partnerships with L’Oréal UK Traackr. https://www.traackr.com/blog/impact-creator-partnerships-loreal-uk

Hoofdstuk 2 Het data-ecosysteem

van uw content. Met deze tool kunt u onder andere het bereik, de betrokkenheid en de demografische gegevens van uw publiek analyseren.

LinkedIn Analytics biedt inzicht in de prestaties van uw LinkedIn-bedrijfspagina. Met deze tool kunt u statistieken bekijken zoals het aantal volgers, betrokkenheid bij uw berichten en de demografische gegevens van uw publiek. Dit helpt bij het optimaliseren van uw contentstrategie en het beter begrijpen van uw professionele netwerk.

Daarnaast zijn er ook nog third party analytics tools zoals Hootsuite, Sprout Social, Buffer Analytics en Brandwatch, die bedrijven in staat stellen om diepere analyses uit te voeren, meerdere kanalen te beheren en concurrentiegegevens te monitoren.

Grootste voordeel:

– Het biedt bedrijven de mogelijkheid om de effectiviteit van hun socialemediastrategie te meten en realtime aan te passen op basis van data.

Nadelen:

– Sociale media data kunnen gefragmenteerd zijn, vooral als bedrijven actief zijn op meerdere platforms.

– Het correct interpreteren van data zoals likes en shares vereist expertise en context.

LinkedIn Analytics

Deel 1 Basisbeginselen

Tools:

– Hootsuite Analytics13 biedt een overzichtelijk dashboard waarmee gebruikers meerdere socialemedia-accounts kunnen beheren, berichten kunnen plannen en analyses kunnen bekijken. Het meet bereik, interactie en volgersgroei op sociale kanalen. De interface is ontworpen om efficiëntie te bevorderen bij het monitoren en beheren van socialemedia-activiteiten.

–

Sprout Social beschikt over een gebruiksvriendelijke interface die functies biedt zoals berichtenplanning, sociale betrokkenheid en diepgaande analyses. Het platform helpt bedrijven bij het optimaliseren van hun socialemediastrategieën door middel van intuïtieve navigatie en uitgebreide rapportagemogelijkheden. De tool biedt inzicht in socialemediaprestaties en klantinteracties.

Beide platforms zijn ontworpen om het beheer van sociale media te vereenvoudigen en bieden tools die essentieel zijn voor effectieve online aanwezigheid en betrokkenheid.

Scan de QR-code voor andere tools.

2.2.3.17 Web analytics

Web analytics draait om het verzamelen, meten en analyseren van data over het gedrag van websitebezoekers. Het richt zich op metrics zoals sessies, bouncepercentages, conversies en verkeersbronnen

Grootste voordeel:

– Web analytics biedt bedrijven een duidelijk inzicht in hoe gebruikers hun website ervaren en waar verbeteringen nodig zijn voor een betere conversieratio.

13 Hootsuite (z.d.). Hootsuite tips. https://blog.hootsuite.com/hootsuite-tips/

Hootsuite

Sprout Social

Nadelen:

– De data kunnen overweldigend zijn zonder duidelijke doelstellingen of KPI’s. – Technische kennis is vereist om rapportages correct te interpreteren en toe te passen.

Tools:

Google Analytics

Google Analytics is gratis en de meest gebruikte tool voor uitgebreide website-analyse. Het biedt inzicht in verkeersbronnen, paginabezoeken, conversies en meer. Met Google Analytics kun je het aantal bezoekers op je website bijhouden en analyseren hoe ze je site gebruiken. Je kunt zien welke pagina’s het populairst zijn en hoelang bezoekers op elke pagina blijven. Daarnaast kun je ontdekken via welke kanalen bezoekers op je site terechtkomen, zoals zoekmachines, sociale media of directe bezoeken. Een belangrijke functie is het bijhouden van conversies, zoals aankopen of ingevulde contactformulieren. Hiermee kun je de effectiviteit van je marketingcampagnes meten en optimaliseren. Google Analytics biedt ook demografische gegevens over je bezoekers, zoals leeftijd, geslacht en locatie, wat helpt bij het beter begrijpen van je doelgroep.

Met de nieuwste versie, Google Analytics 4 (GA4), kun je zowel website- als app-gegevens verzamelen en analyseren. GA4 maakt gebruik van een gebeurtenisgestuurd gegevensmodel, waardoor je meer gedetailleerde inzichten krijgt in het gedrag van gebruikers. Bovendien biedt GA4 verbeterde mogelijkheden voor het volgen van de klantreis over verschillende platforms en apparaten. Een andere handige functie is de mogelijkheid om aangepaste rapporten en dashboards te maken, zodat je de voor jou belangrijkste statistieken in één oogopslag kunt zien. Daarnaast kun je met Google Analytics realtime gegevens bekijken, zodat je direct kunt inspelen op het gedrag van bezoekers op je site.

Google Analytics integreert naadloos met andere Google-services, zoals Google Ads en Search Console, waardoor je een compleet beeld krijgt van je online prestaties. Met de ingebouwde automatiserings- en voorspellingsmogelijkheden kun je toekomstige trends en gebruikersgedrag voorspellen, wat helpt bij het nemen van strategische beslissingen.

Kortom, Google Analytics is een onmisbare tool voor iedereen die inzicht wil krijgen in het verkeer en de prestaties van zijn website, en biedt uitgebreide functies om je online aanwezigheid te optimaliseren.

klantgedragsanalyse

Voor alternatieve tools op google analytics: scan deze QR-code.

Hybrid Agency voerde in opdracht van X2O Badkamers een diepgaande analyse uit van de webanalytics van het bedrijf. Hierbij werden belangrijke inzichten verkregen over het gedrag van websitebezoekers, de prestaties van specifieke pagina’s en de conversiepunten. Op basis van deze analyse implementeerde Hybrid Agency strategische wijzigingen aan de website, met als doel de traffic aanzienlijk te verhogen en de gebruikerservaring te verbeteren. Dit leidde niet alleen tot meer bezoekers, maar ook tot een hogere betrokkenheid en een betere conversieratio. De resultaten en aanpak van deze casus worden uitgebreid besproken in hoofdstuk 4, dat handelt over omnichannel marketing en de integratie van online en offline klantbeleving.

2.2.3.18

Klantgedragsanalyse

Klantgedragsanalyse, ofwel behavorial tracking, richt zich op het volgen en analyseren van specifieke gedragingen van klanten, zoals klikgedrag, aankoopgeschiedenis, navigatiepaden en interacties met digitale platforms. Het doel is om te begrijpen hoe klanten zich gedragen en waarom ze bepaalde keuzes maken.

Hoofdstuk 2 Het data-ecosysteem

Grootste voordeel:

– Het biedt diepgaande inzichten in klantvoorkeuren en -gedrag , wat helpt bij personalisatie en optimalisatie van de klantreis.

Nadelen:

– Klantgedragsdata kunnen complex en omvangrijk zijn, wat interpretatie en verwerking moeilijk kan maken.

– Privacykwesties moeten zorgvuldig worden beheerd.

Tools:

Hotjar: Biedt heatmaps, sessie-opnames en gebruikersfeedback.

Marketing agency Lincelot maakt gebruik van Hotjar om navigatiebewegingen en scrollbewegingen op hun website te monitoren.

2.2.3.19

Sentimentanalyse

Sentimentanalyse maakt gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en natuurlijke taalverwerking (NLP) om te bepalen of online reacties en berichten positief, negatief of neutraal zijn. Het wordt veel toegepast op sociale media, klantenreviews, nieuwsartikelen en andere tekstbronnen om een beter beeld te krijgen van de algemene houding van klanten of doelgroepen. Door teksten automatisch te analyseren, kunnen bedrijven grote hoeveelheden data efficiënt verwerken en inzichten verkrijgen die anders moeilijk toegankelijk zouden zijn.

sentimentanalyse

Deel 1 Basisbeginselen van

Grootste voordeel:

– Het geeft inzicht in klantperceptie en emoties, wat bedrijven helpt om hun communicatie te verbeteren.

Nadelen:

– Moeilijkheden met het detecteren van sarcasme, context en complexe emoties.

– Vereist geavanceerde tools voor nauwkeurige analyse.

Brand2414 maakt gebruik van sentimentanalyse om issues die de reputatie van Piwik PRO kunnen schaden op te sporen. Ze kunnen daarbij ook positieve of negatieve sentimenten detecteren. Door vermeldingen van Piwik PRO op te sporen, kunnen ze een issue of een crisis nog omzetten in een opportuniteit en doordachte beslissingen maken om de reputatie van het bedrijf te waarborgen.

Tools:

– Brandwatch: Analyseert sociale media en online gesprekken met AI.

– Talkwalker: Tool voor realtime sentimentanalyse en merkbewaking.

– Lexalytics: Specifiek gericht op tekstgebaseerde sentimentanalyse.

14 Brand24 (z.d.).  Piwik PRO case study. Geraadpleegd op 13 februari 2025, van https://brand24. com/case-study/piwik-pro/

2.2.3.20 IoT-data (Internet of Things)

IoT-data worden verzameld via verbonden apparaten, zoals slimme sensoren, wearables en andere technologieën, die in realtime gegevens registreren over gebruik, prestaties en interacties. Deze data bieden waardevolle inzichten in klantgedrag en kunnen gecombineerd worden met andere databronnen om een completer beeld van klantbehoeften en -voorkeuren te creëren.

Een voorbeeld van dataverzameling met sensoren is schoenretailer Torfs, waar slimme sensoren meten hoeveel mensen de fysieke winkels bezoeken. Deze gegevens bieden waardevolle inzichten in klantgedrag. Zo blijkt dat de conversie in winkels in grootsteden lager ligt dan in perifere locaties, omdat klanten daar vaker binnenwandelen zonder iets te kopen. Bij een Belgische juwelenketen toont sensoranalyse aan dat gesloten glazen deuren leiden tot minder bezoekers en een dalende verkoop, omdat klanten aarzelen om binnen te stappen. De bezoek- en conversiedata geven retailers niet alleen inzicht in het aantal passanten en klanten, maar onthullen ook regionale verschillen: in Wallonië komen meer mensen over de vloer, maar kopen ze minder vaak iets dan in Vlaanderen. Deze cijfers helpen salescoaches om de prestaties van winkels beter te evalueren en gericht te optimaliseren.

Grootste voordeel:

– Realtime gegevens bieden inzicht in productgebruik en klantgedrag, wat kan leiden tot verbeterde klantervaringen en onderhoudsoptimalisatie.

Nadelen:

– Vereist complexe infrastructuur voor dataverzameling , -opslag en -analyse.

– Sterke focus op databeveiliging is nodig.

Tools:

– AWS IoT Analytics: Een krachtige tool voor het verwerken en analyseren van IoT-data op AWS.

– Azure IoT Hub & Azure Stream Analytics: Voor het verzamelen, transformeren en analyseren van realtime data.

– Google Cloud IoT Core & BigQuery: Een cloudgebaseerd systeem voor IoTdata-opslag en analyse.

– IBM Watson IoT Platform: Combineert AI en machine learning voor diepgaande IoT-analyse.

spraakanalyse

loyaliteitsprogramma's

2.2.3.21 Voice data en spraakanalyse

Spraakanalyse verzamelt en analyseert gesproken feedback van klanten via callcenters, voice assistants (bv. Alexa, Google Assistant) en chatbots. Het helpt bedrijven om klantbehoeften en -problemen te identificeren.

Grootste voordeel:

– Het biedt een uniek inzicht in mondelinge communicatie en klantbehoeften die anders mogelijk onzichtbaar blijven.

Nadelen:

– Analyse van gesproken data is technisch gezien een uitdagende klus.

Scan de QR-code voor voorbeeldtools.

2.2.3.22 Gegevens uit loyaliteitsprogramma’s

Loyaliteitsprogramma’s zijn een krachtige tool om waardevolle data te verzamelen over de aankoopfrequentie, voorkeuren en het gedrag van trouwe klanten. Deze inzichten maken het mogelijk om klantenloyaliteit te belonen en gerichte marketingcampagnes te ontwikkelen die aansluiten bij hun behoeften. Bedrijven kunnen hun eigen systeem voor een loyaliteitsprogramma laten ontwikkelen, maar er bestaan ook systemen van derde partijen waarvan ondernemers gebruik kunnen maken. De bekendste daarvan zijn Joyn in België en Piggy in Nederland.

Op de website van Joyn is een lijst terug te vinden van kmo’s die zich op dit platform hebben aangesloten. Eén daarvan is Jilles Beer & Burgers.15 Hun samenwerking met het digitale loyaliteitssysteem van Joyn, dat al sinds 2015 bestaat, illustreert hoe klantdata strategisch kunnen worden ingezet. ‘Wij geloven sterk in de kracht van klantdata, iets dat al begon bij de kruidenierswinkel van mijn ouders, die promo’s uitdeelden. Het verschil vandaag is dat we data kunnen verzamelen en slim inzetten voor onze zaak’, vertelt Pieter van Loocke van Jilles Beer & Burgers. Dankzij Joyn krijgen ze waardevolle inzichten in het koopgedrag

15 Joyn (z.d.). Jilles beer & burgers: Waar Joyn al helemaal is ingeburgerd. Geraadpleegd op 6 januari 2025, van https://joyn.eu/jilles-beer-burgers-waar-joyn-al-helemaal-is-ingeburgerd/

en de voorkeuren van hun klanten, wat hen helpt om op een doordachte manier hun commerciële strategie te bepalen. ‘Joyn biedt ons informatie die goud waard is en die we zelf nooit zouden kunnen verzamelen. Ik raad andere ondernemers zeker aan om de begeleiding van Joyn te gebruiken. Wij hebben alvast een nieuwe afspraak ingepland om nog meer uit het systeem te halen.’

Dit toont aan hoe digitale loyaliteitsprogramma’s kmo’s kunnen ondersteunen in hun groei en succes.

Een andere Belgische onderneming die gebruik maakt van het Joyn-platform is Atelier Co-Pains. Deze Belgische kmo zet het Joyn-platform in om klantloyaliteit te verbeteren. Klanten van Atelier Co-Pains kunnen bij elke aankoop punten sparen die ze later kunnen inwisselen voor gratis producten van de bakkerij.

Dankzij dit systeem verzamelt de bakkerij data over het koopgedrag van haar klanten, zoals welke producten populair zijn op specifieke dagen of seizoenen. Met deze inzichten kan Atelier Co-Pains haar aanbod optimaliseren en gepersonaliseerde acties opzetten, zoals kortingen op bestsellers tijdens drukke periodes. Dit heeft niet alleen gezorgd voor een toename van het aantal terugkerende klanten, maar ook voor een verbeterde klantbetrokkenheid.

Een bekend Nederlands loyaliteitsplatform is  Piggy, dat door veel mkb’s wordt gebruikt om eenvoudig klantloyaliteitsprogramma’s te beheren. Piggy biedt bedrijven de mogelijkheid om een digitaal spaarsysteem op te zetten waarbij klanten punten kunnen verdienen bij elke aankoop. Deze punten kunnen ze vervolgens inwisselen voor kortingen of beloningen. Het platform is flexibel en kan zowel online als in fysieke winkels worden toegepast, met een gebruiksvriendelijke app voor klanten om hun puntensaldo bij te houden. Piggy wordt in verschillende sectoren gebruikt, zoals horeca, retail en sportscholen, en biedt uitgebreide mogelijkheden voor bedrijven om klantgegevens te verzamelen en gerichte marketingcampagnes op te zetten.

Op de website van Piggy wordt de case van Sushito besproken. Deze Nederlandse franchise restaurantketen is gespecialiseerd in sushi burrito’s. Zij hanteren een  spaarpuntensysteem dat klanten motiveert om herhaalaankopen

Deel 1 Basisbeginselen

te doen. Dit programma is aangesloten op het loyaliteitsplatform Piggy.16 Bij elke aankoop kunnen klanten punten sparen, waarbij elke euro een spaarpunt waard is. Deze punten kunnen ze inwisselen voor gratis gerechten of een cadeaubon. Klanten kunnen hun puntensaldo gemakkelijk bijhouden via de app, waardoor ze zowel online als in de fysieke winkels punten kunnen sparen. In ruil kan Sushito waardevolle inzichten puren uit de data van haar klanten. Deze inzichten kunnen hen helpen om hun marketing- en bedrijfsstrategieën te optimaliseren.

Enkele voorbeelden van waardevolle inzichten die Sushito kan puren uit dit loyaliteitsprogramma:

– Koopfrequentie: Door te analyseren hoe vaak klanten hun punten inwisselen of aankopen doen, kan Sushito vaststellen welke klanten loyaal zijn en regelmatig terugkomen. Deze data kunnen hen helpen bij het ontwikkelen van beloningsprogramma’s voor hun meest waardevolle klanten of het identificeren van klanten die mogelijk verloren dreigen te gaan, zodat gerichte marketingcampagnes kunnen worden ingezet om hen terug te winnen.

– Populaire producten: De data van het spaarpuntensysteem kunnen inzicht geven in welke gerechten het populairst zijn onder verschillende klantsegmenten. Als blijkt dat bepaalde sushi burrito’s vaker worden gekocht door jongere klanten, kan Sushito gerichte promoties en campagnes ontwikkelen om dit segment nog beter te bedienen.

16 Piggy (z.d.). Sushito: Klantcase. Geraadpleegd op 6 januari 2025, van https://www.piggy.eu/nl/ customers/sushito

© Sushito

–

Voorkeuren en gedrag: Op basis van de data kan Sushito ook vaststellen welke dagen van de week of tijden van de dag het drukst zijn in hun fysieke en online winkels. Dit stelt hen in staat om hun personeelsplanning te optimaliseren en gerichte acties te organiseren op momenten waarop de verkoop lager is.

Geografische patronen: Als de app ook locatiegegevens opslaat, kan Sushito ontdekken in welke regio’s of steden hun winkels het goed doen en waar meer promotie nodig is. Dit inzicht kan hen helpen bij het plannen van toekomstige vestigingen.

– Respons op promoties: Door te analyseren hoe vaak klanten hun punten inwisselen voor gratis gerechten of cadeaubonnen, kan Sushito zien welke promoties het beste werken. Ze kunnen ook bepalen of klanten eerder geneigd zijn om tijdens bepaalde promoties of aanbiedingen meer uit te geven.

Met deze inzichten kan Sushito niet alleen hun klanten beter begrijpen, maar ook gerichte marketingstrategieën ontwikkelen, waardoor hun klantbetrokkenheid en loyaliteit verder worden versterkt. Dit geeft Sushito een concurrentievoordeel in een concurrerende markt.

Dit soort loyaliteitsprogramma’s laat zien hoe zelfs kleinere bedrijven, zoals bakkerijen en lokale handelaars, gebruik kunnen maken van datagedreven strategieën om hun klantrelaties te versterken en tegelijkertijd waardevolle inzichten te verkrijgen die hun bedrijfsvoering optimaliseren.

Grootste voordeel:

– Het biedt gedetailleerde inzichten in klantgedrag op lange termijn en bevordert klantbinding.

Nadelen:

– Succesvolle implementatie vereist klantmotivatie om deel te nemen.

Tools:

– Joyn voor Belgische kmo’s – Piggy voor Nederlandse mkb’s

locatiegegevens

Deel 1 Basisbeginselen van

Scan de QR-code voor andere digitale tools.

2.2.3.23

Geospatiale data (locatiegegevens)

Locatiegegevens worden verzameld via GPS, mobiele apps of beacon-technologie en bieden bedrijven waardevolle inzichten in het gedrag en de bewegingen van klanten. Deze gegevens worden vaak gebruikt voor locatiegebaseerde marketing, zoals het sturen van gepersonaliseerde aanbiedingen wanneer klanten zich in de buurt van een winkel bevinden. Daarnaast helpt het bedrijven om klantgedragingen te analyseren, bijvoorbeeld door patronen in bezoekfrequentie of routes in kaart te brengen. Dit stelt hen in staat om marketingcampagnes beter af te stemmen op de behoeften van specifieke doelgroepen. Technologieën zoals de Google Maps API spelen hierin een belangrijke rol, doordat ze bedrijven toegang bieden tot gedetailleerde locatie-informatie. Hoewel deze toepassingen veel kansen bieden, is transparantie over gegevensgebruik essentieel om het vertrouwen van klanten te behouden.

Hybrid Agency maakt gebruik van geospatiale data om gerichte inzichten te verkrijgen voor een B2B-klant. Volgens Bart De Ceulaer, managing partner bij Hybrid Agency, heeft 49% van de Belgische bevolking de geolocatiefunctionaliteit ingeschakeld. Hoewel deze gegevens doorgaans anoniem zijn, kunnen ze waardevolle patronen onthullen. ‘Het is niet meteen zichtbaar wie een specifieke locatie heeft bezocht, maar we kunnen wel volgen hoe een unieke identifier zich van locatie X naar locatie Y verplaatst’, legt De Ceulaer uit. ‘Wanneer diezelfde gebruiker vervolgens een aankoop doet of een offerte aanvraagt bij onze klant, kan een koppeling worden gemaakt tussen de geanonimiseerde locatiegegevens en de identiteit van de klant. Dit gebeurt bijvoorbeeld wanneer iemand is ingelogd met een Google-account en via datzelfde account een adres invult voor een offerte-aanvraag. Platforms zoals Google en Facebook kunnen deze data vervolgens matchen, wat waardevolle inzichten oplevert voor gerichte marketingcampagnes.’

Het gebruik van locatiedata blijkt ook relevant in de ijskar-sector.17 Het traditionele model waarbij een ijskar willekeurig rondrijdt op zoek naar klanten, maakt steeds vaker plaats voor een datagedreven aanpak. Bedrijven zoals Tartiste, De Krijmboer en Foubert Ice Cream & Pancakes zetten mobiele apps en geo-data

17 Jochmans, S. (2025, 4 maart). De crèmekar kan niet meer zonder ijsjes-app: ‘Tijdens één rit kwamen er 25 bestellingen binnen’. Het Nieuwsblad.

in om hun dienstverlening te optimaliseren. Dankzij deze technologie kunnen klanten via een interactieve kaart in realtime zien waar de ijskar zich bevindt en deze met één druk op de knop oproepen. Dit leidt tot efficiëntere routes en minder gemiste verkopen.

Bij Foubert wordt zelfs artificiële intelligentie (AI) ingezet om de vraag naar ijsjes te voorspellen op basis van temperatuur, locatie en klantgedrag. Ook de app ‘IJsjesradar’, ontwikkeld door IT-consultant Kristof Jochmans, speelt in op deze trend. Gebruikers kunnen een melding krijgen zodra een ijskar hun straat nadert, waardoor spontane aankopen toenemen. De digitalisering van de ijsverkoop verhoogt niet alleen het gemak voor de klant, maar verbetert ook de omzet en efficiëntie voor verkopers. Dit toont aan hoe geodata en AI traditionele markten transformeren en nieuwe kansen creëren.

Grootste voordeel:

– Ideaal voor hyperlokale marketingcampagnes en inzicht in klantbewegingen

Nadelen:

– Privacykwesties zijn een belangrijk aandachtspunt. De toestemming van de gebruiker lijkt zeker voor geodata noodzakelijk.

– Effectiviteit hangt af van de kwaliteit van verzamelde locatiegegevens.

Scan de QR-code voor voorbeeldtools.

2.2.3.24 Transactionele data

Transactionele data omvat verkoopgegevens, aankoopgeschiedenis en betalingsinformatie, en vormt een waardevolle bron van inzichten voor bedrijven. Het biedt niet alleen een overzicht van verkooptrends, maar helpt ook bij het identificeren van klantvoorkeuren en koopgedrag. Door deze data te analyseren, kunnen bedrijven patronen ontdekken, zoals welke producten populair zijn in specifieke regio’s of tijdens bepaalde seizoenen. Bovendien kunnen transactionele data worden gebruikt om de levenslange waarde van klanten (Customer Lifetime Value) te berekenen (zie hoofdstuk 3) en strategieën te ontwikkelen om deze te verhogen

Deel 1 Basisbeginselen van slimme marketing

Verkooptrends

Koopgedrag

Transactionele gegevens

Klantvoorkeuren

Productpopulariteit

Klantlevenslange waarde

Wat betreft marketingdoeleinden stellen transactionele data bedrijven in staat om gepersonaliseerde aanbiedingen en aanbevelingen te doen die nauw aansluiten bij de behoeften en wensen van klanten. Zo kan een retailer bijvoorbeeld klanten met een frequente aankoopgeschiedenis van sportartikelen informeren over gerichte promoties of nieuwe collecties. Daarnaast bieden de data ondersteuning bij voorraadbeheer en het optimaliseren van de supply chain door trends en pieken in de vraag tijdig te signaleren.

In combinatie met andere datatypes, zoals demografische of gedragsdata, geven transactionele data een completer beeld van de klant, waardoor bedrijven beter kunnen inspelen op hun verwachtingen. Het gebruik ervan vereist echter een zorgvuldig evenwicht tussen databeheer en privacybescherming, vooral in het kader van wetgeving zoals GDPR. Transparante communicatie over het gebruik van deze gegevens is dan ook cruciaal om klantvertrouwen te behouden.

Grootste voordeel:

– Helpt bij het identificeren van topklanten, seizoensgebonden trends en winstgevende producten.

Nadelen:

– Data moeten zorgvuldig worden geanalyseerd en gesegmenteerd om bruikbaar te zijn.

Scan QR-code voor voorbeeldtools.

2.2.3.25 Chatbot-analyse

Chatbot-analyse biedt waardevolle inzichten in veelgestelde vragen, klantproblemen en gesprekspatronen. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om klantbehoeften beter te begrijpen en de inhoud van de chatbot te optimaliseren, zodat deze relevanter en efficiënter wordt. Door trends in interacties te analyseren, kunnen bedrijven proactief veelvoorkomende problemen aanpakken en verbeteringen doorvoeren in hun producten of diensten. Chatbot-data kunnen ook helpen bij het identificeren van knelpunten in de klantreis, zoals onduidelijke informatie of langdurige responstijden. Daarnaast kunnen de inzichten worden ingezet voor gepersonaliseerde communicatie, door de chatbot te laten reageren op specifieke voorkeuren of gedragingen van klanten. Het analyseren van deze interacties draagt niet alleen bij aan een verbeterde klanttevredenheid, maar kan ook operationele efficiëntie verhogen door routinematige vragen beter te automatiseren.

Grootste voordeel:

– Chatbots verzamelen realtime gegevens, die direct inzicht bieden in klantbehoeften.

Nadelen:

– Analyse vereist geavanceerde AI-technologieën om patronen en sentimenten te begrijpen.

In 2018 publiceerde bol.com18 een artikel waarin ze uitleggen hoe ze machine learning en natuurlijke taalverwerking gebruiken om de intenties van gebruikers te herkennen en zo hun geautomatiseerde chatsysteem, genaamd Billie, te verbeteren. Dit stelt hen in staat om klanten sneller en efficiënter te helpen en de werklast voor menselijke chatmedewerkers te verminderen.

chatbot-analyse

18 Bol.com Techlab (n.d.).  Making machines understand. Geraadpleegd op 19 maart 2025, van https://techlab.bol.com/en/blog/making-machines-understand/

Deel 1 Basisbeginselen

2.2.4

Belang van datakwaliteit

De waarde van data is nauw verbonden met de kwaliteit ervan. Zoals het gezegde luidt: ‘Garbage in, Garbage out’. Slechte datakwaliteit kan leiden tot verkeerde analyses en uiteindelijk tot onjuiste beslissingen, wat desastreuze gevolgen kan hebben voor een bedrijf. Zeker kleine en middelgrote ondernemingen hebben maar een beperkte incasseringsmarge voor het nemen van foute beslissingen op basis van kwalitatief slechte data. Daarom is het essentieel om tijdens het proces van dataverzameling aandacht te besteden aan vier kernaspecten van datakwaliteit: nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie en actualiteit.

Actualiteit

Waarborgt dat de gegevens actueel en relevant zijn.

Nauwkeurigheid

Zorgt ervoor dat de gegevens correct en vrij van fouten zijn.

Consistentie

Houdt gegevensuniformiteit en compatibiliteit over verschillende bronnen heen.

2.2.4.1 Nauwkeurigheid

Volledigheid

Garandeert dat alle noodzakelijke gegevens zijn verzameld, zonder hiaten.

Data moeten accuraat en actueel zijn om de werkelijkheid goed te kunnen weergeven. Een kmo moet bijvoorbeeld regelmatig de adressenlijst van haar klanten controleren. Dit is cruciaal, aangezien jaarlijks ongeveer 10% van de Belgische gezinnen verhuist. Bij jonge volwassenen tussen de 25 en 35 jaar stijgt dit percentage

Datakwaliteit

zelfs tot 25%. Dit betekent dat bedrijven die zich richten op jonge gezinnen binnen vijf jaar vrijwel alle fysieke (niet-digitale) contacten kunnen verliezen, tenzij zij hun klantenbestand actief up-to-date houden. Daarnaast veranderen gezinssituaties ook constant. Jaarlijks worden er ongeveer 150.000 gezinssplitsingen of nieuwe gezinsvormingen geregistreerd, wat nogmaals benadrukt hoe belangrijk het is om klantgegevens regelmatig bij te werken om relevant te blijven in marketing en communicatie.

2.2.4.2

Volledigheid

Alle relevante data moeten worden verzameld, aangezien ontbrekende gegevens kunnen leiden tot een vertekend beeld.

Banken verzamelen zeer uitgebreide klantinformatie voor kredietaanvragen. Als cruciale gegevens, zoals het inkomen of de kredietgeschiedenis van de klant, ontbreken, kan dit leiden tot foute inschattingen van de kredietwaardigheid. Dit kan resulteren in het verstrekken van leningen aan klanten die deze mogelijk niet kunnen terugbetalen. Een strikt dataverzamelingsproces, waarin essentiële velden verplicht zijn om in te vullen, zorgt ervoor dat de data volledig zijn.

2.2.4.3 Consistentie

Consistente data zijn essentieel om fouten in analyses en bedrijfsprocessen te voorkomen. Wanneer gegevens niet uniform zijn tussen verschillende systemen, ontstaan er risico’s op miscommunicatie, inefficiëntie en verkeerde beslissingen. Stel bijvoorbeeld dat een Belgische kmo in de mode-industrie klantinformatie beheert via zowel een CRM-systeem voor marketing als een ERP-systeem voor voorraadbeheer. Als adresgegevens of aankoopgeschiedenis tussen deze systemen niet overeenkomen, kan dit leiden tot fouten in communicatie met klanten en problemen in logistieke processen.

Een effectieve oplossing voor dergelijke inconsistenties is het gebruik van een master data management (MDM)-oplossing , waarmee gegevensstromen over alle systemen uniform en gesynchroniseerd worden gehouden. Een belangrijk onderdeel van MDM is het creëren van een golden record: e en enkelvoudige, nauwkeurige en up-to-date weergave van de klantgegevens die als referentiepunt dient voor alle systemen. Door zo’n golden record te implementeren, kan het bedrijf niet alleen de dataconsistentie verbeteren, maar ook een betrouwbare basis leggen voor analyses en klantinteracties.

master data management (MDM)oplossing golden record

Deel 1 Basisbeginselen

Een voorbeeld van een MDM-systeem is  Informatica Master Data Management Dit systeem stelt bedrijven in staat om gegevens uit verschillende bronnen samen te brengen en te harmoniseren, zodat bijvoorbeeld klantinformatie in een CRMsysteem overeenkomt met die in een ERP-systeem. Door een MDM-oplossing in te zetten, kunnen bedrijven niet alleen de consistentie van hun data waarborgen, maar ook efficiënter werken, betere analyses maken, en nauwkeurigere rapportages genereren. Dit voorkomt problemen zoals foutieve communicatie naar klanten of voorraadtekorten door onjuiste gegevens.

2.2.4.4

Actualiteit

Data moeten actueel zijn, omdat verouderde informatie kan resulteren in onjuiste inzichten en ineffectieve acties.

Procurios, een leverancier van een all-in-one dataplatform voor non-profit organisaties en ledenverenigingen houdt haar B2B-contactgegevens voortdurend actueel. Wanneer deze gegevens niet up-to-date zijn, zoals verouderde contactinformatie of wijzigingen in de bedrijfsstructuur, kunnen marketinginspanningen van Procurios hun doel missen of belangrijke zakelijke kansen verloren gaan. Dit kan zelfs leiden tot het verlies van waardevolle B2B-klanten. Door regelmatig klantgegevens te actualiseren en periodieke controles uit te voeren, blijft de informatie accuraat en bruikbaar. Dit helpt niet alleen om relaties met bestaande klanten te versterken, maar ook om effectiever in te spelen op nieuwe zakelijke mogelijkheden.

2.2.5 Harde en zachte klantdata

Bij het verzamelen en analyseren van klantdata is het belangrijk een onderscheid te maken tussen harde en zachte data. Het begrijpen van dit verschil is essentieel voor effectieve datagedreven marketing.19

19 Brandpulse (n.d.). Wat harde en zachte data voor je bedrijf kunnen betekenen. Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, van https://brandpulse.nl/nieuws/harde-zachte-data/

Balanceren van objectieve en subjectieve klantgegevens

Sterke voorspellende waarde

Consistente verzameling

Objectieve nauwkeurigheid

Harde data

Beïnvloed door emoties

Variabele betrouwbaarheid

Subjectieve perceptie

data

2.2.5.1 Harde klantdata

Harde data betreffen objectieve, vaak kwantitatieve gegevens die direct meetbaar zijn en vaak gebaseerd op het daadwerkelijke gedrag van klanten. Een klant die een verkeerd adres opgeeft bij de bestelling van een product, zal zijn product niet ontvangen.

Voorbeelden:

– Aankoopgeschiedenis: Welke producten of diensten heeft de klant daadwerkelijk gekocht?

– Website- en App-gedrag: Klikgedrag, bezochte pagina’s, tijd op de site.

– Transactiegegevens: Frequentie van aankopen, gemiddelde bestelwaarde.

– Respons op marketingacties: Open rates van e-mails, klikfrequenties op advertenties.

Betrouwbaarheid:

– Objectiviteit: Harde data zijn feitelijker en vrijer van interpretatie, wat de nauwkeurigheid verhoogt. Ze zijn gebaseerd op feitelijke en observeerbare acties van klanten.

– Consistentie: Omdat harde data vaak automatisch worden verzameld via systemen zoals POS, CRM of webanalytics, is er minder kans op menselijke fouten.

Zachte

harde

–

Predictieve waarde: Een inzicht vanuit de psychologie is dat gedrag uit het verleden vaak de sterkste indicator is voor toekomstig gedrag, waardoor harde data zeer waardevol zijn voor voorspellende analyses. 20

2.2.5.2 Zachte klantdata

Zachte data omvatten subjectieve, vaak eerder kwalitatieve informatie. Die wordt verkregen via directe interactie met klanten door hen te bevragen en is gebaseerd op hun percepties en gevoelens.

Voorbeelden:

– Klantvoorkeuren en meningen: Informatie verkregen uit enquêtes en interviews.

– Tevredenheidsniveaus: Feedback over klanttevredenheid en ervaringen.

– Attitudes en motivaties: Waarom kiest een klant voor een bepaald product of merk?

– Demografische gegevens: Leeftijd, geslacht, woonplaats (hoewel sommige hiervan ook als harde data kunnen worden beschouwd, afhankelijk van de context en wijze van verzameling).

Betrouwbaarheid: Zachte data kunnen minder betrouwbaar zijn omdat ze gebaseerd zijn op subjectieve interpretaties en self-reporting. Klanten kunnen beinvloed worden door sociale wenselijkheid, momentane emoties of kunnen zich bepaalde details niet precies herinneren.

2.2.5.3 Het belang van harde en zachte klantdata

Hoewel harde klantdata doorgaans betrouwbaarder zijn, biedt de combinatie van harde en zachte data wel de meest holistische kijk op de klant: harde data vertellen wat de klant doet, terwijl zachte data inzicht geven in het waarom. Door beide soorten data te integreren, kunnen bedrijven niet alleen patronen identificeren, maar ook de onderliggende motivaties begrijpen.

Metis, een leverancier van slaapsupplementen volgens een natuurlijke formule, analyseert niet alleen de verkoopcijfers van elk van hun producten (harde data), maar zet ook in op diepgaand klantinzicht door kwalitatieve feedback te verzamelen (zachte data). Hiervoor nodigt Metis klanten telefonisch uit om deel

20 Ajzen, I. (2012). The theory of planned behavior. In P.A. Van Lange, A.W. Kruglanski & E.T. Higgins (Eds.), The theory of planned behavior (Vol. 1, pp. 438-459). SAGE Publications Ltd, https://doi. org/10.4135/9781446249215

te nemen aan een kort interview van een half uur, waarvoor zij als dank een waardebon ontvangen. Tijdens dit gesprek vraagt Metis klanten onder andere in welke situaties ze het product gebruiken, op welke momenten, of ze eerder andere producten hebben geprobeerd en om welke redenen. Deze aanpak helpt Metis om beter te begrijpen hoe en waarom klanten hun producten gebruiken, waardoor ze hun aanbod en marketingstrategie nog beter kunnen afstemmen op de behoeften van hun doelgroep.

2.2.6 Gestructureerde en ongestructureerde data

Binnen de datatypes zijn er gestructureerde en  ongestructureerde data. Beide vormen zijn essentieel voor een goed inzicht in klantgedrag, maar ze verschillen fundamenteel in de manier waarop ze worden verzameld, opgeslagen en geanalyseerd.

Beperkte diepgang van inzicht

Snel en gemakkelijk toegankelijk

Gestructureerde data

Complexe analyse vereist

Rijkere klantinzichten

Ongestructureerde data

2.2.6.1

Gestructureerde data

Gestructureerde data verwijzen naar informatie die georganiseerd en gemakkelijk toegankelijk is in een vast formaat, zoals een database of spreadsheet. Denk hierbij aan klantnamen, aankoophistorie, leeftijd en locatie. Het voordeel van gestructureerde data is dat ze snel te verwerken en te analyseren zijn met geautomatiseerde tools zoals CRM-systemen en analytische software. Ze zijn overzichtelijk en eenvoudig te gebruiken om trends te herkennen of segmentaties te maken. De keerzijde is echter dat gestructureerde data vaak weinig diepgang hebben. Ze tonen wat klanten doen, maar geven zelden inzicht in waarom ze bepaalde beslissingen nemen (cf. het voorbeeld van Metis hierboven).

gestructureerde data

ongestructureerde data

Deel 1 Basisbeginselen

2.2.6.2 Ongestructureerde data

Ongestructureerde data omvatten een breder scala aan tekstuele, auditieve of visuele informatie, zoals e-mails, socialemediaposts, recensies en afbeeldingen. Dit type data biedt waardevolle inzichten in klantgedachten, emoties en voorkeuren, maar zijn veel moeilijker te verwerken. Een voordeel is dat ze een rijker en gedetailleerder beeld van de klant kunnen opleveren, wat helpt bij het begrijpen van de onderliggende motivaties van klantgedrag. Het nadeel is echter dat het analyseren van ongestructureerde data veel tijd en geavanceerde technologieën vereist. De diversiteit en complexiteit van deze data maken het lastiger om hier eenvoudig gebruik van te maken.

2.2.6.3 Ongestructureerde data structureren

Technologische innovaties zoals Machine Learning en Natural Language Processing (NLP) maken het structureren van ongestructureerde data nu al een pak eenvoudiger. En dat is goed nieuws voor bedrijven die hiermee aan de slag willen gaan. Deze technieken kunnen ongestructureerde teksten omzetten in gestructureerde gegevens door bijvoorbeeld onderwerpen, emoties, of relevante termen te identificeren.

Tekstanalyse kan patronen herkennen in klantfeedback en beeldherkenningstechnologie kan foto’s en video’s doorzoeken op specifieke kenmerken of objecten. Plainsight past deze technologie bijvoorbeeld al toe bij Torfs, zoals eerder aangehaald in dit hoofdstuk. Daarnaast kunnen bedrijven tagging-systemen implementeren. Die maken het mogelijk om ongestructureerde data, zoals teksten, afbeeldingen of klantinteracties, te voorzien van labels of tags op basis van inhoudelijke kenmerken. Door specifieke woorden, thema’s of categorieën aan data toe te kennen, kunnen bedrijven deze gegevens beter organiseren en terugvinden. De semantische structuur die zo wordt gecreëerd, helpt bij het analyseren en benutten van grote hoeveelheden informatie.

In een klantendienstcontext kunnen inkomende berichten bijvoorbeeld automatisch worden gelabeld als ‘klacht’, ‘bestelling’, of ‘supportvraag’, afhankelijk van de inhoud. Dit maakt het makkelijker om berichten efficiënt te beheren en op de juiste manier te reageren. Om gerichte marketingcampagnes te kunnen voeren, kunnen tags worden gebruikt om klantprofielen te verrijken, bijvoorbeeld door een klant die vaak zoekt naar sportkleding te taggen als ‘sportief’.

Tagging werkt goed in combinatie met datamodelleringstechnieken. Ze helpen patronen en structuren ontdekken in ongestructureerde data, die de data-analyse

vereenvoudigen en bedrijven een beter inzicht geven in klantgedrag en markttrends. Door de combinatie van slimme technologieën en een goed datamanagementplan kunnen bedrijven waardevolle inzichten uit ongestructureerde data halen en deze effectief integreren in hun bredere marketingstrategie.

2.2.7 Zero – First – Second – Third party data: een overzicht

In een datagedreven marketingomgeving is een inzicht in de verschillende soorten klantdata en hun herkomst essentieel, onder meer ook omwille van de geldende privacywetgeving (zie hoofdstuk 9).

Datatypes in marketing

Second party data

First party data gedeeld tussen partnerschappen met hoge betrouwbaarheid.

First party data

Gegevens die rechtstreeks door bedrijven worden verzameld via hun eigen kanalen.

Third party data

Gegevens verzameld door externe bronnen met bredere, maar minder betrouwbare datasets.

Zero party data verwijzen naar data die klanten bewust en proactief delen met een bedrijf, bijvoorbeeld via enquêtes, voorkeuren of persoonlijke profielen. Het grote voordeel is dat deze data volledig transparant en direct afkomstig zijn van de klant zelf, wat zorgt voor een hoge betrouwbaarheid en relevantie.

First party data zijn data die bedrijven zelf verzamelen via hun eigen kanalen en interacties. Denk hierbij aan websitebezoeken, aankoopgeschiedenis of gedragsdata afkomstig van e-mailcampagnes. Omdat deze data rechtstreeks door het bedrijf worden gegenereerd, zijn ze vaak accuraat en kostenefficiënt, en vormen ze de basis voor gepersonaliseerde marketingstrategieën.

zero party data

first party data

Second party data zijn in essentie de first party data van een ander bedrijf, die gedeeld worden via een partnerschap. Stel dat een reisorganisatie samenwerkt met een luchtvaartmaatschappij; de klantdata van de ene partij kunnen gedeeld worden om bijvoorbeeld gecombineerde promoties op te zetten. Dit is een win-winsituatie. Hoewel de betrouwbaarheid hoog blijft, vereist deze uitwisseling duidelijke afspraken over privacy en gebruik.

Een voorbeeld van een second party data partnership in de muziekindustrie is de samenwerking tussen concertorganisatoren en platformen zoals Spotify. Concertorganisatoren hebben data over concertbezoekers, wat wijst op een sterke interesse in live muziek. Spotify biedt inzichten in luistergedrag, zoals welke artiesten populair zijn in een bepaalde regio. Hoewel Spotify geen individuele klantdata deelt, stelt het concertorganisatoren in staat om gerichte promoties te doen en concertlocaties strategisch te bepalen.

Third party data ten slotte zijn data die afkomstig zijn van externe bronnen of dataproviders die data verzamelen en verkopen. Deze data worden vaak breed ingezet om grote doelgroepen te identificeren en te segmenteren, bijvoorbeeld via cookies of externe databanken. Een voorbeeld van een third party data leverancier is het eerder aangehaalde Family Service. Hoewel third party data toegang bieden tot uitgebreide datasets, is de betrouwbaarheid lager en staan ze onder toenemende druk door privacyregelgeving zoals de GDPR (zie hoofdstuk 9). De nieuwe Europese richtlijn stelt strengere eisen aan het verzamelen, verwerken en delen van persoonlijke gegevens, waardoor veel third party dataproviders moeite hebben om aan de regelgeving te voldoen. Bovendien heeft de groeiende bezorgdheid van consumenten over privacy geleid tot een afname in het gebruik van trackingtools zoals cookies. Grote technologiebedrijven zoals Apple en Google hebben aanvullende beperkingen geïntroduceerd, zoals het blokkeren van third party cookies in hun browsers en het aanbieden van privacy-first oplossingen.

Als reactie hierop verschuiven bedrijven naar  server-side tracking om gegevens betrouwbaarder en compliant met privacyregels te verzamelen. Bij server-side tracking worden klantinteracties rechtstreeks via de server van de organisatie verwerkt, in plaats van via de browser van de gebruiker. Dit biedt meer controle over data en maakt het mogelijk om gegevens te anonimiseren en beter te beveiligen, waardoor bedrijven toch klantinzichten kunnen verzamelen binnen de grenzen van de regelgeving.

De privacyrichtlijn heeft bedrijven gedwongen om hun focus te verschuiven naar meer duurzame alternatieven, zoals first party data, waarbij gegevens rechtstreeks van klanten worden verzameld, en zero party data, gegevens die klanten vrijwillig second

en expliciet delen. Deze verschuiving benadrukt het belang van transparantie en directe klantrelaties in de moderne data-economie. Het onderscheid tussen deze datatypes is cruciaal voor bedrijven die waarde willen halen uit klantinformatie. Naarmate de focus op privacy en toestemming toeneemt, groeit het belang van zero en first party data als hoekstenen van duurzame en transparante datagedreven marketing.

2.3 Dataopslag

2.3.1

Het belang

van dataopslag in data-driven marketing

Dataopslag verwijst naar het proces van het bewaren en organiseren van digitale gegevens op een veilige en toegankelijke manier, zodat deze op elk gewenst moment kunnen worden gebruikt voor analyse en verdere toepassingen. Nadat data zijn verzameld, is het van cruciaal belang dat die op een veilige, toegankelijke en georganiseerde manier worden opgeslagen. Dataopslag vormt de ruggengraat van een robuust data-ecosysteem en speelt een fundamentele rol bij het effectief beheren van de enorme hoeveelheden data die bedrijven tegenwoordig genereren. Zonder een adequate opslagmethode kunnen data snel onbruikbaar of onbetrouwbaar worden, wat de waarde van data-driven marketing sterk vermindert.

Daarnaast is het in data-driven marketing essentieel dat data ook gemakkelijk toegankelijk zijn voor analyse en marketingcampagnes. De keuze van de juiste opslagoplossing is daarom een strategische beslissing die directe invloed heeft op de efficiëntie en effectiviteit van de bedrijfsvoering.

Dataopslag kan plaatsvinden in verschillende vormen, zoals op het bedrijf zelf via on-premise servers of in de ‘cloud’ via oplossingen zoals AWS, Google Cloud of Microsoft Azure, en hybride systemen die de voordelen van beide combineren.

Door te investeren in betrouwbare en schaalbare dataopslagoplossingen kunnen bedrijven beter inspelen op klantgedrag, trends analyseren en realtime marketingbeslissingen nemen. Bovendien ondersteunt een georganiseerde dataopslag het voldoen aan wettelijke vereisten zoals GDPR, waarbij de beveiliging en privacy van klantdata centraal staan.

2.3.2 Overzicht van dataopslagmethoden

Voor kmo’s en mkb’s is de keuze voor een geschikte dataopslagmethode essentieel om efficiënt te blijven opereren, kosten te beheersen en te voldoen aan wettelijke eisen. In grote lijnen kunnen de opslagmethoden worden ingedeeld in twee categorieën: on-premise opslag en cloudgebaseerde opslag . Elke methode heeft zijn eigen voordelen en uitdagingen, en de juiste keuze hangt af van factoren zoals de aard van het bedrijf, de hoeveelheid data, budgetbeperkingen en de beveiligings- en compliance-eisen. Het is belangrijk voor ondernemers in zowel België als Nederland om bij het kiezen van een opslagoplossing rekening te houden met nationale en Europese regelgeving, zoals de AVG/GDPR (zie hoofdstuk 9).

Hier volgt een gedetailleerd overzicht van beide methoden, inclusief concrete toepassingen voor kmo’s en mkb’s in België en Nederland.

2.3.2.1 On-premise opslag: Controle en beveiliging op bedrijfslocatie

On-premise opslag verwijst naar het opslaan van data op fysieke servers die zich op de bedrijfslocatie bevinden, wat bedrijven volledige controle geeft over hun gegevens. Bedrijven bepalen zelf wie toegang heeft, hoe de data worden beheerd en welke beveiligingsmaatregelen worden toegepast. Dit maakt on-premise opslag aantrekkelijk voor bedrijven met één vestiging die geen behoefte hebben aan schaalbaarheid, maar ook voor ondernemingen die werken met gevoelige of vertrouwelijke informatie, zoals juridische kantoren, gezondheidszorginstellingen of financiële dienstverleners. Voor kmo’s en mkb’s die gebonden zijn aan strikte regelgeving zoals de GDPR, biedt on-premise opslag een oplossing waarmee ze zelf kunnen voldoen aan veiligheids- en privacyvereisten.

De combinatie van controle, beveiliging en investering verklaart waarom on-premise opslag voor veel ondernemers een blijvende waarde heeft, ondanks de toenemende populariteit van cloudoplossingen. Sommige bedrijven kiezen zelfs voor extra beveiliging, zoals het opslaan van hun on-premise data in speciaal beveiligde ruimtes of ‘bunkers’. Deel 1 Basisbeginselen

Wilms, een Belgische kmo die gespecialiseerd is in zonwering en rolluiken, kiest bewust voor on-premise opslag en beheert, ondanks de opkomst van cloudoplossingen, haar data lokaal op eigen servers. De redenen hiervoor zijn eerdere grote investeringen in de infrastructuur, maar ook de bezorgdheid over mogelijke beperkingen bij een terugkeer naar on-premise systemen na een tegenvallende cloudmigratie. ‘We draaien alles on-premise, behalve e-mail’, vertelt IT-infrastructuurverantwoordelijke Roel Bouckaert van Wilms. ‘Dat geeft ons volledige controle over onze data. De servers staan hier lokaal en zijn beveiligd in een afgesloten ruimte, als het ware een bunker, waardoor onze gegevens zowel fysiek als digitaal beschermd zijn.’

Investeringen beschermen

Een belangrijke reden volgens Bouckaert voor kmo’s om on-premise te blijven, is de aanzienlijke investering die deze bedrijven in het verleden hebben gedaan in hun infrastructuur. ‘Ondernemers hebben veel geïnvesteerd in servers. Overstappen naar de cloud zou betekenen dat die investering verloren gaat’, legt hij uit. Bovendien is het behoud van flexibiliteit een doorslaggevende factor. ‘Eens je in de cloud zit, is terugkeren bijna onmogelijk door de hoge kosten en complexiteit. Dat risico willen we niet nemen.’

Privacy en beveiliging

Bij Wilms is beveiliging een prioriteit. ‘Onze data hangen niet op het internet. Er is simpelweg geen deur naar buiten. Alleen mensen binnen ons netwerk kunnen erbij’, benadrukt de verantwoordelijke. Dit biedt een extra laag van bescherming, die vooral voor gevoelige bedrijfsinformatie, maar ook voor het vertrouwen van hun klanten essentieel is.

Lagere kosten met interne kennis

Met een gespecialiseerd intern IT-team kan Wilms de kosten van on-premise opslag beheersbaar houden. ‘Cloud lijkt op het eerste gezicht goedkoper, maar dat is vaak een illusie. De maandelijkse kosten stapelen zich snel op, zeker als je grote hoeveelheden data hebt. Met de kennis die wij in huis hebben, kunnen we on-premise veel efficiënter en goedkoper werken.’ Wilms laat zien dat on-premise opslag voor veel kmo’s niet alleen een praktische keuze is, maar ook een strategische. Voor bedrijven die waarde hechten aan controle, veiligheid en het optimaliseren van eerdere investeringen, blijft on-premise een toekomstbestendige oplossing.

Uitdagingen

Hoewel on-premise opslag voordelen biedt op het gebied van controle en beveiliging, brengt het ook uitdagingen met zich mee. Het installeren en onderhouden van eigen servers vereist aanzienlijke investeringen in hardware, software en personeel. Daarnaast moet het bedrijf zorgen voor regelmatige updates

en onderhoud om de veiligheid en functionaliteit te waarborgen. Voor kmo’s met beperkte middelen kan dit een zware belasting vormen.

On-premise opslag betekent de volledige controle over de toegang tot deze gegevens. De data zijn veel minder toegankelijk voor hackers, zeker als ze niet op het bedrijfsnetwerk zijn aangesloten. Door te investeren in beveiligingsmaatregelen zoals dataversleuteling, fysieke beveiliging van de serverruimte en geavanceerde firewall-instellingen, kunnen ze ervoor zorgen dat de gegevens goed beschermd zijn. Hoewel de initiële kosten hoog zijn, biedt deze oplossing de zekerheid dat ze voldoen aan de privacywetten en dat hun gegevens veilig zijn.

Bedrijven die met uiterst gevoelige data werken, zoals advocatenkantoren, psychologenpraktijken of huisartsenpraktijken, kiezen er vaak bewust voor om hun data volledig op eigen servers te bewaren. Bart Van den Brande, managing partner bij Sirius Legal, merkt echter op dat er op dit gebied een evolutie gaande is. Bij Sirius Legal worden de data volledig in de cloud beheerd via Google Workspace, dat gebruikmaakt van Google-servers. Van den Brande verklaart: ‘De afweging hierbij is dat de security die Google biedt, gecombineerd met de garanties op beschikbaarheid en continuïteit van data, voor een kleine kmo als de onze onmogelijk op hetzelfde niveau kan worden gerealiseerd tegen een vergelijkbare kost. Wij hebben noch de kennis, noch de headcount om zelf de security van onze data te kunnen garanderen. In die context is cloudopslag een veiliger alternatief dan eigen servers.’ Hij voegt toe dat hun ervaring als GDPR- en cybersecurityadviseur voor onder meer advocatenkantoren, artsenpraktijken en andere vrije beroepen bevestigt dat er vaak sprake is van een structureel gebrek en bewustzijn van security in deze sectoren. Hoewel sommige vrije beroepen nog steeds kiezen voor on-premise opslag, wordt dit standpunt steeds vaker achterhaald door de sterke veiligheidsmaatregelen die moderne cloudoplossingen bieden.

2.3.2.2 Cloudgebaseerde opslag: Flexibiliteit en schaalbaarheid

Cloudopslag verwijst naar het opslaan van data op externe servers die via het internet toegankelijk zijn en beheerd worden door derde partijen zoals Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure of Google Cloud. Deze oplossing biedt tal van voordelen, met name op het gebied van flexibiliteit en schaalbaarheid. Bedrijven kunnen eenvoudig hun opslagcapaciteit uitbreiden zonder zware investeringen in hardware, wat cloudopslag bijzonder aantrekkelijk maakt voor groeiende kmo’s en mkb’s.

Daarnaast bieden cloudproviders geavanceerde beveiligingsopties, zoals automatische gegevensversleuteling, regelmatige back-ups en robuuste disaster

recovery-plannen. Dit maakt het mogelijk om data veilig te beheren en toegankelijk te houden, zelfs in het geval van storingen of cyberaanvallen.

Een voorbeeld van een ondernemer die optimaal gebruikmaakt van cloudoplossingen is Hendrik Dierendonck,21 bekend van zijn slagerijen, zijn versnijatelier en het gastronomisch restaurant Carcasse. Met behulp van Microsoft Azure Cloud, geïmplementeerd door partner ConXion, houdt Dierendonck de vinger aan de pols bij al zijn activiteiten. Dankzij de cloud heeft hij realtime toegang tot data, waardoor hij zijn verschillende vestigingen efficiënt kan beheren en snel kan inspelen op veranderingen in zijn bedrijf: ‘Door de koppeling van de kassasystemen met de cloud, worden de omzetten automatisch opgeslagen en kunnen die waar en wanneer men wil geconsulteerd worden. Niet alleen informatie over omzet, maar ook informatie over welke producten verkocht worden zijn nu te raadplegen, en dat in realtime. Zo kunnen de vestigingen en het versnijatelier die verantwoordelijk zijn voor de bevoorrading snel anticiperen.’ Dit illustreert hoe cloudopslag ondernemers kan helpen om niet alleen operationele processen te stroomlijnen, maar ook waardevolle inzichten te verkrijgen voor strategische besluitvorming.

De datacenters van de drie grote leveranciers van cloudopslag – AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure en Google Cloud – zijn om verschillende strategische redenen wereldwijd verspreid. Daarnaast garanderen deze providers uptimes van 99,9% tot 99,99%. Concreet wil dit zeggen dat de data nagenoeg altijd toegankelijk zijn en quasi nooit onbereikbaar. Een voordeel van werken met cloudopslag is dat ondernemers hun opslag en capaciteit snel kunnen aanpassen aan veranderende behoeften zonder in te boeten op beveiliging. Deze providers hebben een bewezen reputatie en worden wereldwijd gebruikt door grote organisaties zoals NASA, financiële instellingen en e-commercebedrijven zoals Zalando en Spotify.

21 Microsoft (z.d.).  Slagerij Dierendonck vergroot haar inzicht dankzij de cloud. Geraadpleegd op 9 januari 2025, van https://pulse.microsoft.com/nl-be/transform-nl-be/retail-nl-be/fa2-slagerij-dierendonck-vergroot-haar-inzicht-dankzij-de-cloud/

Deel 1 Basisbeginselen

Voordelen van wereldwijde datacenterlocaties

Lokale dataprocessing

Verbetert de verwerkingstijd voor regionale toepassingen.

Disaster recovery

Beschermt gegevens tegen verlies door natuurrampen.

Schalingsmogelijkheden

Past de infrastructuur aan aan de vraag van klanten.

Verbeterde snelheid

Vermindert latency door datacenters dicht bij de gebruikers te plaatsen.

Betrouwbaarheid en redundantie

Zorgt voor continue service door backupdatacenters.

Naleving van lokale regelgeving

Voldoet aan wereldwijde dataprivacy- en beveiligingsnormen.

Verbeterde snelheid en latency: Data moeten zo snel mogelijk toegankelijk zijn voor gebruikers. Door datacenters dicht bij klanten te plaatsen, verkleint de afstand die data moeten afleggen, wat resulteert in snellere laadtijden en lagere latency. Dit is cruciaal voor toepassingen zoals realtime analytics, streamingdiensten en interactieve apps.

Betrouwbaarheid en redundantie: Wereldwijd verspreide datacenters zorgen voor een hogere betrouwbaarheid. Als er een storing of probleem is in één datacenter, kunnen andere datacenters de taken overnemen. Dit verhoogt de uptime en zorgt ervoor dat diensten continu beschikbaar blijven.

Naleving van lokale regelgeving: Verschillende landen en regio’s hebben specifieke regels over waar data mogen worden opgeslagen (bijvoorbeeld GDPR in de EU). Door datacenters wereldwijd te verspreiden, kunnen cloudleveranciers voldoen aan deze lokale en internationale privacy- en databeveiligingsregels.

Schalingsmogelijkheden: Wereldwijde datacenterlocaties stellen cloudproviders in staat om hun capaciteit eenvoudig te schalen. Ze kunnen inspelen op de groeiende vraag naar cloudoplossingen in specifieke regio’s en zorgen ervoor dat hun infrastructuur aan de behoeften van klanten voldoet.

Disaster recovery: Het spreiden van datacenters biedt bescherming tegen natuurrampen, stroomstoringen en andere onvoorziene gebeurtenissen. Door data te repliceren in verschillende geografische locaties, kunnen bedrijven hun gegevens snel herstellen bij een calamiteit.

Lokale data-processing: Sommige toepassingen vereisen dat data lokaal worden verwerkt (bijvoorbeeld IoT-oplossingen). Nabijgelegen datacenters verbeteren de verwerkingstijd en maken lokale data-analyse mogelijk.

Een voorbeeld van een Belgische kmo die profiteert van cloudopslag, is een online kledingwinkel die zich richt op duurzame mode. Deze kmo ervaart seizoensgebonden pieken in verkeer en verkoop, zoals tijdens de feestdagen. Dankzij cloudopslag kan het bedrijf eenvoudig zijn opslagcapaciteit opschalen om de toegenomen vraag aan te kunnen. Bovendien maakt cloudopslag het mogelijk om data overal en altijd toegankelijk te maken, wat essentieel is voor een bedrijf met medewerkers die op afstand werken. Cloudproviders bieden ook automatische back-ups en versleuteling van klantgegevens, wat zorgt voor een hoog niveau van beveiliging.

Voor kleine en middelgrote ondernemingen is de keuze tussen on-premise en cloudgebaseerde opslag geen eenzijdige beslissing. De juiste oplossing hangt af van de specifieke behoeften van het bedrijf, de aard van de opgeslagen gegevens, en de lange termijn bedrijfsstrategie. On-premise opslag biedt voordelen op het gebied van controle en compliance, wat vooral belangrijk kan zijn voor bedrijven in gereguleerde sectoren, zoals de juridische sector. Cloudgebaseerde opslag biedt echter meer flexibiliteit en schaalbaarheid, wat aantrekkelijk is voor sectoren zoals retail en technologie, waar snelle aanpassing aan veranderingen in de markt cruciaal is.

2.3.2.3 De hybride oplossing

Voor middelgrote ondernemingen kan een hybride benadering de ideale oplossing zijn. Hierbij wordt een deel van de data on-premise opgeslagen en een ander deel in de cloud. Deze aanpak combineert het beste van beide werelden: de controle en veiligheid van on-premise opslag met de flexibiliteit van cloudgebaseerde oplossingen. De keuze welke data waar worden opgeslagen, hangt af van verschillende factoren, zoals gevoeligheid van de data, wettelijke vereisten, prestaties en kosten.

data-analyse

Het Vlaamse advocatenkantoor Tecola kiest voor een hybride oplossing. Het heeft de meeste van zijn data in de cloud zitten, alleen een aantal zeer gevoelige dossiers – bijvoorbeeld over een lopende overname of herstructurering – worden bewust niet in de cloud gestoken, maar on premise bewaard.

2.4 Data-analyse

2.4.1 Het belang van data-analyse

Data-analyse vormt het hart van data-driven marketing. Het proces waarbij ruwe data worden omgezet in waardevolle inzichten, stelt bedrijven in staat om beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Zonder data-analyse zouden de enorme hoeveelheden verzamelde data ongeorganiseerd, onbruikbaar en – om het met de metafoor van ‘ data-als-het-nieuwe-goud’ te stellen – onontgonnen blijven. Door deze data te analyseren en te interpreteren, kunnen bedrijven patronen ontdekken, toekomstige trends voorspellen en hun marketingstrategieën verfijnen.

In een markt die steeds competitiever wordt, is het voor bedrijven cruciaal om hun data-analyseprocessen te optimaliseren. Effectieve data-analyse helpt bedrijven niet alleen om hun huidige prestaties te evalueren, maar ook om kansen te identificeren en potentiële risico’s te minimaliseren. Dit maakt data-analyse een essentieel instrument voor elke moderne marketeer.

2.4.2 Verschillende soorten data-analyse

Afhankelijk van de bedrijfsdoelen en de complexiteit van de beschikbare data, kunnen verschillende soorten data-analyse worden toegepast. Hieronder volgen de belangrijkste soorten data-analyse, elk met een specifieke toepassing voor Belgische kmo’s.

2.4.2.1 Beschrijvende analyse

beschrijvende analyse

Beschrijvende analyse richt zich op het analyseren van historische gegevens om te begrijpen wat er in het verleden is gebeurd. Dit type analyse biedt een overzicht van trends en patronen, en de bevindingen worden vaak gepresenteerd in rapporten en dashboards. Beschrijvende analyse beantwoordt vragen zoals: ‘Wat is er gebeurd?’ en ‘Welke trends zijn er zichtbaar?’ Een Belgische kmo in de retailsector kan beschrijvende analyse toepassen om verkoopgegevens van de afgelopen jaren te onderzoeken. Een lokale winkel kan bijvoorbeeld de verkoop van

chocolade tijdens feestdagen analyseren en patronen herkennen in seizoensgebonden pieken.

Het stelt kmo’s in staat om beter voorbereid te zijn op piekmomenten en om zowel personeelsplanning, voorraad als marketingcampagnes hierop af te stemmen.

Bij UGC Cinema’s worden bezoekersaantallen van het voorgaande jaar (‘jaar -1’) geanalyseerd om drukte in het huidige cinemajaar nauwkeurig te voorspellen. Deze inzichten zijn bovendien essentieel voor een efficiënte personeelsplanning. Daarnaast analyseren ze voor welke soorten films extra personeel nodig is. Bij zogenaamde ‘popcornfilms’ (zoals kinderfilms of actiefilms) weten ze bijvoorbeeld dat bezoekers doorgaans meer besteden in de snoepwinkel. Daarom wordt hier op drukke momenten extra personeel ingezet. In weken waarin het cinemabezoek laag is, kan UGC gerichte campagnes voeren, zoals bijvoorbeeld het invoeren van een korting per ticket bij zomers lenteweer, wanneer mensen minder massaal naar de bioscoop trekken.

CINEMA-UITBATER AAN HET WOORD. BERT HERMANS, DIRECTEUR UGC TURNHOUT. ‘In onze sector is het cruciaal om efficiënt te plannen, en data spelen daarin een grote rol’, zegt Bert Hermans, directeur van UGC Turnhout. ‘Wij baseren onze personeelsplanning op de bezoekersaantallen van vorig jaar en de overeenkomsten tussen de films die toen uitkwamen en de releases van dit jaar. Door deze gegevens systematisch te analyseren, krijgen we een duidelijk beeld van piekmomenten en rustige periodes. Op die manier kunnen we drukte veel beter voorspellen en zorgen we ervoor dat er altijd voldoende medewerkers aanwezig zijn om onze bezoekers een optimale ervaring te bieden.’ Hermans benadrukt dat data-analyse niet alleen efficiëntie verhoogt, maar ook helpt bij het beheersen van kosten. ‘Door de personeelsbezetting nauwkeurig af te stemmen op verwachte bezoekersaantallen, vermijden we zowel overbezetting als onderbezetting. Dit draagt niet alleen bij aan een betere klanttevredenheid, maar zorgt er ook voor dat onze operationele processen vlot verlopen.’ Met deze aanpak toont UGC Turnhout hoe data uit het verleden kunnen worden ingezet om strategische beslissingen te nemen die zowel klanten als het bedrijf ten goede komen.

© UGG Turnhout

diagnostische analyse

2.4.2.2

Diagnostische analyse

Diagnostische analyse gaat verder dan beschrijvende analyse. Het beschrijft niet alleen wat de data tonen, maar onderzoekt verder waarom bepaalde trends of gebeurtenissen hebben plaatsgevonden. Het helpt bedrijven de onderliggende oorzaken te identificeren met behulp van statistische methoden die correlaties en causale verbanden blootleggen.

De Belgische telecomprovider Telenet kan diagnostische analyse gebruiken om te onderzoeken waarom er een toename is in het aantal opzeggingen van abonnementen in een bepaalde wijk. Door klantgegevens te analyseren, kunnen ze achterhalen dat de opzeggingen mogelijk te maken hebben met slechte netwerkdekking in bepaalde regio’s. Dit stelt het bedrijf in staat om gerichte maatregelen te nemen om deze problemen op te lossen en klantbehoud te verhogen.

2.4.2.3 Voorspellende analyse

voorspellende analyse

prescriptieve analyse

Voorspellende analyse maakt gebruik van historische data en machine learning-modellen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Dit type analyse stelt bedrijven in staat om proactief in te spelen op verwachte ontwikkelingen. Het beantwoordt vragen zoals: ‘Wat zal er waarschijnlijk gebeuren?’ en ‘Hoe kunnen we anticiperen op toekomstige trends?’

Een Belgische kmo in de e-commerce kan voorspellende analyse gebruiken om verkooptrends voor de komende maanden te voorspellen. Door historische verkoopdata te combineren met voorspellende modellen, kan het bedrijf bepalen welke producten naar verwachting populair zullen zijn. Dit helpt de kmo om de voorraad te optimaliseren en gerichte marketingcampagnes op te zetten, wat de verkoop stimuleert.

2.4.2.4 Prescriptieve analyse

Prescriptieve analyse gaat nog een stap verder door gebruik te maken van voorspellende modellen en optimalisatietechnieken om bedrijven te adviseren over de beste acties die ze kunnen ondernemen. Het is de meest geavanceerde vorm van data-analyse en helpt bedrijven te bepalen welke strategieën hen zullen helpen hun doelen te bereiken.

Een Belgische kmo zoals Eosol, een producent van metaalproducten in Schoten, kan prescriptieve analyse gebruiken om het productieproces te optimaliseren. Bijvoorbeeld, door interne gegevens over productiekosten en vraagpatronen te

analyseren, kan het bedrijf aanbevelingen ontvangen over de beste productieschema’s om de efficiëntie te maximaliseren en de kosten te minimaliseren. Dit stelt Eosol in staat om concurrerend te blijven en tegelijkertijd de winstmarges te verbeteren (cf. case Eosol in deel 2.5).

2.4.3 Tools en technieken voor data-analyse

Het uitvoeren van effectieve data-analyse vereist gespecialiseerde tools en technieken. De keuze voor een tool hangt af van de complexiteit van de analyse en de middelen van het bedrijf. Hier volgen enkele van de meest gebruikte tools voor data-analyse:

– Spreadsheetsoftware: Voor kleinere datasets en eenvoudige analyses kan Microsoft Excel voldoende zijn. Excel biedt functies voor het manipuleren en visualiseren van data, en wordt vaak gebruikt door bedrijven die net beginnen met data-analyse.

– Business Intelligence (BI) Tools: Voor meer geavanceerde analyses zijn er BItools zoals  Tableau,  Power BI, of  QlikView. Deze tools bieden krachtige visualisatiemogelijkheden en kunnen zonder uitgebreide programmeerkennis worden gebruikt om dashboards en rapporten te maken.

– Statistische analysepakketten: Voor complexere analyses worden vaak statistische pakketten gebruikt zoals R , SAS, of SPSS. Deze tools bieden geavanceerde statistische functies en kunnen worden ingezet voor alles, van regressieanalyses tot machine learning. PSPP is een open-source alternatief voor SPSS, met vergelijkbare functionaliteiten voor statistische analyses, zoals regressie, variantieanalyse en beschrijvende statistiek.

Scan QR-code voor meer informatie. –

Big Data Tools: Voor bedrijven die werken met zeer grote datasets zijn tools zoals  Apache Hadoop,  Apache Spark , en  Google BigQuery essentieel. Deze tools stellen bedrijven in staat om enorme hoeveelheden data te verwerken en in realtime te analyseren, wat nuttig is voor bedrijven die snel moeten inspelen op veranderende marktomstandigheden.

datavisualisatie

2.4.4 Hoe data-analyse de besluitvorming in marketing ondersteunt

Eén van de grootste voordelen van data-analyse is, dat het bedrijven in staat stelt om datagestuurde beslissingen te nemen. In plaats van te vertrouwen op intuïtie of veronderstellingen, kunnen marketeers hun keuzes baseren op concrete feiten en data-inzichten. Dit zorgt niet alleen voor meer consistentie, maar ook voor betere resultaten, omdat strategieën worden afgestemd op de werkelijke behoeften van klanten en de dynamiek van de markt.

Data-analyse stelt bedrijven in staat om hun marketingactiviteiten te optimaliseren door dieper inzicht te geven in klantgedrag, voorkeuren en kooptrends. Hierdoor kunnen marketeers gerichter adverteren, doelgroepen beter segmenteren en marketingcampagnes personaliseren om zowel klantbetrokkenheid als conversieratio’s te verhogen. Bovendien maakt het gebruik van data-analyse het mogelijk om de effectiviteit van campagnes nauwkeurig te meten en deze zo nodig tijdig bij te sturen, wat resulteert in verbeterde prestaties en een hoger rendement op investeringen.

2.5 Het belang van datavisualisatie en rapportage

In de wereld van data-driven marketing is het verzamelen en analyseren van data slechts de eerste stap. De volgende cruciale stap is het duidelijk en begrijpelijk communiceren van de bevindingen aan belanghebbenden binnen de organisatie, zodat de meerwaarde van een datagedreven cultuur in de organisatie zichtbaar wordt. Datavisualisatie speelt hierbij een essentiële rol. Het is het proces waarbij complexe datasets worden omgezet in visuele representaties, zoals grafieken en dashboards, die gemakkelijker te interpreteren zijn. Datavisualisatie maakt de wereld van data toegankelijk voor wie niet zo data-minded aangelegd is

De kracht van datavisualisatie ligt in het vermogen om snel en duidelijk inzichten te verschaffen die anders moeilijk te begrijpen zouden zijn. Goede visualisaties maken het mogelijk om patronen, trends en anomalieën te herkennen, wat leidt tot betere en snellere besluitvorming. In een tijdperk waarin bedrijven dagelijks worden geconfronteerd met een overvloed aan data, is datavisualisatie een onmisbaar hulpmiddel om de essentie van de data te belichten en om te zetten in actiegerichte inzichten.

De kracht van datavisualisatie wordt verder toegelicht in hoofdstuk 7.

HET SUCCES VAN EEN MIDDELGROTE ONDERNEMING MET EEN BEWUSTE KEUZE

VOOR DASHBOARDS

Een kmo die effectief gebruikmaakt van datavisualisatie, is het eerder vermelde  Eosol in Schoten, België. Dit bedrijf gebruikt datavisualisatie om productiegegevens, voorraadbeheer en verkoopstatistieken te monitoren. Zo krijgen ze inzicht in de seizoensgebonden verkooptrends, de vraag naar verschillende producten per regio en de efficiëntie van hun productieprocessen.

2.6 Jobprofielen in een datagedreven onderneming

Om een onderneming succesvol te transformeren naar een datagedreven organisatie, zijn gespecialiseerde jobprofielen nodig die zich richten op het verzamelen, analyseren en interpreteren van data. Deze profielen zijn essentieel om ruwe gegevens om te zetten in bruikbare inzichten die bedrijfsbeslissingen ondersteunen en optimaliseren.

Voor heel wat kmo’s en mkb’s is het financieel onmogelijk om dergelijke profielen op de eigen payroll te zetten. In dat geval kun je de expertise ook tijdelijk extern inkopen bij agency’s zoals Lincelot, Plainsight of Hybrid Agency. Eventueel kan vanuit deze externe agency’s opleiding voorzien worden om je inhouse personeel op te leiden in datagedrevenheid.

Vergelijking van rollen en vaardigheden in data-analyse

Rapporteren en visualiseren

Gestructureerde datafocus

Beschrijvende analyses

Data-analist

Voorspellen en optimaliseren

Gestructureerde en ongestructureerde data

Voorspellende analyses

Datascientist

2.6.1 Data-analist

Een  data-analist richt zich op het verzamelen, organiseren en interpreteren van bestaande data om bedrijfsprocessen en prestaties te verbeteren. Het gaat vooral om het beantwoorden van specifieke vragen, het opsporen van trends en het ondersteunen van dagelijkse operationele beslissingen.

Taken:

– Data verzamelen uit verschillende bronnen (CRM-systemen, webanalytics, Excel, etc.).

– Statistische analyses uitvoeren en trends identificeren.

– Dashboards en rapporten maken met tools zoals Power BI, Tableau of Google

Data Studio.

– Operationele beslissingen ondersteunen door KPI’s te monitoren.

Een data-analist bij een kmo gebruikt klantdata uit een e-commerceplatform om te analyseren welke producten het best verkopen in bepaalde periodes en adviseert het marketingteam over promoties of voorraadbeheer.

2.6.2 Datascientist

Een datascientist gaat een stap verder dan de data-analist. Datascientists combineren wiskunde, statistiek en machine learning om voorspellende modellen te bouwen en diepere inzichten te genereren uit grote hoeveelheden complexe data (big data). Terwijl data-analisten beschrijven wat er is gebeurd, beantwoorden datascientists de vraag wat er gaat gebeuren en hoe bedrijven daarop kunnen inspelen.

Taken:

– Complexe datasets analyseren met behulp van programmeertalen zoals Python, R of SQL .

– Voorspellende modellen ontwikkelen (predictive analytics).

– Machine learning-toepassingen inzetten om patronen en trends in data te ontdekken.

– Scenario’s simuleren en strategische aanbevelingen formuleren.

Een datascientist bij een logistieke onderneming kan een machine learning-model ontwikkelen om  voorspellingen te doen over vertragingen in leveringen op data-analist

basis van historische data, weersvoorspellingen en verkeerspatronen. Dit helpt het bedrijf om proactieve maatregelen te nemen en klanttevredenheid te verhogen.

2.6.3 Andere cruciale jobprofielen

2.6.3.1

Data engineer

De data engineer bouwt en onderhoudt de technische infrastructuur waarmee data worden verzameld, opgeslagen en verwerkt. Dit omvat het ontwerpen van databases, pipelines en systemen die zorgen voor een gestroomlijnde datastroom van verschillende bronnen naar analyseplatforms.

Een data engineer zorgt ervoor dat ruwe data gestructureerd en bruikbaar worden gemaakt voor andere datateams, zoals datascientists en BI-specialisten. Zonder een goede infrastructuur kan data-analyse niet effectief plaatsvinden.

Veelgebruikte tools zijn onder andere Hadoop en Spark voor big data-verwerking, en cloudoplossingen zoals AWS, Azure en Google Cloud voor schaalbare opslag en rekenkracht.

2.6.3.2

Chief Data Officer (CDO)

De Chief Data Officer is verantwoordelijk voor de algehele datastrategie van de organisatie. Dit omvat het opstellen van beleidslijnen, het toezicht houden op datagebruik en het implementeren van datagedreven doelstellingen.

De CDO zorgt ervoor dat data niet alleen worden verzameld, maar ook effectief worden benut om waarde te creëren. De CDO speelt een sleutelrol in het verbinden van data met bedrijfsstrategie op het hoogste niveau.

Belangrijke vaardigheden van een CDO zijn strategisch inzicht, kennis van dataanalysemethodieken, en een sterk begrip van regelgeving en ethiek rondom datagebruik.

2.6.3.3

Business Intelligence (BI)-specialist

De BI-specialist vertaalt data naar waardevolle inzichten door het analyseren van bedrijfsdata door middel van dashboards, rapporten en visualisaties die inzicht geven in prestaties en trends.

Data Officer

BI-specialist

data engineer

Chief

privacy- en databeveiligingsspecialist

Een BI-specialist helpt het management en andere teams om datagestuurde beslissingen te nemen. Dit maakt complexe data begrijpelijk en bruikbaar, ook voor mensen zonder technische achtergrond.

Veelgebruikte BI-tools zijn Power BI, Tableau en QlikView, naast SQL voor het ophalen van data.

2.6.3.4 Machine learning engineer

Een ML engineer ontwikkelt en implementeert machine learning-modellen en algoritmes die bedrijven helpen om patronen en trends te voorspellen. Hij of zij zorgt voor de technische integratie van deze modellen in dagelijkse processen.

Een ML engineer maakt het mogelijk om geavanceerde technologieën, zoals AI, te gebruiken voor bijvoorbeeld klantenvoorspellingen, gepersonaliseerde aanbevelingen en procesoptimalisatie.

Bekende tools en programmeertalen in deze functie zijn Python, TensorFlow, PyTorch en scikit-learn.

2.6.3.5 Privacy- en databeveiligingsspecialist

De privacy- en databeveiligingsspecialist richt zich op de bescherming van gevoelige data en het naleven van regelgeving zoals GDPR. Dit omvat het opzetten van processen, het monitoren van beveiligingsrisico’s en het implementeren van oplossingen zoals encryptie en toegangsbeheer. Door toenemende zorgen over dataprivacy is deze rol essentieel voor het opbouwen van vertrouwen bij klanten en het vermijden van juridische problemen.

Vaardigheden van een goede privacy- en databeveiligingsspecialist zijn kennis van databeveiligingsstandaarden (zoals ISO 27001), wet- en regelgeving, en tools zoals firewalls en SIEM-systemen.

ML engineer

Hoofdstuk 2 Het data-ecosysteem

Dataverzameling bij Torfs –

Een 360° klantoverzicht met Plainsight

Torfs, een toonaangevende Belgische schoenretailer, zet in op geavanceerde dataverzameling en klantanalyse om zijn marketingstrategieën te verfijnen. In samenwerking met het eerder vermelde Plainsight heeft Torfs een uitgebreide feature store opgezet, waarin een schat aan klantgegevens centraal wordt verzameld en geanalyseerd.

De feature store fungeert als een gigantische database waarin elke klant één unieke rij heeft, aangevuld met honderden attributen zoals:

Koopgedrag per categorie: Aantal aangekochte herenschoenen of damesschoenen in het afgelopen jaar, de laatste drie jaar, of zelfs de laatste vijf jaar.

–

Loyaltydata: Totaal aantal loyaltypunten, geaccumuleerde korting en deelname aan promoties.

– Hybride koopgedrag: Aankopen zowel online als offline, inclusief combinaties van beide kanalen.

– Retourgegevens: Het aantal en de frequentie van retourzendingen, een belangrijke indicator voor klantwaarde en tevredenheid.

Met behulp van deze feature store kan Torfs een  360° klantoverzicht creëren, waarbij niet alleen het koopgedrag in de fysieke winkel, maar ook het online gedrag wordt meegenomen, zoals:

Bezoeken aan de website

– Openen van marketingmails

–

Deelname aan het loyaltyprogramma

Naast de uitgebreide klantdata-analyse, zet  Plainsight ook  review-analyse in om waardevolle inzichten te halen uit klantfeedback. Deze aanpak gaat veel verder dan het handmatig doornemen van reviews. Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen, zoals  Cosine-similarity, kan Plainsight reviews clusteren op basis van thema’s en zo patronen en trends detecteren. Cosine-similarity is een berekeningswijze om de nabijheid van (embeddings van) tekst met elkaar te kunnen nagaan. Je kunt dit vergelijken met een soort cluster waarin we nagaan of een review onder ‘prijs’ moet vallen of onder ‘product’.

Deel 1 Basisbeginselen van slimme marketing

Een voorbeeld hiervan is het clusteren van reviews rond onderwerpen als prijs, service of specifieke productkenmerken. De methode werkt als volgt:

– Semantische analyse van reviews: Woorden en zinnen worden geanalyseerd en toegewezen aan verschillende topics.

–

Toevoegen van kolommen per topic: Bijvoorbeeld ‘Prijs’, ‘Service’, ‘Productkwaliteit’ of ‘overige’ (een review met een topic dat niet onder de 3 categorieën valt). Elke review krijgt automatisch tags op basis van de inhoud.

– Clusteranalyse: De reviews worden gegroepeerd in thema’s, zodat de belangrijkste feedbackpunten zichtbaar worden.

–

Visualisatie: Resultaten worden weergegeven in bar charts of word clouds, die in één oogopslag tonen welke onderwerpen het meest besproken worden.

Deze aanpak bespaart managers en salescoaches enorm veel tijd. In plaats van honderden reviews individueel door te lezen, kunnen ze snel een  samenvatting per topic bekijken, bijvoorbeeld rond de vier belangrijkste thema’s:  product, prijs, service en  retourervaring. Hierdoor kunnen ze doelgerichte verbeteracties ondernemen.

Door deze geautomatiseerde en visuele monitoring van klantbevragingen kan Torfs voortdurend inspelen op klantverwachtingen en marktkansen, zonder dat het team zich verliest in een tijdrovend proces van individuele reviewanalyse.

Hoofdstuk 2 Het data-ecosysteem

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!

Deel 1 Basisbeginselen

Referentielijst

7Digits (z.d.). MKB Euroleasing case study: How data-driven advertising optimization increased leads by 208%. Geraadpleegd op [datum], van https://7digits.net/ blog/online-marketing-case-studies/mkb-euroleasing

Ajzen, I. (2012). The theory of planned behavior. In P.A. Van Lange, A.W. Kruglanski & E.T. Higgins (Eds.), The theory of planned behavior (Vol. 1, pp. 438459). SAGE Publications Ltd, https://doi.org/10.4135/9781446249215

Bijnens, B., & Claes., D. (2023, 1 oktober). Ontbijt met de baas van Brouwerij Martens. HBVL, p. 8-9.

Bol.com Techlab (n.d.). Making machines understand. Geraadpleegd op 19 maart 2025, van https://techlab.bol.com/en/blog/making-machines-understand/ Brandpulse. (n.d.). Wat harde en zachte data voor je bedrijf kunnen betekenen. Geraadpleegd op xx xxxxxxx xxxx, van https://brandpulse.nl/nieuws/ harde-zachte-data/

Buecheler, S. (2024, 11 oktober). IMPACT: Building strong creator partnerships with L’Oréal UK. Traackr. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://www. traackr.com/blog/impact-creator-partnerships-loreal-uk

Family Service (z.d.). Family Service. Geraadpleegd op 15 januari 2025, van https:// familyservice.be

Harvard Business School Online (n.d.). 5 Key Elements of a Data Ecosystem. Harvard Business School Online. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https:// online.hbs.edu/blog/post/data-ecosystem

Hootsuite (z.d.). Hootsuite tips. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://blog. hootsuite.com/hootsuite-tips/

Jochmans, S. (2025, 4 maart). De crèmekar kan niet meer zonder ijsjes-app: ‘Tijdens één rit kwamen er 25 bestellingen binnen’. Het Nieuwsblad.

Joyn (z.d.). Jilles beer & burgers: Waar Joyn al helemaal is ingeburgerd. Geraadpleegd op 6 januari 2025, van https://joyn.eu/ jilles-beer-burgers-waar-joyn-al-helemaal-is-ingeburgerd/ https://www.martens.be/nl/our-story

Lincelot. (z.d.). Slimme marketing voor betere resultaten. Geraadpleegd op 5 februari 2025, van https://www.lincelot.com

Microsoft. (z.d.). Slagerij Dierendonck vergroot haar inzicht dankzij de cloud. Geraadpleegd op 9 januari 2025, van https:// pulse.microsoft.com/nl-be/transform-nl-be/retail-nl-be/ fa2-slagerij-dierendonck-vergroot-haar-inzicht-dankzij-de-cloud/ Oosterveer, D. (2018). Basisboek digital analytics. Groningen: Noordhoff Uitgevers.

Piggy (z.d.). Sushito: Klantcase. Geraadpleegd op 6 januari 2025, van https://www. piggy.eu/nl/customers/sushito

SE Ranking (z.d.). Phanum case study: How a medical supply company increased website traffic by 1,100%. Geraadpleegd op [datum], van https://seranking.com/ blog/phanum-case-study/

Wincher (z.d.). Wincher: Track Your Keyword Positions and Monitor Your SEO. Geraadpleegd op 29 januari 2025, van https://www.wincher.com

Zuyd-lectoraat Innovatief Ondernemen (z.j.). Digital Marketing in het MKB Geraadpleegd op 10 december 2024, van https://www.limburginnoveert.nl/ wp-content/uploads/2021/12/Digital-Marketing-in-het-MKB-10-Limburgsecases.pdf

02 Data-driven marketingstrategieën

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 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 gecreëerd op basis van gedeelde kenmerken zoals demografie, gedrag of psychografie. Door het proces van segmentatie kunnen bedrijven hun marketingboodschappen effectiever afstemmen op specifieke doelgroepen, wat resulteert in klantsegmentatie

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.

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 persona statisch zijn en daardoor voor ondernemingen ook snel achterhaald. Datagebaseerde en geactualiseerde persona bieden een oplossing voor dat nadeel.

3.2.1 Traditionele segmentatietechnieken

Traditionele marktsegmentatiestrategieën

Demografische segmentatie

Geografische 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. Deel 2 Data-driven

Psychografische segmentatie

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 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). Deze techniek is met name waardevol voor het identificeren van de meest 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 worden vervolgens ingezet voor gerichte marketingcampagnes via platforms zoals Google Ads en Facebook, waardoor de effectiviteit van hun marketingstrategieën wordt verhoogd.

2 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

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. Een stappenplan voor RFM-berekening wordt verderop in dit hoofdstuk toegelicht.

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

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

Share of Wallet

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 (‘koop op 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%.

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 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 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.

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 marketing en klantrelatiebeheer.

churnanalyse

churnpercentage

3.2.2.4 Churnanalyse

De 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.

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

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.

– 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.

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

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 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 overschrijden 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 het befaamde 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, OTA, 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

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/

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.

– 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

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

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.

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

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

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, 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 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. persona's

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 missen 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 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 die gepersonaliseerde marketing willen toepassen.

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/

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. 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 ervaring 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

Psychografisch profiel

Congresmanager die op het punt van pensionering staat.

Taxconsultant Jurist

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

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.

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

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 aangesproken 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 xx xxxxxx xxxx, 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 xx xxxxxx xxxx, 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 25 procent, afhankelijk van de sector en de uitvoeringsmogelijkheden. 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.

3.4.2.2 Overwegingsfase: gepersonaliseerde communicatie aanbieden

consideratiefase

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 specifieke vragen en twijfels van de klant adresseert. 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.

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

beslissingsfase

postaankoopfase

Essential Festival

–

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 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.

Wanneer bedrijven klantinzichten op de juiste manier integreren in elke fase van de klantreis, kunnen ze een gepersonaliseerde ervaring bieden die verder gaat dan de verwachtingen van de klant. Dit resulteert in sterkere klantrelaties, meer tevredenheid en uiteindelijk een grotere 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.

– Slimme suggesties: Combineer producten die complementair zijn, zoals het aanbieden van een gereedschapsset bij de aankoop van een elektrische boormachine.

– Productaanbevelingen: Toon producten die aansluiten bij eerdere aankopen, bijvoorbeeld: ‘Klanten die deze rugzak kochten, waren ook geïnteresseerd in een reisfles en powerbank.’

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 Joyn-loyaliteitsprogramma 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 16 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.

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.

campagnegerichte targeting

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

context

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.

– 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.

© Atelier Co-Pains

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.

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.

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: Die worden 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

Sociale media cookies

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. Dynamic retargeting: Gebruik dynamische advertenties die automatisch gepersonaliseerd worden met producten die prospects eerder hebben bekeken. Dit vergroot de relevantie en kans op conversie. Denk bijvoorbeeld aan een advertentie met een carrousel van producten uit de winkelwagen van de klant.

5. 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.

6. 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 17

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

17 Go Media Shark. (z.d.).  What is cross-device retargeting? Go Media Shark. Geraadpleegd op xx xxxxxxx xxxx, 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. Cap en exclusion lists gebruiken: Een cap is een limiet op hoe vaak een advertentie wordt getoond. 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 cap en 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.

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 xx xxxxx xxxx, 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.

Delve AI. (n.d.). Driving omnichannel retail strategies with AI-generated personas. Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, 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 https://fingerspitz.nl/ons-werk/retargeting-via-dynamischedisplay-met-ai-creatives/

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

Go Media Shark. (z.d.). What is cross-device retargeting? Go Media Shark. Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, 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 xx xxxxx xxxx, van https://www.shoppingtomorrow.nl/nl/themas/tech/tech/ ai-in-retail-van-supply-chain-tot-de-consument-2024

traditionele marketing

Hoofdstuk 4

Omnichannel marketing

Na dit hoofdstuk ben je in staat om ...

• het concept van  omnichannel marketing uit te leggen en hoe verschillende communicatiekanalen kunnen worden geïntegreerd om een consistente klantbeleving te bieden.

• de unieke overwegingen te begrijpen voor  omnichannel marketing in de Belgische en Nederlandse context.

• verschillende technologieën voor omnichannel marketing te identificeren en deze toe te passen in een marketingstrategie.

• prestatiemaatstaven (KPI’s) te selecteren en te gebruiken om omnichannel marketingcampagnes te evalueren.

• vooruit te blikken op de toekomst van omnichannel marketing en de innovatieve trends die deze aanpak kunnen versterken.

4.1 Integratie van diverse communicatiekanalen: van traditionele marketing, naar multichannel en omnichannel marketing

Om de evolutie van marketingstrategieën te begrijpen, is het belangrijk om een onderscheid te maken tussen traditionele marketing, multichannel marketing en omnichannel marketing. 1

Traditionele marketing verwijst naar het gebruik van klassieke kanalen zoals fysieke winkels, televisie, radio, printmedia (kranten en tijdschriften), billboards om producten of diensten te promoten. Deze aanpak is meestal eenrichtingsverkeer, waarbij bedrijven boodschappen uitzenden naar een breed publiek zonder directe interactie of feedback van de consument.

multichannel marketing

Multichannel marketing houdt in dat bedrijven meerdere kanalen inzetten om klanten te bereiken, zoals fysieke winkels, websites, sociale media, e-mail en mobiele apps. Hoewel deze kanalen naast elkaar bestaan, opereren ze vaak onafhankelijk van elkaar, zonder integratie en met een aparte tone-of-voice en

1 Kaushik, A. (2024, June 27). Omnichannel marketing: A complete guide for 2024 and beyond MoEngage. Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, van https://www.moengage.com/blog/omnichannel-marketing/

Hoofdstuk 4 Omnichannel marketing

aanbiedingen die verschillen van kanaal tot kanaal. Dit betekent dat de ervaring die een klant op het ene kanaal heeft, kan verschillen van die op een ander kanaal en er soms zelfs conflicterende ervaringen plaatsvinden. 2

Omnichannel marketing gaat een stap verder door alle beschikbare kanalen te integreren en op elkaar af te stemmen, met de klant centraal in de strategie. Het doel is een naadloze en consistente klantervaring te bieden, ongeacht het gekozen kanaal of apparaat. In een omnichannel aanpak zijn alle klantinteracties verbonden, waardoor een uniforme merkervaring ontstaat en klanten moeiteloos kunnen schakelen tussen kanalen. 3

Marketingstrategieën

Multichannel marketing Richt zich op het aanbieden van meerdere kanaalopties zonder centrale coördinatie.

Traditionele marketing Benadrukt het gebruik van afzonderlijke, nietverbonden kanalen voor communicatie.

Omnichannel marketing Integreert naadloze interactie en betrokkenheid over alle kanalen heen.

omnichannel marketing

Door deze verschillen te begrijpen, kunnen bedrijven effectievere marketingstrategieën ontwikkelen die aansluiten bij de verwachtingen en het gedrag van moderne consumenten.

Coolblue is een voorbeeld van een onderneming die vandaag, mede door omnichannel marketing, een gigantisch grote speler is op het gebied van e-commerce in Nederland en België. Als slotcase van dit hoofdstuk bespreken we X2O.

2 Motionmill (2022, januari 21). Multichannel, crosschannel en omnichannel: Wat zijn de verschillen? Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://motionmill.com/2022/01/multichannel-omnichannel-verschillen/

3 Verhoef, P. C., Kannan, P. K., & Inman, J. J. (2015). From multi-channel retailing to omni-channel retailing: Introduction to the special issue on multi-channel retailing. Journal of Retailing, 91(2), 174-181.

De omnichannel aanpak van Coolblue

Coolblue is een exemplarische case van omnichannel marketing. Het bedrijf heeft zijn groei van mkb naar grote onderneming grotendeels te danken aan de effectieve implementatie van een omnichannel strategie. Deze geïntegreerde benadering maakt Coolblue tot toonaangevende omnichannel retailer in Nederland en België. De omnichannel impact staat ook expliciet vermeld in hun corporate storyline.

Coolblue heeft altijd al een sterke omnichannel strategie geïmplementeerd door een naadloze integratie van online en offline kanalen – zoals de website, mobiele app, fysieke winkels en eigen bezorg- en installatiediensten. Wat Coolblue onderscheidt van de meeste andere e-commerce platformen, is dat het niet alleen inzet op functionaliteit, maar ook zijn belangrijkste waarden ‘klantvriendelijkheid’ en ‘humor’ doortrekt in alle communicatiekanalen, in lijn met het motto ‘Alles voor een glimlach’ Of klanten nu online bestellen, in een fysieke winkel advies vragen of via sociale media interactie hebben, de toon en de boodschap blijven consistent speels en klantgericht. Pieter Zwart zegt hierover: ‘Humor is heel belangrijk in onze bedrijfscultuur, en daar begint het voor ons altijd mee. Het is een bepaald soort humor, op het niveau van een woordgrap. Het zijn nooit dijenkletsers, maar ze bezorgen je een glimlachje.’ Deze geïntegreerde aanpak biedt klanten een consistente en gepersonaliseerde ervaring, wat niet alleen leidt tot hogere klanttevredenheid, maar ook bijdraagt aan loyaliteit en vertrouwen in het merk. Dit succes vertaalt zich in een aanzienlijke omzetgroei: Coolblue behaalde een recordomzet van 2,41 miljard euro in 2023.4

Het succes van Coolblue illustreert hoe een doordachte omnichannel strategie cruciaal kan zijn voor de transformatie van een mkb naar een grote speler in de markt.

Kenmerken van Coolblues omnichannel aanpak:

– Geïntegreerde kanalen: Coolblue combineert online en offline kanalen, waardoor klanten moeiteloos kunnen schakelen tussen de website, app en fysieke winkels.

– Eigen bezorg- en installatiediensten: Door deels zelf de bezorging en installatie van producten te verzorgen, behoudt Coolblue controle over de gehele klantreis, klantvriendelijke pakjesbezorgers en kan het een hoge servicekwaliteit garanderen.

4 Coolblue. (2023). Coolblue behaalt recordomzet én hoogste klanttevredenheid ooit in 2023 Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://aboutcoolblue.com/news/nl-be/coolblue-behaalt-recordomzet-en-hoogste-klanttevredenheid-ooit-in-2023

Focus op klanttevredenheid: Met een obsessieve focus op klanttevredenheid streeft Coolblue ernaar om in elke stap van het proces aan de verwachtingen van de klant te voldoen of deze te overtreffen.

4.2 Omnichannel marketing: acquisitiemarketing én retentiemarketing

Een omnichannel aanpak kan zowel helpen voor acquisitie als voor retentiemarketing. Of het nu gaat om het aantrekken van nieuwe klanten (acquisitie) of het behouden van bestaande klanten (retentie), omnichannel marketing zorgt ervoor dat de klant altijd centraal staat. Belangrijk om als marketeer daarbij in gedachten te houden is dat bij het verwerven van nieuwe klanten ook je bestaande klanten kunnen meelezen.

Een grote Belgische telecomprovider,5 lanceerde een aantal jaar geleden een campagne waarbij nieuwe klanten een gratis iPad Mini kregen bij het afsluiten van een abonnement. Dit soort promoties zijn bedoeld om nieuwe klanten aan te trekken en de groei van het klantenbestand te stimuleren. Met deze campagne veroorzaakte de telecomprovider echter frustratie bij de bestaande klanten die al jarenlang trouwe klant waren. Zij voelden zich benadeeld en niet gewaardeerd, omdat de focus duidelijk lag op het belonen van nieuwe klanten, terwijl hun loyaliteit niet op dezelfde manier werd erkend. Dit leidde tot de volgende reacties: 5 Nieuwsblad.be. (2013, 5 november). Vaste Telenetklanten ‘willen ook wel eens een cadeau’. Geraadpleegd op 29 januari 2025, van https://www.nieuwsblad.be/cnt/dmf20131105_00824450

Gevoel van ongelijkheid: Trouwe klanten vroegen zich af waarom hun jarenlange trouw niet werd beloond, terwijl nieuwe klanten wel een waardevol cadeau kregen.

– Emotionele reactie: Het beleid voelde voor trouwe klanten als oneerlijk, wat leidde tot negatieve emoties, zoals teleurstelling en boosheid.

–

Klantreactie: Velen uitten hun frustratie via sociale media en klantcommunicatie, met de boodschap: ‘Wij vaste klanten willen ook wel eens een cadeau.’

De telecomprovider had deze ‘crisis’ kunnen voorkomen door een meer omnichannelgerichte aanpak. Door consistentie in merkervaringen te bieden en data uit verschillende kanalen te integreren zonder conflicterende boodschappen voor verschillende doelgroepen (in casu nieuwe klanten vs. bestaande klanten), kunnen bedrijven zowel potentiële als bestaande klanten beter bedienen en hun marketingresultaten optimaliseren. In de volgende paragrafen overlopen we de communicatiekanalen die volgens het principe van omnichannel marketing naadloos op elkaar moeten aansluiten zodat de klantbeleving uniform en consistent blijft over verschillende platformen.

4.3 Kanalen van omnichannel marketing

4.3.1

E-commerce: website en webshop

E-commerce verwijst naar het online verkopen van producten en diensten via digitale platforms, zoals websites en apps. Een goed ontworpen website vormt het hart van e-commerce: ze biedt klanten een gebruiksvriendelijke interface om producten te zoeken, vergelijken en kopen, vaak aangevuld met informatie, reviews en gepersonaliseerde aanbevelingen. De website fungeert als een 24/7 winkel, die zowel toegankelijk is via desktop als mobiele apparaten.

Een website is niet zo maar één van de kanalen in een omnichannel aanpak. In een omnichannel marketingstrategie speelt e-commerce een centrale rol als verbindend kanaal tussen online en offline klantinteracties. Websites zorgen ervoor dat klanten altijd toegang hebben tot het assortiment en kunnen kopen waar en wanneer ze willen. Door naadloze koppelingen met fysieke winkels, mobiele apps, sociale media en klantenservice biedt een e-commerce platform een geïntegreerde en consistente ervaring. Zo kan een klant bijvoorbeeld online een product bekijken en bestellen en het product via click-and-collect in de winkel ophalen of retourneren. e-commerce

Coolblue laat zien hoe een e-commerceplatform en website effectief kunnen worden geïntegreerd binnen een omnichannel marketingstrategie. De website is niet alleen een verkoopkanaal, maar ook een klantgericht hulpmiddel voor informatie en service. Coolblues website is ontworpen met de klant in gedachten: eenvoudig navigeren, duidelijke categorieën en een zoekfunctie die relevante resultaten biedt. Klanten kunnen producten eenvoudig vinden, vergelijken en gedetailleerde productinformatie bekijken, inclusief video’s en klantreviews.

–

–

Persoonlijke aanbevelingen: Op basis van eerdere aankopen of zoekgedrag biedt Coolblue gepersonaliseerde aanbevelingen, zoals accessoires voor een eerder gekocht product of alternatieven voor producten die de klant heeft bekeken. Dit verbetert niet alleen de klantreis, maar stimuleert ook crossselling en upselling.

Klantgerichte informatie: Coolblue onderscheidt zich op zijn website ook door uitgebreide productinformatie, handleidingen en reviews. De ‘Coolblue legt uit’-video’s helpen klanten om weloverwogen keuzes te maken en dragen bij aan klanttevredenheid.

– Integratie met fysieke winkels: De website biedt klanten de mogelijkheid om producten online te bestellen en op te halen in een fysieke winkel (clickand-collect). Bovendien kunnen klanten eenvoudig producten retourneren of omruilen via zowel de website als de fysieke winkels.

– Realtime updates en tracking: Klanten kunnen via de website realtime de status van hun bestellingen volgen, van de bevestiging tot de levering. De bekende ‘vandaag besteld, morgen in huis’-belofte wordt helder gecommuniceerd en nageleefd. –

Optimalisatie voor mobiele gebruikers: Coolblues website is volledig geoptimaliseerd voor mobiel gebruik, wat zorgt voor een naadloze ervaring, ongeacht het apparaat. Dit speelt in op het groeiende aantal consumenten dat aankopen doet via smartphones en tablets.

fysieke winkels

4.3.2 Fysieke winkels en verkoop

Fysieke winkels blijven een belangrijk onderdeel van de marketingstrategie, vooral in combinatie met digitale kanalen. Dit kanaal richt zich op directe verkoop en klantcontact in een fysieke omgeving, waarbij klanten producten kunnen bekijken, testen en direct kopen. Naast verkoop zijn fysieke winkels essentieel voor het versterken van klantrelaties en merkervaring door persoonlijke interactie, service en advies.

Binnen een omnichannel marketingstrategie fungeren fysieke winkels als een belangrijke schakel tussen online en offline kanalen. Fysieke winkels bieden klanten een tastbare ervaring en versterken het vertrouwen in het merk, terwijl ze naadloos aansluiten op digitale kanalen zoals websites, apps en sociale media. Dit betekent dat klanten in de winkel bijvoorbeeld kunnen profiteren van online bestellingen, retourneren van producten of toegang krijgen tot extra productinformatie via digitale tools. Fysieke winkels bieden ook een onmiddellijk en fysiek bereikbaar aanspreekpunt in geval van technische vragen of problemen die zich voordoen na aankoop van het product.

Coolblue laat zien hoe fysieke winkels worden geïntegreerd in een omnichannel strategie. Alhoewel het bedrijf een sterke digitale aanwezigheid heeft, heeft het ook op strategische plaatsen in Vlaanderen en Nederland fysieke winkels geopend om klanten een consistente en hoogwaardige ervaring te bieden. Waar het zijn nieuwe winkels opent, bepaalt het trouwens ook op een datagedreven manier, namelijk op basis van klantengedrag, volgens Pieter Zwart, CEO van Coolblue: ‘We kijken heel goed naar het consumentengedrag. Waar woont onze klant? En kunnen we die nog beter bedienen door een winkel te openen. Dat is een datagedreven beslissing.’ Het bedrijf doet dit omwille van de volgende redenen:

– Fysieke beleving van producten: Coolblue-winkels bieden klanten de mogelijkheid om producten uit te proberen en persoonlijk advies te krijgen van deskundige medewerkers. Dit geldt vooral voor grote aankopen, zoals laptops, televisies en wasmachines. De fysieke ervaring versterkt het vertrouwen van klanten in hun aankoopbeslissing.

– Ophalen en retourneren van online bestellingen: Klanten kunnen online bestelde producten ophalen in een fysieke Coolblue-winkel (click-and-collect) of producten eenvoudig retourneren. Dit zorgt voor gemak en verbindt de online en offline klantreis.

– Consistente merkervaring: In de winkels wordt de bekende ‘Coolblue-sfeer’ doorgetrokken, inclusief humoristische communicatie en servicegerichte

medewerkers. Dit sluit naadloos aan bij de ervaring die klanten online hebben, zoals via de website of app. –

Digitale tools in de winkel: Medewerkers gebruiken digitale tools, zoals tablets, om klanten te helpen met productinformatie of om producten te bestellen die niet op voorraad zijn in de winkel. Dit zorgt ervoor dat het volledige assortiment altijd beschikbaar is, ongeacht de fysieke voorraad.

– Service en nazorg: Coolblue-winkels bieden extra services, zoals reparatie, installatie en persoonlijke hulp bij het gebruik van gekochte producten. Dit sluit aan bij het bedrijfsdoel: ‘Alles voor een glimlach’.

4.3.3 Contact centers

Een contact center is een gecentraliseerde afdeling binnen een organisatie die verantwoordelijk is voor het beheren van alle klantcommunicatie over verschillende kanalen, zoals telefoon, e-mail, live chat, sociale media en meer. In de context van omnichannel marketing speelt het contact center een cruciale rol. Door integratie van diverse contactpunten zorgt een omnichannel contact center ervoor dat alle interacties met klanten gestroomlijnd worden en bijdragen aan een uniform klantbeeld.6

In zowel Nederland als België spelen contact centers een belangrijke rol in klantinteractie. Traditioneel werden contact centers voornamelijk gebruikt voor klantenservice, maar tegenwoordig fungeren ze ook als verkoop- en marketingkanalen. Bedrijven zoals Coolblue hebben hun contact centers getransformeerd

6 Klantgemak.nl (z.d.).  MTel klantcontact omnichannel inrichten. Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https://www.klantgemak.nl/site/mtel-klantcontact-omnichannl-inrichten?opendocument

contact center

in multifunctionele hubs. Naast het beantwoorden van klantvragen, kunnen medewerkers via contact centers klanten adviseren over producten en diensten, wat bijdraagt aan crossselling en upselling. Ook vanuit de optiek van dataverzameling (zie hoofdstuk 2) is er met een goed contact center heel wat te winnen. Het is belangrijk dat ondernemingen investeren in goed opgeleide medewerkers voor hun contactcenter. Via de telefoon valt er immers heel wat interessante informatie te verzamelen over zowel bestaande klanten als potentiële klanten.

Belangrijke kenmerken van een contact center in omnichannel marketing:

– Integratie van kanalen: Het contact center combineert verschillende communicatiekanalen, zoals e-mail, chat, telefoon, om een uniforme klantbeleving aan te bieden.

– Consistente klantinteractie: Ongeacht het kanaal waarlangs de klant contact opneemt, ontvangt die dezelfde kwaliteit van service en informatie. Ook de tone-of-voice is hetzelfde, of het nu gaat om een telefonisch contact, een contact via mail of sociale media.

– Efficiëntie en klanttevredenheid: Door een geïntegreerde aanpak kunnen medewerkers efficiënter werken, wat leidt tot hogere klanttevredenheid en loyaliteit.

In een omnichannel contact center worden alle klantinteracties centraal beheerd, wat organisaties in staat stelt om beter in te spelen op de behoeften en verwachtingen van hun klanten. Indien de communicatie dringend is, kan het bedrijf zelf beslissen om een chatconversatie te gaan veranderen naar telefonische communicatie, zeker wanneer het om een voor de klant dringend probleem gaat. Dit draagt bij aan een verbeterde klantrelatie en versterkt de effectiviteit van omnichannel marketingstrategieën.

INBOUND EN OUTBOUND TELEMARKETING – WAT ZIJN DE VERSCHILLEN?

Inbound telemarketing draait om het ontvangen van inkomende telefoontjes van klanten Hierbij neemt de klant zelf contact op, meestal naar aanleiding van een vraag of interesse in een product of dienst. Deze vorm is vaak klantvriendelijker en gericht op service, zoals klantenondersteuning of het afhandelen van bestellingen. Aangezien de klant jouw bedrijf nodig heeft, zal de klant jou te woord willen staan, wat bij outbound telemarketing vaak niet het geval is.

Outbound telemarketing daarentegen houdt in dat het bedrijf zelf actief klanten benadert via telefoontjes, meestal met het doel producten te verkopen of afspraken te maken. Dit kan variëren van koude acquisitie tot het opvolgen van eerdere klantcontacten. inbound

Cold calling is een bekende vorm van outbound telemarketing waarbij een bedrijf zonder voorafgaand contact klanten opbelt om iets te verkopen. Omdat de klant geen verwachtingen heeft van zo’n oproep en vaak op ongepaste momenten wordt gebeld, wordt deze methode vaak als storend ervaren en kan het risico op consumer irritation groot zijn.

Bedrijven doen er goed aan om dergelijke strategieën zorgvuldig te overwegen en te focussen op meer klantgerichte en gepersonaliseerde benaderingen, zoals  warm calling of inbound marketing, waarbij bedrijven contact opnemen met klanten die eerder interesse hebben getoond, bijvoorbeeld door een offerte op te vragen of een product op de website te bekijken. Deze aanpak wordt doorgaans beter ontvangen en kan klantrelaties versterken, omdat het gesprek relevanter en persoonlijker is.

4.3.4 Direct mail

Direct mail is een vorm van direct marketing waarbij organisaties gepersonaliseerde commerciële boodschappen rechtstreeks naar (potentiële) klanten sturen via fysieke post. Het doel is om een directe respons uit te lokken en een persoonlijke relatie met de ontvanger op te bouwen.7

Kenmerken:

– Persoonlijke benadering: De boodschap is vaak afgestemd op de specifieke interesses en behoeften van de ontvanger, wat de effectiviteit verhoogt.

– Meetbare resultaten: Direct mail campagnes kunnen worden gevolgd en geanalyseerd op basis van responspercentages, waardoor de return on investment (ROI) inzichtelijk wordt.

– Flexibiliteit in ontwerp: Organisaties kunnen diverse vormen en ontwerpen gebruiken, zoals brieven, brochures of catalogi, om de aandacht van de ontvanger te trekken.

In het kader van omnichannel marketing kan direct mail effectief worden geïntegreerd met digitale kanalen om een consistente en coherente klantervaring te bieden over alle touchpoints heen.

Hoewel digitale communicatie aan populariteit wint, blijft direct mail een effectief kanaal, vooral voor bepaalde doelgroepen in België en Nederland. Voor kmo’s in

7 Managementsite.nl (z.d.). Wat is direct mail? Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https:// www.managementsite.nl/tql/marketing-sales/direct-marketing/wat-is-direct-mail

België en Nederland is direct mail nog steeds een waardevol instrument om klantrelaties te versterken. Het is wel een vrij duur kanaal, aangezien het altijd portkosten met zich meebrengt die je bijvoorbeeld bij e-mail marketing nauwelijks hebt.

Het Belgische bedrijf ZEB combineert e-mailmarketing met gepersonaliseerde kortingsbonnen en vouchers, gericht op zijn trouwste klanten en afgestemd op hun specifieke voorkeuren. Ook Torfs past een dergelijke strategie toe, maar richt zich daarbij vooral op klanten met een hoge individuele Customer Life Time Value (CLTV). De aanzienlijke waarde die deze klanten genereren, rechtvaardigt de inzet van duurdere kanalen zoals direct marketing om hen te bereiken. Ook Juvah, een ventilatiebedrijf uit Brecht, pakt uit met een originele direct mail campagne. Eén van de grootste nadelen van direct mail is dat de gepersonaliseerde enveloppe vaak ongeopend in de vuilbak belandt. Om dat probleem te voorkomen bedacht Jesse Peeters, marketingverantwoordelijke van Juvah, een origineel concept met Pairacetamol, een doosje muntjes in een verpakking van Paracetamol dat onmiddellijk opvalt tussen andere poststukken. Jesse Peeters zegt hierover: ‘Met deze campagne hebben we een aanzienlijke stijging gezien in conversies ten opzichte van een traditionele direct mailing campagne via een gepersonaliseerde brief.’

4.3.5 E-mailmarketing

E-mailmarketing is een vorm van directe marketing waarbij bedrijven commerciele of informatieve berichten sturen naar een groep ontvangers via e-mail. In het kader van omnichannel marketing fungeert e-mailmarketing als een essentieel kanaal dat naadloos geïntegreerd wordt met andere communicatieplatforms –zoals sociale media, fysieke winkels en mobiele apps – om een consistente en gepersonaliseerde klantervaring te bieden. Deze integratie stelt bedrijven in staat om klanten op het juiste moment en via het voorkeurskanaal te bereiken, wat de effectiviteit van marketingcampagnes verhoogt en de klanttevredenheid bevordert.

E-mail blijft een van de meest gebruikte en effectieve marketingkanalen. Eén van de redenen waarom het zo populair is, is omdat het zo goedkoop is in vergelijking met direct mail die via fysieke post verstuurd wordt en dus ook frankeringskosten met zich meebrengt. Een goed geïntegreerde e-mailcampagne kan klanten herinneren aan hun winkelwagen, hen informeren over nieuwe producten, of hen voorzien van gepersonaliseerde aanbiedingen. Heel wat Belgische en Nederlandse bedrijven maken volop gebruik van e-mailmarketing om hun klanten op de hoogte te houden van promoties en producten die hen interesseren.

Belangrijke aspecten van e-mailmarketing binnen omnichannel marketing 8:

– Personalisatie: Door gebruik te maken van klantgegevens kunnen e-mails worden afgestemd op individuele voorkeuren en gedragingen, wat leidt tot relevantere communicatie.

–

Consistentie: E-mailcampagnes worden afgestemd op berichten en aanbiedingen in andere kanalen om een uniforme merkervaring te garanderen.

– Automatisering: Met behulp van marketingautomatisering in een CRM-pakket (zie verderop in dit hoofdstuk) kunnen tijdige en contextuele e-mails worden verzonden op basis van klantinteracties, over verschillende kanalen heen.

– Meetbaarheid: E-mailmarketing biedt uitgebreide analysemogelijkheden, waardoor bedrijven de effectiviteit van hun omnichannel strategieën kunnen evalueren en optimaliseren.

Door e-mailmarketing effectief te integreren in een omnichannel strategie kunnen bedrijven de betrokkenheid en loyaliteit van klanten vergroten, wat uiteindelijk leidt tot hogere conversieratio’s en omzet. E-mail marketing kan gebruikt worden voor acquisitiemarketing, maar wordt in de praktijk door marketeers vooral gezien als

8 Maileon (z.d.).  E-mailmarketing: Voordelen, ideeën en tips. Geraadpleegd op 29 januari 2025, van https://maileon.com/nl/blogs/e-mailmarketing-voordelen-ideeen-en-tips/

acquisitie e-mails

een kanaal om de relatie met de klant te onderhouden – het is dus eerder een medium voor retentiemarketing binnen de omnichannel marketingmix.

In de volgende paragrafen geven we een typologie van soorten e-mail marketing. In de typologie overlopen we eerst e-mailtypes voor acquisitiedoeleinden. Daarna bespreken we ook de e-mailtypes die kunnen worden ingezet voor retentiedoeleinden.

4.3.5.1 E-mailmarketing voor acquisitie

Het doel van dit type e-mail marketing is om nieuwe klanten aan te trekken en een eerste connectie met een potentiële doelgroep op te bouwen. Hieronder vind je een typologie van acquisitie e-mails

4.3.5.1.1 Welkomstmails

welkomstmails

Welkomstmails vormen de eerste stap in de communicatie met nieuwe abonnees of leads. Deze e-mails hebben als doel om de ontvangers op een warme en uitnodigende manier te verwelkomen en hen kennis te laten maken met het merk. Ze spelen een cruciale rol in het creëren van een positieve eerste indruk, wat de kans op betrokkenheid en loyaliteit vergroot.

Een goede welkomstmail is doorgaans kort en bondig. Het bericht bevat een duidelijke boodschap en moedigt de ontvanger aan tot actie via een specifieke Callto-Action (CTA). Door een aantrekkelijke CTA op te nemen, worden ontvangers gestimuleerd om direct een volgende stap te zetten in hun klantreis.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld: ‘Ontdek ons aanbod’ ‘Maak je profiel aan’ ‘Download onze brochure’

Verzend

4.3.5.1.2 Promotionele e-mails

Promotionele e-mails zijn gericht op het stimuleren van directe actie door specifieke aanbiedingen of kortingen te promoten. Deze e-mails zijn ontworpen om potentiële klanten te prikkelen en hen te overtuigen om een aankoop te doen, vaak door aantrekkelijke kortingen of exclusieve deals aan te bieden. Ze spelen een belangrijke rol in het aantrekken van nieuwe klanten en het verhogen van conversies.

Het succes van promotionele e-mails ligt in hun doelgerichte en actiegerichte aanpak. Ze bevatten doorgaans een heldere boodschap die direct tot de kern komt en ontvangers aanspoort om een stap te zetten, zoals ‘10% korting op je eerste aankoop’ of ‘Gratis verzending bij bestellingen boven €50’. Een sterke en opvallende CTA is hierbij essentieel om de ontvanger te activeren.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘Zet vandaag nog de eerste stap!’

‘Speciaal voor jou: €5 korting op je eerste bestelling.’

‘Wacht niet langer en ontdek onze unieke producten.’

‘Klik hier en claim je korting nu.’

Deze benadering benadrukt de voordelen voor de ontvanger en creëert een gevoel van urgentie, wat cruciaal is om de conversieratio te verhogen. Promotionele e-mails zijn daardoor een krachtige manier om klanten te verleiden tot actie en betrokkenheid bij het merk te stimuleren.

4.3.5.1.3

Lead-nurturing e-mails

Lead-nurturing e-mails zijn ontworpen om potentiële klanten te begeleiden en hun interesse in het merk of product te vergroten Het doel van deze e-mails is om waardevolle informatie te bieden, zodat ontvangers beter geïnformeerd worden en een band opbouwen met het merk. In plaats van direct te verkopen, richten deze e-mails zich op het opbouwen van vertrouwen en het versterken van de relatie met de prospect.

Lead-nurturing e-mails

Verzend

informatieve nieuwsbrieven

Deze e-mails hebben vaak een educatief of informatief karakter. Ze bieden relevante inzichten, tips of casestudies die inspelen op de behoeften en interesses van de ontvanger. Hierbij wordt een subtiele aanpak gehanteerd zonder harde verkooppraatjes, waardoor de klant zich niet onder druk gezet voelt. Het idee is om waarde te creëren en zo de ontvangers verder te begeleiden in hun klantreis.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld: ‘Wil je weten hoe je meer tijd kunt besparen in je dagelijkse routine? Ontdek onze vijf tips die je dag efficiënter maken – inclusief hoe onze diensten je hierbij kunnen ondersteunen. Klik hier en lees meer over wat wij voor je kunnen betekenen.’

Door deze aanpak voelt de ontvanger zich ondersteund en begrepen, wat bijdraagt aan een positieve merkbeleving. Lead-nurturing e-mails helpen om prospects stap voor stap dichter bij een aankoopbeslissing te brengen zonder hen te overweldigen met directe verkoopboodschappen.

4.3.5.1.4 Informatieve nieuwsbrieven

Informatieve nieuwsbrieven zijn bedoeld om waardevolle inhoud te delen met het publiek, zoals trends, kennis of updates die relevant zijn voor de ontvanger. Het doel is om vertrouwen en interesse op te bouwen door consistente, informatieve en relevante communicatie. Deze e-mails versterken de band met potentiële leads door hen op de hoogte te houden van ontwikkelingen binnen de sector of het merk.

Deze e-mails focussen op inhoud en bevatten vaak blogs, klantencases, marktinzichten of praktische tips. De focus ligt op het bieden van waarde zonder directe verkoopdruk. Dit type e-mail helpt om het merk te positioneren als een betrouwbare en deskundige partner binnen de sector.

Verzend

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘Wat staat jouw sector te wachten in 2030? In onze nieuwste blog duiken we in de opkomende trends en delen we praktische tips om je bedrijf voor te bereiden op een succesvol jaar. Klik hier en blijf een stap voor!’

Met een dergelijke aanpak blijven ontvangers betrokken en krijgen zij relevante informatie die hen helpt in hun werk of dagelijkse leven. Informatieve nieuwsbrieven spelen zo een cruciale rol in het opbouwen van langdurige relaties met het publiek en het versterken van de merkautoriteit.

4.3.5.1.5 Event- of webinaruitnodigingen

Event- of webinaruitnodigingen zijn ontworpen om interesse te wekken voor aankomende evenementen of online webinars en om nieuwe leads aan te trekken.

Het doel van deze e-mails is om ontvangers te verleiden om deel te nemen door exclusiviteit te benadrukken of waardevolle inhoud te beloven. Door evenementen als unieke kansen te positioneren, versterken deze uitnodigingen het idee dat deelname een meerwaarde biedt.

Deze e-mails benadrukken vaak de exclusiviteit van het evenement, zoals een beperkt aantal plaatsen of toegang tot unieke kennis. Ze kunnen ook de inhoud in de kijker zetten, bijvoorbeeld door te wijzen op topexperts, praktische inzichten of directe voordelen voor de ontvanger. Het gebruik van een duidelijke CTA, zoals ‘Reserveer je plek’ of ‘Schrijf je vandaag in’ is essentieel om de interesse om te zetten in aanmeldingen. Event- of webinaruitnodigingen zijn een krachtig middel om leads aan te trekken en langdurige relaties op te bouwen door waardevolle interacties te creëren.

event- of webinaruitnodigingen

Verzend

loyaliteits- en beloningsprogrammamails

4.3.5.2 E-mailmarketing voor retentie

Het doel van dit type e-mailmarketing is het behouden van bestaande klanten en het verhogen van loyaliteit en herhaalaankopen.

4.3.5.2.1 Loyaliteits- en beloningsprogrammamails

Loyaliteits- en beloningsprogrammamails zijn specifiek gericht op het belonen van trouwe klanten en het versterken van hun loyaliteit aan het merk. Het doel van deze e-mails is om klanten eraan te herinneren hoe waardevol hun betrokkenheid is en hen aan te moedigen om herhaaldelijk interactie te hebben met het merk. Dit wordt bereikt door exclusieve voordelen, beloningen of updates over hun loyaliteitspunten te communiceren.

Deze e-mails zijn doorgaans aantrekkelijk vormgegeven en bevatten een persoonlijke touch, zoals een overzicht van opgebouwde punten of specifieke beloningen die binnen handbereik liggen. De inhoud benadrukt exclusiviteit en waardering, bijvoorbeeld door unieke voordelen of gepersonaliseerde aanbiedingen te presenteren.

Een duidelijke CTA, zoals ‘Claim je beloning’ of ‘Ontvang jouw exclusieve voordeel’, moedigt klanten aan om direct actie te ondernemen.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld: ‘Bedankt dat je een trouwe klant bent! Je hebt inmiddels 500 punten verzameld in ons loyaliteitsprogramma – dat betekent dat je nu een gratis cadeaubon van €10 kunt claimen. Klik hier om jouw beloning te activeren en ontdek wat we nog meer voor je in petto hebben!’

Met deze aanpak worden klanten niet alleen beloond, maar voelen zij zich ook gewaardeerd, wat bijdraagt aan een positieve klantbeleving en versterkte merkloyaliteit. Loyaliteits- en beloningsprogrammamails spelen een cruciale rol in het opbouwen van langdurige relaties en het stimuleren van herhaalaankopen.

Verzend

4.3.5.2.2 Upsell en crosssell e-mails

Upsell, crosssell of deepsell e-mails zijn ontworpen om klanten te stimuleren aanvullende producten of diensten te kopen, waardoor de klantwaarde wordt verhoogd. Het doel van deze e-mails is om relevante aanbevelingen te doen die aansluiten bij de behoeften of interesses van de ontvanger, gebaseerd op hun eerdere aankopen of browsegedrag.

Deze e-mails maken gebruik van personalisatie om specifieke producten of upgrades te promoten. Bij upselling ligt de focus op het aanbieden van een premiumof geavanceerde versie van een product dat de klant al bezit. Bij crossselling wordt de aandacht gevestigd op complementaire producten die een bestaande aankoop aanvullen. Bij deepselling ligt de focus op het verkopen van een grotere hoeveelheid van hetzelfde product of dezelfde dienst aan de klant dan hij oorspronkelijk van plan was.

Een effectieve upsell of crosssell e-mail bevat een duidelijke beschrijving van de voordelen en een overtuigende CTA, zoals ‘Upgrade nu’ of ‘Ontdek bijpassende producten’.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘Vind je jouw nieuwe smartphone geweldig? Maak de ervaring compleet met onze premium draadloze oordopjes en krijg nu 10% korting. Of upgrade naar een groter opslagabonnement voor nóg meer ruimte voor je foto’s en video’s. Klik hier om jouw ideale optie te kiezen.’

Door gepersonaliseerde aanbevelingen te combineren met exclusieve voordelen, creëren deze e-mails een gevoel van relevantie en waarde. Upsell en crosssell e-mails zijn een effectieve manier om de klantbetrokkenheid te vergroten en tegelijkertijd de omzet per klant te verhogen.

upsell, crosssell of deepsell e-mails upselling crossselling

Verzend

heractivatiecampagnes

follow-up e-mails

4.3.5.2.3 Heractivatiemails

Heractivatiemails zijn e-mails die speciaal ontworpen zijn om inactieve klanten opnieuw te betrekken en hen terug te winnen. Het doel is om klanten die al een tijdje geen interactie met het merk hebben gehad te herinneren aan de waarde van de producten of diensten en hen te motiveren om opnieuw actie te ondernemen.

Deze e-mails bevatten vaak aantrekkelijke aanbiedingen, zoals kortingen of exclusieve deals, om de aandacht van de ontvanger te trekken en hen aan te moedigen om terug te keren. Daarnaast kunnen ze gepersonaliseerde herinneringen of updates bevatten die de klant eraan herinneren wat zij missen. De toon van deze e-mails is vaak vriendelijk en uitnodigend, waarbij het merk laat zien dat de klant wordt gemist.

Een duidelijke CTA, zoals ‘Activeer je account’ of ‘Claim je korting’, helpt om de interesse om te zetten in actie.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘We missen je! Het is een tijdje geleden sinds je ons bezocht hebt, en we hopen je snel weer te zien. Speciaal voor jou: 20% korting op je volgende aankoop. Klik hier en ontdek onze nieuwste collecties. Wacht niet te lang – deze aanbieding is maar beperkt geldig!’

Deze aanpak combineert een gevoel van urgentie met een persoonlijke boodschap, waardoor de kans groter wordt dat de klant opnieuw betrokken raakt. Heractivatiecampagnes zijn een effectieve manier om de relatie met verloren klanten te herstellen en hen weer te activeren in de klantreis.

4.3.5.2.4 Follow-up e-mails na aankoop

Follow-up e-mails na aankoop zijn bedoeld om de relatie met klanten te versterken nadat zij een product of dienst hebben aangeschaft. Deze e-mails helpen om een positieve klantervaring te creëren, tevredenheid te vergroten en klanten aan

Verzend

te moedigen om opnieuw bij het merk te kopen. Het doel is om betrokkenheid te behouden door relevante en nuttige informatie te bieden na de aankoop.

Deze e-mails kunnen verschillende elementen bevatten, zoals een verzoek om feedback over de aankoopervaring, tips voor het gebruik van het product, of aanbevelingen voor aanvullende producten die de klant kunnen interesseren. Door de focus te leggen op het toevoegen van waarde, tonen deze e-mails dat het merk om de klant geeft, zelfs na de transactie.

Een duidelijke CTA, zoals ‘Laat je mening horen’ of ‘Ontdek bijpassende accessoires’, maakt het eenvoudig voor klanten om te reageren.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘We hopen dat je geniet van je nieuwe [product]! Heb je onze handige gebruikstips al gezien? Bekijk hier hoe je het meeste uit je aankoop haalt. We horen ook graag je mening: laat een beoordeling achter en ontvang een kortingscode voor je volgende bestelling!’

Met een persoonlijke en proactieve benadering zorgen follow-up e-mails ervoor dat klanten zich gewaardeerd voelen en moedigen zij hen aan om verder betrokken te blijven. Ze vormen een belangrijke stap in het opbouwen van langdurige klantrelaties en stimuleren tegelijkertijd herhaalaankopen.

4.3.5.2.5 Verjaardags- of jubileum-e-mails

Verjaardags- of jubileum-e-mails zijn een uitstekende manier om klanten zich gewaardeerd en speciaal te laten voelen. Het doel van deze e-mails is om een persoonlijke band met de klant te versterken door hen te feliciteren op een bijzondere dag, zoals hun verjaardag of de verjaardag van hun klantrelatie met het merk. Deze persoonlijke benadering helpt om loyaliteit en betrokkenheid te vergroten.

Deze e-mails hebben vaak een feestelijke toon en bevatten een speciale aanbieding, zoals een korting, gratis cadeau of exclusieve toegang tot een product

Verzend

of dienst. Het is belangrijk dat de e-mail persoonlijk en oprecht overkomt, bijvoorbeeld door de naam van de ontvanger te gebruiken en de boodschap af te stemmen op de gelegenheid.

Een duidelijke CTA, zoals ‘Claim je verjaardagskorting’ of ‘Geniet van jouw cadeau’, maakt het gemakkelijk voor klanten om gebruik te maken van de aanbieding.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘Gefeliciteerd met je verjaardag! Om deze bijzondere dag nog feestelijker te maken, hebben we een cadeautje voor je: 15% korting op je volgende bestelling. Klik hier en ontdek wat we voor je in petto hebben. Geniet van je dag – het team van [merknaam] viert met je mee!’

Deze benadering combineert een persoonlijke touch met een aantrekkelijk voordeel, wat zorgt voor een positieve klantbeleving. Verjaardags- of jubileum-e-mails zijn een krachtige manier om een emotionele connectie met klanten te creëren en tegelijkertijd de kans op herhaalaankopen te vergroten.

Een dierenspeciaalzaak in België verrast trouwe klanten met een hartverwarmend gebaar: op de verjaardag van het favoriete huisdier ontvangen baasjes een gepersonaliseerde e-mail. In deze mail staat een uitnodiging om een speciaal cadeautje voor hun hond, kat of ander huisdier op te halen in de fysieke winkel. Deze strategie combineert een persoonlijke touch met winkelbeleving. Door klanten naar de fysieke winkel te lokken, versterkt het bedrijf niet alleen de klantrelatie, maar vergroot het ook de kans op bijkomende aankopen. Bovendien wekt deze aanpak positieve emoties op bij klanten, omdat het huisdier centraal staat in de beleving. Dit is een mooi voorbeeld van hoe emotionele betrokkenheid en slimme marketing hand in hand kunnen gaan.

Verzend

4.3.5.2.6 Abonnement- of contractverlengings-e-mails

Abonnement- of contractverlengings-e-mails zijn ontworpen om klanten te stimuleren om hun bestaande contract te vernieuwen. Het doel van deze e-mails is om klanten te informeren over de voordelen van verlengen en hen te motiveren om actie te ondernemen, vaak door middel van een aantrekkelijke incentive zoals een korting of extra voordelen.

Deze e-mails zijn informatief van aard en leggen de nadruk op wat de klant kan winnen door te verlengen. Ze bevatten meestal een overzicht van de voordelen van het huidige abonnement, zoals toegang tot exclusieve functies of diensten, en benadrukken wat er op het spel staat als de klant niet verlengt.

Een duidelijke CTA, zoals ‘Verleng nu’ of ‘Claim jouw extra maand’, zorgt ervoor dat de klant eenvoudig de benodigde stappen kan zetten.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘Je abonnement loopt bijna af! We willen je graag blijven ondersteunen met onze diensten. Als je nu verlengt, ontvang je een gratis maand cadeau. Klik hier om je verlenging te regelen en blijf genieten van alle voordelen!’

Deze aanpak combineert een duidelijke boodschap met een aantrekkelijk voordeel, waardoor klanten worden gestimuleerd om hun abonnement tijdig te verlengen. Dit soort e-mails speelt een belangrijke rol in het behouden van klanten en het versterken van langdurige relaties met het merk.

4.3.5.2.7 Service-e-mails

Service-e-mails zijn bedoeld om klanten op de hoogte te houden van belangrijke updates over hun bestellingen, afspraken of andere transacties. Het doel is om duidelijkheid en transparantie te bieden, zodat klanten precies weten wat ze

abonnementof contractverlengingse-mails

Servicee-mails

kunnen verwachten en wanneer. Dit soort e-mails draagt bij aan een gevoel van vertrouwen en professionaliteit.

Service-e-mails zijn sterk gericht op gebruiksgemak en bevatten vaak praktische informatie zoals verzenddetails, bevestigingen van afspraken, of wijzigingen in de status van een bestelling. Ze zijn to-the-point, overzichtelijk en bevatten duidelijke instructies of links, zoals een track-and-tracenummer of afspraakherinnering.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘Goed nieuws! Je bestelling is onderweg. Klik hier om je pakket te volgen via ons track-and-tracesysteem. Heb je vragen? We staan voor je klaar om te helpen!’

Deze e-mails helpen klanten om op de hoogte te blijven en zorgen voor een probleemloze ervaring, wat bijdraagt aan klanttevredenheid en vertrouwen in het merk.

4.3.5.2.8 Educatieve e-mails

Educatieve e-mails zijn bedoeld om klanten te helpen meer waarde te halen uit hun aankopen. Het doel is om extra ondersteuning te bieden door tips, tutorials of handleidingen te delen, waardoor klanten optimaal gebruik kunnen maken van hun product of dienst.

Deze e-mails zijn informatief en vaak praktisch van aard. Ze kunnen geschreven handleidingen, videotutorials of stap-voor-stap tips bevatten. Het tonen van expertise en het bieden van extra waarde versterkt de relatie met de klant en bevordert loyaliteit. Deel 2

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘Gefeliciteerd met je nieuwe koffiezetapparaat! Wil je weten hoe je de perfecte cappuccino maakt? Volg onze eenvoudige stappen en haal het beste uit je apparaat. Klik hier voor onze handleiding.’

Met deze aanpak voelen klanten zich ondersteund en wordt hun tevredenheid met het product vergroot, wat kan leiden tot herhaalaankopen of aanbevelingen.

4.3.5.2.9 Exit-feedback e-mails

Exit-feedback e-mails zijn bedoeld om waardevolle inzichten te verkrijgen van klanten die hun relatie met het merk beëindigen, zoals bij een opzegging of afmelding. Het doel is om te begrijpen waarom klanten vertrekken en hoe de ervaring kan worden verbeterd.

Deze e-mails zijn vriendelijk en nodigen de klant uit om feedback te geven in een laagdrempelige en respectvolle toon. Vaak bevatten ze een korte enquête of vragen zoals ‘Wat kunnen we beter doen?’ om bruikbare feedback te verzamelen.

exitfeedback e-mails

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘We vinden het jammer dat je vertrekt! Kun je ons laten weten hoe we het beter kunnen doen? Jouw feedback is waardevol voor ons.

Klik hier om onze korte vragenlijst in te vullen.’

Verzend

Verzend

crisis-e-mails

Deze e-mails bieden merken de kans om te leren van vertrekkende klanten en hun diensten of producten te verbeteren op basis van directe input.

4.3.5.2.10 Klanttevredenheidsonderzoeken

Deze e-mails bevatten doorgaans korte vragenlijsten die gemakkelijk in te vullen zijn. Ze worden vaak aantrekkelijker gemaakt door het bieden van een incentive, zoals een korting of deelname aan een prijsvraag. Dit verhoogt de respons en helpt waardevolle data te verzamelen.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld: ‘Hoe tevreden ben je met onze service? Jouw mening is belangrijk voor ons. Vul onze korte enquête in en ontvang 10% korting op je volgende aankoop. Klik hier om te starten!’

Met deze aanpak laten bedrijven zien dat ze waarde hechten aan de mening van hun klanten, wat bijdraagt aan verbeterde klantrelaties en een hogere klantloyaliteit.

Klanttevredenheidsonderzoeken zijn gericht op het meten en verbeteren van de ervaringen van klanten. Het doel is om te achterhalen hoe tevreden klanten zijn met het merk, de producten of de dienstverlening, zodat verbeterpunten kunnen worden geïdentificeerd.

4.3.5.2.11 Crisis-e-mails

Crisis-e-mails worden verzonden in uitzonderlijke situaties waarin snelle en duidelijke communicatie essentieel is, zoals bij een datalek, productterugroepactie, technische storing, of andere onverwachte gebeurtenissen die klanten direct beinvloeden. Het doel van deze e-mails is om transparantie te waarborgen, klanten gerust te stellen en hen duidelijk te informeren over de genomen maatregelen en eventuele vervolgstappen.

Verzend

Deze e-mails zijn direct, empathisch en helder in toon. Ze erkennen de situatie en de impact ervan op klanten, bieden duidelijke uitleg over wat er gebeurd is, en schetsen welke acties het bedrijf onderneemt om het probleem op te lossen. Daarnaast bevatten ze praktische instructies of contactinformatie voor verdere ondersteuning. Vertrouwen en verantwoordelijkheid staan hierbij centraal.

Van:

Aan:

Onderwerp:

Voorbeeld:

‘We willen je informeren over een technisch probleem dat tijdelijk invloed heeft op onze diensten. Onze excuses voor het ongemak. Ons team werkt hard aan een oplossing en we houden je op de hoogte van de voortgang. Heb je vragen? Neem contact op met onze klantenservice via [contactgegevens]. Bedankt voor je geduld en begrip.’ Verzend

Met deze aanpak tonen bedrijven empathie, verantwoordelijkheid en transparantie, wat cruciaal is om het vertrouwen van klanten te behouden tijdens een crisis.

Een goed opgestelde crisis-e-mail kan schade aan de merkrelatie minimaliseren en zelfs een positief effect hebben door te laten zien dat het bedrijf adequaat handelt in moeilijke situaties.

4.3.6 Mobile marketing

Mobile marketing is een vorm van digitale marketing waarbij bedrijven hun producten en diensten promoten via mobiele apparaten, zoals smartphones en tablets. Het omvat onder andere mobiele advertenties, apps, SMS-berichten, mobiele websites en pushmeldingen Mobile marketing maakt gebruik van de unieke mogelijkheden van mobiele technologie, zoals locatiebepaling en gepersonaliseerde content, om directer en relevanter met klanten te communiceren.

Mobile marketing is een essentieel onderdeel van een omnichannel marketingstrategie. De klant staat centraal en er wordt gestreefd naar een naadloze en consistente klantervaring over verschillende kanalen heen, zoals online, mobiel, fysieke winkels en sociale media. Mobiele apparaten fungeren vaak als dé schakel

socialmediamarketing

tussen de digitale en fysieke wereld, bijvoorbeeld door middel van mobiele apps die klanten zowel thuis als in de winkel kunnen gebruiken.

Coolblue toont hoe mobile marketing geïntegreerd kan worden binnen een omnichannel strategie met als doel een naadloze ervaring tussen hun website, fysieke winkels en mobiele app. Enkele kenmerken:

– Mobiele app: Coolblues app stelt klanten in staat om producten te bekijken, te vergelijken en te bestellen met een gebruiksvriendelijke interface die is geoptimaliseerd voor smartphones. Dit zorgt voor een soepele aankoopervaring.

– Pushmeldingen en SMS: Coolblue gebruikt mobiele pushmeldingen en SMS-berichten om klanten op de hoogte te houden van de status van hun bestelling, zoals een leveringstijdstip of speciale kortingen.

– Locatiegebaseerde marketing: Klanten die de Coolblue-app gebruiken, kunnen locatiegebaseerde aanbevelingen ontvangen, bijvoorbeeld een suggestie om een fysieke winkel te bezoeken wanneer ze in de buurt zijn.

4.3.7 Sociale media

Socialmediamarketing is het gebruik van sociale mediaplatformen zoals Facebook, Instagram, LinkedIn, TikTok en X om producten, diensten en merken te promoten. Het richt zich op het aangaan van interactie met de doelgroep, het creëren van waardevolle content en het stimuleren van betrokkenheid, merkbekendheid en verkoop en biedt bedrijven de mogelijkheid om direct te communiceren met klanten, feedback te verzamelen en gepersonaliseerde campagnes uit te voeren.

Binnen een omnichannel marketingstrategie fungeert socialmediamarketing als een aanvulling op de voorgaande kanalen zoals fysieke winkels, websites, mobiele apps en e-mailmarketing. Sociale media verbinden de verschillende touchpoints in de klantreis en stellen bedrijven in staat om een consistente boodschap en ervaring te leveren. Klanten kunnen bijvoorbeeld een product ontdekken via sociale media, het vervolgens bekijken op de website en uiteindelijk kopen in een fysieke winkel.

Coolblue pakt het als volgt aan:

1. Klantinteractie via sociale media: Via platforms zoals Facebook, Instagram en X kan Coolblue snel communiceren met klanten. Vragen en klachten worden vaak binnen enkele minuten beantwoord, met een positieve klantervaring als gevolg.

2. Contentmarketing en storytelling: Coolblue creëert waardevolle en humoristische content die klanten aanspreekt en entertaint. Voorbeelden zijn productvideo’s, handige tips en luchtige berichten die aansluiten bij hun slogan ‘Alles voor een glimlach’. Deze content wordt consistent gedeeld via alle kanalen.

3. Social advertising: Coolblue zet gerichte advertenties in op sociale media om specifieke klantsegmenten te bereiken. Denk aan Instagram- en Facebookadvertenties die producten tonen die gebruikers eerder hebben bekeken op de website, wat zorgt voor een gepersonaliseerde ervaring.

4. User-generated content en reviews: Coolblue moedigt klanten aan om reviews en foto’s van hun aankopen te delen via sociale media. Deze vorm van user-generated content verhoogt de geloofwaardigheid en helpt anderen bij hun aankoopbeslissingen.

5. Link naar de website en mobiele app: Socialemediakanalen fungeren als verkeersbronnen die klanten direct doorverwijzen naar de Coolblue-website of app.

4.4 Technologieën voor omnichannel marketing

Omnichannel marketing draait om het creëren van een naadloze, geïntegreerde klantreis over meerdere kanalen. Belgische en Nederlandse ondernemingen kunnen hiervoor gebruikmaken van verschillende tools en platforms om data te verzamelen, klantinteracties te beheren en marketinginspanningen te optimaliseren. Deze technologieën helpen niet alleen bij het coördineren van de communicatie over meerdere kanalen, maar bieden ook diepgaande inzichten in klantgedrag en -voorkeuren, waardoor marketingboodschappen kunnen worden gepersonaliseerd en geoptimaliseerd.

4.4.1 Customer Data Platforms (CDP): het verzamelpunt voor klantdata

Een Customer Data Platform (CDP) verzamelt klantdata uit diverse bronnen, zoals websites, e-mails, sociale media en fysieke winkels, en combineert deze gegevens in één centraal overzicht. Dit stelt bedrijven in staat om een volledig en geïntegreerd klantbeeld te creëren, waarbij klantinteracties over alle kanalen heen zichtbaar worden. Hierdoor kunnen bedrijven gepersonaliseerde, relevante en tijdige communicatie leveren, wat de klantbeleving aanzienlijk verbetert.

Customer Data Platform (CDP)

Technisch gezien werkt een CDP als een centraal knooppunt dat data uit verschillende systemen en bronnen samenbrengt. Dit proces begint met het verzamelen van gegevens via API’s9, datastromen en integraties met tools zoals CRMsystemen, e-commerceplatforms en sociale media. Vervolgens worden deze gegevens door het CDP verwerkt, opgeschoond en gestructureerd om duplicaties te verwijderen en de informatie te standaardiseren. Het systeem koppelt deze gegevens vervolgens aan unieke klantprofielen door slimme identificatietechnieken, zoals het combineren van e-mailadressen, IP-adressen of cookies.

De kracht van een CDP ligt in de mogelijkheid om deze klantprofielen in realtime te updaten en beschikbaar te stellen voor andere marketingtools, zoals e-mailcampagnes, advertentiesystemen en personalisatietools. Dit stelt bedrijven in staat om dynamische en relevante marketingacties uit te voeren die inspelen op de actuele klantbehoeften. Dankzij de technische infrastructuur van een CDP kunnen bedrijven niet alleen beter begrijpen wie hun klanten zijn, maar ook sneller en effectiever inspelen op hun verwachtingen.

Voorbeelden:

– Salesforce Customer 360: Een toonaangevend platform dat data uit verschillende bronnen samenbrengt.

– Adobe Experience Platform: Biedt realtime klantprofielen en geavanceerde AIgestuurde inzichten.

– HubSpot Marketing Hub: Geschikt voor kmo’s, integreert klantdata uit CRM, marketing en verkoopkanalen.

– Custobar: Geschikt voor retailers.

9 Een  API (Application Programming Interface) is een set regels en protocollen waarmee softwaretoepassingen met elkaar kunnen communiceren.

In België en Nederland gebruikt Hybrid Agency, in opdracht van X2O, Custobar10 als een manier om data van hun fysieke winkels, sociale media, online bestelsysteem en andere marketingkanalen te combineren. Als een geregistreerde klant online rondsurft op de website van X2O, kunnen ze een kortingsvoucher sturen om een fysiek winkelbezoek te stimuleren.

4.4.2 Marketing automation software: efficiëntie en consistentie in marketingcampagnes

Marketing automation software helpt bedrijven om repetitieve marketingtaken te automatiseren en tegelijkertijd consistente en gepersonaliseerde berichten te sturen over verschillende kanalen. Het stelt bedrijven in staat om complexe workflows te creëren, waarbij specifieke acties (zoals het verzenden van een e-mail of het tonen van een advertentie) worden getriggerd door klantgedrag.

Een  marketing automation flow chart is een visuele weergave van een geautomatiseerde marketingstrategie of -campagne. Het laat de verschillende stappen, acties en beslissingen zien die plaatsvinden binnen een marketingproces, gebaseerd op het gedrag of de kenmerken van een klant of prospect. Deze flow charts helpen om complexe marketingworkflows overzichtelijk te maken en efficiënter uit te voeren.

10 Custobar. (z.d.). Customer data platform. Geraadpleegd op xx xxxxxxxx xxxx, van https://www. custobar.com/platform/customer-data-platform/

Onderdelen van een marketing automation flow chart

1. Triggers

Triggers vormen de initiële activeringsfactor van de marketing automation flow. Dit zijn specifieke klantinteracties, gedragingen of gegevens die een workflow in gang zetten. Triggers kunnen zowel actief (gebaseerd op klantacties) als passief (gebaseerd op tijd of andere voorwaarden) zijn.

Voorbeelden:

– Inschrijving voor een nieuwsbrief: De klant geeft aan interesse te hebben in je content, waardoor een specifieke serie welkomst-e-mails of informatie over producten/diensten kan starten.

– Downloaden van een e-book: Dit kan duiden op een opkomende interesse in een bepaald onderwerp. De trigger zou kunnen leiden tot het aanbieden van aanvullende content of een opvolgende e-mailcampagne.

– Aankoop op de website: Dit punt kan leiden tot een vervolgactie, zoals een bedankmail, crosssell of upsell voorstel.

Openen van een e-mail: Dit is een belangrijke indicatie van interesse en kan een trigger zijn voor het starten van een vervolgactie, zoals het sturen van een tweede e-mail, afhankelijk van de interactie van de klant met de eerste.

2. Acties

Acties zijn de specifieke taken die uitgevoerd worden zodra een trigger is geactiveerd. Dit kunnen handelingen zijn die direct naar de klant worden gecommuniceerd of administratieve handelingen die de interne processen stroomlijnen.

Voorbeelden:

E-mail verzenden: Na een inschrijving kan een welkomstmail of reeks van geautomatiseerde e-mails verstuurd worden.

– Taak toewijzen aan het salesteam: Wanneer een lead wordt geclassificeerd als ‘warm’ (bijvoorbeeld na het downloaden van een demo-aanvraag), kan het systeem automatisch een taak toewijzen aan een salesmedewerker om de lead verder op te volgen.

– Pushmelding sturen: Als de klant de mobiele app gebruikt, kunnen er gepersonaliseerde pushmeldingen gestuurd worden op basis van hun vorige interacties. triggers acties

beslissingspunten

–

paden en sequenties

Klantsegmentatie bijwerken: Het systeem kan automatisch het klantprofiel aanpassen op basis van gedragingen, zoals de producten die een klant heeft bekeken, om toekomstige communicatie te verbeteren en te personaliseren.

3. Beslissingspunten

Op beslissingspunten of ‘knooppunten’ wordt op basis van klantgedrag of -kenmerken beslist wat de vervolgstap is binnen de workflow. Beslissingspunten zorgen ervoor dat de communicatie relevant en gepersonaliseerd blijft.

Voorbeelden:

– Heeft de klant de e-mail geopend? Dit is een klassiek voorbeeld. Als de klant de e-mail heeft geopend, kan er een follow-up e-mail met aanvullende informatie worden gestuurd. Heeft de klant de e-mail niet geopend, dan kan het systeem een herinnering of een tweede, meer gerichte poging sturen.

– Heeft de klant een product toegevoegd aan de winkelmand, maar de aankoop niet afgerond? In dat geval kan een beslissingspunt geconfigureerd worden om een verlaten-winkelwagen-herinnering te sturen, met een incentive zoals een kortingscode of gratis verzending.

4. Paden en sequenties

Paden en sequenties verwijzen naar de verschillende mogelijke routes die klanten binnen de workflow kunnen volgen, afhankelijk van hun acties of beslissingen. Elke klant kan via verschillende paden een ander resultaat bereiken, afhankelijk van de interacties die ze hebben met je communicatie en acties.

Voorbeelden:

– Een klant die een e-mail opent, volgt mogelijk een ander pad dan een klant die de e-mail niet opent. Als de klant de e-mail opent, kan er bijvoorbeeld een vervolg-e-mail met relevante producten gestuurd worden. Als de klant de e-mail niet opent, kan een herinnering of een ander type inhoud gestuurd worden.

– Een lead die zijn informatie heeft bijgewerkt, kan automatisch worden doorgestuurd naar een specifiek segment voor meer gerichte campagnes. Bijvoorbeeld, iemand die aangeeft geïnteresseerd te zijn in een bepaald product of dienst kan automatisch verder gepersonaliseerde aanbiedingen ontvangen, terwijl een ander pad meer algemeen blijft.

5. Doelen

Doelen zijn de uiteindelijke intenties, de gewenste uitkomsten van de gecreëerde marketing automation flow. Elk pad en elke actie binnen de flow moet bijdragen aan het behalen van deze doelen.

Voorbeelden:

– Conversie: een lead omzetten in een betalende klant door die bijvoorbeeld door een serie gerichte e-mails of aanbiedingen te leiden.

–

–

Klantretentie: klantloyaliteit vergroten door gepersonaliseerde followupacties, zoals verjaardagsaanbiedingen, exclusieve kortingen of klantwaarderingscampagnes.

Leadkwalificatie: onduidelijke leads kwalificeren door middel van geautomatiseerde processen, zodat het salesteam zich kan richten op de meest veelbelovende prospects. Dit kan door middel van lead scoring of door leadsspecifieke informatie te vragen.

Lincelot, het eerder vermelde agency voor slimme marketing, stelde drie mailfunnels op voor een lokaal IT-bedrijf in MailChimp aan de hand van flowcharts. Christophe Van Bael van Lincelot: ‘We ontwikkelden een systeem in MailChimp waarmee in totaal 13 automatische mails werden uitgestuurd, verdeeld over 3 funnels. Lezers ontvangen om de 3 weken een mail van één of meerdere onderwerpen die ze kozen. Zo worden ze niet overladen met mails.’

4.4.3 Point Of Sale (POS) integratie: de brug tussen fysieke en online winkels

De naadloze integratie van  Point Of Sale (POS)-systemen met e-commerceplatforms is een ander essentieel aspect van omnichannel marketing. Hierdoor worden klantgegevens uit zowel fysieke transacties als online aankopen samengevoegd, wat bedrijven een volledig en geïntegreerd inzicht geeft in het koopgedrag van hun klanten. Online aankopen worden automatisch geregistreerd, terwijl fysieke aankopen aan dezelfde klant kunnen worden gekoppeld via het gebruik van een klantenkaart, zowel in fysieke als mobiele vorm, zoals eerder besproken in hoofdstuk 2. Deze integratie maakt het mogelijk om gerichte acties en gepersonaliseerde aanbevelingen te creëren op basis van het volledige aankoopverleden van de klant.

CRM-systeem (Customer Relationship Management)

Brico, een Belgische doe-het-zelfketen, integreert zijn POS-systemen in de fysieke winkels met het online winkelplatform. Klanten kunnen hierdoor producten online bekijken en bestellen, en deze in de winkel ophalen of retourneren. Deze integratie biedt Brico waardevolle inzichten in het koopgedrag van klanten die hun aankoopreis beginnen op het ene kanaal en afronden op het andere. Dit stelt het bedrijf in staat om aanbiedingen te personaliseren en de klantervaring te verbeteren, maar ook hun voorraadbeheer en logistiek te optimaliseren. Dankzij de koppeling tussen de fysieke aankopen en de klantenkaart van Brico kan het bedrijf klanten na hun bezoek verder bereiken voor gerichte communicatie, bijvoorbeeld voor vervolgacties op basis van hun eerdere aankopen.

4.4.4 Customer Relationship Management (CRM)-systemen: klantrelaties beheren over kanalen heen

Een CRM-systeem (Customer Relationship Management ) is een softwaretoepassing die bedrijven helpt bij het beheren, organiseren en analyseren van klantrelaties en interacties gedurende de gehele klantreis. Het systeem centraliseert klantinformatie, zoals contactgegevens, aankoopgeschiedenis, communicatievoorkeuren en interacties via verschillende kanalen (e-mails, telefoongesprekken, sociale media), in één overzichtelijke database. Het speelt hierdoor een fundamentele rol in omnichannel marketing.

Wat betreft CRM-adoptie is er nog werk aan de winkel, zeker voor Belgische ondernemingen. Volgens onderzoek gebruikte in 2023 minder dan de helft (44 %) van de ondernemingen met minstens 10 werknemers een CRM-softwareapplicatie. 11

CRM-tools zoals Salesforce en Microsoft Dynamics helpen bedrijven om klantgeschiedenis, voorkeuren en communicatie te centraliseren, waardoor ze effectiever kunnen inspelen op de behoeften van hun klanten.

Belangrijkste functies

–

Gegevensbeheer: Verzamelen en structureren van klantinformatie op één plaats.

– Verkoopautomatisering: Bijhouden van leads, salesfunnels en verkoopkansen om verkoopprocessen te stroomlijnen.

11 Statistiek Vlaanderen. (z.d.). Gebruik van softwareapplicaties zoals CRM in bedrijven. Geraadpleegd op 10 januari 2025, van https://www.vlaanderen.be/statistiek-vlaanderen/digitale-economie/gebruik-van-softwareapplicaties-zoals-crm-in-bedrijven#ruim-4-op-10-ondernemingen-gebruiken-crm

–

–

Klantsegmentatie: Klanten groeperen op basis van gedrag, voorkeuren of aankoopgeschiedenis.

Marketingondersteuning: Personaliseren en automatiseren van marketingcampagnes op basis van klantinzichten.

– Klantenservice en -retentie: Verbeteren van de klantenservice door een overzicht te bieden van alle eerdere interacties, waardoor klantproblemen sneller worden opgelost.

De keuze voor een CRM-systeem is niet eenvoudig, gezien het overweldigende aanbod. Er is geen ‘silver bullet’-CRM dat voor elke onderneming perfect werkt. Veel organisaties worstelen met de vraag hoe ze het juiste systeem moeten kiezen.

Digitaal strateeg Rutger Meekers schreef hierover de  CRM Selectiegids, waarin hij organisaties helpt om een weloverwogen keuze te maken. Met meer dan duizend CRM-oplossingen op de markt en een falingspercentage van 53% bij implementaties, is een doordachte aanpak cruciaal: ‘Een succesvolle keuze start altijd bij een duidelijke strategie en goed gedefinieerde bedrijfsprocessen.’

DIGITAAL STRATEEG RUTGER MEEKERS VAN ENTER

DIGITAL AAN HET WOORD: WELKE VRAGEN MOET

JE

ALS ONDERNEMER STELLEN BIJ HET KIEZEN VAN EEN CRM-SYSTEEM?

De 5 juiste vragen bij het kiezen van een CRM

Een CRM-systeem helpt organisaties om contacten en interacties te beheren. Maar met zoveel systemen op de markt is kiezen niet eenvoudig. Veel organisaties maken de fout om direct een tool te selecteren zonder eerst helder te hebben wat hun noden zijn. Het resultaat? Een systeem dat niet goed aansluit, nauwelijks wordt gebruikt en snel weer vervangen moet worden.

Hoe voorkom je zo’n dure vergissing? Door eerst de juiste vragen te stellen.

1. Wat wil je bereiken met een CRM?

Een CRM is een middel, geen doel op zich. Definieer dus eerst wat je ermee wilt bereiken. Vermijd vage doelen als ‘betere klantrelaties’ en formuleer meetbare resultaten, zoals:

– ‘We willen leads sneller opvolgen en meten dat door een stijging van 20% in conversies.’

– ‘We willen maandelijkse rapportages automatiseren en meten dat door een tijdsbesparing van 30%.’

Door een CRM te koppelen aan je strategische doelen voorkom je dat je investeert in een systeem dat weinig toevoegt.

2. Hoe werken de huidige processen?

Een CRM verandert hoe je organisatie werkt. Breng daarom eerst je processen in kaart: welke informatie wordt gedeeld, waar zitten handmatige stappen en hoe loopt de samenwerking tussen teams?

Veel organisaties implementeren een CRM zonder hun workflows kritisch te bekijken. Dit leidt tot frustratie en inefficiëntie. Door vooraf te analyseren hoe informatie door je organisatie stroomt, weet je welke functionaliteiten écht nodig zijn.

3. Wie gaat ermee werken?

Een CRM dat door één afdeling wordt gebruikt, creëert datasilo’s. Zorg ervoor dat niet alleen sales of marketing betrokken is, maar ook andere teams zoals klantenservice, administratie en IT.

Door vanaf het begin iedereen mee te nemen, voorkom je dat je later ontdekt dat het systeem niet aansluit bij bredere behoeften.

4. Welke data heb je nodig om beslissingen te nemen?

Een CRM moet niet alleen data opslaan, maar ook helpen om betere beslissingen te nemen. Bepaal welke inzichten nodig zijn om groei en efficiëntie te sturen. Denk aan:

– Rapportages over klantgedrag en aankoopgeschiedenis.

– Automatische segmentatie op basis van interacties.

– Integraties met andere systemen zoals facturatie of marketing automation. Veel organisaties kiezen een CRM met indrukwekkende dashboards, maar merken later dat ze niet de juiste informatie krijgen. Weet vooraf wat je nodig hebt.

5. Wat gebeurt er als de organisatie groeit?

Een CRM moet niet alleen nu aansluiten, maar ook in de toekomst. Kan het systeem eenvoudig opschalen? Welke kosten brengt groei met zich mee?

Kijk niet alleen naar de huidige behoeften. Door vooraf naar de lange termijn te kijken, voorkom je dat je binnen een paar jaar opnieuw moet investeren.

Van analyse naar keuze: stel een RFP op

Zodra de noden helder zijn, stel je een Request for Proposal (RFP) op. Dit document helpt leveranciers te begrijpen wat je zoekt en voorkomt dat je appels met peren vergelijkt.

Een sterke RFP bevat drie elementen:

1. Een korte introductie over de organisatie, huidige systemen en processen, en de doelstellingen van het nieuwe CRM.

2. De belangrijkste functionele en technische vereisten.

3. Vragen aan de leverancier over integraties, prijsstructuur en ondersteuning.

Stuur de RFP naar voldoende leveranciers. Hoe breder je uitvraag, hoe beter je de opties kunt vergelijken.

Maak een doordachte keuze

Zodra de offertes binnenkomen, vergelijk je ze kritisch. Kijk verder dan alleen functionaliteiten en beoordeel ook de praktische en financiële impact.

1. Functionaliteiten en gebruiksvriendelijkheid: Sluit het CRM aan op je workflows? Is het intuïtief genoeg voor alle teams? Automatiseert het wat nu handmatig gebeurt?

Request for Proposal (RFP)

2. Integratiemogelijkheden: Hoe goed koppelt het met bestaande tools zoals facturatie en marketingsoftware? Zijn integraties standaard of is maatwerk nodig?

3. Kosten en schaalbaarheid: Wat zijn de eenmalige en terugkerende kosten? Zijn er verborgen kosten? Blijft het CRM betaalbaar bij groei?

4. Support en doorontwikkeling: Welke ondersteuning krijg je? Hoe vaak zijn er updates? Is het systeem flexibel genoeg om mee te evolueren?

5. Leverancier en betrouwbaarheid: Heeft de leverancier ervaring met vergelijkbare organisaties? Zijn er referenties? Hoe transparant zijn ze over de beperkingen van het systeem?

Een CRM implementeren is een investering voor de lange termijn. Door niet alleen op functionaliteiten, maar ook op kosten, ondersteuning en flexibiliteit te letten, voorkom je een dure mismatch.

Wil je zeker weten dat je niets over het hoofd ziet? Bekijk de CRM-selectiegids12 en ontdek stap voor stap hoe je een CRM kiest dat écht bij je organisatie past.

Een overzicht van vaak gebruikte CRM-systemen.

In de paragrafen hieronder geven we een overzicht van een aantal vaak gebruikte CRM-systemen bij Vlaamse en Nederlandse ondernemingen. Waar mogelijk geven we ook links naar modules en trainingen voor studenten en docenten per platform.

Salesforce

Salesforce wordt wereldwijd beschouwd als de marktleider op het gebied van Customer Relationship Management (CRM). Het platform biedt uitgebreide tools voor verkoop, marketing, klantenservice en meer, waardoor bedrijven hun volledige klantrelatie kunnen beheren vanuit één systeem. Salesforce onderscheidt zich door zijn schaalbaarheid, waardoor het geschikt is voor zowel kleine als grote organisaties. Bovendien biedt het uitgebreide integratiemogelijkheden met andere software en geavanceerde functionaliteiten, zoals AI-gedreven voorspellingen en automatiseringen. Voor ondernemingen die maximale flexibiliteit en maatwerk vereisen, is Salesforce een optie. Het wordt qua kostprijs ook wel eens omschreven als de ‘Rolls-Royce van de CRM-systemen’ waardoor het budgettair mogelijk niet haalbaar is voor kmo’s en mkb’s.

12 Enter Digital (z.d.). Non-profit CRM selectie gids. Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https:// www.enterdigital.coop/blog/tips-over-digitaal-1/non-profit-crm-selectie-gids-47

Salesforce biedt uitgebreide trainingsmodules via Trailhead, hun online leerplatform. Er zijn specifieke programma’s voor het onderwijs, zoals het  Salesforce Academic Alliance programma, dat docenten en studenten toegang geeft tot leermiddelen en curricula.

URL: https://trailhead.salesforce.com

HubSpot CRM

HubSpot CRM staat bekend om zijn gebruiksvriendelijke interface en gratis instapmogelijkheden, wat het platform bijzonder aantrekkelijk maakt voor kmo’s en mkb’s. Het systeem is ontworpen met een focus op eenvoud en biedt kernfunctionaliteiten zoals contactbeheer, e-mailintegratie en lead tracking. HubSpot CRM integreert naadloos met andere HubSpot-tools voor marketing, verkoop en klantenservice, waardoor het een keuze is voor bedrijven die een alles-in-één oplossing zoeken. Dankzij de intuïtieve opzet is HubSpot CRM geschikt voor teams die snel productief willen zijn zonder een steile leercurve.

HubSpot biedt het HubSpot Education Partner Program, gericht op het ondersteunen van onderwijsinstellingen, met gratis software, leermiddelen en certificeringen voor zowel studenten als docenten.

URL: https://academy.hubspot.com/education-partner-program

Microsoft Dynamics 365

Microsoft Dynamics 365 is een krachtig, geïntegreerd systeem dat CRM en ERPfunctionaliteiten combineert. Het platform biedt uitgebreide mogelijkheden voor grote en middelgrote ondernemingen, met een sterke focus op verkoop, marketing, klantenservice en operationeel beheer. Dynamics 365 maakt gebruik van de cloud, waardoor data toegankelijk zijn vanaf elke locatie, en biedt integratie met andere Microsoft-producten zoals Office 365 en Teams. Dankzij de flexibele opzet kunnen bedrijven specifieke modules kiezen die passen bij hun behoeften, wat het platform geschikt maakt voor complexe organisaties met diverse processen.

Microsoft biedt via het Microsoft Learn for Educators programma toegang tot leermiddelen en certificeringen voor Dynamics 365. Dit programma is ontworpen om docenten te ondersteunen bij het integreren van Microsoft-technologieën in hun curriculum.

URL: https://learn.microsoft.com/en-us/training/educator-center/

Zoho CRM

Zoho CRM is een betaalbaar platform dat bedrijven van elke omvang ondersteunt. Het biedt een breed scala aan functies, zoals leadbeheer, workflowautomatisering en uitgebreide rapportagemogelijkheden. Zoho onderscheidt zich door zijn modulaire opbouw, waardoor bedrijven enkel betalen voor de functies die ze daadwerkelijk gebruiken. Daarnaast integreert Zoho CRM met andere tools binnen het Zoho-ecosysteem, zoals Zoho Desk en Zoho Campaigns. Met zijn focus op gebruiksvriendelijkheid en kostenbeheersing is Zoho CRM vooral aantrekkelijk voor groeiende bedrijven en budgetbewuste organisaties.

Pipedrive

Pipedrive is een CRM-oplossing die specifiek is ontworpen om verkoopprocessen en pipelinebeheer te stroomlijnen. Dankzij de visuele interface kunnen gebruikers eenvoudig hun verkoopprocessen monitoren en optimaliseren en is het platform geschikt voor verkoopteams die hun activiteiten en deals effectief willen beheren. Pipedrive biedt krachtige tools voor het prioriteren van leads, het automatiseren van taken en het analyseren van verkoopprestaties. Door de eenvoud en focus op verkoop is Pipedrive een mogelijke keuze voor kleine en middelgrote ondernemingen die verkoopresultaten willen verbeteren.

Odoo

Odoo is een open-source bedrijfsmanagementplatform dat veel meer biedt dan alleen CRM-functionaliteiten. Naast contactbeheer en leadopvolging kunnen gebruikers modules activeren voor ERP, voorraadbeheer, e-commerce en marketingautomatisering. Deze veelzijdigheid maakt Odoo aantrekkelijk voor kmo’s en start-ups die op zoek zijn naar een schaalbare en kosteneffectieve oplossing. Het open-source karakter biedt bovendien de mogelijkheid voor maatwerk, waardoor bedrijven het systeem volledig kunnen afstemmen op hun specifieke behoeften. Odoo’s uitgebreide functionaliteit en flexibiliteit hebben het platform populair gemaakt bij ondernemingen die een geïntegreerde oplossing willen.

Het  Odoo Education Program  biedt gratis toegang tot hun volledige suite van applicaties voor educatieve doeleinden. Dit programma omvat ook trainingsmateriaal en ondersteuning voor zowel docenten als studenten.

URL: https://www.odoo.com/education/program

Teamleader

Teamleader is een alles-in-één bedrijfssoftware, gericht op het stroomlijnen van zakelijke processen en specifiek ontwikkeld voor kmo’s. Het platform combineert CRM, projectbeheer, facturatie en tijdregistratie in één gebruiksvriendelijk systeem. Dit maakt het eenvoudig voor bedrijven om klantrelaties te beheren, projecten op te volgen en financiële processen te automatiseren. Een belangrijk voordeel van Teamleader is de intuïtieve interface, die weinig training vereist en snel in gebruik kan worden genomen. Bovendien integreert het platform naadloos met andere tools zoals Office 365, Google Workspace en boekhoudprogramma’s. Deze focus op eenvoud en efficiëntie maakt Teamleader een geliefde keuze voor kmo’s die overzicht en controle willen over hun dagelijkse bedrijfsvoering.

4.4.5 Big data en Artificial Intelligence (AI): het voorspellen van klantbehoeften

Big data en AI spelen een steeds belangrijkere rol in omnichannel marketing. Door enorme hoeveelheden klantdata te analyseren, kunnen bedrijven tot voor kort voor hen onzichtbare trends en patronen ontdekken die hen in staat stellen om gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren. AI-algoritmen kunnen helpen om klantgedrag te voorspellen, zoals welke producten een klant waarschijnlijk zal kopen of wanneer een klant het meest geneigd is om een aankoop te doen.

Bol.com13 maakt gebruik van big data en AI om aanbevelingen te doen op basis van eerder klantgedrag. Als een klant regelmatig technologieproducten koopt, kan het systeem voorspellen welke accessoires of aanvullende producten die klant mogelijk nodig heeft, en deze in de vorm van gepersonaliseerde advertenties aanbieden via verschillende kanalen. Deze benadering verhoogt niet alleen de kans op conversie, maar verbetert ook de klantbeleving door relevante suggesties te doen.

13 Frankwatching (2022, 23 augustus). Bol.com en contentpersonalisatie: wat je kunt leren van hun aanpak. Frankwatching. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://www.frankwatching.com/ archive/2022/08/23/bol-content-personalisatie/

4.4.6 Analytics en dashboards: het meten van omnichannel successen

Het meten van de effectiviteit van omnichannel marketingstrategieën vereist het gebruik van analytics-tools en dashboards die bedrijven in staat stellen om klantinteracties en prestaties over meerdere kanalen te volgen. Tools zoals Google Analytics, Power BI en Tableau helpen bedrijven om een duidelijk beeld te krijgen van hoe klanten zich gedragen over verschillende kanalen en welke strategieën het meest succesvol zijn.

Een voorbeeld van zo’n geavanceerde aanpak is het gebruik van een feature store, zoals aangeboden door Plainsight bij Torfs. In deze feature store worden data uit verschillende bronnen samengebracht en geanalyseerd, waardoor bedrijven een 360°-beeld van hun klanten krijgen. Plainsight stelt bedrijven in staat om gedetailleerd te volgen wat een klant online koopt, welke producten hij of zij in fysieke winkels aanschaft, welke e-mails worden geopend, en hoeveel en welke kortingen worden gebruikt. Door deze rijke klantdata te combineren, kunnen bedrijven niet alleen hun marketingstrategieën optimaliseren, maar ook hyperpersoonlijke aanbiedingen creëren en proactief inspelen op klantgedrag. Deze vorm van datagedreven personalisatie leidt tot een meer consistente klantbeleving en verhoogt de kans op conversies en klantloyaliteit.

4.5 Prestatiemeting en KPI’s

In een omnichannel marketingstrategie is het meten van prestaties van cruciaal belang om te begrijpen hoe verschillende kanalen samenwerken en hoe klanten reageren op de geboden ervaring. Met prestatie-indicatoren (KPI’s) kunnen Belgische en Nederlandse bedrijven evalueren hoe goed hun omnichannel strategie functioneert. KPI’s helpen niet alleen om successen te meten, maar ook om zwakke punten te identificeren en waar nodig aanpassingen te doen. In deze sectie bespreken we de belangrijkste KPI’s die bedrijven kunnen gebruiken om hun omnichannel prestaties te monitoren.

4.5.1 Average Customer Lifetime Value (CLV)

In hoofdstuk 3 bespraken we de  Individuele Customer Lifetime Value (CLV), die de waarde van één specifieke klantrelatie over de volledige duur van die relatie meet. Naast deze individuele benadering is er ook de Average Customer Lifetime

Value (Average CLV), die een inzicht biedt in de verwachte opbrengst van de gemiddelde klant over een bepaalde periode.

Customer Lifetime Value (CLV) is een van de meest kritieke KPI’s voor bedrijven, omdat het inzicht geeft in de totale waarde die een klant genereert gedurende zijn relatie met een bedrijf. In een omnichannel context helpt CLV bedrijven te bepalen welke kanalen en marketinginspanningen bijdragen aan het aantrekken en behouden van waardevolle klanten en of de gemiddelde Average Customer Lifetime Value stijgt.

Waar klanten zowel online als via mobiele apps winkelen, kan  CLV-analyse waardevolle inzichten opleveren. Door de CLV te vergelijken van klanten die meerdere kanalen gebruiken versus klanten die slechts één kanaal gebruiken, kunnen bedrijven hun marketinginvesteringen effectiever inzetten en middelen toewijzen aan de meest rendabele kanalen.

Formule: Average Customer Lifetime Value (Average CLV)

Average CLV = Average Customer Value × Average Customer Lifespan

Waarbij:

Average Customer Value =

Total Revenue Over a Period Number of Customers Over the Same Period

Average Customer Lifespan = de gemiddelde duur dat een klant bij het bedrijf blijft.

Door deze metriek te berekenen, kunnen bedrijven niet alleen beter voorspellen hoeveel een gemiddelde klant zal opleveren, maar ook strategieën ontwikkelen om de gemiddelde klantwaarde en -duur te verhogen door bijvoorbeeld de implementatie van een omnichannel strategie.

Een hogere  Average CLV betekent dat een bedrijf beter in staat is om zijn klantrelaties te monetiseren, waardoor marketingbudgetten gerichter kunnen worden ingezet en er meer focus komt op klantbehoud en loyaliteitsprogramma’s.

TOEPASSING

Een Belgisch online en fysiek opererend koffie-abonnementenbedrijf dat maandelijkse koffieleveringen aanbiedt via een abonnementsmodel.

Stap 1: Berekening van Average Customer Value

Het koffiebedrijf heeft in het afgelopen jaar een totale omzet van €500.000 gegenereerd uit abonnementen en losse aankopen. Gedurende datzelfde jaar had het bedrijf 5.000 actieve klanten.

Average Customer Value =

Total Revenue Over a Period Number of Customers Over the Same Period

Average Customer Value = 500.000 5.000 = € 100

Elke klant genereert dus gemiddeld €100 aan omzet per jaar.

Stap 2: Berekening van Average Customer Lifespan

Uit historische gegevens blijkt dat klanten gemiddeld 3 jaar klant blijven bij het koffiebedrijf voordat ze hun abonnement stopzetten of overstappen naar een concurrent.

Stap 3: Berekening van Average Customer Lifetime Value

Average CLV = Average Customer Value × Average Customer Lifespan

Average CLV =100 × 3 = € 300

Dit betekent dat de gemiddelde klant over zijn gehele klantrelatie een waarde van €300 vertegenwoordigt voor het koffiebedrijf.

Strategische inzichten:

1. Optimalisatie van marketingkanalen: Als blijkt dat klanten die via Instagramadvertenties binnenkomen een Average CLV van €350 hebben, terwijl Google Ads-klanten een CLV van €250 hebben, kan het koffiebedrijf meer budget alloceren naar Instagram-marketing.

2. Loyaliteitsprogramma’s: Door klanten langer te behouden (bijvoorbeeld met exclusieve kortingen of extra’s na hun tweede jaar), kan de Average Customer Lifespan worden verhoogd, wat direct de Average CLV vergroot.

3. Klantsegmentatie: Door de gemiddelde CLV te berekenen voor verschillende klantgroepen, kan het koffiebedrijf gerichter inspelen op de behoeften van hun meest waardevolle klanten.

4.5.2

Customer Retention Rate (CRR)

De  Customer Retention Rate meet het percentage klanten dat na hun eerste aankoop terugkeert om opnieuw te kopen. Voor Belgische en Nederlandse bedrijven is het cruciaal om te meten hoeveel klanten loyaal blijven aan het merk, vooral omdat de kosten voor het werven van nieuwe klanten vaak hoger zijn dan het behouden van bestaande klanten. Een hoge retentiegraad wijst op klanttevredenheid, sterke merkbinding en een effectief loyaliteitsprogramma, terwijl een lage retentie kan duiden op verbeterpunten in service, productkwaliteit of klantbetrokkenheid.

De Customer Retention Rate (CRR) wordt berekend met de volgende formule:

CRR = ( E – N S ) × 100

waarbij: – E = het aantal klanten aan het einde van een bepaalde periode – N = het aantal nieuwe klanten die in diezelfde periode zijn verworven – S = het aantal klanten aan het begin van de periode

Voorbeeldberekening

Stel dat een bedrijf op 1 januari 500 klanten heeft (S = 500).

Tijdens het jaar komen er 100 nieuwe klanten bij (N = 100).

Op 31 december van datzelfde jaar heeft het bedrijf 550 klanten (E = 550).

De Customer Retention Rate wordt dan:

CRR = ( 550 – 100 500 ) × 100 = ( 450 500 ) × 100 = 90 %

Dit betekent dat 90% van de bestaande klanten behouden bleef gedurende de periode, wat wijst op een relatief hoge CRR. Het verlies van 10% van de klanten kan eerder toeval zijn dan een indicatie van kwaliteits- of serviceproblemen. Bovendien zorgde een instroom van nieuwe klanten in januari ervoor dat het klantenverlies ruimschoots werd gecompenseerd. Indien dit niet het geval was geweest, had het bedrijf aanvullende acties moeten ondernemen, zoals een gerichte retentiestrategie opzetten, bijvoorbeeld door gepersonaliseerde follow-upcampagnes, loyaliteitsprogramma’s of klanttevredenheidsonderzoeken. Daarnaast had het bedrijf

Customer Retention Rate

Customer Engagement Rate

kunnen analyseren waarom klanten afhaakten en proactief inspelen op verbeterpunten, zoals een optimalisatie van de klantenservice, prijsaanpassingen of productinnovaties.

De  CRR is een belangrijke metric voor bedrijven die willen begrijpen hoe goed ze bestaande klanten kunnen vasthouden en welke filialen of acties een impact hebben op klantloyaliteit.

Het eerder vermelde  Atelier Co-Pains maakt gebruik van het  Joyn-platform om klantloyaliteit per winkel te monitoren en te analyseren. Via Joyn kan Atelier CoPains precies bijhouden hoeveel procent van de klanten na hun eerste aankoop blijft terugkomen. Dit biedt waardevolle inzichten in klantgedrag en maakt het mogelijk om de Customer Retention Rate per vestiging met elkaar te vergelijken. Wanneer blijkt dat bepaalde filialen een significant lagere retentiegraad hebben dan andere, kan Atelier Co-Pains gerichte acties ondernemen om deze trend te keren.

Zo kan de bakkerij bijvoorbeeld onderzoeken of prijs, service, productaanbod of de winkelervaring een rol spelen in de verschillen tussen filialen. Aan de hand van deze data kan het management beslissen om gerichte verbeteringen door te voeren, zoals het introduceren van gepersonaliseerde promoties, het optimaliseren van de klantenservice of het aanpassen van het assortiment om beter aan de verwachtingen van de lokale klanten te voldoen. Daarnaast kan het lonen om succesvolle strategieën uit vestigingen met een hoge retentiegraad te implementeren in winkels die minder goed presteren.

4.5.3 Customer Engagement Rate

De Customer Engagement Rate is een KPI die meet hoe actief klanten zijn in hun interacties met een merk. Dit kan worden gemeten door het aantal kliks op e-mails, betrokkenheid bij social media posts, het aantal bezoeken aan de website of het gebruik van mobiele apps. In een omnichannel strategie is het belangrijk om te weten hoe klanten via verschillende kanalen interageren met het merk.

4.5.4

Conversieratio per kanaal

conversieratio per kanaal

De conversieratio per kanaal meet het percentage klanten dat een specifieke actie onderneemt, zoals het doen van een aankoop, nadat ze via een bepaald kanaal met het merk in contact zijn gekomen. Dit is een belangrijke KPI om te

begrijpen welke kanalen het meest effectief zijn in het omzetten van interacties in daadwerkelijke aankopen.

Hybrid Agency analyseerde voor X 2O het rendement van betaalde advertenties op Facebook en YouTube. Hoewel Facebook Ads goedkoper waren en aanzienlijk meer impressies opleverden, zorgden de duurdere YouTube Ads uiteindelijk voor een hoger aantal conversies. Op basis van dit inzicht werd er meer budget gealloceerd naar YouTube-campagnes.

4.5.5 Return on Investment (ROI)

Return on Investment (ROI) is een fundamentele KPI die meet hoeveel inkomsten een bedrijf genereert voor elke geïnvesteerde euro in marketing. In een omnichannel strategie is het cruciaal om te berekenen hoeveel elke campagne en elk kanaal bijdraagt aan de totale omzet. Een goed inzicht in ROI helpt bedrijven om hun marketingbudget efficiënter in te zetten en beslissingen te nemen op basis van harde data.

ROI = Totale opbrengst – Totale kosten Totale kosten × 100 %

Een positieve ROI betekent dat een campagne meer inkomsten oplevert dan ze kost. Als de ROI negatief is, verliest het bedrijf geld en moet de strategie herzien worden. In een omnichannel aanpak kan het echter een uitdaging zijn om de impact van elk individueel kanaal nauwkeurig te meten, aangezien verschillende kanalen elkaar versterken.

Voorbeeld: Stel dat een kmo €10.000 investeert in een digitale marketingcampagne en €15.000 aan inkomsten genereert. De ROI is dan:

ROI = 15.000 – 10.000 10.000 × 100 % = 50 %

Dit betekent dat voor elke euro die is geïnvesteerd, er €1,50 aan omzet wordt gegenereerd.

4.5.5.1 Return on Ad Spend (ROAS) – een gerichtere variant van ROI

Naast ROI is  Return on Ad Spend (ROAS) een specifieke KPI die meet hoeveel inkomsten er direct gegenereerd worden per uitgegeven euro aan advertentie-uitgaven. Terwijl ROI rekening houdt met alle kosten van een

campagne (inclusief productie- en operationele kosten), focust ROAS uitsluitend op de advertentie-uitgaven.

De formule voor ROAS is:

ROAS = Totale advertentie-opbrengst Totale advertentie-uitgaven

Voorbeeld: Stel dat een e-commercebedrijf €2.000 uitgeeft aan Google Ads en daaruit €8.000 aan directe verkoopopbrengsten behaalt. De ROAS is dan:

ROAS = 8.000 2.000 = 4

Dit betekent dat voor elke geïnvesteerde euro in advertenties er €4 aan omzet wordt gegenereerd.

4.5.5.2 Waarom ROI en ROAS combineren?

Hoewel zowel ROI als ROAS afzonderlijk waardevolle inzichten bieden, levert een combinatie van beide een completer beeld van de marketingprestaties.

– ROI helpt om het algemene rendement van een marketingstrategie te evalueren en ook kosten buiten advertenties te betrekken, zoals personeel en software.

– ROAS is nuttig voor het bijsturen van advertentiecampagnes en het identificeren van welke kanalen of campagnes het meeste directe rendement opleveren.

Door ROI te combineren met ROAS kunnen bedrijven inzicht krijgen in zowel de bredere strategie als de prestaties van specifieke kanalen. Vooral voor Belgische kmo’s, die vaak met beperkte marketingbudgetten werken, is het belangrijk om te weten welke investeringen de meeste waarde bieden. Dit stelt hen in staat om met gerichte acties hun marketingrendement te maximaliseren.

4.5.5.3 Praktische tips voor kmo’s

– Gebruik data-analyse tools om ROI en ROAS nauwkeurig te berekenen. Google Analytics 4 en specifieke marketingdashboards bieden hiervoor uitgebreide mogelijkheden.

– Integreer omnichannel data om overlapping tussen kanalen in kaart te brengen en een reëel beeld van de werkelijke impact te krijgen.

– Optimaliseer lopende campagnes door op regelmatige basis ROAS te monitoren en minder presterende campagnes aan te passen of stop te zetten.

4.6 Consistente klantbeleving: de sleutel tot succes in omnichannel marketing

Een van de meest kritieke elementen van een effectieve omnichannel strategie is het waarborgen van een consistente en naadloze klantbeleving over alle kanalen heen. Consumenten in België en Nederland worden steeds veeleisender; ze verwachten dat hun interacties met een merk, ongeacht het kanaal, altijd probleemloos en op dezelfde manier verlopen. Een consistente ervaring versterkt het merkvertrouwen, verhoogt de klantloyaliteit en stimuleert herhaalaankopen.

4.6.1 Klantreis optimalisatie

De klantreis (customer journey) omvat alle contactmomenten die een klant heeft met een merk, van de eerste interactie tot de aankoop en daarbuiten. Daarom moeten bedrijven elk touchpoint in de klantreis optimaliseren en ervoor zorgen dat de verschillende kanalen goed op elkaar aansluiten. Dit betekent dat de klantinformatie op elk kanaal consistent moet zijn, zodat de klant geen discrepanties opmerkt in de service, aanbiedingen of informatie die ze ontvangen.

4.6.2 Consistente prijzen en voorraadbeheer

Een van de grootste frustraties voor klanten is het ontdekken van prijsverschillen tussen kanalen of voorraadproblemen wanneer ze van het ene kanaal naar het andere schakelen. Een omnichannel strategie moet ervoor zorgen dat prijzen en aanbiedingen consistent zijn, ongeacht het kanaal dat de klant gebruikt. Bovendien moeten bedrijven investeren in systemen die de voorraad nauwkeurig beheren, zodat klanten altijd toegang hebben tot actuele informatie over de beschikbaarheid van producten.

Retailers zoals Coolblue zorgen ervoor dat hun prijzen consistent zijn tussen hun online platform en fysieke winkels. Bovendien hebben ze realtime voorraadbeheer geïntegreerd, waardoor klanten precies weten waar producten beschikbaar zijn, zowel online als in hun fysieke locaties.

4.6.3 Klantenservice over alle kanalen

Klantenservice is cruciaal. Klanten verwachten dat ze op elk kanaal – of het nu via fysieke ontmoeting, telefoon, e-mail, chat of sociale media is – dezelfde hoge kwaliteit van klantenservice ontvangen. Daarom moeten bedrijven hun klantenservicekanalen integreren en ervoor zorgen dat klanten, ongeacht het kanaal, dezelfde snelle en effectieve hulp krijgen.

Een goed voorbeeld hiervan is Coolblue, dat niet alleen bekend staat om zijn uitmuntende klantenservice via verschillende kanalen, maar ook een eigen bezorgdienst heeft die qua klantvriendelijkheid ook alles met een glimlach doet. Hierdoor kan Coolblue niet alleen de levering optimaliseren, maar ook direct inspelen op klantvragen en problemen, wat de algehele klantervaring verder verbetert.

4.6.4 Personalisatie en relevantie in omnichannel marketing

Een van de belangrijkste voordelen van omnichannel marketing is de mogelijkheid om een persoonlijke klantervaring te bieden, ongeacht het kanaal. Bedrijven kunnen klantdata gebruiken om elke interactie af te stemmen op de voorkeuren en het gedrag van de klant. Personalisatie zorgt ervoor dat de klant zich gewaardeerd voelt en versterkt de band met het merk, wat resulteert in een hogere klantloyaliteit.

Een voorbeeld hiervan is bol.com, dat op basis van het koop- en surfgedrag van klanten gepersonaliseerde aanbevelingen doet, zowel via e-mail als op hun website. Dit zorgt ervoor dat klanten relevante aanbiedingen ontvangen die aansluiten bij hun interesses, ongeacht het kanaal waarop ze actief zijn.

4.6.5 Belang van coherente branding

Naast functionele aspecten zoals prijzen en klantenservice, is het essentieel dat bedrijven een consistente merkidentiteit handhaven over alle kanalen. Dit omvat visuele elementen zoals logo’s en kleuren, maar ook de toon en boodschap van de communicatie. Een coherente branding versterkt het merkimago en zorgt ervoor dat klanten het merk snel kunnen herkennen, ongeacht waar ze interactie hebben.

Bedrijven zoals Coolblue handhaven een sterke, herkenbare merkidentiteit op alle touchpoints. Hun online en offline kanalen gebruiken dezelfde kleuren, tone-of-voice en visuele stijl, met als gevolg een consistente merkervaring die klanten vertrouwen en merkloyaliteit versterkt.

X²O – de omnichannel badkamerspecialist

(Casus aangeleverd door Hybrid Agency14 en interview met Ellien Defever)

X²O is een toonaangevende badkamerspecialist in België, Nederland, Duitsland en Frankrijk, met bijna 50 fysieke showrooms en een sterk digitaal aanbod. Sinds 2019 kende het bedrijf een indrukwekkende omnichannel groei, waarbij online verkoop tijdens de COVID-19-pandemie een sterke impuls kreeg. Om die groei structureel te ondersteunen, riep X²O in september 2020 de hulp in van Hybrid Agency.

‘We zochten iemand die ons kon challengen en niet alleen uitvoerde wat we vroegen. Hybrid paste perfect in dat plaatje,’ vertelt Ellien Defever, omnichannel marketing manager bij X²O.

Stapsgewijze samenwerking

Ambitieuze, maar haalbare doelstellingen stonden centraal toen X²O in september 2020 contact opnam met Hybrid Agency om deze samen te realiseren. In deze samenwerking doorliepen beide partijen meerdere fasen: van een grondige analyse en snelle optimalisaties (quick wins) tot een voortdurend proces van optimalisatie en groei.

Fase 0: analyse – september 2020

In de eerste fase analyseerde Hybrid Agency de volledige marketingaanpak van X²O. Ze onderzochten alle cruciale aspecten en kregen een volledig beeld van de huidige situatie (as is), waarmee ze het toekomstige potentieel konden bepalen (as should ).

De belangrijkste focuspunten:

– CRM & sales: Hybrid evalueerde de verkoopkanalen, bepaalde het ideale klantprofiel en berekende belangrijke indicatoren, zoals Customer Lifetime Value (CLV) en Cost per Acquisition (CPA). Ook onderzochten ze de prestaties van de salesfunnel en de marges.

– Website-data: Het gedrag van websitebezoekers werd nauwkeurig in kaart gebracht om hun online trajecten te begrijpen.

14 Hybrid Agency (z.d.). X2O Omnichannel Groei. Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https:// hybridagency.be/case/x2o-omnichannel-groei/

–

Marketingdata: Hybrid bracht data van campagnes en kanalen samen, identificeerde lead drivers en berekende CPA’s per kanaal om verbeterpunten te spotten.

– Interne processen: Door de interne werking van het X²O-team te analyseren, ontdekte Hybrid nieuwe groeikansen en kon het een realistisch groeiscenario voorstellen.

Op basis van deze inzichten voerde Hybrid een concurrentieanalyse uit, deden ze zoekwoordonderzoek voor de volledige buyer journey en analyseerde het bedrijf het productaanbod van X²O.

Fase 1: quick wins – oktober 2020 tot maart 2021

Uit de analyse bleek dat niet alle mogelijkheden optimaal benut werden. Daarom focusten ze in de eerste fase op snelle verbeteringen met hoge impact.

Strategieën en resultaten:

– Competitief zoekvolume benutten: Ze legden de nadruk op conversiegerichte campagnes via Google, Bing, Shopping en retargeting, terwijl ze awareness-campagnes terugschroefden.

–

Kostenoptimalisatie: Budgetten werden herschikt naar campagnes met bewezen rendement, waarbij ze verkoops- en margedata integreerden voor gerichte optimalisatie.

Deze aanpak leverde direct meetbare resultaten op met maximale return on investment.

Fase 2: omnichannel aanpak (2021 – heden)

Dankzij de eerste successen schakelde X²O op naar een volwaardige omnichannel strategie. Hybrid bracht alle online en offline kanalen in kaart en begeleidde het marketingteam strategisch en operationeel. ‘Hybrid is flexibel, denkt mee en zorgt ervoor dat we altijd de juiste expertise aan boord hebben. Dat maakt hen meer dan alleen een marketingbureau,’ aldus Ellien.

Hybride samenwerking: verlengstuk van het team

De samenwerking evolueerde naar een Team-as-a-Service-model waarin Hybrid fungeert als verlengstuk van het X²O-team.

– Vaste contactpersoon & flexibele expertise: Hybrid biedt continu toegang tot de juiste skills, van operationeel tot strategisch.

– Opleiding via de Hybrid Academy: Nieuwe marketeers worden snel ingewerkt en opgeleid in tools, technieken en strategisch denken. ‘Dit versnelt niet alleen onboarding, maar zorgt ook voor teamcontinuïteit.’

– Slimme koppeling online & offline: Samen ontwikkelden ze een model dat locatiegegevens, campagnedata en kassadata combineert. Zo kon de impact van digitale campagnes op showroombezoeken inzichtelijk worden gemaakt. ‘Het was belangrijk om aan te tonen hoe onze online inspanningen ook bijdragen aan offline resultaten.’

Resultaten en groei

De hechte samenwerking tussen X²O en Hybrid heeft geleid tot indrukwekkende resultaten:

–

YoY15 omzetgroei: +270%

– YoY websitebezoeken: +147%

– YoY websitebezoeken uit betaalde kanalen: +276%

– YoY omzet uit betaalde kanalen: +280%

– ROAS van 5

–

Organisch verkeer in Nederland: +26%

– Organische positie en vertoningen in België: +10% en +6%

Daarnaast is het interne marketingteam van X²O gegroeid van een klein team tot een sterk performance marketingteam van acht marketeers, dat nog steeds ondersteund wordt door Hybrid.

‘Samenwerken met Hybrid voelt alsof je een verlengstuk van je eigen team erbij krijgt. Ze maken ons sterker op elk niveau,’ besluit Ellien Defever.

15 YoY staat voor Year-over-Year. In de context van YoY omzetgroei betekent dit dat de omzetgroei vergeleken wordt met dezelfde periode van het voorgaande jaar. Dit is een veelgebruikte manier om de prestaties van een bedrijf te analyseren en trends over de tijd te identificeren. Hoofdstuk 4 Omnichannel marketing

Deel 2 Data-driven

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!

Referentielijst

Coolblue (2023). Coolblue behaalt recordomzet én hoogste klanttevredenheid ooit in 2023. Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://aboutcoolblue.com/news/nl-be/ coolblue-behaalt-recordomzet-en-hoogste-klanttevredenheid-ooit-in-2023

Custobar (z.d.). Customer data platform. Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, van https://www.custobar.com/platform/customer-data-platform/

Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, van https://www.emerce.nl/best-practice/ omnichannel-strategie-wordt-eenvoudiger-en-bereikbaarder-ook-voor-het-mkb

Enter Digital (z.d.). Non-profit CRM selectie gids. Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https://www.enterdigital.coop/blog/tips-over-digitaal-1/ non-profit-crm-selectie-gids-47

Frankwatching (2022, 23 augustus). Bol.com en contentpersonalisatie: wat je kunt leren van hun aanpak. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://www.frankwatching.com/archive/2022/08/23/bol-content-personalisatie/

Hybrid Agency (z.d.). X2O Omnichannel Groei. Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https://hybridagency.be/case/x2o-omnichannel-groei/

Kaushik, A. (2024, June 27). Omnichannel marketing: A complete guide for 2024 and beyond. MoEngage. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://www. moengage.com/blog/omnichannel-marketing/

Klantgemak.nl (z.d.). MTel klantcontact omnichannel inrichten. Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https://www.klantgemak.nl/site/ mtel-klantcontact-omnichannl-inrichten?opendocument

Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://lowgravitysolutions.com/ klaviyo-email-automation-marketing-strategy-increase-ecommerce-revenue

Maileon (z.d.). E-mailmarketing: Voordelen, ideeën en tips. Geraadpleegd op 29 januari 2025, van https://maileon.com/nl/ blogs/e-mailmarketing-voordelen-ideeen-en-tips/

Managementsite.nl (z.d.). Wat is direct mail? Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https://www.managementsite.nl/tql/marketing-sales/direct-marketing/ wat-is-direct-mail

Motionmill (2022, januari 21). Multichannel, crosschannel en omnichannel: Wat zijn de verschillen? Geraadpleegd op 8 januari 2025, van https://motionmill. com/2022/01/multichannel-omnichannel-verschillen/

Nieuwsblad.be (2013, 5 november). Vaste Telenetklanten ‘willen ook wel eens een cadeau’. Geraadpleegd op 29 januari 2025, van https://www.nieuwsblad.be/cnt/ dmf20131105_00824450

Statistiek Vlaanderen (z.d.). Gebruik van softwareapplicaties zoals CRM in bedrijven. Geraadpleegd op 10 januari 2025, van https://www.vlaanderen.be/ statistiek-vlaanderen/digitale-economie/gebruik-van-softwareapplicaties-zoals-crm-in-bedrijven#ruim-4-op-10-ondernemingen-gebruiken-crm Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, van https://techpulse.be/nieuws/167902/79procent-van-belgische-kmos-verkoopt-via-social-media-en-apps/

Verhoef, P. C., Kannan, P. K., & Inman, J. J. (2015). From multi-channel retailing to omni-channel retailing: Introduction to the special issue on multi-channel retailing. Journal of Retailing, 91(2), 174-181.

Hoofdstuk 5

Datacentralisatie en -integratie

Na dit hoofdstuk ben je in staat om ...

• het belang van  datacentralisatie voor marketingstrategieën uit te leggen, de voordelen ervan te benoemen en de link te leggen met de creatie van een 360°-klantenbeeld.

• het  ETL-proces (Extract, Transform, Load) te beschrijven en hoe dit wordt toegepast om data te integreren in een gecentraliseerd systeem.

• de verschillen tussen  datasilo’s, datawarehouses en data lakes te begrijpen en te verklaren hoe het vermijden van datasilo’s bijdraagt aan efficiënter datagebruik.

• een plan te ontwikkelen voor de implementatie van gecentraliseerde dataopslag in een organisatie.

• de voordelen van datacentralisatie voor marketingprocessen te benoemen, waaronder betere klantinzichten en effectievere marketingcampagnes.

In hoofdstuk 2 zagen we al de grote diversiteit aan databronnen, zowel intern als extern. Bedrijven genereren en verzamelen dagelijks enorme hoeveelheden gegevens uit uiteenlopende bronnen: van klanttransacties en websitebezoeken tot socialemedia-interacties en Internet of Things (IoT) apparaten. Voor Belgische en Nederlandse ondernemingen, ongeacht hun grootte, biedt deze overvloed aan data zowel kansen als uitdagingen.

Aan de ene kant stellen data bedrijven in staat om diepgaande inzichten te verwerven, klantgedrag te analyseren en weloverwogen beslissingen te nemen die hun concurrentiepositie versterken. Aan de andere kant kan het gebrek aan een gestructureerde aanpak voor het beheren en integreren van deze data leiden tot inefficiënties, gemiste kansen en zelfs risico’s op het gebied van compliance en beveiliging.

In een tijd waarin de hoeveelheid data en het aantal databronnen binnen het data-ecosysteem exponentieel groeien, zijn datacentralisatie en -integratie essentieel om de volledige waarde van data te benutten.

Datacentralisatie omvat het proces waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden samengebracht in één centrale opslagplaats. Dit technische proces maakt het mogelijk om het dataecosysteem efficiënt te beheren en te integreren.

Hierdoor krijgen bedrijven een uniform en volledig overzicht van hun activiteiten en klanten, wat leidt tot een dieper inzicht in klantgedrag vanuit diverse perspectieven. Dit concept staat bekend als het  360°-klantenbeeld. Of nog: ‘If data is the new gold, integration is the new silver.’

Door nog te werken met datasilo’s loopt het bij veel bedrijven mis in de orderverwerking, voorraadbeheer en facturatie. Een typisch voorbeeld is een onderneming met zowel een webshop als een ERP-systeem die niet aan elkaar gekoppeld zijn. Dit gebrek aan integratie kan ertoe leiden dat een klant een product bestelt dat op de website als beschikbaar staat, maar niet op voorraad blijkt te zijn, met vertragingen of annuleringen van de bestelling als gevolg. Evenzo kan een fout in het systeem ervoor zorgen dat de klant een verkeerde factuur ontvangt, met onjuiste bedragen of dubbele kosten, wat leidt tot verwarring en frustratie. Dit zijn fouten die door de consumenten vandaag nauwelijks getolereerd worden.

Hier liggen grote verbeterkansen. Wanneer bedrijven hun systemen koppelen en bovendien integreren met andere tools, zoals CRM- of marketingplatforms, wordt de kracht van data pas echt benut. Dit hoofdstuk zal laten zien hoe een geïntegreerd datalandschap kan worden gerealiseerd en waarom dit voor moderne bedrijven een essentiële stap is in het ontwikkelen van effectieve marketingstrategieën, het optimaliseren van operationele processen en het bieden van een consistente klantervaring over alle touchpoints heen.

Op dit vlak is er in de praktijk nog veel ruimte voor verbetering. Veel organisaties moeten nog stappen zetten om de voordelen van een geïntegreerde data-aanpak volledig te benutten. Onderzoek van SharpSpring toont aan dat binnen bedrijven zowel de integratie van marketing met andere afdelingen, als de interne data-integratie twee van de grootste aandachtspunten zijn bij het gebruik van marketingtools.

In dit hoofdstuk richten we ons op het concept van datacentralisatie en -integratie, waarbij een meer technische en IT-gerelateerde benadering wordt gehanteerd dan in hoofdstuk 2 en 4. Hoewel marketeers niet dezelfde technische expertise hoeven te hebben als IT-dataspecialisten, is het toch cruciaal dat ze inzicht krijgen in hoe een geïntegreerd en gecentraliseerd datawarehouse tot stand komt. We bespreken hoe een kernonderdeel hierbij, namelijk het  ETL-proces (Extract, Transform, Load), wordt ingezet om data uit diverse bronnen te integreren in een gecentraliseerd systeem.

We gaan dieper in op de verschillen tussen datasilo’s en datawarehouses en laten zien hoe het vermijden van datasilo’s kan bijdragen aan efficiënter datagebruik en betere besluitvorming. Daarnaast bieden we een praktisch stappenplan om gecentraliseerde dataopslag binnen een organisatie te implementeren. Hierbij besteden we aandacht aan best practices en mogelijke valkuilen die organisaties kunnen tegenkomen.

Tot slot bespreken we de voordelen van datacentralisatie voor marketingprocessen. Deze voordelen worden geïllustreerd aan de hand van concrete voorbeelden en casestudy’s uit de Belgische en Nederlandse markt. Hiermee krijg je niet alleen

theoretisch inzicht, maar ook praktische handvatten om datacentralisatie en -integratie effectief toe te passen binnen een organisatie. Ten slotte licht ETL-experte Bo Vande Sompele van Plainsight toe hoe een ETL-procedure precies plaatsvindt.

5.1 Het belang van een 360°-klantbeeld en datacentralisatie

Een 360°-klantbeeld is een geïntegreerd en compleet overzicht van alle interacties, gegevens en inzichten die een bedrijf over een klant verzamelt. Het doel van dit concept is om een gedetailleerd en nauwkeurig profiel van de klant te creëren, zodat bedrijven de behoeften, voorkeuren en gedragingen van hun klanten beter begrijpen en daarop kunnen inspelen. Dit beeld wordt datatechnisch opgebouwd door gegevens uit de verschillende bronnen (zoals aankoopgeschiedenis, klantenservice-interacties, websitegedrag, e-mailcampagnes, socialemedia-activiteiten en demografische informatie) te gaan centraliseren op één plaats.

Het 360°-klantbeeld gaat verder dan alleen het opslaan van klantgegevens. Het richt zich op het combineren en centraliseren van al deze gegevens in één enkele, uniforme databron. Dit allesomvattend klantprofiel biedt bedrijven de volgende troeven:

–

Klantgedrag voorspellen: De analyse van historische gegevens van klanten vanuit de combinatie van verschillende bronnen laat bedrijven toe om patronen en trends te identificeren die helpen bij het voorspellen van toekomstige behoeften, voorkeuren en gedragingen. Zo kunnen ze proactief inspelen op de wensen van de klant, bijvoorbeeld door producten of diensten aan te bieden die ze waarschijnlijk binnenkort nodig zullen hebben, nog voordat de klant het zelf weet. Het vermogen om klantgedrag te voorspellen vergroot niet alleen de kans op conversies, de gepersonaliseerde ervaring verhoogt ook de klanttevredenheid.

Dankzij je klantprofiel ontvang je enkele weken na je aankoop van een laptop van de webshop een gepersonaliseerde aanbieding voor passende accessoires, zoals een muis of een laptophoes. Het bedrijf anticipeert op je behoeften zonder dat je er zelf om hoeft te vragen.

– Personalisatie verbeteren: Een volledig 360°-klantbeeld maakt het mogelijk om marketing- en communicatie-uitingen volledig af te stemmen op de specifieke voorkeuren, interesses en gedragingen van individuele klanten. Door

gegevens te verzamelen uit verschillende kanalen, zoals eerdere aankopen, zoekgedrag op de website, en interacties met klantenservice, kunnen bedrijven hypergerichte campagnes ontwikkelen. Dit vergroot de effectiviteit van marketinginspanningen, verhoogt de betrokkenheid van klanten en draagt bij aan hogere conversieratio’s. Bovendien voelen klanten zich gezien en gewaardeerd, wat de klantloyaliteit versterkt.

Je hebt eerder interesse getoond in duurzame producten bij het surfen op bol. com. Dankzij je klantprofiel ontvangt je een e-mail met exclusieve kortingen op nieuwe ecovriendelijke producten die specifiek aansluiten bij jouw voorkeuren. Je voelt je aangesproken door de relevantie van de aanbieding en besluit de aankoop te doen.

– Klantervaring optimaliseren: Door alle klantgegevens centraal te verzamelen, kunnen bedrijven frictiepunten in de customer journey identificeren en elimineren. Dit betekent dat bedrijven in staat zijn om naadloze en consistente ervaringen te bieden, of de klant nu via de website, in de fysieke winkel of via de klantenservice communiceert. Het geïntegreerde klantprofiel maakt het ook mogelijk om sneller te reageren op klantvragen, klachten of verzoeken, wat de klanttevredenheid verhoogt. Het uiteindelijke doel is om een uniforme ervaring te creëren die klanten het gevoel geeft dat ze altijd de aandacht krijgen die ze verdienen, ongeacht het kanaal dat ze gebruiken.

Je hebt een product online gekocht, maar wanneer je het in de winkel ophaalt, blijkt het beschadigd. Dankzij je klantprofiel heeft de winkelmedewerker toegang tot je bestelgegevens en kan die direct een vervangend product voor je regelen, zonder dat je opnieuw je bestelling hoeft uit te leggen. Dit bespaart tijd en voorkomt frustratie.

– Efficiënter werken: Door klantgegevens te centraliseren en toegankelijk te maken voor verschillende afdelingen binnen de organisatie – zoals marketing, sales en klantenservice – kunnen teams effectiever samenwerken en sneller beslissingen nemen. Dit doorbreekt de silo’s binnen een organisatie, zodat er geen duplicatie van werk of miscommunicatie ontstaat. Medewerkers hebben altijd toegang tot dezelfde actuele klantinformatie, wat leidt tot een meer gestroomlijnde en gecoördineerde aanpak. Dit verhoogt de algehele efficiëntie, vermindert de kans op fouten en zorgt ervoor dat klantinteracties sneller en effectiever verlopen, wat tijd en middelen bespaart.

Je hebt eerder een vraag gesteld over een product via de klantenservice. Bij je volgende bezoek aan de website krijg je direct een gepersonaliseerde pop-up die je helpt met aanvullende vragen over datzelfde product, omdat de klantenservice jouw eerdere interactie heeft opgeslagen. Je voelt je geholpen en efficient ondersteund, zonder dat je opnieuw moet uitleggen waar je mee bezig was.

Transformeer klantgegevens naar inzichten

Gecombineerde klantgegevens

Voorspel klantgedrag

Optimaliseer klantervaring

Verbeter personalisatie

Holistisch klantprofiel

Verhoog operationele efficiëntie

In veel organisaties worden klantdata verspreid opgeslagen in verschillende systemen, zoals CRM-software, marketingtools, ERP-systemen en e-commerceplatformen. Deze silo’s maken het moeilijk om een volledig beeld van de klant te creëren. Datacentralisatie brengt hier verandering in:

–

Integratie van systemen: Gegevens uit diverse bronnen worden verzameld in een centraal datawarehouse of dataplatform. Dit kan met behulp van APIkoppelingen of geavanceerde integratiesoftware.

– Data-uniformiteit: Door de centralisatie van data kunnen inconsistenties, zoals dubbele records of tegenstrijdige informatie, worden opgeschoond. Dit leidt tot een betrouwbare en bruikbare dataset.

– Toegankelijkheid: Met een gecentraliseerde datastructuur hebben alle afdelingen toegang tot dezelfde gegevens, wat samenwerking en strategische besluitvorming verbetert.

Stel dat een retailbedrijf klantdata opslaat in drie aparte systemen: een CRM voor contactinformatie, een kassasysteem voor aankoopdata en een e-mailtool voor marketingcampagnes. Zonder datacentralisatie kan een marketeer een klant benaderen met een kortingsaanbieding voor een product dat die klant al heeft gekocht. Door deze systemen te integreren, ontstaat een volledig klantbeeld dat dit soort fouten voorkomt.

Het 360°-klantbeeld biedt organisaties de mogelijkheid om een diepgaand begrip van hun klanten te ontwikkelen en hierop actie te ondernemen. Een 360°-klantbeeld faciliteert ook omnichannel marketing (zie hoofdstuk 4). In een tijd waarin klanten steeds hogere verwachtingen hebben van personalisatie en consistente interacties, is het een essentieel onderdeel van data-driven marketingstrategieën. Door data-integratie en -centralisatie te omarmen, kunnen bedrijven niet alleen betere marketingcampagnes uitvoeren, maar ook vertrouwen en loyaliteit opbouwen bij hun klanten.

Achtergrond

Op de website van Salesforce vinden we de casus van BNG Bank. BNG Bank is een speler in de Nederlandse financiële sector. In tegenstelling tot commerciële banken richt BNG Bank zich volledig op de publieke sector, waarbij de focus ligt op maatschappelijke impact in plaats van winstmaximalisatie.

1 Salesforce (z.d.).  BNG Bank – Klantcase. Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https://www. salesforce.com/nl/customer-success-stories/bng-bank/ Deel 2

BNG BANK OPTIMALISEERT KLANTINZICHT MET SALESFORCE 1

De uitdaging

Een belangrijk principe in de bankensector is ‘Ken je klant’. Voor BNG Bank betekende dit dat zij een beter inzicht wilden krijgen in hun klanten om financiële processen efficiënter en veiliger te maken. De bank werkte echter met verschillende systemen die nauwelijks met elkaar communiceerden. Medewerkers moesten handmatig gegevens combineren om een volledig overzicht van de klant te krijgen, een tijdrovend proces dat de kans op fouten vergrootte.

De oplossing: ETL via Salesforce

BNG Bank koos voor het CRM-platform van Salesforce om hun klantbeheer te optimaliseren. Dit platform was niet alleen aantrekkelijk vanwege de hoge beveiligingsstandaarden die vereist zijn in de bankensector, maar ook vanwege de kracht om diverse databronnen te integreren. Salesforce stelde de bank in staat om klantgedrag en andere data logisch en transparant te combineren, wat leidde tot de creatie van een 360°-klantbeeld.

De resultaten

Door de overstap naar een centraal platform konden de losse systemen van BNG Bank worden vervangen, waardoor administratieve inefficiënties werden geëlimineerd. Het geïntegreerde systeem verminderde de kans op fouten en gaf medewerkers realtime toegang tot consistente en accurate klantinformatie. ‘Salesforce heeft ons geholpen om klantprocessen te stroomlijnen en een volledig klantbeeld te verkrijgen, waardoor we onze maatschappelijke doelstellingen nog effectiever kunnen realiseren’, aldus de projectmanager centraal relatiebeheer.

Deze casus illustreert hoe data-integratie en -centralisatie niet alleen operationele voordelen opleveren, maar ook strategische doelen ondersteunen, zoals het verbeteren van klantrelaties en het verhogen van maatschappelijke impact. Het toont aan dat het elimineren van datasilo’s essentieel is voor efficiënt datagebruik en betere besluitvorming in een complexe sector zoals de financiële dienstverlening.

5.1.1 De explosie van data in het moderne bedrijf

De afgelopen decennia hebben we een exponentiële groei gezien in de hoeveelheid data die bedrijven genereren en verzamelen. Deze data komen uit een breed scala aan bronnen (zie ook hoofdstuk 2). Voor bedrijven in België en Nederland betekent dit dat ze worden geconfronteerd met data in verschillende talen, afkomstig uit diverse markten en klantsegmenten. Zonder een gestructureerde aanpak kan deze overvloed aan informatie overweldigend worden en leidt het tot inefficienties en gemiste kansen.

5.1.2 Voordelen van datacentralisatie in marketing

Datacentralisatie stelt bedrijven in staat om informatie uit verschillende kanalen samen te voegen tot één coherent klantprofiel. Dit betekent dat elke interactie van de klant, of die nu plaatsvindt via de website, sociale media, fysieke winkels of klantenservice, wordt geïntegreerd in één overzicht. Stel je een Belgische retailer voor die merkt dat een klant eerst online onderzoek doet naar een product, maar de aankoop uiteindelijk doet in de fysieke winkel. Als deze gegevens niet worden samengevoegd, lijken het twee verschillende klanten. Met gecentraliseerde data ziet het bedrijf het volledige klanttraject en kan het bijvoorbeeld gepersonaliseerde aanbiedingen sturen op basis van de gecombineerde informatie.

Door data te centraliseren hebben alle afdelingen toegang tot dezelfde, consistente informatie. Dit elimineert conflicten tussen datasets, waardoor bedrijven beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen. Een Nederlandse mkb in de voedingssector had voorheen marketingcampagnes gebaseerd op verouderde data, terwijl het salesteam actuele klantfeedback ontving. Dit zorgde voor verwarrende boodschappen richting klanten. Na het centraliseren van de data werd duidelijk welke producten populair waren en konden zowel marketing als sales hun strategieën afstemmen. Dit resulteerde in gerichte promoties en hogere conversiepercentages.

Het onderhouden van meerdere databases leidt vaak tot onnodige kosten en inefficiënties. Door alles te centraliseren, bespaart een bedrijf op opslagkosten en IT-beheer. Stel, een klein bouwbedrijf gebruikt afzonderlijke systemen voor facturatie, klantbeheer en projectmanagement. Dit leidt tot dubbel werk en hogere kosten. Met een gecentraliseerd platform zoals een cloudgebaseerd CRM kunnen deze processen efficiënter worden beheerd, waardoor de administratieve last afneemt en kosten worden verlaagd.

Een ander bijkomend voordeel dat niet onderschat mag worden, is een verbeterde compliance met de privacyregelgeving. In een tijdperk van strengere privacyregels (zie ook hoofdstuk 9), zoals de GDPR, moeten bedrijven volledig inzicht hebben in hoe en waar klantgegevens worden opgeslagen. Datacentralisatie helpt om sneller te voldoen aan verzoeken van klanten en audits van gegevensbeschermingsautoriteiten. Een Vlaamse kmo in de gezondheidszorg moet voldoen aan strikte privacyregels. Dankzij datacentralisatie kunnen ze eenvoudig aantonen waar patiëntgegevens worden opgeslagen en wie er toegang toe heeft. Dit minimaliseert het risico op boetes en bouwt vertrouwen op bij klanten. Verder kan één druk op de knop alle data van een patiënt verwijderen, in plaats van dat in elk apart systeem te moeten doen, waardoor onbedoeld data in een bepaalde silo blijven staan.

5.1.3 Datasilo’s: een obstakel voor groei

Datasilo’s ontstaan wanneer afdelingen of systemen binnen een organisatie hun eigen, geïsoleerde dataopslagplaatsen hebben. Dit leidt tot:

– Inconsistente data: Verschillende versies van dezelfde gegevens kunnen leiden tot verwarring en fouten.

– Beperkte samenwerking: Afdelingen werken geïsoleerd zonder inzicht in elkaars data, wat samenwerking en innovatie belemmert.

– Gemiste kansen: Zonder een holistisch beeld van de data kunnen trends en patronen over het hoofd worden gezien.

Een Nederlands retailbedrijf merkte dat hun online en offline verkoopteams met verschillende prijsgegevens werkten. Dit leidde tot klantverwarring en verlies van vertrouwen. Door datasilo’s te elimineren en gegevens te centraliseren, konden ze consistente prijzen en promoties aanbieden over alle kanalen heen

5.2 ETL-procedures

In de vorige paragrafen bespraken we de voordelen van werken met een gecentraliseerde datastructuur, in tegenstelling tot opereren vanuit datasilo’s. In de volgende sectie staan we stil bij de technische stappen die ondernemingen moeten implementeren om naar een gecentraliseerde dataoplossing te evolueren.

Het  ETL-proces (Extract, Transform, Load ) is een methode die bedrijven gebruiken om data uit verschillende bronnen te verzamelen, te verwerken en samen te voegen in één centraal systeem. Dit proces speelt een cruciale rol bij het creëren

ETL-proces

van waardevolle inzichten en het bruikbaar maken van data voor analyse. ETL bestaat uit drie opeenvolgende stappen: extractie, transformatie en laden.

5.2.1 Extract: data verzamelen

De extractiefase draait om het ophalen van gegevens uit uiteenlopende databronnen, zoals databases, spreadsheets, cloudopslag, API’s en zelfs sociale media. Zo kan een retailer de verkoopgegevens uit zijn kassasysteem combineren met klantinteracties uit e-mailmarketingplatforms en likes en reacties van sociale media. Dit biedt een volledig beeld van het klantgedrag.

Data kunnen in verschillende formaten worden opgeslagen, zoals SQL , XML of JSON. Elk formaat heeft zijn eigen kenmerken en gebruikstoepassingen. SQL is een krachtige programmeertaal die relationele data opslaat in tabellen en geschikt is voor gestructureerde gegevens, zoals klantnamen en verkoopstatistieken. XML, daarentegen, gebruikt een hiërarchische structuur en wordt vaak gebruikt voor het uitwisselen van gegevens tussen systemen, zoals productcatalogi. JSON is een formaat dat ideaal is voor webapplicaties en API’s vanwege zijn eenvoudige sleutel-waarde-structuur.

Hoewel het doel van de extractiefase simpel lijkt – zoveel mogelijk relevante data verzamelen – vormt de diversiteit van de databronnen vaak een grote uitdaging.

Het combineren van deze uiteenlopende formaten kan complex zijn en vereist specifieke tools en expertise, die vaak niet in-house aanwezig zijn bij ondernemingen.

Daarnaast speelt datakwaliteit een belangrijke rol. Inconsistenties, duplicaten en fouten in de brondata kunnen het proces verstoren en de bruikbaarheid van de data verminderen. Zonder een zorgvuldig ontworpen extractieproces zitten organisaties vaak met gegevens die onbetrouwbaar of incompleet zijn. Geavanceerde tools kunnen echter die dataextractie automatiseren:

–

Dataconnectors zijn softwarecomponenten die helpen om gegevens op een eenvoudige en efficiënte manier uit verschillende bronnen te halen. Ze maken het mogelijk om naadloos verbinding te maken met databases, cloudapplicaties, API’s of spreadsheets, zonder dat er handmatige invoer nodig is. Denk bijvoorbeeld aan een dataconnector die automatisch klantgegevens ophaalt uit zowel een webshop als een CRM-systeem, zodat alle informatie op één centrale plaats beschikbaar is.

Validatietools controleren en verbeteren de kwaliteit van de verzamelde data. Ze helpen bij het opsporen en corrigeren van fouten, zoals ontbrekende waarden, inconsistenties of dubbele records. Stel je voor dat een bedrijf klantgegevens verzamelt uit verschillende systemen: een validatietool kan detecteren of dezelfde klant meerdere keren voorkomt met een licht afwijkende naam of e-mailadres en dit automatisch corrigeren.

5.2.2 Transform: data omzetten en opschonen

Tijdens de  transformatiefase worden de ruwe data verwerkt en omgezet in een uniform, bruikbaar formaat. Als klantnamen in het ene systeem als ‘voornaam, achternaam’ zijn opgeslagen en in een ander systeem als ‘achternaam, voornaam’, zorgt de transformatiefase ervoor dat deze data consistent worden gemaakt. Dit verhoogt de kwaliteit en betrouwbaarheid van de data. Na het extraheren worden de data omgezet in een uniform formaat. In deze fase worden de data gezuiverd, gestructureerd en soms aangevuld. Denk hierbij aan het corrigeren van fouten, het verwijderen van duplicaten, of het berekenen (‘computen’) van nieuwe velden zoals maandelijkse omzet of Customer Life Time Value. Deze data zijn vaak nog niet aanwezig in de silo’s, maar moeten berekend worden na de extractiefase. Daarnaast kunnen irrelevante gegevens worden verwijderd, zoals testrecords of incomplete invoeren.

Kortom, de transformatiefase omvat het opschonen van data (ook ‘data cleaning’), datanormalisatie en data-integratie

5.2.2.1

Data opschonen

Deze stap verwijdert inconsistenties en zorgt ervoor dat de data betrouwbaar en nauwkeurig zijn. Mogelijke vormen:

Dubbele records verwijderen: Een klantendatabase kan dubbele records bevatten doordat eenzelfde klant zich meerdere keren met variaties van zijn naam heeft geregistreerd. Tijdens het opschoningsproces worden deze duplicaten opgespoord en samengevoegd tot één enkel klantrecord.

Een klant heeft zich eerst geregistreerd als ‘Jan Jansen’ en later als ‘Jansen, Jan’. Het systeem detecteert deze duplicaten en merkt dat beiden op hetzelfde woonadres wonen. Vervolgens combineert het systeem beide records tot één, zodat er geen verwarring is bij het versturen van marketingberichten of het berekenen van klantwaarde.

transformatiefase

–

Fouten corrigeren: Datacleaning kan types van fouten in gegevens detecteren en automatisch corrigeren, zoals onjuiste of verkeerd gespelde informatie.

Een klant heeft per ongeluk zijn e-mailadres verkeerd ingevoerd bij het registreren: ‘name@example.cm’ in plaats van ‘name@example.com’. Het systeem corrigeert de fout waardoor e-mailcampagnes de juiste ontvangers bereiken.

– Ontbrekende waarden aanvullen: Soms ontbreekt in een klantrecord informatie. Deze lege velden kunnen worden ingevuld door de ontbrekende gegevens te matchen met openbare bestanden of andere bronnen, waardoor je dataset completer wordt.

Een klant heeft zijn postcode niet ingevuld bij registratie. Het systeem kan automatisch de juiste postcode aanvullen door de adresgegevens van de klant te matchen met openbare postcodebestanden.

– Structureren: Data worden geherstructureerd en georganiseerd in een logisch formaat, zodat ze makkelijker te gebruiken zijn voor analyses en rapportages. Dit kan inhouden dat gegevens van verschillende systemen op één uniforme manier worden gepresenteerd.

Klantgegevens uit verschillende systemen (zoals e-commerce en CRM) worden in één uniforme tabel geplaatst, zodat je eenvoudig in één overzicht kunt zien welke producten een klant heeft gekocht, welke de voorkeuren zijn en de interacties met klantenservice.

– Irrelevante data verwijderen: Om de dataset efficiënter en eenvoudiger te maken, kan informatie die geen waarde toevoegt aan de analyse of het doel van de dataset, verwijderd worden. Dit kunnen oude klantrecords zijn van inactieve klanten of producten die niet meer beschikbaar zijn.

Een klant heeft zich vijf jaar geleden ingeschreven, maar heeft sindsdien nooit meer een aankoop gedaan. Het systeem kan automatisch de oude klantgegevens verwijderen, omdat ze geen relevante bijdrage leveren aan de huidige marketingcampagne. Zo kun je je richten op actieve klanten.

– Berekenen (‘computen’) en verrijken: Data kunnen verder worden verrijkt door nieuwe velden te berekenen of toe te voegen. Dit voegt waardevolle inzichten toe zonder dat er nieuwe gegevens nodig zijn.

Het systeem berekent de klantlevenswaarde (CLV) van klanten op basis van hun gemiddelde bestelwaarde en hoe vaak ze terugkeren om een aankoop te doen. Dit geeft marketingteams waardevolle inzichten in welke klanten het meest rendabel zijn, en helpt bij het richten van campagnes.

5.2.2.2

Datanormalisatie

Bij datanormalisatie worden ruwe data omgezet naar standaardformaten om consistentie te waarborgen. Dit proces speelt een cruciale rol in data-integratieprojecten waar gegevens uit meerdere bronnen worden gecombineerd. Normalisatie voorkomt fouten die voortkomen uit verschillende notaties of standaarden en vergemakkelijkt analyses, rapportages, en besluitvorming. Hieronder worden veelvoorkomende normalisatieprocessen uitgebreid toegelicht.

1. Datumformaten normaliseren

Datums worden vaak op verschillende manieren weergegeven in databases, afhankelijk van de regionale of systeeminstellingen. Zo gebruikt een Amerikaanse database meestal het formaat MM/DD/YYYY, terwijl een Europese database DD-MM-YYYY hanteert. Deze inconsistenties kunnen leiden tot fouten bij het combineren van datasets, zoals verkeerde tijdsreeksen of onjuiste interpretaties van data.

Tijdens de normalisatie worden alle datums omgezet naar een uniform formaat, zoals YYYY-MM-DD, dat internationaal wordt erkend als de ISO-standaard. Dit uniforme formaat maakt het eenvoudiger om datums te sorteren en te vergelijken, bijvoorbeeld bij het analyseren van verkoopcijfers over meerdere landen.

Een internationaal e-commerceplatform verzamelt ordergegevens van klanten uit de VS, Duitsland, en het VK. Zonder normalisatie zouden datums als 01/10/2025 (VS: 10 januari 2025) en 01-10-2025 (EU: 1 oktober 2025) verkeerd worden geïnterpreteerd. Door beide formaten om te zetten naar 202510-01, wordt een foutloze analyse mogelijk.

2. Valutanormalisatie

Bedrijven die opereren in een internationale context verwerken vaak gegevens in meerdere valuta’s. Verkooptransacties in de VS worden geregistreerd in Amerikaanse dollars, terwijl transacties in Europa in euro’s worden vastgelegd. Als deze valuta niet worden genormaliseerd, kunnen de gegevens niet op een

consistente manier worden geanalyseerd, wat het trekken van conclusies over omzet of winst bemoeilijkt.

Bij normalisatie worden alle bedragen omgerekend naar een uniforme valuta, bijvoorbeeld euro’s, met behulp van actuele of historische wisselkoersen. Dit maakt een eenduidige financiële rapportage mogelijk en voorkomt verkeerde interpretaties door wisselkoersverschillen.

Een Belgisch softwarebedrijf dat abonnementen verkoopt aan klanten wereldwijd, ontvangt betalingen in USD, GBP en EUR. Om een overzichtelijke omzetanalyse te maken, worden alle bedragen omgerekend naar euro’s op basis van de wisselkoers van de transactieperiode. Hierdoor kan het bedrijf accuraat rapporteren en toekomstige prijzen plannen.

3. Productcodes normaliseren

In veel bedrijven werken leveranciers en interne afdelingen met verschillende productcoderingen. Dit leidt tot duplicaten of misverstanden bij het combineren van datasets. Door normalisatie worden alle variaties van productcodes herleid naar een standaardcode. Dit gebeurt vaak door een centrale database te gebruiken waarin alle varianten worden gemapt naar één unieke identificatiecode. Hierdoor ontstaat een consistente weergave van producten in alle systemen.

Een distributiebedrijf wil verkoopgegevens van verschillende magazijnen combineren. Omdat sommige magazijnen afwijkende codes gebruiken, zoals A12 in plaats van ProductA-12, wordt een centrale database gebruikt om alle codes te uniformeren. Dit voorkomt fouten bij het opstellen van voorraadrapporten.

4. Adresgegevens normaliseren

Adresinformatie wordt vaak ingevoerd met verschillende notaties of opmaken. Deze variaties maken het lastig om duplicaten te herkennen en te elimineren. Normalisatie zorgt ervoor dat adressen consistent worden weergegeven volgens een vast formaat. Dit verbetert de datakwaliteit en vereenvoudigt het opzetten van klantenbestanden. Tijdens het normalisatieproces wordt software ingezet om adressen te standaardiseren. Dit omvat het omzetten van straatnamen naar een uniforme schrijfwijze en het herstructureren van gegevens zoals postcodes en plaatsnamen.

Een logistiek bedrijf wil leveringsadressen van klanten uit verschillende databases consolideren. Een adres zoals ‘Hoofdstraat 123, 2000 Antwerpen’ wordt genormaliseerd naar ‘Hoofdstraat 123, Antwerpen 2000’. Dit maakt het mogelijk om dubbele vermeldingen te detecteren en efficiëntere leveringen te plannen.

5.2.2.3

Data-integratie

Data-integratie is het proces waarbij gegevens uit meerdere bronnen worden samengevoegd tot één coherente en bruikbare dataset. Voor organisaties die gegevens verzamelen uit verschillende kanalen, systemen of afdelingen en een compleet beeld willen krijgen van hun klanten, processen of markten, is dit proces essentieel. Zonder integratie blijven datasets gefragmenteerd, wat kan leiden tot onvolledige analyses en suboptimale besluitvorming.

Data-integratie vereist niet alleen technische tools, maar ook een goed begrip van hoe de verschillende datasets samenhangen. Vaak worden gegevens immers opgeslagen in silo’s, waarbij elk systeem of platform slechts een deel van de waarheid biedt. Integratie doorbreekt deze silo’s en stelt bedrijven in staat om verbanden te leggen tussen geïsoleerde datasets en naar een warehouse te evolueren als ‘single source of truth’.

Een retailbedrijf met zowel fysieke winkels als een online platform kan inzicht krijgen in de totale klantreis door de gegevens van beide systemen te integreren. Zo kan het trends identificeren, bijvoorbeeld klanten die eerst een product online bekijken voordat ze het in de winkel kopen.

–

Klantgedrag samenvoegen: De combinatie en integratie van klantinformatie uit diverse bronnen, zoals CRM-systemen, kassatransacties en sociale media, kan leiden tot een eenduidig klantprofiel.

Een retailbedrijf heeft aparte systemen voor online en fysieke verkopen. In het online systeem staat dat klant Lisa een jas heeft gekocht, terwijl in het fysieke systeem staat dat ze schoenen heeft gekocht. Tijdens de integratie worden deze records samengevoegd, zodat duidelijk wordt dat Lisa beide aankopen heeft gedaan. Hierdoor ontstaat een volledig beeld van haar koopgedrag, wat gerichte marketingcampagnes mogelijk maakt.

– Sociale media en verkoopdata combineren: Sociale media spelen een steeds belangrijkere rol in marketing. Door socialemedia-interacties (zoals likes,

shares en reacties) te combineren met verkoopdata, kunnen bedrijven meten welke campagnes directe invloed hebben op de omzet.

Een Belgische modewinkel ontdekt dat een Instagram-post over een nieuwe winterjas leidde tot een piek in online bestellingen. Door socialemedia- en verkoopdata te koppelen, kan het bedrijf toekomstige campagnes beter afstemmen op klantvoorkeuren.

– Operationele data en voorraadinformatie integreren: Bedrijven beheren vaak aparte systemen voor operationele processen en voorraadbeheer. Dataintegratie kan helpen om inefficiënties in de toeleveringsketen te identificeren en te verhelpen.

Een groothandel integreert gegevens over inkomende bestellingen met realtime voorraaddata. Hierdoor kan het bedrijf direct zien welke producten snel uitverkocht raken en de bevoorrading optimaliseren.

– Geografische en demografische data combineren: Door geografische informatie (bijvoorbeeld klantlocaties) te combineren met demografische gegevens, kunnen bedrijven beter begrijpen hoe lokale markten verschillen en hun strategie daarop afstemmen.

Een supermarktketen integreert gegevens over klanten uit stedelijke en landelijke gebieden. Het blijkt dat stedelijke klanten meer bereid zijn om premiumproducten te kopen, terwijl landelijke klanten vaker bulkartikelen kiezen. Deze inzichten leiden tot gerichte promoties per regio.

5.2.3 Load: data laden in een centrale opslag

In de  loadfase worden de verwerkte data opgeslagen in een centraal systeem, zoals een datawarehouse of data lake. Vanuit deze opslag zijn de data toegankelijk voor analyse, rapportage en dashboards.

Een onderneming gebruikt een datawarehouse om verkoop-, klant- en marketingdata samen te brengen. Dit maakt het mogelijk om rapporten te genereren die inzicht geven in klantgedrag, omzetgroei en markttrends. De laatste stap van het ETL-proces, het laden van gegevens, brengt specifieke technische en operationele uitdagingen met zich mee. Hieronder wordt elke overweging verder uitgewerkt met concrete voorbeelden en implicaties.

5.2.3.1 Prestatieoptimalisatie

Efficiënt laden van data is een cruciale stap in het ETL-proces om te voorkomen dat het systeem overbelast raakt, vooral wanneer grote hoeveelheden data in één keer worden verwerkt. Het laadproces kan significant beslag leggen op systeembronnen, zoals CPU-gebruik, geheugen en schijfcapaciteit. Dit kan leiden tot vertragingen of zelfs storingen, vooral in omgevingen waar realtime toegang tot data essentieel is.

Veel bedrijven passen daarom technieken toe zoals incremental loading Bij deze methode worden alleen nieuwe of gewijzigde gegevens geladen en niet telkens volledige datasets opnieuw geïmporteerd. Dit minimaliseert de belasting op het systeem en zorgt ervoor dat laadprocessen efficiënter verlopen. Bovendien voorkomt incremental loading redundantie in het datawarehouse, wat bijdraagt aan een betere datakwaliteit.

Een Belgische e-commerce kmo, actief in zowel B2C als B2B, laadt dagelijks verkoopgegevens in een datawarehouse voor analyse en rapportage. In plaats van alle transacties telkens opnieuw te laden, verwerkt het systeem uitsluitend de data van de afgelopen 24 uur. Hierdoor blijft het systeem optimaal presteren, terwijl recente gegevens snel beschikbaar zijn voor marketinganalyses en operationele beslissingen. Dit zorgt niet alleen voor een snellere responstijd, maar verlaagt ook de operationele kosten van het databeheer.

Aanvullende technieken: –

Batchverwerking: Gegevens worden op vaste tijdstippen in bulk verwerkt, bijvoorbeeld ’s nachts, wat voorspelbare belasting op het systeem creëert

Realtime laden: Voor kritieke toepassingen worden data direct verwerkt zodra deze beschikbaar is, maar dit vereist geavanceerde infrastructuur.

– Compression en indexing: Gegevens worden gecomprimeerd en geoptimaliseerd om de laadsnelheid te verhogen zonder afbreuk te doen aan de toegankelijkheid

5.2.3.2 Data-integriteit

Bij het laden van gegevens is het essentieel dat de data correct en volledig worden overgebracht zonder verlies of corruptie. Transactionele consistentie betekent dat de gegevens volledig geladen moeten zijn, zelfs als een fout optreedt tijdens het proces. Veel systemen gebruiken  rollback-functies: als het laden mislukt, wordt de operatie teruggedraaid om gegevenscorruptie te voorkomen.

incremental loading batchverwerking realtime laden compression en indexing rollbackfuncties

Een kmo in de financiële sector zorgt ervoor dat klanttransacties correct worden geladen in hun centrale database. Ze implementeren foutafhandelingsmechanismen die hen waarschuwen als er discrepanties optreden tijdens het laden, zodat gegevens onmiddellijk kunnen worden hersteld.

5.2.3.3 Beveiliging

De data die in een centrale opslag worden geladen, moeten worden beschermd tegen ongeoorloofde toegang en mogelijke datalekken. De opslag van gevoelige klantgegevens, zoals financiële informatie of persoonsgegevens, moet voldoen aan regelgeving zoals de GDPR. Bedrijven moeten toegangscontroles, encryptie en monitoring instellen om de beveiliging te garanderen (zie hoofdstuk 9).

Een Nederlandse onderneming in de gezondheidszorg bewaart medische gegevens in een gecentraliseerde dataopslag. Door gebruik te maken van  rolgebaseerde toegangscontrole (RBAC), krijgen alleen geautoriseerde medewerkers toegang tot gevoelige informatie, afhankelijk van hun functie en behoeften.

5.2.4 Tools en technologieën voor ETL

ETL-tools spelen een cruciale rol in het verzamelen, transformeren en laden van data naar een centrale opslag. Enkele veelgebruikte tools en hun specifieke functionaliteiten worden beschreven, zodat studenten een goed begrip krijgen van hun toepassing.

Traditionele ETL-oplossingen zoals Informatica PowerCenter en Microsoft SSIS worden vaak gebruikt door grotere organisaties die complexe datastromen moeten beheren. PowerCenter is goed in schaalbaarheid en realtime integratie, wat bijvoorbeeld financiële instellingen helpt om klantgegevens over verschillende systemen heen te consolideren. SSIS, onderdeel van het Microsoft-ecosysteem, is ideaal voor bedrijven die al met Microsoft-tools werken en biedt een gebruiksvriendelijke interface om workflows zonder diepgaande codeerkennis te ontwerpen. Voor kmo’s en start-ups is  Talend Open Studio een aantrekkelijke optie dankzij de lage kosten, drag-and-drop functionaliteit en een sterke open-source community.

Cloudgebaseerde tools zoals AWS Glue, Google Cloud Dataflow en Azure Data Factory richten zich op flexibiliteit, schaalbaarheid en eenvoudige integratie met andere clouddiensten. AWS Glue, bijvoorbeeld, elimineert de noodzaak om

infrastructuur te beheren en wordt gebruikt door logistieke bedrijven om operationele data te combineren. Google Cloud Dataflow is bijzonder geschikt voor realtime data-analyse, zoals het monitoren van klanttransacties in de fintechsector. Azure Data Factory biedt naadloze integratie binnen het Azure-ecosysteem en ondersteunt hybride datastromen, wat het ideaal maakt voor bedrijven in sectoren zoals healthcare.

5.3

5.3.1

Vergelijking van datasilo’s en datawarehouses

Datasilo’s

Datasilo’s verwijzen naar de datastructuur waarin gegevens zijn opgesloten in afzonderlijke systemen of afdelingen en niet gemakkelijk toegankelijk zijn voor de rest van de organisatie. Ze ontstaan vaak organisch wanneer afdelingen of teams hun eigen systemen implementeren zonder integratie met andere delen van het bedrijf. Dit leidt vaak tot inefficiënties, inconsistenties en een gebrek aan samenwerking tussen teams. Een van de grootste uitdagingen in dataopslag is dan ook het vermijden van zogenaamde datasilo’s. Hier volgen enkele nadelen:

– Gebrek aan inzicht: Een van de grootste problemen met datasilo’s is het gebrek aan holistisch inzicht in bedrijfsactiviteiten en klantgedrag. Omdat gegevens verspreid zijn over verschillende systemen, ontbreekt vaak een volledig klantprofiel. Zo wordt een klant die zowel online als in de fysieke winkel aankopen doet, in afzonderlijke databases geregistreerd. Dit leidt tot een fragmentarisch beeld van diens voorkeuren en koopgedrag. Bedrijven missen hierdoor belangrijke verbanden die kunnen helpen bij gerichte marketing of verbeterde klantrelaties. Ook processen zoals voorraadbeheer of prestatieanalyse worden

datasilo’s

bemoeilijkt, omdat een overzicht van het geheel ontbreekt. Het gebrek aan inzicht verhindert dat organisaties effectief kunnen reageren op trends en klantbehoeften, wat hen minder competitief maakt.

– Inefficiëntie: Datasilo’s zijn een belangrijke bron van inefficiëntie in organisaties. Omdat afdelingen met hun eigen datasets werken, ontstaan vaak dubbele inspanningen. Een verkoopteam en een marketingafdeling kunnen bijvoorbeeld dezelfde klantgegevens handmatig verzamelen of beheren, maar in verschillende formaten of systemen. Dit niet-gecoördineerde werk leidt niet alleen tot tijdverlies, maar verhoogt ook de kans op inconsistenties in de data. Verder moeten medewerkers tijd besteden aan het samenvoegen en koppelen van gegevens uit verschillende bronnen, wat zowel de productiviteit als de operationele kosten negatief beïnvloedt. Inefficiënties worden bovendien zichtbaar bij rapportages: een bedrijf dat een volledig overzicht wil creëren, moet data uit verschillende silo’s handmatig integreren, wat kostbaar en foutgevoelig is.

– Risico op fouten: Omdat data vaak inconsistent of onvolledig zijn, kunnen analyses en beslissingen worden gebaseerd op verouderde of onnauwkeurige informatie. Stel dat een salesmanager zich baseert op een verkooprapport dat niet is bijgewerkt met recente gegevens uit een andere afdeling. Dit kan resulteren in verkeerde inschattingen van voorraadniveaus of omzetprojecties. Bovendien worden de risico’s groter naarmate bedrijven groeien en meer complexe processen ontwikkelen. In een organisatie die afhankelijk is van snelle, datagedreven beslissingen, kan een klein foutje verstrekkende gevolgen hebben, zoals gemiste verkoopkansen, inefficiënte toeleveringsketens, of ontevreden klanten.

– Strategische beperkingen door datasilo’s: Naast operationele nadelen hebben datasilo’s ook een beperkende impact op de strategische mogelijkheden van een organisatie. Bedrijven die afhankelijk zijn van gestructureerde data-analyses missen door silo’s cruciale inzichten die nodig zijn om concurrentievoordeel te behalen. Een organisatie die bijvoorbeeld klantdata niet kan integreren, heeft moeite met het personaliseren van marketingcampagnes of het voorspellen van markttrends. Dit maakt het lastig om proactief te reageren op veranderingen in de markt of om te innoveren. Een bedrijf met gescheiden CRMsystemen voor verkoop en klantenservice loopt waardevolle kansen mis om klantproblemen proactief aan te pakken. Zonder een gedeeld overzicht van klantinteracties blijven cruciale inzichten versnipperd, wat leidt tot trage of inconsistente service. Wanneer een concurrent wél over een geïntegreerd klantbeeld beschikt, kan dit bedrijf een competitief nadeel oplopen, wat uiteindelijk kan resulteren in klantverlies en dalende omzet.

5.3.2

Datawarehouse

Een datawarehouse is een traditionele oplossing voor het opslaan van gestructureerde data. Zoals hiervoor besproken zijn gestructureerde data geordend en geindexeerd in tabellen, wat het gemakkelijk maakt om gerichte queries en analyses uit te voeren. Datawarehouses zijn geoptimaliseerd voor business intelligence (BI) en rapportagetaken, waarbij nauwkeurigheid en consistentie cruciaal zijn. Voordat data in een datawarehouse worden opgeslagen, worden ze vaak vooraf verwerkt, opgeschoond en getransformeerd. Dit zorgt ervoor dat de gegevens geschikt zijn voor snelle en efficiënte analyse.

Het belangrijkste voordeel van een datawarehouse is de gestructureerde aard van de opgeslagen gegevens, die zorgt voor een hoge mate van betrouwbaarheid en consistentie. Dit is vooral belangrijk voor ondernemingen die werken met financiele rapportages, klantrelatiebeheer (CRM) of operationele monitoring. Een datawarehouse maakt het eenvoudig om betrouwbare rapporten te genereren die de basis vormen voor weloverwogen zakelijke beslissingen. Bovendien zijn datawarehouses vaak geïntegreerd met BI-tools die uitgebreide rapportagemogelijkheden bieden, wat het gemakkelijker maakt om trends te analyseren, prestaties te meten en strategieën te optimaliseren.

Hoewel een datawarehouse aanzienlijke voordelen biedt, zijn er ook enkele uitdagingen die bedrijven moeten overwinnen om het effectief te gebruiken. Een belangrijke uitdaging is de noodzaak van uitgebreide dataverwerking vooraf. Voordat gegevens in een datawarehouse kunnen worden geladen, moeten ze grondig worden opgeschoond, gevalideerd en getransformeerd via het eerder vermelde ETL-proces. Dit proces kan tijdrovend zijn, vooral wanneer data afkomstig zijn uit meerdere bronnen met verschillende formaten en kwaliteitsniveaus. Bovendien vereist deze stap vaak gespecialiseerde IT-kennis, wat de afhankelijkheid van technische experts vergroot en de kosten kan verhogen.

Een andere beperking van een datawarehouse is dat het minder geschikt is voor het opslaan van ongestructureerde gegevens. Gegevens zoals e-mails, socialemediainhoud, afbeeldingen of sensorgegevens passen niet goed binnen de rigide structuur van een datawarehouse. Dit kan de bruikbaarheid van het systeem beperken, vooral voor bedrijven die steeds meer werken met heel veel van die diverse en ongestructureerde databronnen. Als reactie hierop hebben veel organisaties de overstap gemaakt naar data lakes.

5.3.3 Data lake: flexibiliteit voor geavanceerde analyses

Naast datawarehouses kunnen gecentraliseerde data ook opgeslagen worden in data lakes. Een data lake kan worden omschreven als een modernere dataopslagoplossing die is ontworpen om zowel gestructureerde als ongestructureerde data op te slaan. In tegenstelling tot een datawarehouse, waar data vooraf worden geordend en verwerkt, worden data in een data lake in hun oorspronkelijke formaat opgeslagen. Dit betekent dat er minder voorafgaande verwerking nodig is, waardoor bedrijven enorme hoeveelheden data snel kunnen opslaan. Een data lake biedt daarmee flexibiliteit en schaalbaarheid voor bedrijven die gebruik willen maken van een breed scala aan analysemethoden, waaronder machine learning, big data-analyse en realtime verwerking.

De grootste kracht en voordeel van een data lake ligt in zijn flexibiliteit. Ondernemingen die verschillende soorten ongestructureerde data verzamelen, zoals tekstbestanden, afbeeldingen, video’s en sensorgegevens, kunnen profiteren van de mogelijkheid om al deze gegevens snel en efficiënt op te slaan. Een data lake ondersteunt ook geavanceerde analysetoepassingen zoals predictive analytics en machine learning, wat bedrijven helpt om diepere inzichten te verkrijgen. Daarnaast is een data lake schaalbaar, wat betekent dat bedrijven hun opslagcapaciteit eenvoudig kunnen uitbreiden naarmate hun datavolumes toenemen.

Ondanks de voordelen kent een data lake ook enkele uitdagingen. Een veelvoorkomend probleem is het zogenaamde ‘data swamp’-effect, waarbij grote hoeveelheden onbewerkte data moeilijk te beheren en analyseren zijn zonder de juiste governance-structuren. Dit resulteert in een overvloed aan ongestructureerde, inconsistente en vaak onbetrouwbare data, waardoor het moeilijk wordt om waardevolle inzichten te verkrijgen.

Vergelijking datawarehouse vs. data lake

Aspect

Structuur

Gebruik

Toegang/Flexibiliteit

Datawarehouse Data lake

Gestructureerde data in een vooraf gedefinieerd schema.

Ideaal voor operationele rapportages en BI.

Meestal beperkt tot gestructureerde query’s.

Slaat ruwe data op in hun oorspronkelijke formaat (gestructureerd en ongestructureerd).

Geschikt voor data science, machine learning en geavanceerde analyses.

Meer flexibel, maar vereist gespecialiseerde vaardigheden om waarde te extraheren.

Voor bedrijven kan een hybride aanpak effectief zijn, waarbij zowel een data-warehouse als een data lake worden gebruikt om aan verschillende behoeften te voldoen. Een voorbeeld van een kmo die een data lake kan gebruiken, is een technologiebedrijf dat gespecialiseerd is in Internet of Things (IoT)-oplossingen. Dit bedrijf verzamelt grote hoeveelheden data van verbonden apparaten, zoals temperatuurmetingen en energieverbruik. Door gebruik te maken van geavanceerde analysetools kan het bedrijf patronen en trends ontdekken die hen helpen nieuwe producten te ontwikkelen of bestaande diensten te verbeteren. Door machine learning toe te passen op de data in het data lake kan de kmo voorspellende modellen bouwen die bijdragen aan een geoptimaliseerde dienstverlening.

Voor veel Belgische kmo’s is de keuze tussen een datawarehouse en een data lake niet altijd een keuze voor het een of het ander. Een hybride benadering, waarbij beide oplossingen worden gecombineerd, kan de ideale oplossing zijn voor bedrijven die zowel gestructureerde als ongestructureerde data willen beheren en analyseren.

In een hybride model kan een kmo bijvoorbeeld een datawarehouse gebruiken voor traditionele BI-toepassingen en rapportages, terwijl een data lake wordt ingezet voor het opslaan van ongestructureerde data en het uitvoeren van geavanceerde analyses. Deze benadering biedt bedrijven de mogelijkheid om te profiteren van de betrouwbaarheid en precisie van een datawarehouse, terwijl ze tegelijkertijd de flexibiliteit en schaalbaarheid van een data lake benutten voor meer complexe dataverwerkingsbehoeften.

5.3.4 Naar een data lakehouse?

Een  data lakehouse is een moderne data-architectuur die de flexibiliteit van een data lake combineert met de betrouwbaarheid en structuur van een traditioneel datawarehouse. In een data lake kunnen organisaties gestructureerde én ongestructureerde data opslaan, zoals tekstbestanden, foto’s en video’s. Dit biedt veel vrijheid, maar zonder vaste structuur kan het al snel uitmonden in een zogenaamd  data swamp, waarin het lastig is om data terug te vinden of te analyseren. Een datawarehouse lost dat op door data goed te structureren en op te schonen, zodat deze geschikt zijn voor rapportages en analyses. Het nadeel daarvan is dat datawarehouses vooral geschikt zijn voor gestructureerde data en minder flexibel omgaan met nieuwe soorten data.

Het data lakehouse biedt  the best of both worlds. Het combineert de flexibiliteit van een data lake met de betrouwbaarheid, data-integriteit en transactiebeheer

data lakehouse

van een datawarehouse. De data in een lakehouse worden opgeslagen in moderne bestandsformaten zoals Delta Lake of Apache Iceberg , die het mogelijk maken om data incrementeel te laden, te partitioneren en historiek bij te houden. Hierdoor kunnen bedrijven zowel realtime data verwerken voor operationele analyses als data opslaan voor historische rapportages.

In een data lakehouse bestaan meerdere lagen: een  raw layer voor ruwe data, een  staging layer waarin de data opgeschoond worden, en een  gold layer waar de data geoptimaliseerd zijn voor rapportages. Data engineers kunnen gegevens verwerken in hapklare brokken, waardoor big data veel sneller verwerkt worden. Datawetenschappers werken vaak rechtstreeks met de ruwe of licht opgeschoonde data, terwijl business users met de gestructureerde data werken in rapportagetools.

Het grote voordeel van een data lakehouse is dat het schaalbaar is en bedrijven de vrijheid geeft om verschillende soorten analyses uit te voeren, van simpele dashboards tot complexe voorspellende modellen. Deze architectuur ondersteunt zowel traditionele business intelligence als geavanceerde machine learning-projecten. Door de data centraal op te slaan, blijft de single source of truth behouden, wat cruciaal is voor datagestuurde besluitvorming. Kortom, een data lakehouse biedt de flexibiliteit om mee te groeien met de databehoeften van een organisatie, zonder in te boeten op datakwaliteit en -controle.

5.4 Implementatie van ETL

ETL-EXPERTE BO VANDE SOMPELE VAN PLAINSIGHT

Het klassieke ETL-proces startte ooit bij banken en andere grote bedrijven, waar verschillende applicaties data beheerden zonder een eenduidige waarheid te creëren. In het voorbeeld van banken betekent dit dat dezelfde gegevens – zoals de status van een verzekeringspolis of het saldo van een rekening – op verschillende plekken kunnen voorkomen, maar telkens met kleine verschillen. De oplossing was een datawarehouse waarin alle gestructureerde data werden samengebracht. Dit proces bestond uit meerdere stappen: eerst werden gegevens geëxtraheerd uit operationele systemen en opgeslagen in een staging-laag. Vervolgens werden ze getransformeerd en geïntegreerd

in een centrale datawarehouse-omgeving, wat wel een ‘single source of truth’ opleverde.

Evolutie naar meer flexibiliteit: van datawarehouse naar data lake Hoewel datawarehouses betrouwbaar zijn, ontbrak het hen aan flexibiliteit voor nieuwe, ongestructureerde databronnen zoals foto’s of videobestanden. Dit leidde tot de introductie van het data lake, waar alles – van gestructureerde tot ongestructureerde data – opgeslagen kon worden. Maar zonder duidelijke structuur werd het data lake al snel een ‘data swamp’, een moeras van data, waarin data moeilijk toegankelijk en slecht beheerd werden. Deze evolutie is gestart enerzijds door andere ongestructureerde databronnen (waaronder ook Json, XML), maar zeker ook door de komst van big data: er kwamen te veel data tegelijk binnen van veel meer applicaties dan voorheen. Dit zorgde ervoor dat het te veel werk kostte om alles in een DWH te integreren. Dus om toch maar niets te verliezen werd alles maar ‘even’ gedumpt op een data lake.

Om deze problemen aan te pakken, werd het lakehouse-concept ontwikkeld, dat het beste van beide werelden combineert. Het gebruikt een Delta Lakestructuur, waarbij data zowel flexibel opgeslagen worden, als gestructureerd beheerd kunnen worden met transactie-eigenschappen die ook in traditionele datawarehouses aanwezig zijn. Dit biedt organisaties de mogelijkheid om data incrementeel te laden en te partitioneren, waardoor big data efficiënter verwerkt worden.

Praktische aanpak bij Plainsight

Wanneer we bij Plainsight een dataplatform bouwen, ligt de focus eerst op een stevige fundering. Ik vergelijk dit met het bouwen van een huis: Je start met een goede basis die schaalbaar is, zodat je later eenvoudig kunt uitbreiden. Die basis goed leggen is cruciaal. Het proces begint meestal met het aanpakken van de meest urgente use cases, zoals financiële rapportage of salesdata. Een solide fundament garandeert dat het platform kan meegroeien met de databehoeften van de organisatie.

Elke nieuwe use case wordt stapsgewijs toegevoegd. De eerste stap – het bouwen van de infrastructuur en het leren kennen van de databronnen – kost het meeste tijd. Daarna gaat het steeds sneller, omdat de basisstructuur er al staat. Bronnen worden geanalyseerd en geïdentificeerd, waarna stap voor stap nieuwe data geïntegreerd worden.

Externe expertise en co-creatie

Ik wil het belang benadrukken van externe expertise. Net zoals je een architect inschakelt om een huis te bouwen, schakel je best externe specialisten in om een dataplatform op te zetten. Bedrijven die proberen alles intern op te lossen, verliezen vaak veel tijd en middelen. Een hybride model – waarbij interne medewerkers samenwerken met externe experts – blijkt vaak het meest succesvol. Plainsight zet sterk in op kennisoverdracht, zodat klanten na verloop van tijd zelf hun dataplatform kunnen beheren en verder ontwikkelen.

Quick wins en laaghangend

fruit

Tot slot benadruk ik het belang van quick wins. Bedrijven hoeven niet meteen complexe data science-projecten op te starten. Vaak zit de meeste waarde in het laaghangend fruit, zoals het analyseren van productverkoopdata of klantrecensies. Met bestaande systemen zoals loyaltyprogramma’s kunnen bedrijven eenvoudig waardevolle inzichten genereren zonder grote technische aanpassingen.

De sleutel tot succes ligt in een pragmatische, stapsgewijze aanpak en een goede balans tussen flexibiliteit en structuur. Door slim gebruik te maken van moderne technologieën en externe expertise kunnen bedrijven sneller evolueren naar een datagedreven organisatie.

Belangrijke overwegingen voor Belgische en Nederlandse bedrijven

– Compliance met GDPR

• Naleving: Zorg ervoor dat tijdens de migratie alle persoonsgegevens worden verwerkt in overeenstemming met de GDPR-wetgeving.

• Transparantie: Informeer klanten over hoe hun data worden verwerkt en zorg voor de nodige toestemmingen.

– Meertaligheid en culturele aspecten

• Datavertaling: In België moet rekening worden gehouden met data in verschillende talen.

• Lokale aanpassingen: Pas data aan om te voldoen aan regionale verschillen in regelgeving en klantverwachtingen.

Best practices voor succesvolle migratie

– Proefmigratie, ook wel een pilot genoemd, houdt in dat een klein deel van de data worden gemigreerd naar het nieuwe systeem voordat de volledige migratie plaatsvindt. Dit stelt organisaties in staat om mogelijke problemen in een gecontroleerde omgeving te identificeren en op te lossen. Denk hierbij aan

incompatibiliteiten, dataverlies of prestatieproblemen. Het uitvoeren van een proefmigratie helpt niet alleen om technische fouten te ontdekken, maar ook om te beoordelen of de data correct worden geïnterpreteerd door het nieuwe systeem. Bovendien biedt het IT-teams en stakeholders de mogelijkheid om feedback te verzamelen en verbeteringen door te voeren, zodat de volledige migratie soepeler verloopt.

– Documentatie omvat het bijhouden van gedetailleerde notities over alle stappen in het migratieproces, van de voorbereiding tot de uiteindelijke implementatie. Dit omvat onder andere technische specificaties, beslissingen die zijn genomen tijdens het proces, en eventuele wijzigingen in de data of workflows.

Goede documentatie biedt een duidelijke leidraad voor het team en voorkomt misverstanden. Het is ook een waardevolle bron voor toekomstige referentie, bijvoorbeeld wanneer er audits worden uitgevoerd of wanneer er nieuwe medewerkers bij het project betrokken raken. Daarnaast helpt het om fouten te traceren en snel op te lossen.

– Training zorgt ervoor dat medewerkers het nieuwe systeem vlot kunnen gebruiken en begrijpen hoe de veranderingen hun werkzaamheden beïnvloeden. Dit kan variëren van workshops en online cursussen tot persoonlijke begeleiding door IT-experts. Een nieuw systeem kan nog zo goed zijn, maar zonder goed opgeleide medewerkers is de kans groot dat het niet optimaal wordt gebruikt. Training helpt om weerstand tegen verandering te verminderen en zorgt ervoor dat medewerkers het nieuwe systeem met vertrouwen gebruiken. Het verbetert niet alleen de productiviteit, maar draagt ook bij aan een snellere acceptatie van de nieuwe processen.

Datamigratie en -integratie is een complex maar essentieel onderdeel van datacentralisatie. Door zorgvuldig te plannen, betrokkenheid van stakeholders te verzekeren en best practices toe te passen, kunnen bedrijven deze stap succesvol voltooien. Het resultaat is een solide basis van gecentraliseerde data die de weg vrijmaakt voor verbeterde marketingstrategieën, efficiëntere bedrijfsprocessen en een betere klantervaring.

5.5 Training en veranderingsmanagement

Een succesvol datacentralisatieproject vereist meer dan alleen technische implementatie, het vraagt ook om aandacht voor de menselijke factor binnen de organisatie. Het is essentieel om medewerkers op te leiden en hen voor te bereiden op de veranderingen in processen en systemen. Dit helpt niet alleen bij de adoptie van de nieuwe technologie, maar zorgt er ook voor dat het potentieel van de gecentraliseerde data volledig wordt benut. Medewerkers zijn vaak gewend aan bepaalde werkwijzen en systemen. Een plotselinge verandering kan weerstand oproepen, vooral als de voordelen niet duidelijk zijn of als er een gebrek is aan begrip over hoe de nieuwe systemen werken.

Componenten van een effectief trainingsprogramma

1. Identificeren van trainingsbehoeften

• Analyseer de huidige vaardigheden: Bepaal het huidige kennisniveau van medewerkers met betrekking tot data en de nieuwe systemen.

• Stel doelstellingen: Definieer wat medewerkers moeten weten en kunnen na de training.

2. Ontwikkelen van trainingsmateriaal

• Gebruikershandleidingen en tutorials: Creëer duidelijke en toegankelijke documentatie.

• Interactieve workshops: Organiseer hands-on sessies waarin medewerkers kunnen oefenen met de nieuwe systemen.

3. Communicatie van veranderingen

• Transparantie: Informeer medewerkers tijdig over de aankomende veranderingen en de redenen daarvoor.

• Voordelen uitleggen: Benadruk hoe de nieuwe systemen hun werk zullen vergemakkelijken en bijdragen aan het succes van de organisatie.

4. Ondersteuning na implementatie

• Helpdesk of support team: Stel een team beschikbaar voor het beantwoorden van vragen en het oplossen van problemen.

• Feedbackmechanismen: Moedig medewerkers aan om feedback te geven over de nieuwe systemen, zodat verbeteringen kunnen worden aangebracht.

Veranderingsmanagement is een gestructureerde aanpak om individuen, teams en organisaties te helpen bij de overgang van een huidige staat naar een gewenste toekomstige staat. Veranderingsmanagement in de context van datagedrevenheid

vraagt om een systematische aanpak die niet alleen focust op technologische implementaties, maar ook op het meenemen van medewerkers in het proces. Hieronder volgt een doorlopende toelichting op de zeven essentiële stappen.

Beheer van verandering stappen

Consolideer verbeteringen

Vier succes

Verwijder obstakels

Communiceer verandering

Ontwikkel visie

Vorm een team

Creëer urgentie

1. Urgentie creëren

Het succes van een datagedreven transformatie begint met het duidelijk maken van de noodzaak. Medewerkers moeten begrijpen waarom verandering essentieel is. Dit kan door te laten zien hoe inefficiënt de huidige werkwijzen zijn, bijvoorbeeld met voorbeelden van slechte voorspellingen of gemiste kansen door onvoldoende inzicht in klantdata. Leg ook uit welke risico’s de organisatie loopt als deze niet verandert, zoals concurrenten die door betere data-analyses marktaandeel winnen. Het creëren van een gevoel van urgentie legt de basis voor een gedeeld begrip dat verandering geen optie is, maar een noodzaak.

2. Een sterk veranderteam vormen

Veranderingen worden nooit succesvol door één persoon; het vraagt om een team van betrokken medewerkers die de transformatie kunnen leiden en weerstand kunnen overwinnen. Dit team moet bestaan uit vertegenwoordigers van verschillende afdelingen, zoals IT, marketing, finance en operations. Door

een mix van hiërarchische leiders en operationele experts samen te brengen, ontstaat een team dat niet alleen strategisch kan denken, maar ook de praktische uitvoering kan ondersteunen. Zij fungeren als ambassadeurs en drijvende kracht achter de datagedreven visie.

3. Een visie en strategie ontwikkelen

Een helder doel en een duidelijke strategie vormen de ruggengraat van iedere transformatie. De visie moet concreet beschrijven wat datagedrevenheid betekent voor de organisatie en wat het kan opleveren. Denk aan zinnen zoals: ‘We willen beslissingen nemen op basis van realtime inzichten om sneller in te spelen op veranderingen in de markt.’ Deze visie moet worden vertaald naar een strategie met meetbare doelen en een duidelijke planning. Dit biedt een leidraad voor de organisatie en voorkomt dat de transformatie ongestructureerd verloopt. Voor meer informatie over strategie verwijzen we naar hoofdstuk 8, waarin de ontwikkeling van een datastrategie voor een meer datagedreven onderneming centraal staat.

4. De verandering communiceren

Transparante en consistente communicatie is cruciaal om medewerkers mee te krijgen. Maak gebruik van verschillende kanalen, zoals presentaties, nieuwsbrieven, en interactieve workshops, om de voordelen van datagedrevenheid uit te leggen. Het is belangrijk dat medewerkers niet alleen begrijpen wat er verandert, maar ook waarom. Regelmatig communiceren helpt om onzekerheid te verminderen en vertrouwen te kweken. Daarnaast moet er ruimte zijn voor vragen en feedback, zodat medewerkers zich gehoord voelen en begrijpen hoe zij in de nieuwe werkwijze passen.

5. Obstakels verwijderen

In elke transformatie zijn er obstakels, zowel technisch als emotioneel. Het is belangrijk om deze obstakels vroegtijdig te identificeren: sommige systemen zijn mogelijk niet compatibel, medewerkers staan misschien sceptisch tegenover de verandering ... Technologische problemen kunnen worden opgelost door te investeren in data-integratie en tools die gebruiksvriendelijk zijn. Voor weerstand bij medewerkers is een andere aanpak nodig, zoals training en ondersteuning, om hen te helpen zich zekerder te voelen. Door actief in te spelen op uitdagingen, verklein je de kans dat die de verandering vertragen.

6. Kortetermijnsuccessen vieren

Succes motiveert. Door kleine overwinningen onderweg te vieren, bouw je momentum op en laat je zien dat de verandering werkt. Dit kunnen quick wins zijn, zoals een marketingcampagne die dankzij data-analyse een hogere ROI behaalt, of een efficiënter voorraadbeheer op basis van data-inzichten. Door deze successen breed te delen binnen de organisatie en teams of individuen te belonen, vergroot je de betrokkenheid en bereidheid van anderen om mee te doen. Het is belangrijk dat deze successen zichtbaar worden gemaakt, zodat iedereen het directe nut van datagedrevenheid ziet.

7. Verbeteringen consolideren

De grootste uitdaging bij veranderingsmanagement is ervoor zorgen dat nieuwe processen duurzaam worden geïntegreerd. Het is niet genoeg om een datagedreven aanpak te implementeren; deze moet deel worden van de bedrijfscultuur. Dit betekent dat datagedreven besluitvorming een vast onderdeel wordt van vergaderingen en rapportages. Leiders moeten het goede voorbeeld blijven geven door beslissingen op data te baseren en succesverhalen te blijven benadrukken. Door beleid, trainingen en systemen op elkaar af te stemmen, wordt datagedrevenheid de norm en niet slechts een tijdelijke focus.

Belangrijke overwegingen voor Belgische en Nederlandse bedrijven

– Meertalige training: taalbarrières overwinnen: Zorg ervoor dat trainingsmateriaal en communicatie beschikbaar zijn in de relevante talen om alle medewerkers te bereiken.

– Cultuurverschillen: aansluiten bij bedrijfscultuur: Houd rekening met de heersende bedrijfscultuur en pas veranderingsstrategieën hierop aan.

– Inzet van technologie: gebruik van digitale platforms: Maak gebruik van intranet, webinars en andere digitale tools om training toegankelijker te maken.

Training en veranderingsmanagement zijn essentiële componenten voor het succes van een datacentralisatieproject. Door medewerkers actief te betrekken, hen op te leiden en te ondersteunen tijdens de overgang, kunnen bedrijven de adoptie van nieuwe systemen versnellen en alle voordelen van gecentraliseerde data benutten.

5.6 Voordelen van datacentralisatie voor marketing

Het centraliseren van data biedt aanzienlijke voordelen voor marketingafdelingen in Belgische en Nederlandse bedrijven. In een markt die steeds meer gericht is op klantverwachtingen en gepersonaliseerde ervaringen, stelt datacentralisatie marketeers in staat om efficiënter te werken, betere beslissingen te nemen en relevantere klantinteracties te creëren.

5.6.1 Betere segmentatie en personalisatie

Door data uit diverse bronnen te integreren, krijgen marketeers een volledig beeld van klanten, waaronder aankoopgeschiedenis, interacties en online gedrag. Dit leidt tot diepgaand klantbegrip en stelt bedrijven in staat om gerichte, gepersonaliseerde campagnes te ontwikkelen. Voorbeelden zoals Coolblue, die aanvullende producten promoot na een aankoop, laten zien hoe geïntegreerde klantprofielen leiden tot relevante aanbiedingen en multichannel personalisatie. Het resultaat is niet alleen een verhoogde conversieratio, maar ook verbeterde klanttevredenheid en loyaliteit dankzij communicatie die aansluit bij individuele behoeften.

5.6.2 Snellere besluitvorming

Met gecentraliseerde data hebben marketeers toegang tot realtime inzichten via dashboards en rapportages. Dit vergemakkelijkt agile marketing, waarin bedrijven snel kunnen reageren op markttrends en campagnes kunnen aanpassen op basis van actuele informatie. Bedrijven zoals HEMA kunnen dankzij deze snelle besluitvorming inspelen op veranderingen, zoals extra promoties voor populaire producten. Dit resulteert in een concurrentievoordeel en kostenbesparing doordat ineffectieve campagnes vroegtijdig worden gestopt.

5.6.3 Efficiëntere marketingprocessen

Datacentralisatie ondersteunt de automatisering van marketingtaken, zoals geautomatiseerde e-mails gebaseerd op klantgedrag, en optimaliseert workflows door handmatige taken te verminderen. Bovendien versterkt het de samenwerking tussen afdelingen, zoals marketing, sales en klantenservice, door gedeelde toegang tot klantdata. Een voorbeeld is Coolblue, waar geïntegreerde communicatie campagnes en verkoopinspanningen op elkaar afstemt, wat leidt tot een coherente klantervaring.

Kortom, datacentralisatie verbetert segmentatie, versnelt besluitvorming, en stroomlijnt marketingprocessen, wat bedrijven beter in staat stelt om te concurreren in een klantgedreven markt.

5.6.4 Verbeterde ROI van marketinginspanningen

Datacentralisatie maakt het mogelijk om marketingbudgetten effectiever in te zetten door inzicht te bieden in de prestaties van verschillende kanalen en campagnes. Met datagedreven beslissingen kunnen marketeers investeringen richten op de meest rendabele platforms en strategieën, zoals het optimaliseren van advertentie-uitgaven op basis van conversiedata. Daarnaast stelt het meten van campagneresultaten via nauwkeurige KPI’s en A/B-tests bedrijven in staat om de ROI van marketingactiviteiten te verbeteren. Dit leidt tot hogere omzet door focus op effectieve marketing en kostenoptimalisatie door verspilling van budgetten op inefficiënte kanalen te elimineren.

5.6.5 Verbeterde klantloyaliteit en retentie

Datacentralisatie versterkt klantbetrokkenheid door gepersonaliseerde communicatie en maakt het eenvoudiger om effectieve loyaliteitsprogramma’s te beheren. Hierdoor voelen klanten zich gewaardeerd en begrepen. Met behulp van voorspellende analyses kunnen bedrijven proactief inspelen op klanten die dreigen af te haken, bijvoorbeeld door gerichte aanbiedingen te sturen. Dit leidt tot langdurige klantrelaties, verhoogde klantwaarde, en positieve mond-tot-mondreclame, waarmee zowel retentie wordt verbeterd als nieuwe klanten worden aangetrokken.

Datacentralisatie is een krachtig hulpmiddel voor marketingafdelingen binnen Belgische en Nederlandse bedrijven. Het stelt hen in staat om hun klanten beter te begrijpen, effectiever te communiceren en hun marketinginspanningen te optimaliseren. In een competitieve markt waar klanten hoge verwachtingen hebben, kan het vermogen om data effectief te gebruiken het verschil maken tussen succes en falen.

In dit hoofdstuk hebben we uitgebreid besproken hoe datacentralisatie en -integratie een cruciale rol spelen in het succes van moderne marketingstrategieen voor Belgische en Nederlandse bedrijven. De digitale transformatie heeft de manier waarop organisaties gegevens verzamelen, analyseren en toepassen, ingrijpend veranderd. In een tijdperk waarin klanten steeds meer gepersonaliseerde en consistente ervaringen verwachten, is het vermogen om data effectief te beheren niet langer een luxe, maar een noodzaak.

Sanitairkamer2 - Jouw droombadkamer werkelijkheid

met Odoo

Sanitairkamer BV is een toonaangevende specialist in badkamers en tegels, gevestigd in Nederland. Het bedrijf heeft zowel een fysieke showroom als een uitgebreide webshop, waarmee het een breed scala aan klanten bedient. Door hun snelle groei ontstond de noodzaak om hun bedrijfsprocessen te stroomlijnen en te automatiseren.

Uitdagingen

Met afzonderlijke systemen voor verkoop, inkoop, klantenservice en voorraadbeheer liep Sanitairkamer tegen tal van problemen aan:

– Datasilo’s: Informatie werd verspreid opgeslagen, wat leidde tot miscommunicatie tussen afdelingen.

– Gebrek aan schaalbaarheid: Hun systemen konden de groeiende complexiteit van het bedrijf niet bijbenen.

– Langzame klantenservice: Handmatige processen vertraagden hun reactietijd.

Oplossing

Sanitairkamer implementeerde Odoo om een geïntegreerde oplossing te bieden voor hun operationele uitdagingen. Met modules voor verkoop, inkoop, helpdesk, voorraad en boekhouding stelde Odoo hen in staat om alle processen in één systeem te beheren.

Resultaten

De implementatie leidde tot een transformatie:

– Efficiëntie: Geautomatiseerde processen bespaarden tijd en minimaliseerden fouten.

– Klanttevredenheid: Een snellere verwerking van bestellingen en verbeterde klantenservice versterkten de loyaliteit.

– Inzichten: Geavanceerde rapportages hielpen hen om trends te identificeren en strategieën aan te passen.

Dankzij Odoo kon Sanitairkamer zich richten op groei, zonder dat operationele complexiteit een belemmering vormde.

2 Odoo (z.d.).  Sanitairkamer: Creating dream bathrooms with Odoo. Odoo. Geraadpleegd op [datum], van https://www.odoo.com/nl_NL/blog/klantbeoordelingen-6/sanitairkamer-creatin g-dream-bathrooms-with-odoo-591

EXKi – Geïntegreerd

beheer van leveranciers en voorraad3

Bedrijfsprofiel

EXKi is een Belgische restaurantketen die zich richt op het serveren van verse en gezonde voeding. Met 70 vestigingen in België, Frankrijk, Luxemburg, Nederland, Italië en recentelijk de Verenigde Staten, promoot EXKi het concept van ‘Nature’s Kitchen’ door smakelijke recepten aan te bieden, gemaakt van verse, natuurlijke en biologische ingrediënten.

Uitdagingen

EXKi gebruikte een eigen systeem dat uitsluitend het bestelproces kon beheren. De behoefte ontstond van een geïntegreerd systeem dat meerdere bedrijfsprocessen kon ondersteunen en data kon centraliseren voor betere interdepartementale samenwerking. Daarnaast vereiste de ultrakorte toeleveringsketen, waarbij elk restaurant dagelijks verse producten bestelt voor de volgende dag, een robuust en betrouwbaar systeem.

Oplossing

EXKi implementeerde een gecentraliseerde oplossing om het bestelproces, leveranciersbeheer en voorraadbeheer te centraliseren. De implementatie begon met versie 6, waarbij aanzienlijke aanpassingen werden gedaan om aan de specifieke behoeften te voldoen. In december 2014 migreerde EXKi naar versie 8, waardoor het systeem in de standaardconfiguratie kon worden gebruikt, met minimale aanpassingen.

Resultaten –

Efficiënt bestelproces: Met Odoo beheren 70 restaurants dagelijks ongeveer 1.000 bestellingen die automatisch naar 20 leveranciers worden gestuurd, wat het kernproces van EXKi ondersteunt.

– Verhoogde gebruikersacceptatie: De migratie naar Odoo V8 resulteerde in een grotere interesse en betrokkenheid van medewerkers bij het systeem, wat leidde tot verbeterde processen en een proactieve houding ten opzichte van verdere digitalisering.

3 Odoo. (z.d.). How EXKi manages its suppliers, orders, and inventory of 70 restaurants with Odoo Odoo. Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https://www.odoo.com/nl_NL/blog/klantbeoordelingen-6/how-exki-manages-its-suppliers-orders-and-inventory-of-70-restaurants-withodoo-345

Deel 2 Data-driven marketingstrategieën

– Geïntegreerd databeheer: Door de integratie van data tussen verschillende modules en afdelingen heeft EXKi een holistisch overzicht van de bedrijfsvoering, wat de besluitvorming en operationele efficiëntie verbetert.

De implementatie van Odoo heeft EXKi in staat gesteld om hun toeleveringsketen effectief te beheren en de operationele processen te stroomlijnen, wat bijdraagt aan de consistentie en kwaliteit van de dienstverlening.

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!

Deel 2 Data-driven marketingstrategieën

Referentielijst

Odoo (z.d.). Sanitairkamer: Creating dream bathrooms with Odoo. Geraadpleegd op [datum], van https://www.odoo.com/nl_NL/blog/klantbeoordelingen-6/ sanitairkamer-creating-dream-bathrooms-with-odoo-591

Salesforce (z.d.). BNG Bank – Klantcase. Geraadpleegd op 12 februari 2025, van https://www.salesforce.com/nl/customer-success-stories/bng-bank/

Hoofdstuk 6

Campagnebeheer

Na dit hoofdstuk ben je in staat om ...

• de stappen voor het  opzetten van datagedreven marketingcampagnes te beschrijven, inclusief strategieontwikkeling, doelgroepdefinitie en contentcreatie.

• verschillende  contentstrategieën en kanalen te kiezen om doelgroepen effectief te bereiken.

• marketingcampagnes te beheren door middel van realtime monitoring, budgetbeheer en aanpassing op basis van data-inzichten.

• verschillende tools en technologieën voor  campagnebeheer, zoals marketing automation en CRM-systemen, te herkennen en toe te passen.

• de effectiviteit van campagnes te meten en te rapporteren door middel van KPI’s en ROI-analyse.

In een tijdperk waarin klanten overspoeld worden met informatie, is de kunst van effectieve marketing meer dan ooit afhankelijk van datagedreven campagnebeheer. Deze aanpak stelt bedrijven in staat om gepersonaliseerde boodschappen af te stemmen op specifieke doelgroepen, waardoor de effectiviteit en ROI van campagnes aanzienlijk worden verhoogd. Zowel Belgische als Nederlandse ondernemingen, van start-ups tot middelgrote bedrijven, omarmen steeds vaker een datagedreven benadering om te concurreren in een dynamische markt.

6.1 Opzet van marketingcampagnes

Het opzetten van een succesvolle marketingcampagne vereist een gestructureerde aanpak die begint met een duidelijke strategie en doelstellingen. Vervolgens moeten bedrijven hun doelgroep definiëren en segmenteren, gepersonaliseerde content creëren en de juiste kanalen selecteren om hun boodschap over te brengen. Hieronder werken we elke campagnestap concreet uit.

6.1.1 Strategie en doelstellingen: het SMART-principe

Een sterke marketingstrategie begint met het formuleren van duidelijke en meetbare doelstellingen. Het gebruik van SMART-doelen – specifiek, meetbaar, acceptabel, realistisch en tijdgebonden – zorgt voor een solide basis waarmee bedrijven het succes van hun campagnes kunnen plannen en evalueren. Specifieke doelen zorgen ervoor dat bedrijven precies weten wat ze willen bereiken in plaats van vage intenties te formuleren.  Meetbare doelen maken het mogelijk om vooruitgang te monitoren aan de hand van duidelijke indicatoren (KPI’s), zoals een toename in websiteverkeer of een stijging van de verkoopcijfers met een bepaald percentage.  Acceptabele doelen (of haalbare doelen) houden rekening met de middelen en capaciteiten van het bedrijf, zodat ze realistisch blijven.  Relevantie / Realisme benadrukt dat de doelstellingen in lijn moeten liggen met de algemene bedrijfsstrategie en marketingvisie én haalbaar moeten zijn. Tot slot zorgen  tijden ruimtegebonden doelen voor een duidelijke deadline en scope, waardoor de voortgang en het resultaat binnen een bepaalde periode geëvalueerd kunnen worden.

Door doelstellingen op deze manier te structureren, kunnen bedrijven gericht werken aan tastbare resultaten en weten ze precies wanneer een doel als behaald kan worden beschouwd.

Data als sleutel tot strategische beslissingen

Het gebruik van data speelt een cruciale rol in het ontwikkelen van een effectieve strategie. Bedrijven kunnen op verschillende manieren data inzetten om strategische beslissingen te ondersteunen:

– Analyse van data: Het evalueren van eerdere campagnes biedt waardevolle inzichten in wat wel en niet heeft gewerkt. Dit helpt bedrijven om succesvolle elementen te herhalen en zwakke punten te verbeteren.

– Concurrentieanalyse: Door de prestaties van concurrenten te analyseren, kunnen bedrijven markttrends identificeren en benchmarks vaststellen. Dit biedt een beter begrip van de concurrentiepositie en kan inspireren tot innovatie. Het kan ook helpen bij het definiëren van realistische doelstellingen.

– Klantinzichten: Het analyseren van klantgedrag, zoals aankooppatronen en interacties met het merk, maakt het mogelijk om behoeften te voorspellen en gepersonaliseerde ervaringen te creëren. Dit verhoogt niet alleen de klanttevredenheid, maar versterkt ook de loyaliteit.

Een Nederlandse mkb in de voedingssector stelde als strategisch doel om de online verkoop met 20% te verhogen binnen een periode van zes maanden. Door middel van een uitgebreide analyse van historische verkoopdata ontdekten ze piekmomenten in hun verkoopcyclus met 20%, zoals tijdens feestdagen en specifieke seizoenen. Ze gebruikten deze inzichten om gerichte marketingcampagnes op te zetten, zoals promoties en e-mailmarketing, die specifiek gericht waren op deze periodes.

Daarnaast voerden ze een concurrentieanalyse uit, waarmee ze ontdekten welke aanbiedingen en communicatiekanalen in hun sector het meest effectief waren. Ook gebruikten ze klantinzichten om hun e-commerceplatform te optimaliseren en gepersonaliseerde aanbevelingen aan te bieden op basis van eerdere aankopen. Deze gecombineerde aanpak leidde tot een omzetstijging van 25%, waarmee ze hun oorspronkelijke doelstelling overtroffen.

6.1.2 Doelgroepdefinitie en -segmentatie

Het definiëren van je doelgroep en het begrijpen van hun specifieke behoeften vormt de kern van een succesvolle marketingstrategie. Door klanten te segmenteren (zie hoofdstuk 3) kunnen bedrijven hun marketingboodschappen personaliseren en beter inspelen op de voorkeuren van elke klantgroep. Dit verhoogt niet alleen de relevantie van campagnes, maar versterkt ook de klantrelatie en leidt tot betere resultaten.

6.1.2.1 Segmentatiemethoden

Zoals we zagen in hoofdstuk 3, houdt segmentatie het opdelen in van een bredere doelgroep in kleinere, homogene groepen op basis van specifieke kenmerken. Dit proces helpt bedrijven om gerichtere en effectievere marketingstrategieën te ontwikkelen. De belangrijkste segmentatiemethoden, zoals reeds besproken in hoofdstuk 3, zijn:

– Demografisch: Segmentatie op basis van leeftijd, geslacht, inkomen of opleidingsniveau. Dit is een van de meest gebruikte methoden, omdat deze criteria vaak eenvoudig te verzamelen en analyseren zijn. Bijvoorbeeld, een campagne gericht op jonge professionals kan andere taal en beelden gebruiken dan een campagne voor gepensioneerden.

– Geografisch: Segmentatie op basis van locatie, regio of stad is vooral nuttig voor bedrijven die geografisch bepaalde markten willen bedienen, zoals winkels of bedrijven met regionale promoties.

–

Psychografisch: Deze methode richt zich op de levensstijl, interesses en waarden van klanten. Het biedt diepere inzichten in de persoonlijke voorkeuren van klanten en maakt het mogelijk om marketingboodschappen op emotioneel niveau af te stemmen.

Gedragsmatig: Segmentatie op basis van klantgedrag, zoals koopgewoonten, merkloyaliteit of gebruiksfrequentie, RFM (zie hoofdstuk 3) en CLTV, is beter dan ooit mogelijk in een datagedreven marketingomgeving. Dit is bijzonder waardevol voor het identificeren van de meest winstgevende klantgroepen en het ontwikkelen van loyaliteitsprogramma’s.

6.1.2.2 Tips voor effectieve segmentatie –

Gebruik meerdere segmentatiecriteria: Combineer verschillende methoden om een gedetailleerd en genuanceerd klantprofiel op te bouwen. Door demografische gegevens te verrijken met psychografische inzichten, kunnen bedrijven hun campagnes gerichter en relevanter maken. Zo kunnen ze zich bijvoorbeeld niet alleen richten op vrouwen, maar specifiek op modebewuste vrouwen met een interesse in premium fashion brands, wat de effectiviteit van marketinginspanningen vergroot.

Continu bijwerken: Segmenten zijn dynamisch en moeten regelmatig worden aangepast op basis van nieuwe data en veranderend klantgedrag (zie hoofdstuk 3). Door segmenten datagedreven up-to-date te houden, blijven campagnes effectief en relevant. Een Vlaamse streamingdienst segmenteerde zijn gebruikers aanvankelijk op basis van leeftijd en geslacht, zonder rekening te houden met veranderend kijkgedrag. Hierdoor bleven sommige gebruikers jarenlang in een verkeerd segment, waardoor zij irrelevante aanbevelingen kregen. Een gebruiker die ooit voornamelijk kinderprogramma’s bekeek, maar later overstapte op thrillers en documentaires, bleef suggesties voor kindercontent ontvangen. Dit leidde tot frustratie en verminderd engagement. Wel maken we hierbij nog het voorbehoud van ‘never shoot a moving target’. Het is cruciaal om segmenten niet té frequent te wijzigen, aangezien een té dynamische aanpak kan leiden tot instabiliteit in personalisatie en inconsistente aanbevelingen. De sleutel ligt in een evenwichtige strategie: segmenten moeten flexibel genoeg zijn om met de gebruiker mee te evolueren, maar tegelijkertijd stabiel blijven om patronen en voorkeuren accuraat te herkennen en relevante content te blijven aanbieden.

6.1.3 Contentcreatie en -personalisatie

Zoals al uitvoerig aangehaald, speelt gepersonaliseerde content een cruciale rol in moderne marketingcampagnes. Het verhoogt de relevantie voor de klant en verbetert de betrokkenheid, wat kan leiden tot betere conversieratio’s en een sterkere klantloyaliteit. Door gebruik te maken van data en technologie kunnen bedrijven content ontwikkelen die specifiek is afgestemd op de behoeften en voorkeuren van hun doelgroep.

6.1.3.1

Rol van data in contentcreatie

Data zijn het fundament voor effectieve contentcreatie en personalisatie. Ze bieden waardevolle inzichten waarmee bedrijven content kunnen afstemmen op de verwachtingen van hun klanten. Belangrijke toepassingen van data in contentcreatie zijn:

– Klantinzichten: Het begrijpen van de interesses en uitdagingen van klanten is essentieel. Door klantdata te analyseren, kunnen bedrijven bepalen welke onderwerpen en formats het meest aanspreken in hun doelgroep.

– Personalisatie: Content die is aangepast op basis van klantsegmenten en individuele voorkeuren verhoogt de kans op betrokkenheid. Dit kan variëren van gepersonaliseerde e-mails tot specifieke productaanbevelingen op websites.

GEPERSONALISEERDE CONTENT BIJ BOL.COM

In een artikel op de marketingblog Frankwatching.com1 wordt uitgelegd dat bij bol.com enkele jaren geleden gekozen werd voor een AI-gestuurd platform (Pega) om marketingcontent te personaliseren. Tim Langen, head of product bij bol.com, legt uit: ‘We hebben een lange historie wat betreft het zelf bouwen van software en hebben er nu bewust voor gekozen om een complexe integratie met deze tooling te implementeren. Engineers zijn schaars en het kost veel tijd een dergelijk platform zelf te bouwen, onderhouden en user friendly te maken. Nu kunnen we uitstekend de zogeheten  next best action voorspellen: de volgende actie die op basis van gedrag van en gegevens over een klant moet worden uitgeserveerd. Onze marketeers stoppen content in dit systeem en laten het vervolgens kiezen welke content het beste past bij welke klantgroep.’

1 Frankwatching (2022, 23 augustus).  Bol.com: Succesvolle content dankzij personalisatie Geraadpleegd op 13 februari 2025, van https://www.frankwatching.com/archive/2022/08/23/ bol-content-personalisatie/

6.1.3.2 Best practices voor contentcreatie en personalisatie

– Relevante en waardevolle content: Zorg ervoor dat de content direct aansluit bij de behoeften, interesses en pijnpunten van de klant. Dit kan bijvoorbeeld door het delen van informatieve blogs, probleemoplossende video’s of exclusieve aanbiedingen.

–

A/B-testing: Test verschillende versies van content, zoals e-mailonderwerpen of call-to-actions, om te ontdekken wat het meest effectief is. Dit maakt het mogelijk om campagnes continu te optimaliseren (zie het voorbeeld van Metis Supplements in hoofdstuk 7).

6.1.4

Kanaalselectie

Het selecteren van de juiste kanalen is belangrijk voor het effectief bereiken van de doelgroep. Elk kanaal heeft unieke kenmerken en biedt specifieke mogelijkheden om met klanten in contact te komen (zie hoofdstuk 4). Een omnichannel aanpak – waarbij alle touchpoints op elkaar zijn afgestemd – zorgt voor een naadloze en consistente klantbeleving, ongeacht via welk kanaal de klant interageert. Dit versterkt niet alleen de merkervaring, maar verhoogt ook de kans op conversie.

6.1.4.1

Belangrijke kanalen

Voor een succesvolle omnichannel strategie is het essentieel om een mix van kanalen te gebruiken die aansluiten bij de voorkeuren van je doelgroep. Enkele van de meest gebruikte kanalen zijn:

– E-mailmarketing: Ideaal voor gerichte en gepersonaliseerde communicatie, zoals nieuwsbrieven, aanbiedingen of follow-up e-mails.

Sociale media: Kanalen zoals Facebook, Instagram en LinkedIn bieden mogelijkheden voor directe interactie en het delen van visueel aantrekkelijke content.

– Zoekmachines (SEO en SEA): Door zoekmachineoptimalisatie (SEO) en betaalde advertenties (SEA) kunnen bedrijven zichtbaar blijven wanneer klanten actief zoeken naar producten of diensten.

–

Mobiele apps: Ideaal voor pushmeldingen, loyaliteitsprogramma’s en een gebruiksvriendelijke mobiele winkelervaring.

Fysieke winkels: Ondanks de groei van online winkelen blijven fysieke winkels belangrijke touchpoints, vooral voor productervaringen en persoonlijke interacties.

– Website en landingspagina’s: De website vormt het centrale platform waar klanten informatie vinden, aankopen doen en contact opnemen met het bedrijf.

Een goed ontworpen website met een gebruiksvriendelijke interface, sterke

content en geïntegreerde analysetools speelt een cruciale rol in de klantreis en conversie-optimalisatie. Specifieke landingspagina’s binnen de website zijn essentieel voor gerichte marketingcampagnes, zoals leadgeneratie of productpromoties. Effectieve landingspagina’s bevatten een duidelijke call-to-action (CTA), relevante content en een intuïtief design zonder afleiding. Door A/Btesting en data-analyse kunnen bedrijven zowel hun website als hun landingspagina’s voortdurend optimaliseren voor betere conversieresultaten

6.1.4.2 Geïntegreerd communiceren via kanalen

Zoals al besproken in hoofdstuk 4, gaat een omnichannel strategie verder dan het eenvoudigweg inzetten van meerdere communicatiekanalen, zoals typisch het geval was bij multichannel marketing. Het draait om het creëren van een naadloze en consistente ervaring, waarbij de klant centraal staat in elke interactie, ongeacht het kanaal dat wordt gebruikt. Dit vraagt om een geïntegreerde aanpak waarin kanalen niet afzonderlijk, maar in samenhang worden gebruikt om de klantreis optimaal te ondersteunen. Hieronder worden de stappen voor effectieve geïntegreerde communicatie grondig uitgewerkt:

1. Uniforme merkboodschap

Een sterke omnichannel strategie begint met een uniforme merkboodschap. Dit betekent dat dezelfde kernwaarden, visuele stijl en toon worden gebruikt over alle communicatiekanalen. Dit zorgt voor consistentie en versterkt de herkenbaarheid van het merk.

Toon en taalgebruik: Stem de manier van communiceren af op de identiteit van het merk. Een professioneel merk kan een formele toon hanteren, terwijl een jong en dynamisch merk een informele toon kan gebruiken.

– Visuele identiteit: Gebruik consistent dezelfde kleuren, logo’s, typografie en beeldmateriaal. Dit geldt voor zowel online als offline kanalen, zoals e-mail, sociale media, fysieke winkels en verpakkingen.

– Kernboodschap: Zorg ervoor dat de boodschap van het merk – zoals kwaliteit, betrouwbaarheid of innovatie – duidelijk en consistent aanwezig is, zodat klanten overal dezelfde merkbeleving ervaren.

2. Coördinatie tussen kanalen

Om effectief te communiceren via meerdere kanalen is het belangrijk dat deze niet los van elkaar opereren, maar elkaar versterken. Een geïntegreerde aanpak zorgt ervoor dat de interacties via verschillende kanalen logisch op elkaar aansluiten.

Kruispromotie: Gebruik het ene kanaal om het andere te versterken. Bijvoorbeeld, promoot een mobiele app via e-mailmarketing of gebruik QR-codes in fysieke winkels om klanten naar de online winkel te leiden.

– Afspraken tussen teams: Zorg dat marketing-, verkoop- en klantenserviceteams samenwerken en dezelfde doelen nastreven. Een goed voorbeeld is dat klanten een online aankoop kunnen doen en deze vervolgens gemakkelijk kunnen retourneren in een fysieke winkel.

– Customer journey mapping: Visualiseer de klantreis over verschillende kanalen om hiaten of inconsistenties in de communicatie te identificeren en te verbeteren.

3. Relevante content op maat

Elk communicatiekanaal heeft zijn eigen kenmerken en publiek. Het aanpassen van content aan het kanaal is essentieel om relevant te blijven en maximale impact te genereren.

– Kanaalspecifieke content: Voor Instagram kunnen visueel aantrekkelijke posts en video’s effectief zijn, terwijl LinkedIn meer geschikt is voor informatieve artikelen en professionele updates.

– Persoonlijke benadering: Gebruik data om content te personaliseren op basis van de voorkeuren en gedragingen van individuele klanten. Dit kan variëren van gepersonaliseerde e-mails tot dynamische website-inhoud.

– Timing en context: Zorg ervoor dat content niet alleen relevant is, maar ook op het juiste moment wordt geleverd. Bijvoorbeeld, promoties voor feestdagen moeten ruim op tijd worden verstuurd.

4. Data-integratie

Data spelen een centrale rol in een omnichannel strategie. Het verzamelen, analyseren en integreren van gegevens uit verschillende kanalen maakt het mogelijk om klanten beter te begrijpen en gerichter te communiceren.

– Customer Data Platform (CDP): Een CDP centraliseert data uit alle kanalen en biedt een compleet beeld van de klant. Dit maakt gerichte en consistente communicatie mogelijk.

– Realtime inzichten: Gebruik tools die data in realtime analyseren om snel in te spelen op veranderend klantgedrag. Bijvoorbeeld, een klant die een product in een winkelwagen achterlaat, kan direct een herinneringsmail ontvangen. kruispromotie

realtime monitoring

Segmentatie en targeting: Analyseer data om klanten te segmenteren en gerichte campagnes te maken die aansluiten bij specifieke behoeften en voorkeuren.

5. Monitoring en optimalisatie

Een effectieve omnichannel strategie is nooit statisch. Het voortdurend meten en optimaliseren van prestaties is cruciaal om de effectiviteit te waarborgen en de klantbeleving te blijven verbeteren.

– KPI’s per kanaal: Stel specifieke prestatie-indicatoren in voor elk kanaal, zoals open rates voor e-mail, engagement rates voor sociale media, of conversieratio’s voor websites.

– A/B-testing: Test verschillende benaderingen binnen en tussen kanalen om te ontdekken wat het beste werkt. Dit kan variëren van variaties in content tot timing en doelgroepselectie.

– Feedback van klanten: Verzamel actief feedback over de klantbeleving via enquêtes, reviews of klantenservice-interacties. Gebruik deze inzichten om zwakke punten te verbeteren.

– Continu leren: Blijf op de hoogte van nieuwe technologieën en trends in marketing en integreer deze in je strategie. Voice search en chatbots bijvoorbeeld worden steeds belangrijker in omnichannel marketing.

Door zorgvuldig de juiste kanalen te kiezen en te zorgen voor een geïntegreerde aanpak, kunnen bedrijven een consistentere en impactvollere klantbeleving bieden. Dit verhoogt niet alleen de effectiviteit van marketingcampagnes, maar versterkt ook de merkloyaliteit.

6.2 Beheer van marketingcampagnes

Het effectief beheren van marketingcampagnes is net zo belangrijk als het opzetten ervan. Dit omvat realtime monitoring, het aanpassen van campagnes op basis van prestaties en het efficiënt beheren van budgetten.

6.2.1 Realtime monitoring en aanpassing

Realtime monitoring speelt een cruciale rol in het succes van moderne marketingcampagnes. Het stelt marketeers in staat om voortdurend inzicht te krijgen in de prestaties van hun campagnes en onmiddellijk in te grijpen wanneer dat nodig

6 Campagnebeheer

is. Deze aanpak maakt campagnes dynamischer en relevanter, wat uiteindelijk leidt tot betere resultaten en een grotere klanttevredenheid.

Door campagnes live te volgen, kunnen problemen worden opgespoord en gecorrigeerd voordat ze escaleren. Bijvoorbeeld, wanneer een advertentie niet goed presteert of een e-mailcampagne een onverwacht lage open rate heeft, kan direct actie worden ondernomen terwijl de campagne nog loopt. Dit vermogen om snel te reageren voorkomt verlies van tijd en middelen en helpt om de impact van marketinginspanningen te maximaliseren.

Realtime monitoring biedt ook kansen voor optimalisatie. Door data continu te analyseren, kunnen marketeers zien welke elementen van een campagne goed werken en welke niet. Op basis van deze inzichten kunnen zij campagnes aanpassen om prestaties te verbeteren. Dit kan variëren van het wijzigen van advertenties of call-to-actions tot het herzien van doelgroepsegmentatie.

Daarnaast maakt realtime monitoring het mogelijk om in te spelen op klantgedrag. Als klanten op een specifieke promotie reageren of interactie vertonen met bepaalde content, kunnen marketeers deze trends benutten door bijvoorbeeld gerichte follow-ups te sturen of aanvullende aanbiedingen te presenteren. Dit versterkt de betrokkenheid van klanten en zorgt voor een persoonlijkere merkervaring.

REALTIME CAMPAGNEMONITORING BIJ FRESH ‘N REBEL

Fresh ’n Rebel2 is een B2B-leverancier van onder meer draadloze speakers en headphones. Tijdens de coronacrisis moest het bedrijf overschakelen naar 100% online verkoop. Hoewel er al een website was, was er nog geen webshop. ‘Toen het retailkanaal door de lockdown wegviel, moest er dus snel een webshop voor particuliere consumenten worden gebouwd. En dat niet alleen. Ook de logistiek en online marketing moesten in korte tijd op poten worden gezet.’ Fresh ’n Rebel was echter niet echt aangepast aan de digitale wereld. Vandaar dat ze het agency dofollow heeft ingezet. Dofollow maakte dashboards waarmee Fresh ’n Rebel steeds kan monitoren hoe ze het doen op vlak van online marketing. ‘Dankzij hen kunnen we het meteen zien als er ergens iets niet gaat zoals gepland, en dat ook snel bijsturen.’

2 Dofollow (z.d.).  Fresh ‘n Rebel case. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://dofollow.nl/ cases/fresh-n-rebel/

Praktische toepassingen van realtime monitoring

Om optimaal gebruik te maken van realtime monitoring, is het belangrijk om systemen en processen in te richten die snelle interpretatie en actie mogelijk maken. Dashboards spelen hierbij een centrale rol . Ze maken complexe data visueel inzichtelijk, zodat marketeers in één oogopslag de status van hun campagnes kunnen zien. Door deze dashboards te koppelen aan alerts kunnen marketeers direct op de hoogte worden gebracht van belangrijke gebeurtenissen of afwijkingen, zoals een plotselinge daling in conversieratio’s of een piek in websiteverkeer.

Het integreren van realtime monitoring in marketingprocessen maakt het mogelijk om niet alleen problemen te voorkomen, maar ook kansen te benutten op het moment dat ze zich voordoen. Zo kan een e-commercebedrijf bijvoorbeeld realtime analyseren welke producten plotseling populair worden door sociale mediatrends of externe gebeurtenissen. Door hier snel op in te spelen met gerichte promoties, voorraadaanpassingen of dynamische prijszetting, kan het bedrijf de vraag maximaal benutten en concurrenten een stap voor blijven. Het zorgt ervoor dat marketingcampagnes niet langer statisch zijn, maar een continu evoluerend proces dat aansluit bij de behoeften van klanten en de dynamiek van de markt.

6.2.2 Data-analyse en rapportage

Data-analyse is een onmisbare stap om de effectiviteit van campagnes te beoordelen, sterke en zwakke punten te identificeren en toekomstige strategieën te optimaliseren. Door data grondig te analyseren, kunnen marketeers niet alleen zien wat wel en niet werkt, maar ook onderbouwde beslissingen nemen over hoe middelen het beste kunnen worden ingezet.

Het analyseren van data gaat verder dan alleen het bijhouden van cijfers. Het draait om het interpreteren van deze gegevens om waardevolle inzichten te verkrijgen. Bijvoorbeeld, wanneer een campagne minder goed presteert, kunnen analyses helpen bepalen of dit te maken heeft met de gekozen kanalen, de doelgroepsegmentatie, of de boodschap zelf. Op basis hiervan kunnen verbeteringen worden doorgevoerd.

Data-analyse is ook essentieel voor het identificeren van trends. Als bijvoorbeeld blijkt dat e-mailcampagnes gedurende bepaalde periodes hogere open rates hebben, kan deze informatie worden gebruikt om toekomstige campagnes strategisch te plannen. Dit maakt marketing niet alleen effectiever, maar ook efficiënter.

6 Campagnebeheer

Bij het evalueren van marketingcampagnes gebruiken marketeers vaak Key Performance Indicators (KPI’s) om de prestaties te meten. Deze KPI’s geven een duidelijk beeld van de impact van de campagne en kunnen worden afgestemd op de specifieke doelen van een organisatie. De belangrijkste KPI’s zijn:

–

Open rates en Click-Through Rates (CTR): Deze KPI’s zijn vooral relevant voor e-mailmarketingcampagnes. Open rates meten het percentage ontvangers dat de e-mail heeft geopend, terwijl CTR het percentage aangeeft dat op een link in de e-mail heeft geklikt. Samen geven ze een goed beeld van de betrokkenheid bij de campagne. Hoe hoger de CTR, hoe hoger de betrokkenheid van mogelijke klanten.

– Conversieratio’s: Deze ratio’s meten het percentage klanten dat een gewenste actie onderneemt. Meestal gaat dat om het doen van een aankoop, maar het kan ook gaan om het zich inschrijven voor een nieuwsbrief. Een hoge conversieratio wijst op een effectieve campagne en een goed afgestemde boodschap.

–

Customer Acquisition Cost (CAC): CAC berekent hoeveel het kost om een nieuwe klant te werven. Door deze KPI te analyseren, kunnen bedrijven beoordelen of hun marketinguitgaven efficiënt zijn en of er alternatieve strategieën nodig zijn.

– Return on Investment (ROI): ROI meet de winstgevendheid van een campagne door de opbrengsten te vergelijken met de kosten. Het biedt een direct inzicht in de financiële impact van marketinginspanningen en is een van de belangrijkste KPI’s voor het management.

6.2.3 Budgetbeheer en ROI-analyse

Een effectief budgetbeheer zorgt ervoor dat middelen optimaal worden ingezet en de ROI wordt gemaximaliseerd.

Strategieën voor budgetbeheer

– Prioriteren van kanalen: Investeer meer in kanalen met hoge prestaties.

– Flexibiliteit: Wees bereid om budgetten aan te passen op basis van campagneresultaten.

ESSENTIAL FESTIVAL

Een goed voorbeeld van een mkb dat met een flexibel marketingbudget werkte, is het Essential Festival. In de beginjaren investeerde het festivalbedrijf voor elk verkocht ticket €2 in extra Facebook-advertenties. Hierdoor groeide het socialmediabudget evenredig mee met de populariteit van het festival. Volgens

medeoprichter Kenny Mordang was dit een van de meest cruciale strategische beslissingen: ‘Zonder deze aanpak waren we nooit gegroeid van 3.000 naar meer dan 15.000 festivalgangers.’

Aanbevelingen

– Monitor uitgaven: Houd budgetten nauwlettend in de gaten.

– Analyseer ROI: Bereken de ROI voor elke campagne en voor elk kanaal om de effectiviteit te bepalen.

6.3 Tools en technologieën voor campagnebeheer

In het hedendaagse digitale landschap zijn geavanceerde tools en technologieën cruciaal voor het effectief beheren en optimaliseren van marketingcampagnes. Deze hulpmiddelen stellen bedrijven in staat om data te verzamelen, workflows te automatiseren, klantrelaties te versterken en samenwerking binnen teams te verbeteren. Door strategisch gebruik te maken van deze technologieën kunnen organisaties hun concurrentiepositie versterken en een hogere ROI realiseren.

6.3.1 Marketing automation tools

Marketing automation verwijst naar het gebruik van software om repetitieve marketingtaken te automatiseren, zoals e-mailcampagnes, socialmediaposts en lead nurturing. Dit stelt marketingteams in staat om zich te concentreren op strategische initiatieven en creativiteit, terwijl ze tegelijkertijd gepersonaliseerde communicatie op schaal kunnen leveren.

Populaire tools:

– HubSpot: Een all-in-one platform dat marketing, sales en servicefunctionaliteiten combineert met een geïntegreerde CRM. Het biedt uitgebreide mogelijkheden voor e-mailmarketing, leadbeheer en analytics.

– Salesforce Marketing Cloud: Een krachtig platform dat gepersonaliseerde klantcommunicatie mogelijk maakt via verschillende kanalen, waaronder e-mail, sociale media en mobiele berichten. Het biedt geavanceerde segmentatie en data-analysemogelijkheden.

ActiveCampaign: Richt zich op kleine en middelgrote bedrijven en biedt geavanceerde e-mailmarketing, automatisering en CRM-functionaliteiten.

Het staat bekend om zijn gebruiksvriendelijke interface en krachtige automatiseringsmogelijkheden.

Belangrijke functionaliteiten:

–

Lead scoring: Automatisch beoordelen en rangschikken van leads op basis van hun interacties en demografische gegevens, waardoor salesteams zich kunnen richten op de meest veelbelovende prospects.

– Workflow-automatisering: Het creëren van geautomatiseerde klantreizen die prospects door de sales funnel leiden op basis van hun gedrag en interacties.

–

Rapportage en analyse: Realtime inzicht in de prestaties van campagnes, met metrics zoals open rates, click-through rates en conversies, wat helpt bij het optimaliseren van toekomstige campagnes.

IMPLEMENTATIE VAN EEN GECENTRALISEERDE MARKETING AUTOMATION TOOL BIJ

ACERTA 3

Acerta, een Belgische HR-dienstverlener, had te maken met gefragmenteerde data en verschillende marketing automation tools verspreid over meerdere afdelingen. Dit leidde tot inefficiënties en uitdagingen op het gebied van GDPR-compliance.

Aanpak:

– Analyse van de verschillende datasilo’s en bestaande marketingtools.

– Selectie en implementatie van een gecentraliseerde marketing automation tool die aansloot bij de behoeften van alle afdelingen.

– Integratie van diverse databronnen en migratie van bestaande marketingassets naar de nieuwe omgeving.

– Training voor verschillende afdelingen om effectief gebruik te maken van de nieuwe tool.

3 Cronos Leuven (z.d.).  Acerta – Centralised marketing automation tool. Geraadpleegd op 13 februari 2025, van https://cronosleuven.be/cases/acerta---centralised-marketing-automation-tool/?lid=8678&utm_source=chatgpt.com

Resultaat:

– Een gecentraliseerde, GDPR-conforme marketing automation tool met een uniform klantoverzicht, geadopteerd door het hele bedrijf.

– Verbeterde efficiëntie in marketingprocessen en betere naleving van regelgeving.

Aanbevelingen:

–

Behoefteanalyse: Voer een grondige analyse uit van de huidige marketingprocessen en identificeer pijnpunten die door automatisering kunnen worden aangepakt.

– Toolselectie: Kies een tool die aansluit bij de specifieke behoeften van het bedrijf, rekening houdend met schaalbaarheid en integratiemogelijkheden.

– Training en adoptie: Investeer in training voor teamleden om ervoor te zorgen dat de tool effectief wordt gebruikt en volledig wordt geïntegreerd in de dagelijkse workflows.

6.3.2 Data-analysetools

Data-analysetools zijn essentieel voor het verzamelen, verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data. Ze bieden marketingprofessionals inzicht in klantgedrag, markttrends en de effectiviteit van campagnes, waardoor datagedreven beslissingen kunnen worden genomen.

Functies

– Datavisualisatie: Het omzetten van complexe datasets in begrijpelijke grafieken en dashboards, waardoor patronen en trends gemakkelijk te identificeren zijn.

– Predictive analytics: Het gebruik van historische data en statistische algoritmen om toekomstige uitkomsten te voorspellen, zoals klantgedrag of markttrends.

– Machine learning integratie: Het toepassen van algoritmen die leren van data om nauwkeurigere voorspellingen te doen en marketingstrategieën te optimaliseren.

6 Campagnebeheer

Achtergrond

Bol.com is de grootste online winkel in Nederland en België. Ze hebben meer dan 12 miljoen klanten en bieden meer dan 30 miljoen producten aan. Door hun snelle groei kregen ze steeds meer data binnen. Hun oude systeem kon al die data niet meer goed verwerken. Daardoor werd het lastiger om snel nuttige inzichten te krijgen.

Uitdaging

Het systeem dat bol.com gebruikte (Hadoop) was te traag. Hun analisten gebruikten een tool genaamd Platfora om data te bewerken en te visualiseren, maar die tool werd stopgezet. Daardoor moest bol.com op zoek naar een nieuw systeem dat snel, gebruiksvriendelijk en toekomstbestendig was.

Oplossing

Bol.com stapte over naar Google BigQuery, een cloudoplossing die grote hoeveelheden data kan verwerken zonder dat er zware servers nodig zijn. Voor de visualisatie van hun data kozen ze voor Tableau, een tool die data omzet in begrijpelijke grafieken. Om ervoor te zorgen dat deze tools goed met elkaar werkten, gebruikten ze AtScale, een oplossing die het mogelijk maakt om live data te bekijken zonder ingewikkelde technische stappen. Hierdoor kregen 1.600 medewerkers directe toegang tot zowel actuele als oudere gegevens.

Resultaten

– Snellere prestaties: 70% van de rapporten in Tableau laadt nu binnen 10 seconden.

– Grote kostenbesparing: Door de overstap naar deze nieuwe oplossing bespaarde bol.com jaarlijks bijna 10 miljoen euro.

– Consistente analyses: Door de nieuwe aanpak kunnen alle afdelingen werken met dezelfde, nauwkeurige gegevens, wat leidt tot betere beslissingen.

Conclusie

Door over te stappen naar moderne data-analysetools heeft bol.com zijn processen sterk verbeterd. De medewerkers kunnen nu sneller rapporten maken en belangrijke inzichten halen uit de data. Dit heeft niet alleen tijd en geld bespaard, maar ook geholpen om bol.com als marktleider te versterken.

4 AtScale (z.d.).  Bol.com case study: Optimizing data analytics with Google BigQuery and Tableau. Geraadpleegd op 13 februari 2025, van https://www.atscale.com/resource/cs-bol/

Aanbevelingen

– Kies een tool die past bij de behoeften: Overweeg functionaliteit, gebruiksgemak en integratiemogelijkheden.

– Investeer in training: Zorg dat het team de tools effectief kan gebruiken.

6.3.3 CRM en sales tools

CRM-systemen (Customer Relationship Management) zijn de ruggengraat van klantrelatiebeheer. We bespraken het belang van CRM-systemen al eerder in hoofdstuk 4 en 5. Ze bieden marketing- en salesteams een centraal overzicht van klantinformatie, waardoor bedrijven efficiënter kunnen werken en klantinteracties beter kunnen opvolgen. Een goed geïntegreerd CRM-systeem verbindt verschillende afdelingen en zorgt voor een soepele samenwerking tussen marketing en sales.

Voordelen van CRM-systemen

– Centraal klantoverzicht: Alle klantinformatie wordt op één plek verzameld, zoals contactgegevens, eerdere interacties en aankoopgeschiedenis. Dit leidt tot een completer inzicht in de klant, a single source of truth, wat betere communicatie mogelijk maakt.

– Betere samenwerking tussen marketing en sales, verbeterd leadbeheer: CRM-systemen spelen een cruciale rol in het stroomlijnen van de samenwerking tussen marketing en sales. Ze zorgen ervoor dat leads die via marketingcampagnes binnenkomen, zoals via e-mail, social media of advertenties, gestructureerd en efficiënt worden opgevolgd door het salesteam. Door lead scoring en geautomatiseerde workflows kunnen marketingteams kwalitatieve leads identificeren en alleen de meest kansrijke prospects doorsturen naar sales. Dit voorkomt dat salesmedewerkers tijd verspillen aan leads die nog niet klaar zijn om te converteren en stelt hen in staat om zich te focussen op potentiële klanten met de hoogste koopintentie. Hierdoor wordt niet alleen de efficiëntie verhoogd, maar ook de kans op succesvolle conversies en omzetgroei.

6.3.4 Projectmanagement- en collaboratietools

Effectief campagnebeheer vereist goede organisatie en nauwe samenwerking tussen verschillende afdelingen. Projectmanagement- en collaboratietools helpen marketingteams om overzicht te houden, taken te verdelen en de voortgang te bewaken. Ze verminderen de noodzaak van eindeloze e-mailketens en bieden één centrale plek voor communicatie en taakbeheer.

Voordelen van projectmanagementtools

–

–

Taakbeheer: Taken kunnen eenvoudig toegewezen worden aan teamleden, met duidelijke deadlines en prioriteiten.

Deadlinemanagement: Tools helpen om projecten op tijd af te ronden door voortgang visueel weer te geven met bijvoorbeeld Gantt-diagrammen of kanban-borden.

– Communicatie binnen teams: In plaats van e-mails gebruiken teams chatfuncties of commentaren binnen de tool, waardoor communicatie overzichtelijk blijft en geen informatie verloren gaat.

Aanbevelingen

–

Gebruiksvriendelijke tools: Kies tools die gemakkelijk te adopteren zijn door het team.

– Integraties: Zorg dat de tool kan integreren met andere systemen, zoals e-mail en kalenders.

Deel 2 Data-driven

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 6 Campagnebeheer

Referentielijst

AtScale (z.d.). Bol.com case study: Optimizing data analytics with Google BigQuery and Tableau. Geraadpleegd op 13 februari 2025, van https://www. atscale.com/resource/cs-bol/

Cronos Leuven (z.d.). Acerta – Centralised marketing automation tool. Geraadpleegd op 13 februari 2025, van https://cronosleuven.be/cases/acerta---centralised-marketing-automation-tool/?lid=8678&utm_source=chatgpt. com

Dofollow (z.d.). Fresh ‘n Rebel case. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https:// dofollow.nl/cases/fresh-n-rebel/

Frankwatching (2022, 23 augustus). Bol.com: Succesvolle content dankzij personalisatie. Geraadpleegd op 13 februari 2025, van https://www.frankwatching. com/archive/2022/08/23/bol-content-personalisatie/

Key Performance Indicator (KPI) performance marketing

Hoofdstuk 7 Performance marketing

Na dit hoofdstuk ben je in staat om ...

• KPI’s in datagedreven marketing te selecteren en uitgebreide meetmethoden toe te passen om de prestaties van marketingcampagnes te evalueren.

• verschillende  analysetools en -technieken te herkennen en toe te passen voor data-analyse in marketing.

• het belang van dashboards te begrijpen voor realtime monitoring van marketingcampagnes en deze inzichten te gebruiken voor verbeteringen.

• geavanceerde analysetechnieken toe te passen, zoals voorspellende analyses, om marketingstrategieën te optimaliseren.

• datarapportages te automatiseren en te presenteren in begrijpelijke en visuele formaten.

In een data-driven marketingomgeving is prestatiemeting een essentieel onderdeel van het succes van elke campagne. In hoofdstuk 1 bespraken we al dat de meetbaarheid van data-driven marketing ook het grote succes verklaart ten opzichte van investeringen in traditionele marketingkanalen. Het is voor Telenet perfect mogelijk om te zien wat de ROAS (zie hoofdstuk 4) is van een investering in Facebook Advertising, maar die meetbaarheid is veel minder duidelijk bij investeringen in sponsoring of massareclame. Vandaar dat bedrijven steeds meer vertrouwen op gedetailleerde prestatiemetingen en geavanceerde analysetools om hun marketingstrategieën te optimaliseren. In data-driven marketing is een Key Performance Indicator (KPI) een specifieke, meetbare variabele die wordt gebruikt om de effectiviteit van marketingactiviteiten te evalueren en te sturen. KPI’s worden gedefinieerd op basis van marketingdoelstellingen en geven inzicht in hoe goed strategieën presteren op het gebied van klantacquisitie, klantbehoud, conversiepercentages, ROI en andere cruciale marketinguitkomsten. Ze fungeren als een essentiële verbinding tussen marketinginspanningen en bedrijfsresultaten, en stellen marketeers in staat om op basis van data hun campagnes continu te evalueren en optimaliseren. Door gebruik te maken van deze KPI’s en andere meetmethoden kunnen bedrijven inzicht krijgen in klantgedrag en campagneprestaties, waardoor ze de effectiviteit van hun marketinginspanningen kunnen verbeteren en de ROI kunnen verhogen.

Een belangrijke evolutie binnen dit domein is de opkomst van performance marketing. Deze aanpak verwijst naar marketing die streeft naar meetbare resultaten, zoals conversies, klikken of verkopen, waarbij bedrijven alleen betalen voor

concrete acties van klanten. Performance marketing is in het bijzonder waardevol in een digitale omgeving waar vrijwel elke klantinteractie kan worden gevolgd en geanalyseerd omwille van de digitale datasporen die klanten daar achterlaten. Door middel van data-analyse kunnen bedrijven realtime bijsturen om hun doelen te behalen en marketingbudgetten efficiënter in te zetten. Het biedt niet alleen transparantie, maar ook een directe koppeling tussen uitgaven en resultaten, wat essentieel is voor ondernemers die het maximale uit hun middelen willen halen.

In dit hoofdstuk onderzoeken we de belangrijkste KPI’s die bedrijven kunnen gebruiken om hun marketingcampagnes te meten, evenals de analysetools en -technieken die hen helpen om deze data te analyseren en te interpreteren. We belichten ook hoe performance marketing ondernemers kan helpen om hun doelgroepen effectiever te bereiken en meetbare impact te realiseren. Eerst laten we Amber Liekens, performance marketeer bij Bank van Breda, aan het woord.

AMBER LIEKENS: PERFORMANCE MARKETEER BIJ

BANK VAN BREDA

Performance marketing: meten, testen en optimaliseren

Performance marketing staat of valt met het correct meten van de resultaten van de campagnes die je opzet. Het mooie aan performance marketing is dat alles wat je doet rechtstreeks meetbaar is. Dit zorgt er niet alleen voor dat je heel kort op de bal kunt spelen, maar ook dat je transparant kunt rapporteren over de prestaties van je campagnes. Als performance marketeer begint je dag met het bekijken van je KPI’s in je dashboard, zodat je meteen een vinger aan de pols houdt.

Een groot voordeel is dat je de opbrengst van een campagne direct in kaart kunt brengen. In tegenstelling tot massacommunicatie heb je bij digitale campagnes meteen inzicht in de input die je erin hebt gestoken, zoals de manuren, het advertentiebudget of de kosten van een tool. Afhankelijk van het doel dat je voor ogen hebt – verhoogde visibiliteit, meer websiteverkeer of directe conversies/ leads – kijk je naar een ander type kost.

– Bij een awarenesscampagne breng je de kost per 1000 bereikte personen in kaart, oftewel de cost per mille (CPM)

– Wil je het verkeer naar je website verhogen? Dan kijk je naar de cost per click (CPC) en de click-through rate (CTR)

– Richt je je op conversies of leads? Dan analyseer je de cost per acquisition (CPA).

Testen, analyseren en optimaliseren

Een ander groot voordeel van performance marketing is dat je alles kunt testen. Twijfel je of een foto van een persoon beter werkt dan een afbeelding van een object? Test het! Weet je niet of de ene productnaam effectiever is dan de andere? Test het! Wil je weten of een advertentietekst die inspeelt op gevoelens beter werkt dan een die zich baseert op ratio? Test het!

Het mooie is dat je binnen digitale campagnes al met een beperkt budget je hypotheses kunt toetsen. Zet twee advertenties naast elkaar op en evalueer na zeven dagen welke het best presteert op basis van je doel (visibiliteit, websiteverkeer of conversie) en tegen de laagste kosten (CPM, CPC of CPA).

Bovendien hoef je niet langer te gissen naar wat je doelgroep precies wil. Verschillende analysetools geven uitgebreide inzichten in het gedrag van je bezoekers.

– Heatmaps helpen je te begrijpen met welke contentblokken bezoekers het meeste interactie hebben, hoe ze scrollen en waarop ze klikken. Zie je bijvoorbeeld dat een belangrijke call-to-action onderaan een pagina staat, terwijl de meeste interactie zich bovenaan afspeelt? Dan is het verstandig om de call-to-action naar boven te verplaatsen.

– Google Analytics en andere analysetools bieden een schat aan informatie. Wil je weten welke kanalen het meeste bijdragen aan conversies? Bekijk de kanaalanalyse en verdeel je budget op basis van de best presterende kanalen.

– Hoge bounce rates? Analyseer welke pagina’s bezoekers snel verlaten en gebruik heatmaps om te zien welke onderdelen weinig interesse opwekken.

Twijfel je tussen twee mogelijke optimalisaties? Voer een A/B-test uit en baseer je beslissingen op data.

Performance marketing is dynamisch, meetbaar en transparant. Door slim te meten, te testen en te optimaliseren, zorg je ervoor dat elke euro die je investeert, maximaal rendeert.

7.1.1

Belangrijke KPI’s in data-driven marketing

In de volgende paragrafen verkennen we enkele belangrijke KPI’s, aangevuld met toepassingen van Belgische en Nederlandse bedrijven.

7.1.1.1

Click-Through Rate (CTR)

De Click-Through Rate (CTR) is een van de meest gebruikte KPI’s in data-driven marketing en meet het percentage gebruikers dat klikt op een advertentie of link in vergelijking met het totale aantal vertoningen (bij advertenties) of ontvangers (bij e-mails). CTR wordt berekend door het aantal kliks te delen door het aantal vertoningen en dit te vermenigvuldigen met 100.

CTR (%) = (

Aantal kliks

Aantal vertoningen of ontvangers ) × 100

Voorbeeld: Als een advertentie 5.000 keer is vertoond, of een e-mail is 5.000 keer verzonden, en 150 mensen erop hebben geklikt, dan is de CTR:

CTR = ( 150 5.000 ) × 100 = 3 %

Een hoge CTR wijst doorgaans op relevante, aantrekkelijke content (anders klikken mensen er niet op) en een effectieve call-to-action (CTA). Voor kleine en middelgrote ondernemingen (kmo’s) is CTR een waardevolle KPI omdat het hen helpt om hun beperkte marketingbudget efficiënter in te zetten en beter te begrijpen wat hun doelgroep aanspreekt.

Waarom is CTR zo een belangrijke metric voor kmo’s?

–

Meetbare impact: Kmo’s hebben vaak beperkte middelen, waardoor het belangrijk is om inzicht te hebben in welke campagnes het meest effectief zijn. Op die manier verspillen kmo’s geen marketingbudget aan doelgroepen die niet geïnteresseerd zijn in hun producten of die niet prioritair zijn voor het bedrijf. CTR geeft direct weer of een campagne de juiste boodschap naar de juiste doelgroep stuurt en of de doelgroep geïnteresseerd is in de campagne.

– Budgetoptimalisatie: Door CTR te analyseren kunnen kmo’s advertentiebudgetten optimaliseren. Een hogere CTR leidt vaak tot een lagere cost-per-click (CPC) en verhoogt de ROI van betaalde campagnes.

–

Verbeteren van klantgerichtheid: CTR biedt concrete inzichten in de voorkeuren van klanten. Hierdoor kunnen kmo’s gerichter communiceren en hun marketingstrategie verfijnen. Mails die niet of nauwelijks doorgeklikt worden, vermijd je best bij toekomstige campagnes, terwijl mails met hoge CTR wel opnieuw overwogen kunnen worden of net meer verstuurd moeten worden.

Een kmo in Antwerpen die gespecialiseerd is in chocolaterie, wilde meer klanten aantrekken naar hun webshop en hen zo hun bestellingen online te laten plaatsen. Om dit te bereiken, lanceerde de chocolatier een betaalde Facebookcampagne met een focus op lokale klanten en de feestdagen.

De eerste versie van de advertentie had een lage CTR van slechts 0,8%, wat erop wees dat de boodschap en visuals onvoldoende aanspraken. De marketingverantwoordelijke besloot om de campagne te optimaliseren:

– Gerichte targeting: Ze beperkten de campagne tot een radius van 15 km rond de fysieke chocoladewinkel en richtten zich op klanten die eerder interactie hadden met hun socialmediapagina.

– Visuele verbetering: De oorspronkelijke afbeelding van enkel chocolade werd vervangen door een aantrekkelijke foto die vakmanschap uitstraalt van een atelier waarin ambachtelijke chocolade wordt gemaakt.

– Aangepaste CTA: De call-to-action werd specifieker gemaakt: ‘Bestel jouw chocolade gemaakt door ons vakmanschap!’

Na deze aanpassingen steeg de CTR naar 2,5%, wat impliceert dat 2,5 op 100 Facebook-gebruikers klikte op deze advertentie. Hierdoor steeg het aantal online bestellingen met 18%, en de campagne genereerde een veel hogere ROI volgens de statistieken in Facebook Insights.

Dit voorbeeld toont aan dat het regelmatig monitoren van CTR en het optimaliseren van content en targeting kmo’s kan helpen om hun beperkte budget efficiënter te benutten en hun marketingdoelen te bereiken. Voor bedrijven zijn eenvoudige, doelgerichte aanpassingen vaak voldoende om de betrokkenheid aanzienlijk te verhogen en meer klanten te bereiken. Welke aanpassingen het meest efficiënt zijn, daarvoor biedt de digitale omgeving een ideale experimenteerruimte via A/B-testing, zoals verderop in dit hoofdstuk besproken wordt.

7.1.1.2 Conversieratio

De conversieratio is een cruciale KPI in data-driven marketing en geeft bedrijven inzicht in hoe goed hun campagnes presteren in het aanzetten van klanten tot een specifieke actie. Verschillende vormen van conversie zijn mogelijk, zoals Amber Liekens al eerder beschreef. Dit kan variëren van het voltooien van een aankoop, het inschrijven voor een nieuwsbrief, het downloaden van een whitepaper, tot het invullen van een contactformulier. Conversie gaat over meer dan het enkel bereiken van klanten. Conversie gaat om klanten die een gewenste actie ondernemen. Een hoge conversieratio betekent dat een significant deel van de gebruikers daadwerkelijk de gewenste actie onderneemt, terwijl een lage conversieratio vaak een teken is dat er optimalisaties nodig zijn op het gebied van content, design of targeting.

De conversieratio wordt berekend door het aantal voltooide acties (conversies) te delen door het totale aantal bezoekers of leads, en dit te vermenigvuldigen met 100. Dit maakt het een eenvoudige, maar uiterst effectieve manier om de impact van marketinginspanningen te meten.

De formule voor het berekenen van de conversieratio is als volgt:

Conversieratio (%) = ( Aantal conversies Aantal bezoekers of leads ) × 100

Voorbeeld: Stel dat 200 bezoekers een landingspagina bekijken en 10 daarvan voeren een gewenste actie uit (bv. het invullen van een contactformulier), dan wordt de conversieratio als volgt berekend:

Conversieratio = ( 10 200 ) × 100 = 5 %

Voor bedrijven, en zeker voor kmo’s, is het verbeteren van de conversieratio van groot belang, omdat het direct bijdraagt aan belangrijke bedrijfsdoelstellingen, zoals hogere omzet en een betere ROI. Daarbij detecteert het ook tijdig onnodige marketingkosten, waardoor de kmo’s de strategie realtime kunnen aanpassen richting meer conversie.

Waarom is de conversieratio belangrijk voor kmo’s?

– Meet de effectiviteit van campagnes: Met de conversieratio kunnen bedrijven beoordelen welke campagnes, kanalen, of productpagina’s het meest succesvol zijn in het aanzetten tot actie. Het is een directe maatstaf voor het rendement van marketinginspanningen.

–

Optimalisatie van de klantreis: Een lage conversieratio kan wijzen op obstakels in de klantreis, zoals een trage website, onduidelijke call-to-actions, of een omslachtig bestelproces. Door deze obstakels te identificeren en te verwijderen of het bestelproces efficiënter te maken, kunnen bedrijven het aantal conversies verhogen zonder daarbij extra bezoekers te moeten aantrekken.

– Kostenbesparing: Door meer waarde uit bestaande bezoekers te halen via een hogere conversieratio, kunnen bedrijven besparen op acquisitiekosten en meer winst genereren met dezelfde marketingbudgetten.

– A/B-testing en datagedreven beslissingen: Conversieratio’s zijn essentieel voor experimenten zoals A/B-tests, waarbij verschillende versies van advertenties, landingspagina’s of e-mails worden getest. Dit stelt bedrijven in staat om op basis van data te kiezen voor de variant die de meeste conversies oplevert (zie hieronder 7.1.2.1 A/B testing).

7.1.1.3

Customer Lifetime Value (CLV)

De Customer Lifetime Value (CLV) – die al eerder besproken werd in hoofdstuk 3 en 4 – geeft bedrijven een duidelijk inzicht in de totale waarde die een klant genereert gedurende de gehele relatie met het merk. In tegenstelling tot een eenmalige aankoopwaarde houdt de CLV rekening met herhaalde aankopen, loyaliteit en de duur van de klantrelatie. Deze KPI helpt bedrijven om datagedreven beslissingen te nemen over hoeveel ze moeten investeren in zowel klantacquisitie als klantretentie. Door de CLV te begrijpen, kunnen bedrijven zich richten op het optimaliseren van klantrelaties, wat op lange termijn bijdraagt aan een hogere winstgevendheid.

Het berekenen van de CLV is bijzonder waardevol voor sectoren waar terugkerende aankopen een belangrijke rol spelen, zoals de retail, abonnementsdiensten en e-commerce. CLV is niet alleen een maatstaf voor klantwaarde, maar dient ook als basis voor het voorspellen van toekomstige inkomsten. Het voorspellen van toekomstige inkomsten wordt vaak forecasting genoemd. Forecasting is een term die verwijst naar het gebruik van historische gegevens, trends en analytische methoden om toekomstige gebeurtenissen of resultaten te voorspellen. In een zakelijke context wordt forecasting bijvoorbeeld gebruikt om omzet, kosten, vraag en klantgedrag te voorspellen.

Bij het berekenen en gebruiken van CLV speelt forecasting een belangrijke rol, omdat het niet alleen kijkt naar de huidige waarde van een klant, maar ook voorspelt hoeveel inkomsten een klant in de toekomst zal genereren. Forecasting maakt hierbij gebruik van:

Historische aankoopgegevens

– Aankoopfrequentie

Gemiddelde orderwaarde

–

– Duur van de klantrelatie

Door deze gegevens te combineren, kunnen bedrijven nauwkeurig inschatten hoe waardevol klanten zullen zijn over een bepaalde periode en hun strategie daarop afstemmen. Dit stelt bedrijven in staat om hun marketingstrategieën en budgetten beter af te stemmen op de meest waardevolle klantsegmenten. Door de CLV te berekenen, weten bedrijven hoeveel ze kunnen investeren om nieuwe klanten aan te trekken zonder dat dit de winstmarges in gevaar brengt.

7.1.1.4 Cost Per Acquisition (CPA)

De Cost Per Acquisition (CPA) is een essentiële KPI in data-driven marketing die bedrijven helpt te begrijpen hoeveel het kost om een nieuwe klant te werven via een specifieke marketingcampagne. De CPA wordt berekend door het totale advertentiebudget te delen door het aantal nieuwe klanten dat door die campagne is binnengehaald.

CPA = Totale advertentiekosten Aantal nieuwe klanten (acquisities)

Voorbeeld: Als een bedrijf €1.000 aan advertenties uitgeeft en daarmee 20 nieuwe klanten werft, dan is de CPA:

CPA = 1.000 euro 20 klanten = € 50 per klant

Dit betekent dat het bedrijf gemiddeld €50 heeft betaald om één nieuwe klant aan te trekken.

Een lage en dus efficiënte CPA betekent dat een bedrijf zijn marketingbudget optimaal benut en nieuwe klanten werft zonder onnodig veel uit te geven aan advertenties of promoties. Een lage CPA is vaak het resultaat van effectieve targeting, optimale campagnecontent, en het gebruik van kostenefficiënte kanalen. Een te hoge CPA kan daarentegen duiden op slechte targeting, inefficiënte advertenties of kanalen die te veel kosten opleveren in verhouding tot het resultaat.

De CPA optimaliseren is voor de meeste bedrijven een leerproces, waarin je na verloop van tijd ontdekt welke campagnes een lagere CPA hebben én toch effectief zijn. Door de CPA continu te monitoren, bij te sturen en te optimaliseren, kunnen bedrijven kostenefficiënter werken en een hogere return on investment

Cost Per Acquisition (CPA)

(ROI) realiseren. Dit is vooral belangrijk voor kleinere ondernemingen, die vaak met beperkte budgetten moeten opereren. De noodzaak tot een zo laag mogelijke CPA is voor hen prioritair om marketingbudgetten niet te laten ontsporen.

Een Nederlands mkb dat zich specialiseert in bandenwissels en onderhoud, besloot zijn Cost Per Acquisition te verlagen en het marketingbudget beter te benutten. Ze gebruikten meerdere online kanalen zoals Facebook Ads, Google Ads en lokale displayadvertenties om nieuwe klanten te werven voor hun seizoensgebonden bandenwisselservice.

Uit een eerste analyse bleek dat hun gemiddelde CPA te hoog lag: €80 per nieuwe klant. Vooral de advertenties op Google Ads waren duur, terwijl advertenties op Facebook veel meer interactie opleverden tegen een lagere kostprijs.

Acties ter optimalisatie

1. Kanaalvergelijking

De bandenspecialist vergeleek de CPA van verschillende kanalen:

• Google Ads: CPA = €95

• Facebook Ads: CPA = €50

• Lokale displayadvertenties: CPA = €75

Hieruit bleek dat Facebook het meest kostenefficiënte kanaal was.

2. Herallocatie van het advertentiebudget

Het budget werd verschoven van Google Ads naar Facebook Ads. De focus lag op gerichte advertenties naar lokale automobilisten met specifieke promoties, zoals ‘Bespaar 20% op je bandenwissel deze winter’

3. Optimalisatie van advertenties

Door A/B-testen op Facebook ontdekten ze dat advertenties met een duidelijke call-to-action en beelden van klanten in hun servicecentra beter presteerden. Dit verhoogde niet alleen de klikfrequentie (CTR), maar verlaagde ook de kosten per klik (CPC).

4. Verbetering van de landingspagina

De landingspagina werd vereenvoudigd met een snelle boekingsmodule en een duidelijke promotie, wat resulteerde in een hogere conversieratio en meer klanten met dezelfde advertentiekosten.

Resultaat

Na drie maanden waren de verbeteringen duidelijk merkbaar:

–

De gemiddelde CPA daalde van €80 naar €55

– Het aantal nieuwe klanten steeg met 22%, zonder extra budget toe te voegen.

– De bandenspecialist kon het bespaarde budget investeren in een loyaliteitsprogramma voor terugkerende klanten, wat de tevredenheid van bestaande klanten verder verhoogde.

Door de juiste kanalen te identificeren, advertenties te optimaliseren en klantgedrag te analyseren, kunnen bedrijven hun acquisitiekosten verlagen en tegelijkertijd meer klanten aantrekken. Het voortdurend meten en verbeteren van CPA zorgt ervoor dat marketingbudgetten doelgericht worden ingezet, wat cruciaal is voor kmo’s en mkb’s die maximale waarde uit hun beperkte middelen willen halen.

7.1.1.5 Return On Investment (ROI)

De Return On Investment (ROI) is een cruciale KPI die de verhouding meet tussen de totale opbrengsten en de kosten van een marketingcampagne. De ROI wordt berekend door het verschil tussen de opbrengsten en kosten te delen door de kosten en dit te vermenigvuldigen met 100. Een positieve ROI betekent dat een campagne winstgevend is, terwijl een negatieve ROI aangeeft dat de kosten hoger waren dan de gegenereerde opbrengsten.

ROI is voor veel bedrijven, en zeker voor kmo’s, een van de belangrijkste graadmeters om te bepalen of een marketingstrategie financieel effectief is. Door ROI te berekenen, kunnen bedrijven beter inzicht krijgen in welke campagnes de grootste impact hebben op hun bedrijfsresultaten en waar ze hun budgetten het beste kunnen inzetten. De formule voor ROI luidt:

ROI (%) = Totale opbrengst – Totale kosten

Totale kosten × 100

Return On Investment (ROI)

Een mkb in Utrecht, gespecialiseerd in elektrische fietsen, wilde weten of zijn marketingbudget op een efficiënte manier werd ingezet. De fietsenspecialist voerde een combinatie van traditionele en digitale marketingcampagnes uit om nieuwe klanten aan te trekken en de verkoop van hun e-bikes te verhogen.

Berekening van kosten en opbrengsten

– Kosten van de campagne: €10.000 (inclusief advertenties op Google, Facebook en lokale kranten).

– Opbrengsten uit de campagne: €35.000 aan verkochte fietsen binnen de campagneperiode.

ROI-berekening

ROI = 35.000 – 10.000 10.000 × 100 = 250 %

Dit betekent dat de campagne tweeëneenhalf keer zoveel opleverde als de gemaakte kosten en dus een ROI van 250% had.

Acties en inzichten

De fietsenspecialist vergeleek de prestaties van de verschillende kanalen:

1. Google Ads: Deze advertenties genereerden 60% van de nieuwe verkoop, met een hoge klikfrequentie (CTR) en een lage CPA. Dit maakte Google Ads het meest rendabele kanaal.

2. Facebook Ads: Deze zorgden voor 25% van de nieuwe klanten, vooral via gerichte promoties voor een jongere doelgroep.

3. Lokale krant: Hoewel de kosten laag waren, zorgde dit kanaal slechts voor 15% van de verkoop, waardoor de ROI hier veel lager was.

Optimalisatie

Op basis van deze inzichten besloot de fietsenspecialist om het budget voor toekomstige campagnes te verschuiven van lokale kranten naar Google en Facebook Ads. Ook voerden ze gerichte A/B-tests uit op hun advertenties, zoals het optimaliseren van visuals en het aanpassen van hun call-to-action (CTA).

Resultaat

Dankzij de ROI-analyse kon de fietsenspecialist het marketingbudget effectiever inzetten:

– De ROI steeg bij de volgende campagne verder door naar 280% – De omzet uit digitale advertenties nam met 18% toe, terwijl de kosten nauwelijks stegen.

–

Het bedrijf kon gerichte promoties aanbieden aan klanten met een hogere koopbereidheid, waardoor de winstgevendheid verder toenam.

Dit voorbeeld toont aan hoe kmo’s door middel van ROI-berekeningen hun marketingstrategieën kunnen optimaliseren. Het berekenen van ROI helpt bedrijven om op data gebaseerde beslissingen te nemen en hun budgetten te focussen op de meest rendabele kanalen, wat leidt tot duurzame groei en hogere winstgevendheid.

7.1.2

Uitgebreide meetmethoden voor campagneprestaties

Naast KPI’s kunnen bedrijven verschillende meetmethoden toepassen om de effectiviteit van hun campagnes te evalueren. Deze methoden zijn vooral nuttig bij het testen van verschillende variabelen en het verkrijgen van directe feedback van klanten.

7.1.2.1

A/B testing en multivariate testing

A/B testing en multivariate testing zijn twee krachtige methoden in data-driven marketing waarmee bedrijven kunnen analyseren welke versie van een campagne, advertentie, website of e-mail het meest effectief is. Hoewel beide technieken gericht zijn op optimalisatie, verschillen ze in complexiteit en toepassingsmogelijkheden. Deze methoden bieden bedrijven waardevolle inzichten om datagedreven beslissingen te nemen en hun marketingresultaten aanzienlijk te verbeteren.

7.1.2.1.1

A/B testing

A/B testing is de meest eenvoudige en toegankelijke vorm van testen. Hierbij worden twee varianten van een element met elkaar vergeleken: versie A (de controleversie) en versie B (de gewijzigde versie). A/B testing is ideaal om één enkele variabele te testen, zoals:

– De koptekst van een advertentie

– De kleur of tekst van een call-to-action (CTA)

– De lay-out van een landingspagina

– De onderwerpregel van een e-mail

Ook andere aspecten van een marketingcampagne kunnen door middel van A/B testing worden getest (zie kaderstuk).

multivariate testing

A/B testing

Een bedrijf verdeelt zijn doelgroep in minstens twee gelijke en willekeurige groepen. Bij A/B-testing is het essentieel om te werken met twee volledig willekeurig samengestelde groepen, omdat dit de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de testresultaten aanzienlijk verhoogt. Wanneer groepen niet willekeurig worden samengesteld, kunnen er bias of andere verstorende factoren optreden, waardoor de resultaten vertekend worden. Dit kan leiden tot verkeerde conclusies over welke versie van het geteste element daadwerkelijk beter presteert.

Wanneer de twee groepen willekeurig zijn samengesteld, krijgt elke groep een andere versie van het element te zien. Door vervolgens het gedrag van beide groepen te analyseren (zoals klikgedrag, conversies of open rates), kan het bedrijf vaststellen welke versie het beste presteert.

Metis, een bedrijf gespecialiseerd in natuurlijke slaapsupplementen, voerde A/B-tests uit met verschillende Facebook-advertenties om te ontdekken welke waardepropositie de hoogste klikfrequentie (CTR) en de laagste bouncepercentages op de landingspagina opleverde. Hiervoor creëerde Metis 13 varianten van een Facebook-advertentie die identiek waren, behalve de tekst bij het pijltje. De resultaten toonden aanzienlijke verschillen in CTR en time-on-site, waardoor Metis uiteindelijk koos voor de advertentievariant die het meest succesvol was in doorklikken en het verminderen van bounces, namelijk de advertentie die als slogan had ‘beter doorslapen’. Daarnaast paste Metis deze methode ook toe op andere producten, om per product de best presterende waardepropositie te identificeren en deze consistent door te voeren in al zijn marketingkanalen.

[SM_H7_FIG 7.2]

[SM_H7_FIG 7.3]

[SM_H7_FIG 7.4]

[SM_H7_FIG 7.5]

Een praktijkvoorbeeld van A/B-testen in Facebook-advertising uit Nederland komt van mkb Entertrain, dat verschillende kenmerken van zijn video-advertenties systematisch manipuleerde om de effectiviteit van Facebook Ads te optimaliseren. Entertrain wilde onderzoeken welke videovarianten het meest bijdragen aan conversie, zoals ticketverkoop of websitebezoeken. Hiervoor testten ze onder andere verschillende videolengtes, openingsbeelden, call-to-actions en ondertitelingsstijlen.

Bij het opzetten van de A/B-testen benadrukt marketeer Stefano Castagna wel het volgende aandachtspunt: ‘Het is cruciaal om per test slechts één kenmerk tegelijk te wijzigen. Wanneer meerdere elementen tegelijk worden aangepast –bijvoorbeeld zowel de videolengte als de call-to-action – ontstaat het risico op confounding effects, waardoor het onduidelijk wordt welk aspect verantwoordelijk is voor de waargenomen verschillen in prestaties.’ Entertrain hield zich aan deze methodologische richtlijn en wist door iteratieve experimenten zijn advertentieprestaties aanzienlijk te verbeteren.

Door A/B-testen consequent toe te passen en de effectiviteit van verschillende videovarianten te meten, kon Entertrain zijn Meta-advertentiestrategie verfijnen en het marketingbudget gerichter inzetten op de best presterende formats.

Voordelen

–

Eenvoudig te implementeren

– Snel resultaat bij duidelijke verschillen

– Op basis van de uitkomsten kun je ingrepen doen in je campagne, die je vervolgens opnieuw kunt gaan testen.

– Ideaal voor kleine bedrijven of beperkte datasets

© EnterTrain

Nadeel

Het is beperkt tot het testen van slechts één variabele per keer, wat inefficiënt kan zijn bij complexe campagnes.

Overzicht van campagne-elementen die geschikt zijn voor A/B testing

1. Tekstuele elementen

2. Visuele elementen

3. Call-to-action (CTA)-knoppen

• Kopteksten: Verschillende formuleringen om de aandacht te trekken.

Voorbeeld: ‘Ontdek onze nieuwste collectie’ vs. ‘Shop vandaag nog en krijg 20% korting’.

• Onderwerpregels in e-mails: Test verschillende onderwerpregels voor hogere open rates.

• Call-to-action (CTA)-teksten

Voorbeeld: ‘Nu bestellen’ vs. ‘Probeer het vandaag nog!’

• Afbeeldingen: Test productfoto’s, achtergronden of lifestyle-afbeeldingen.

Voorbeeld: Een product in gebruik vs. een product op een witte achtergrond

• Kleurgebruik: Verschillende kleuren van CTAknoppen, achtergronden of tekst.

Voorbeeld: Een rode knop vs. een groene knop

• Video’s vs. afbeeldingen: Test het effect van korte video’s tegenover statische visuals.

• Positie van de CTA: Bovenaan, in het midden of onderaan een pagina.

• Vorm en grootte: Test grotere, opvallende knoppen tegenover kleinere knoppen.

• Kleurcontrasten: Hoe groot is het contrast tussen de CTA-knop en de achtergrond?

4. Pagina-indeling en -structuur

5. Aanbiedingen en promoties

• Lay-out van landingspagina’s: Verschillende posities van contentblokken

• Lengte van de pagina: Korte, beknopte pagina’s vs. langere, informatieve pagina’s

• Navigatieopties: Simpele navigatie vs. uitgebreide menu’s

• Type aanbieding: Percentagekorting (bv. 10%) vs. een absoluut bedrag (bv. €5 korting).

• Tijdelijke acties: Promoties met een deadline: ‘Nog 2 dagen korting’ vs. open-ended aanbiedingen

• Gratis producten vs. kortingen

Voorbeeld: ‘Koop 2, krijg 1 gratis’ vs. ‘20% korting op je tweede item’.

6. E-mailmarketing elementen

7. Advertenties op sociale media

• Onderwerpregel: Verschillende stijlen (persoonlijk, informatief, actiegericht)

• Previewtekst: De tekst die naast de onderwerpregel wordt weergegeven

• Afzendernaam: Een bedrijfsnaam vs. een persoonlijke naam

• Content binnen de e-mail: Verschillende afbeeldingen, aanbiedingen of CTA’s

• Advertentiecopy: Korte vs. langere teksten

• Visuele content: Foto’s, carrousels of video’s

• Doelgroepen: Test verschillende segmenten (bv. leeftijdsgroepen of interesses)

8. Timing en verzending

9. Prijspresentatie

10. Getuigenissen en sociale bewijskracht

• Tijdstip van verzending: Ochtend, middag of avond

• Dag van de week: Test het effect van campagnes op verschillende dagen.

• Frequentie van berichten: Wekelijks vs. maandelijks contact

• Prijsweergave: Prijzen met ‘vanaf’ of volledige bedragen.

Voorbeeld: ‘Vanaf €19,99’ vs. ‘€20 per item’

• Bundelprijzen: Kortingen voor grotere hoeveelheden of pakketten.

• Klantreviews: Test het plaatsen van klantbeoordelingen op een landingspagina.

• Testimonials: Tekstuele quotes vs. video-testimonials

• Social proof-indicatoren: Bv. ‘Meer dan 1.000 tevreden klanten!’

7.1.2.1.2 Multivariate testing

Multivariate testing gaat een stap verder dan A/B testing en stelt bedrijven in staat om meerdere variabelen tegelijk te testen. In plaats van alleen versie A en versie B, test multivariate testing verschillende combinaties van elementen tegelijk. Dit is vooral handig voor bedrijven die willen begrijpen hoe verschillende elementen samenwerken om de gebruikerservaring of campagneprestaties te optimaliseren.

Elementen die tegelijk kunnen getest worden: – Kopteksten

– Afbeeldingen

– Call-to-action-knoppen (kleur en tekst)

multivariate testing

–

Lay-out van een webpagina

– Promotie-aanbiedingen

Hoe werkt het?

Bij multivariate testing wordt de doelgroep verdeeld in meerdere groepen, waarbij elke groep een combinatie van variabelen te zien krijgt. De resultaten tonen niet alleen welke individuele elementen het beste presteren, maar ook welke combinaties van elementen samen de hoogste conversieratio of interactie opleveren.

Voordelen

– Meer inzicht in hoe verschillende variabelen samenwerken

– Efficiënter bij complexe campagnes

– Biedt nauwkeurigere optimalisatie voor grote datasets

Nadelen

– Grotere doelgroep en meer datapunten vereist: Bij multivariate testing worden meerdere variabelen en hun combinaties tegelijkertijd getest. Dit betekent dat er veel meer testversies nodig zijn dan bij een eenvoudige A/B-test. Elk van deze variaties moet voldoende datapunten (bv. bezoekers, kliks of conversies) genereren om statistisch significante resultaten op te leveren. Als de doelgroep of het aantal bezoekers te klein is, kan het moeilijk zijn om betrouwbare conclusies te trekken.

Stel dat een webshop drie variabelen wil testen:

• Koptekst: ‘Gratis verzending vandaag!’ vs. ‘Bestel nu en bespaar 10%’

• Afbeelding: Een productfoto vs. een lifestylefoto

• CTA: ‘Shop nu’ vs. ‘Ontdek het aanbod’

In een multivariate test zouden 2 × 2 × 2 = 8 combinaties van variabelen worden gecreëerd. Als de website slechts 1.000 bezoekers per week heeft, zouden deze bezoekers verdeeld worden over de 8 variaties, wat slechts 125 bezoekers per variatie oplevert. Dit is te weinig om met zekerheid te bepalen welke combinatie het beste presteert. Voor multivariate testing is daarom vaak een grote hoeveelheid dataverkeer nodig, wat niet altijd haalbaar is voor kleinere bedrijven of websites.

Complexer om uit te voeren en te analyseren: In een A/B-test vergelijkt een bedrijf twee versies van een CTA-knop en meet simpelweg welke meer kliks genereert. Bij multivariate testing moet hetzelfde bedrijf rekening houden met combinaties van variabelen zoals afbeeldingen, kopteksten en knoppen. Dit vereist:

• Een meerlaagse analyse om te bepalen welke combinaties de beste resultaten opleveren.

• De mogelijkheid om resultaten visueel en begrijpelijk te presenteren (bv. via heatmaps of interactie-overzichten).

Voor een marketingteam zonder ervaring in statistiek of geavanceerde analysetools kan dit een uitdaging zijn, en de test kan hierdoor minder effectief worden uitgevoerd.

Kost meer tijd om betrouwbare resultaten te verkrijgen

Zowel A/B testing als multivariate testing zijn waardevolle tools voor bedrijven die hun campagnes willen optimaliseren. Terwijl A/B testing een eenvoudige en snelle methode biedt om individuele variabelen te testen, stelt multivariate testing bedrijven in staat om complexe interacties tussen meerdere elementen te analyseren en te optimaliseren.

Voor kleine ondernemingen of kmo’s is A/B testing vaak voldoende om direct verbeteringen te realiseren. Voor grotere campagnes of bedrijven met veel dataverkeer biedt multivariate testing diepere inzichten en betere resultaten op lange termijn. Door de juiste testmethode te kiezen, kunnen bedrijven hun marketingstrategieën blijven verfijnen en hun ROI verbeteren.

7.1.2.2 Klanttevredenheid en Net Promoter Score (NPS)

Klanttevredenheid en de Net Promoter Score (NPS) zijn belangrijke indicatoren voor bedrijven om inzicht te krijgen in hoe tevreden hun klanten zijn en hoe sterk hun merkloyaliteit is. We bespraken al in de slotcasus van hoofdstuk 1 hoe de voortdurende monitoring en optimalisatie van de NPS de driver was achter de groei van Coolblue van een mkb naar een bedrijf met een miljardenomzet. Hoewel traditionele KPI’s, zoals ROI en conversieratio’s, zich richten op financiële resultaten en directe acties, verschaffen klanttevredenheid en NPS waardevolle informatie over de perceptie en ervaring van klanten en voorspellen ze ook toekomstige groei. Extreem tevreden klanten gaan automatisch praten met anderen over jouw bedrijf en zijn een vorm van virale marketing. Dit maakt ze onmisbaar voor het meten van de impact van branding, klantenservice en loyaliteitscampagnes.

klanttevredenheid

Net Promoter Score (NPS)

Klanttevredenheid meet in hoeverre een product, dienst of interactie voldoet aan de verwachtingen van de klant. Het wordt meestal gemeten via enquêtes waarin klanten gevraagd wordt om hun ervaring te beoordelen op een schaal (bv. van 1 tot 5 of van 1 tot 10). Een hoge klanttevredenheid betekent dat klanten positieve ervaringen hebben met het bedrijf, wat vaak leidt tot:

– Herhaalaankopen

– Hogere klantloyaliteit

– Positieve mond-tot-mondreclame

Hoe meet je klanttevredenheid?

– Korte enquêtes: Direct na een aankoop of service vraagt een bedrijf hoe tevreden de klant is. Bijvoorbeeld: ‘Hoe zou je jouw ervaring beoordelen?’

– Klantfeedbacktools: Door gebruik te maken van tools zoals Google Forms of gespecialiseerde software (bijvoorbeeld SurveyMonkey) kunnen bedrijven gestructureerd feedback verzamelen.

– Klantreviews en ratings: Reviews op websites zoals Google of Trustpilot zijn directe indicatoren van klanttevredenheid.

De Net Promoter Score (NPS) is een specifieke meetmethode die de loyaliteit van klanten in kaart brengt door hen te vragen hoe waarschijnlijk het is dat zij het bedrijf aanbevelen aan anderen. NPS is gebaseerd op één vraag: ‘Hoe waarschijnlijk is het dat je [bedrijf X] zou aanbevelen aan een vriend of collega?’

Klanten geven een score van 0 tot 10, die vervolgens wordt onderverdeeld in drie categorieën:

promoters passives

detractors

1. Promoters (score 9-10): Dit zijn loyale klanten die het bedrijf actief promoten en aanbevelen. Zij genereren positieve mond-tot-mondreclame.

2. Passives (score 7-8): Tevreden maar niet enthousiaste klanten. Zij zijn neutraal en zullen het bedrijf niet actief aanbevelen

3. Detractors (score 0-6): Ontevreden klanten die negatieve mond-tot-mondreclame kunnen verspreiden en het bedrijf kunnen schaden.

De NPS wordt berekend met de formule:

NPS = % Promoters – % Detractors

De score kan variëren van -100 tot +100. Een negatieve score geeft aan dat het bedrijf meer detractors heeft dan promoters. In zo’n situatie wil je als marketeer dus niet zitten.

Coolblue is een voorbeeld van een bedrijf met een erg hoge NPS1 . In 2023 behaalde Coolblue een recordhoge Net Promoter Score (NPS) van 71, een stijging ten opzichte van 66 in 2022. Deze score weerspiegelt de sterke klantgerichtheid van het bedrijf. Ter vergelijking: in 2019 had Coolblue een NPS van 68.

Een positieve NPS geeft aan dat er meer promoters zijn dan detractors, wat betekent dat klanten loyaal zijn en een positieve perceptie hebben van het bedrijf.

Waarom zijn klanttevredenheid en NPS belangrijk?

1. Inzicht in klantloyaliteit: Klanttevredenheid en NPS meten niet alleen hoe tevreden klanten zijn, maar ook hoe waarschijnlijk het is dat ze trouw blijven aan het bedrijf. Een hoge NPS is vaak een goede voorspeller van toekomstige groei. Kijk naar het reeds veelvuldig aangehaalde voorbeeld van Coolbue, gegroeid van een onderneming in een studentenkamer naar een miljardenbedrijf.

2. Verbeteren van klantbeleving: Door feedback van klanten te verzamelen, kunnen bedrijven knelpunten in hun klantreis identificeren en oplossen. Dit verhoogt de algehele klanttevredenheid. Denk terug aan hoofdstuk 2, waar we bespraken hoe Torfs klantenreviews systematisch analyseerde en hier lessen uit trok om de klantenbeleving nationaal en op winkelniveau te verbeteren.

3. Impact van branding en loyaliteitscampagnes: Bedrijven kunnen meten hoe campagnes (bv. loyaliteitsprogramma’s of merkcommunicatie) bijdragen aan de tevredenheid en loyaliteit van klanten.

4. Voorkomen van churn: Een lage NPS of klanttevredenheid kan een vroege indicator zijn van klantverlies (churn). Bedrijven kunnen hier proactief op inspelen door ontevreden klanten aan te spreken en hun problemen op te lossen.

1 Coolblue. (z.d.). Yearbook: Coolblue stats. Geraadpleegd op 13 februari 2025, van https://aboutcoolblue.com/en/yearbook/coolblue-stats

Standaard Boekhandel, een Belgische boekenketen, gebruikt de Net Promoter Score (NPS) om klanttevredenheid per winkel en per klant te meten. Een cruciaal onderdeel van deze aanpak is het realtime opvolgen van lage scores. Wanneer een klant een uitzonderlijk lage NPS-score toekent, wordt de marketingafdeling onmiddellijk op de hoogte gebracht via e-mail. Dit stelt hen in staat om snel actie te ondernemen: ze contacteren de klant om feedback te verzamelen en gericht verbeteringen door te voeren. Karen Vanstaen, Product & Marketing Director bij Standaard Boekhandel, zegt hierover: ‘Deze aanpak helpt niet alleen om pijnpunten in fysieke winkels of de online winkelervaring aan te pakken, maar versterkt ook de klantrelatie door te tonen dat feedback serieus wordt genomen en leidt tot concrete veranderingen.’

Een Nederlandse mkb die gespecialiseerd is in consumentenelektronica, gebruikt NPS en klanttevredenheid om de impact van hun verbeterde klantenservice en loyaliteitsprogramma te meten. Na het implementeren van een nieuw servicebeleid, inclusief snellere retourprocedures en gepersonaliseerde hulp via een chatfunctie, besloten ze hun klantenfeedback te meten.

Aanpak

1. Na elke aankoop ontvingen klanten een korte enquête:

• ‘Hoe tevreden ben je met je aankoopervaring?’ (Schaal van 1-10)

• ‘Hoe waarschijnlijk is het dat je TechCare zou aanbevelen aan een vriend of collega?’ (NPS-vraag)

2. De resultaten werden als volgt verdeeld:

• 65% Promoters (score 9-10)

• 25% Passives (score 7-8)

• 10% Detractors (score 0-6)

Berekening van NPS

NPS = 65 % – 10 % = 55

De elektronicawinkel behaalde een NPS van +55, een uitstekende score voor hun sector. Bovendien gaven klanttevredenheidsscores aan dat 85% van de klanten zeer tevreden was met de nieuwe klantenservice.

Resultaat

De NPS-feedback hielp het bedrijf om te begrijpen dat klanten vooral waarde hechten aan snelle en persoonlijke service.

Klanttevredenheid leidde tot een 15% hogere klantretentie en meer positieve mond-tot-mondreclame.

Ontevreden klanten (detractors) werden gecontacteerd met excuses en een gepersonaliseerd aanbod, waardoor 60% van hen alsnog loyale klanten werd.

7.1.2.3 Heatmaps en clickmaps voor website-analyse

Heatmaps en clickmaps zijn krachtige visuele tools die bedrijven helpen te begrijpen hoe bezoekers hun website gebruiken. Deze tools maken het mogelijk om het gedrag van gebruikers op een website op een intuïtieve en visuele manier weer te geven. Door inzicht te krijgen in waar klanten klikken, scrollen, of afhaken, kunnen bedrijven knelpunten in de gebruikerservaring (UX, acroniem van User Experience) identificeren en hun website optimaliseren om betere conversies en klanttevredenheid te bereiken.

7.1.2.3.1 Heatmaps

Heatmaps zijn visuele weergaven van gegevens waarbij kleuren worden gebruikt om aan te geven waar bezoekers het meest (of minst) interactie hebben met een pagina. De gebieden met veel interactie worden vaak weergegeven in warme kleuren (zoals rood of oranje), terwijl gebieden met minder interactie in koude kleuren (zoals blauw of groen) worden getoond.

–

Click heatmaps laten zien waar gebruikers het meest klikken op een pagina. Dit helpt bij het beoordelen van de effectiviteit van knoppen, links en CTA’s.

heatmaps

clickmaps

– Scroll heatmaps geven aan hoe ver bezoekers naar beneden scrollen op een pagina. Dit is vooral nuttig bij het optimaliseren van landingspagina’s en lange webpagina’s. In onderstaand voorbeeld zie je dat heel weinig klanten doorscrollen tot het onderste (blauwe) deel van de webpagina. Daar zet je als bedrijf dus beter geen belangrijke informatie.

– Move heatmaps tonen waar gebruikers hun muis bewegen op de pagina. Hoewel dit niet altijd gelijk staat aan kliks, kan het aangeven waar gebruikers visueel gefocust zijn.

7.1.2.3.2 Clickmaps

Clickmaps zijn specifiek gericht op het analyseren van waar gebruikers klikken op een webpagina. Ze zijn vaak een onderdeel van heatmaps, maar bieden een gedetailleerder overzicht van klikgedrag. Clickmaps tonen duidelijk:

– Welke knoppen en links het meest worden aangeklikt.

– Welke elementen op de pagina onbedoeld kliks ontvangen (bv. niet-klikbare afbeeldingen).

– Welke CTA’s (Call-to-Actions) de meeste interactie genereren.

Belang van heatmaps en clickmaps

1. Verbeteren van de gebruikerservaring (UX): Door te analyseren waar gebruikers klikken of afhaken, kunnen bedrijven knelpunten in de gebruikerservaring identificeren. Als bijvoorbeeld belangrijke knoppen over het hoofd worden gezien, kan het ontwerp of de positie worden aangepast.

2. Optimaliseren van conversiepaden: Heatmaps laten zien hoe gebruikers door een pagina navigeren en waar ze vastlopen. Dit helpt bedrijven bij het stroomlijnen van conversiepaden, zoals het proces om een aankoop te voltooien of een formulier in te vullen.

3. Effectiviteit van content evalueren: Scroll heatmaps helpen te bepalen of bezoekers de volledige pagina bekijken of vroegtijdig afhaken. Als bezoekers maar tot 50% van de pagina scrollen, is het mogelijk dat belangrijke content te laag staat.

4. A/B-testing ondersteunen: Heatmaps en clickmaps kunnen worden gebruikt in combinatie met A/B-tests om te bepalen welke versie van een pagina het beste werkt. Ze geven visueel weer welke elementen de meeste aandacht krijgen.

5. Inzicht in gebruikersgedrag: Traditionele statistieken, zoals paginaweergaven of bouncepercentages, geven geen gedetailleerde informatie over interactie. Heatmaps en clickmaps vullen dit gat door concreet te laten zien hoe bezoekers met de pagina omgaan.

Een kmo gespecialiseerd in ambachtelijke meubels, gebruikte heatmaps en clickmaps om haar productpagina’s te verbeteren. Het bedrijf investeerde hiervoor in een nieuwe website en e-shop. Ze merkten dat, ondanks een groei in websiteverkeer, het aantal verkopen relatief laag bleef.

Stap 1: Analyse met heatmaps

– Click heatmap toonde dat veel bezoekers klikten op afbeeldingen van meubels, terwijl deze niet klikbaar waren naar een detailpagina.

– Scroll heatmap liet zien dat slechts 40% van de bezoekers helemaal naar beneden scrolde waar de belangrijkste CTA (‘Vraag een offerte aan.’) stond.

Stap 2: Verbeteringen

1. Interactieve afbeeldingen: Ze maakten productafbeeldingen klikbaar en leidden bezoekers naar gedetailleerde pagina’s met extra foto’s, specificaties en prijzen.

2. CTA hoger plaatsen: De call-to-action (‘vraag een offerte aan’) werd verplaatst naar het bovenste gedeelte van de pagina, zodat bezoekers die direct konden zien zonder te scrollen.

3. Visuele hiërarchie verbeteren: Met behulp van contrasterende kleuren werd de CTA-knop opvallender gemaakt.

Resultaat:

De klikfrequentie (CTR) naar productdetails steeg met 25%

De conversieratio voor offerteaanvragen verdubbelde binnen een maand van 2% naar 4%.

Heatmaps en clickmaps zijn onmisbare tools voor bedrijven die hun website willen optimaliseren op basis van gebruikersgedrag. Ze bieden waardevolle visuele inzichten die verder gaan dan traditionele statistieken en maken het mogelijk om specifieke verbeteringen aan te brengen. Door te begrijpen waar bezoekers klikken, scrollen of afhaken, kunnen bedrijven knelpunten in de gebruikerservaring oplossen en hun conversies verhogen. Kmo’s kunnen met deze tools op een kostenefficiënte manier hun data gebruiken voor een klantgerichte optimalisatie en waardecreatie van hun website.

7.2 Analysetools en -technieken

In het huidige digitale tijdperk vertrouwen bedrijven op geavanceerde analysetools en technieken om waardevolle inzichten te verkrijgen uit hun marketingcampagnes. Het gebruik van data-analysetools stelt bedrijven in staat om nauwkeurig te begrijpen hoe klanten interageren met hun merk, welke kanalen het meest effectief zijn, en waar aanpassingen nodig zijn om betere resultaten te behalen.

7.2.1 Analysetools voor marketingcampagnes

Er zijn verschillende tools die bedrijven helpen bij het meten van campagnedata en het verkrijgen van inzichten die kunnen worden gebruikt voor optimalisatie. In deze sectie bespreken we enkele van de meest populaire en effectieve analysetools die door ondernemingen kunnen worden gebruikt.

7.2.1.1

Google Analytics

Google Analytics is wereldwijd een van de meest gebruikte en krachtige webanalysetools. Het stelt bedrijven in staat om diepgaande inzichten te verkrijgen in het gedrag van websitebezoekers en het rendement van hun online marketinginspanningen. Door data over websiteverkeer, gebruikersgedrag, conversies en campagnes te verzamelen en analyseren, kunnen bedrijven datagedreven beslissingen nemen en hun online prestaties optimaliseren.

Belangrijkste functies

1. Websiteverkeer analyseren: Google Analytics geeft gedetailleerde informatie over hoeveel bezoekers een website trekt, waar deze bezoekers vandaan komen en hoe vaak ze terugkeren.

Kernstatistieken: –

Sessies: Het totale aantal bezoeken aan de website.

– Gebruikers: Unieke bezoekers die de website hebben bezocht.

– Paginaweergaven: Hoe vaak pagina’s zijn bekeken.

– Verkeersbronnen: Via welke kanalen (bv. zoekmachines, sociale media, advertenties) bezoekers de website bereiken.

Een kmo die een webshop beheert, kan zien via Google Analytics dat 60 % van het verkeer afkomstig is van organische zoekresultaten, terwijl 20 % komt van betaalde advertenties. Dit inzicht helpt om prioriteit te geven aan SEO of om advertentiecampagnes verder te optimaliseren.

2. Gebruikersgedrag in kaart brengen: Google Analytics maakt het mogelijk om te volgen hoe bezoekers navigeren door de website en welke interacties zij uitvoeren:

– Bouncepercentage: Het percentage bezoekers dat de website verlaat zonder verder te klikken.

– Gemiddelde sessieduur: Hoelang bezoekers gemiddeld op de website blijven.

– Populaire pagina’s: Welke pagina’s het meest bezocht worden en waar gebruikers afhaken.

Als uit de gegevens blijkt dat gebruikers vaak afhaken op een productpagina, kan een onderneming zoals Bank van Breda (zie kaderstuk van Amber Liekens in het begin van dit hoofdstuk) besluiten om die pagina te optimaliseren door snellere laadtijden, betere productomschrijvingen of opvallendere call-to-action-knoppen toe te voegen.

3. Conversies meten: Google Analytics maakt het mogelijk om conversiedoelen in te stellen, zoals:

– Het voltooien van een aankoop.

– Het invullen van een contactformulier.

– Het aanmelden voor een nieuwsbrief.

Door de conversieratio’s te meten, kunnen bedrijven zien welke pagina’s en marketingkanalen het meest effectief zijn in het omzetten van bezoekers naar klanten.

Een kmo kan ontdekken dat bezoekers vanuit Facebook-advertenties een conversieratio van 5% hebben, terwijl bezoekers vanuit e-mailcampagnes een conversieratio van 12% behalen. Dit helpt bij het toewijzen van budgetten aan de meest rendabele kanalen.

4. Het rendement van online marketingcampagnes evalueren: Met Google Analytics kunnen bedrijven eenvoudig de prestaties van hun online campagnes meten en vergelijken. Ze krijgen inzicht in metrics zoals: – Kosten per conversie (CPA) – Return on Investment (ROI) – Verkeers- en klikprestaties

Door campagnes te koppelen aan Google Ads of andere platformen, wordt zichtbaar welke advertenties het meeste verkeer of de hoogste omzet genereren.

Een webshop ziet dat hun Google Ads-campagne veel verkeer oplevert, maar weinig conversies. Ze kunnen hierdoor hun advertenties en zoekwoorden beter afstemmen op de behoeften van hun doelgroep.

Toepassing van Google Analytics voor kmo’s

Voor kmo’s en mkb’s is Google Analytics bijzonder waardevol, omdat het een gratis tool is die uitgebreide mogelijkheden biedt zonder de noodzaak van dure analysetools. Kmo’s kunnen met beperkte middelen inzichten krijgen in hoe hun website presteert en welke marketingkanalen het meest effectief zijn. Concrete toepassingen voor kmo’s zijn:

1. Verkeersbronnen optimaliseren: Kmo’s kunnen eenvoudig zien of bezoekers voornamelijk komen via organische zoekresultaten, sociale media, e-mailmarketing of advertenties. Door de prestaties van elk kanaal te analyseren, kunnen zij gerichte campagnes opzetten om het verkeer verder te verhogen.

2. Populaire producten of diensten identificeren: Webshops kunnen met behulp van Google Analytics ontdekken welke producten het vaakst worden bekeken

en welke uiteindelijk leiden tot aankopen. Dit helpt bij het bepalen van promoties of bij het verbeteren van minder populaire producten.

3. Lokale klanten bereiken: Door geografische data te analyseren, kunnen kmo’s zien waar hun klanten vandaan komen. Een lokale winkel kan bijvoorbeeld ontdekken dat een groot deel van de online bezoekers uit een naburige stad komt en daar specifieke advertenties op richten.

4. Websiteoptimalisatie: Kmo’s kunnen ontdekken waar gebruikers afhaken en knelpunten op hun website verbeteren, bijvoorbeeld:

– Langzaam ladende pagina’s versnellen.

– Mobielvriendelijkheid verbeteren.

– CTA-knoppen op strategische plaatsen zetten.

Een kmo met een online bestelwebsite, gebruikte Google Analytics om het gedrag van hun bezoekers beter te begrijpen.

Acties en inzichten:

1. Verkeersanalyse: Ze zagen dat 50% van hun verkeer afkomstig was van organische zoekresultaten en 30% via Facebook-advertenties. Dit zette hen aan om meer te investeren in SEO en socialemediamarketing.

2. Conversie-optimalisatie: Ze merkten dat veel klanten afhaakten bij de betaalpagina. Na het vereenvoudigen en het reduceren van het aantal stappen in het betaalproces, steeg hun conversieratio met 10%

Google Analytics biedt bedrijven, en vooral kmo’s, waardevolle inzichten in websiteprestaties en gebruikersgedrag. Het stelt hen in staat om hun online aanwezigheid te optimaliseren, de klantreis te verbeteren en hun marketingbudget gericht in te zetten. Door actief gebruik te maken van Google Analytics kunnen kmo’s met beperkte middelen grote stappen zetten richting een datagedreven en succesvolle digitale strategie.

7.2.1.2 HubSpot

HubSpot biedt bedrijven een geïntegreerd platform voor inbound marketing, verkoop en CRM. Het biedt analysetools die helpen bij het monitoren van e-mailcampagnes, sociale media, lead nurturing en contentmarketing. Door deze tools te gebruiken, kunnen bedrijven hun klantgegevens centraliseren en gerichte marketingcampagnes ontwikkelen.

HubSpot

Een kmo die ambachtelijke producten verkoopt, kan HubSpot gebruiken om klantrelaties te beheren, nieuwsbrieven te automatiseren en leads te volgen zonder grote investeringen in software.

7.2.1.3 Zoho

Analytics

Zoho Analytics is een betaalbare tool die speciaal is ontworpen voor kleine en middelgrote bedrijven. Het biedt datavisualisatie, rapportagetools en integraties met verschillende marketingplatforms zoals Google Ads, Facebook en e-commerceplatforms. Zoho Analytics is eenvoudig te gebruiken en biedt krachtige inzichten zonder de complexiteit van grote analysetools.

Zoho Analytics kan gebruikt worden door een kleine bakkerij om verkoopgegevens, klanttrends en e-mailmarketingcampagnes te volgen. Door de betaalbaarheid van Zoho en de eenvoudige integratie met andere tools kan de bakkerij zonder technische expertise waardevolle inzichten verkrijgen.

7.2.1.4 Mailchimp

Hoewel Mailchimp vooral bekend is om e-mailmarketing, biedt het platform ook analysetools waarmee kleine ondernemingen hun campagnes kunnen monitoren. Mailchimp biedt inzichten in open rates, click-through rates en conversieratio’s, wat helpt bij het optimaliseren van e-mailcampagnes.

Kleine dienstverleners kunnen Mailchimp gebruiken om gepersonaliseerde e-mails te sturen naar hun klantenbestand. Door gebruik te maken van de analysetools van Mailchimp kunnen ze zien welke e-mails het meeste engagement genereren en hun e-mailcampagnes optimaliseren voor betere resultaten.

7.2.1.5 SEMrush

SEMrush is een veelzijdige marketingtool die wordt gebruikt voor zoekmachineoptimalisatie (SEO), zoekmachinemarketing (SEA), en contentmarketing. Het biedt betaalbare pakketten die vooral geschikt zijn voor kleine ondernemingen die hun online zichtbaarheid willen vergroten. SEMrush biedt uitgebreide analyses van zoekwoorden, concurrenten en websiteverkeer.

Een kleine onderneming die wil concurreren in zoekmachines, kan SEMrush gebruiken om zoekwoordonderzoek uit te voeren en hun website te optimaliseren voor betere zoekresultaten. Ze kunnen ook de prestaties van hun digitale advertenties analyseren en deze aanpassen om de ROI te verbeteren.

Zoho Analytics

Mailchimp

SEMrush

7.2.1.6 Tableau

Tableau is een krachtige tool voor datavisualisatie en -analyse. Bedrijven gebruiken Tableau om complexe datasets te visualiseren in gemakkelijk te begrijpen dashboards en grafieken. Dit helpt marketeers en besluitvormers om sneller inzichten te verkrijgen en betere strategische beslissingen te nemen op basis van de gegevens.

7.2.1.7 Power BI

Power BI van Microsoft biedt bedrijven uitgebreide mogelijkheden voor business intelligence en datavisualisatie. Power BI helpt bedrijven om campagnedata te analyseren en te rapporteren, waardoor ze beter kunnen begrijpen welke kanalen en tactieken de beste resultaten opleveren.

7.2.2 Data-analysetechnieken

Naast het gebruik van analysetools zijn er verschillende technieken die bedrijven helpen om waardevolle inzichten uit hun data te halen. Deze technieken variëren van voorspellende analyses tot geavanceerde machine learning-modellen die bedrijven helpen om toekomstige klantgedragingen te voorspellen.

7.2.2.1 Predictive analytics

Predictive analytics, of voorspellende analyse, maakt gebruik van historische data om toekomstige klantgedragingen te voorspellen. Door trends te herkennen en patronen in klantgegevens te analyseren, kunnen bedrijven anticiperen op welke klanten waarschijnlijk zullen converteren of welke producten populair zullen worden.

Een Belgische kmo in de detailhandel besloot voorspellende analyses te implementeren om hun marketingstrategieën te optimaliseren en de klanttevredenheid te verhogen. Door historische verkoopgegevens, klantgedrag en externe factoren zoals seizoensgebonden trends te analyseren, konden ze: – Productaanbevelingen personaliseren: Op basis van eerdere aankopen en browsegeschiedenis werden aan klanten gepersonaliseerde productaanbevelingen gedaan, wat leidde tot een stijging van 15% in crosssell en upsell mogelijkheden.

–

Voorraadbeheer optimaliseren: Door de vraag naar specifieke producten tijdens bepaalde periodes te voorspellen, kon de kmo haar voorraad

Predictive analytics

Tableau

Power

sentimentanalyse opinion mining

–

efficiënter beheren, wat resulteerde in een vermindering van 20% in overtollige voorraad en een verbetering van 25% in productbeschikbaarheid.

Gerichte marketingcampagnes ontwikkelen: Met inzicht in klantsegmenten en hun koopgedrag konden ze gerichte marketingcampagnes opzetten, wat leidde tot een verhoging van 18% in klantbetrokkenheid en een stijging van 12% in conversieratio’s.

Implementatiestappen:

1. Data verzamelen: Het bedrijf verzamelde gegevens uit verschillende bronnen, waaronder verkooptransacties, klantinteracties en externe marktgegevens.

2. Data-analyse: Met behulp van analytische tools werden patronen en trends geïdentificeerd die relevant waren voor klantgedrag en productvraag.

3. Modelontwikkeling: Er werden voorspellende modellen ontwikkeld om toekomstige trends en klantbehoeften te voorspellen.

4. Actie ondernemen: De inzichten uit de analyses werden gebruikt om bedrijfsstrategieën aan te passen en te optimaliseren.

Door de implementatie van voorspellende analyses zag de kmo niet alleen een verbetering in operationele efficiëntie, maar ook een significante toename in klanttevredenheid en omzetgroei. Deze datagedreven aanpak stelde hen in staat om concurrerend te blijven in een dynamische markt en beter in te spelen op de behoeften van hun klanten.

7.2.2.2 Sentimentanalyse

Sentimentanalyse, ook wel opinion mining genoemd, is een techniek waarmee bedrijven klantfeedback en berichten op sociale media analyseren om de onderliggende toon – positief, negatief of neutraal – te bepalen. Dit stelt organisaties in staat om klanttevredenheid te monitoren en snel te reageren op negatieve reacties, wat cruciaal is voor effectief reputatiemanagement en het verbeteren van de klantervaring.

Implementatiestappen:

1. Gegevensverzameling: Verzamel klantfeedback van diverse bronnen zoals sociale media, enquêtes, reviews en callcentergesprekken.

2. Data-analyse: Gebruik Natural Language Processing (NLP) en machine learning-algoritmen om de toon en emotie in de teksten te identificeren.

3. Inzichten genereren: Interpreteer de geanalyseerde data om trends en patronen in klanttevredenheid en -ontevredenheid te ontdekken.

4. Actie ondernemen: Ontwikkel strategieën om positieve klantinteracties te bevorderen en negatieve ervaringen aan te pakken.

Voordelen:

– Reputatiemanagement: Door realtime monitoring kunnen bedrijven snel reageren op negatieve feedback en reputatieschade voorkomen. Binnen de public relations wordt sentimentanalyse gebruikt om issues op te sporen en te voorkomen dat deze kunnen ontsporen tot een crisis.

Starbucks maakt gebruik van sentimentanalyse om de reputatie van hun merk te bewaken. Door het sentiment van online vermeldingen te analyseren, kan Starbucks snel inspelen op negatieve feedback en zo hun reputatie beschermen.

Een piek in negatieve vermeldingen van Starbucks veroorzaakt door de geruchten over gezondheidsbedreigingen. Screenshot van Awario –

Verbeterde klantervaring: Inzicht in klantemoties stelt bedrijven in staat om hun producten en diensten af te stemmen op de behoeften en verwachtingen van klanten. Doordat bedrijven de frustraties en irritaties van consumenten kennen aan de hand van sentimentanalyse kunnen zij hierop inspelen en de voedingsbodem voor verdere frustraties doen afnemen.

– Concurrentievoordeel: Bedrijven kunnen markttrends en klantvoorkeuren identificeren, waardoor ze beter kunnen inspelen op veranderingen in de markt.

Door sentimentanalyse effectief toe te passen, kunnen bedrijven niet alleen de tevredenheid en loyaliteit van klanten verhogen, maar ook strategische beslissingen nemen die leiden tot duurzame groei en succes.

classificatie en clustering deep learning

7.2.2.3

Machine Learning en AI

Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) spelen een steeds grotere rol in data-analyse. Door het gebruik van geavanceerde algoritmen kunnen bedrijven enorme hoeveelheden data automatisch verwerken en patronen ontdekken die te complex zijn voor traditionele analysemethoden. Deze technologieën transformeren de manier waarop organisaties inzichten verkrijgen en beslissingen nemen.

Toepassingen in data-analyse

1. Voorspellende analyse: ML-algoritmen kunnen historische data analyseren om toekomstige trends en gebeurtenissen te voorspellen. Dit is essentieel voor vraagvoorspelling, risicobeoordeling en strategische planning. In de financiële sector worden bijvoorbeeld ML-modellen gebruikt om marktbewegingen te voorspellen en investeringsstrategieën te optimaliseren.

Torfs, een Belgische schoenwinkelketen, heeft AI ingezet en door de toepassing van dynamic pricing zijn web-only omzet met 30% en de winst met 8% doen stijgen. De AI-tool analyseert gegevens om te bepalen welke kortingen op welk tijdstip voor specifieke producten het meest effectief zijn, waardoor Torfs niet alleen zijn verkopen maximaliseert, maar ook de klanttevredenheid verhoogt.2

2. Classificatie en clustering: AI-modellen kunnen data categoriseren en segmenteren op basis van gemeenschappelijke kenmerken. Dit is nuttig voor klantsegmentatie, fraudedetectie en medische diagnose. Een voorbeeld is het gebruik van classificatiemodellen in de gezondheidszorg om ziekten te diagnosticeren op basis van patiëntgegevens.

3. Natural Language Processing (NLP): NLP stelt computers in staat om menselijke taal te begrijpen en te verwerken. Dit wordt toegepast in chatbots, sentimentanalyse en automatische vertaling. Bedrijven gebruiken NLP om klantfeedback te analyseren en de klantenservice te verbeteren.

4. Beeld- en spraakherkenning: deep learning , een subset van ML, wordt gebruikt voor het herkennen en interpreteren van beelden en spraak. Toepassingen variëren van gezichtsherkenning in beveiligingssystemen tot spraakgestuurde assistenten zoals Siri en Alexa.

2 Coppens, M. (2024, 4 juli). AI bepaalt hoeveel korting u krijgt. Het Laatste Nieuws, p. 7.

Voordelen van het integreren van ML en AI in data-analyse:

– Schaalbaarheid: AI-systemen kunnen enorme hoeveelheden data in realtime verwerken, wat handmatige analyse onpraktisch maakt.

– Nauwkeurigheid: Door continu te leren van nieuwe data, verbeteren MLmodellen hun precisie en betrouwbaarheid over de tijd.

– Efficiëntie: Automatisering van data-analyseprocessen vermindert de behoefte aan menselijke tussenkomst, waardoor processen sneller en kosteneffectiever worden.

Uitdagingen bij de implementatie:

– Datakwaliteit: De effectiviteit van ML-modellen hangt af van de kwaliteit en representativiteit van de trainingsdata.

– Complexiteit van modellen: Geavanceerde AI-modellen, zoals diepe neurale netwerken, kunnen zeer complex en moeilijk te interpreteren zijn, wat uitdagingen oplevert bij het verklaren van hun beslissingen. Dit gebrek aan transparantie kan leiden tot wantrouwen bij gebruikers en maakt het lastig om fouten of biases in het model te identificeren. Om deze uitdagingen aan te pakken, is er een groeiende behoefte aan Explainable AI (XAI). Explainable AI verwijst naar methoden en technieken die de interne werking van AI-systemen begrijpelijk en interpreteerbaar maken voor mensen. Het doel is om de ‘black box’ van complexe algoritmen te openen, zodat gebruikers kunnen begrijpen hoe beslissingen tot stand komen. Dit is essentieel voor het opbouwen van vertrouwen in AI-systemen en voor het waarborgen van ethische en verantwoorde toepassingen van AI.

–

Ethiek en bias: Zonder zorgvuldige monitoring kunnen AI-systemen bestaande vooroordelen in data repliceren, wat leidt tot oneerlijke of discriminerende uitkomsten.

In de context van kleine en middelgrote ondernemingen is het essentieel om aandacht te besteden aan ethiek en vooringenomenheid bij het implementeren van AI-systemen. Zonder zorgvuldige monitoring kunnen deze systemen bestaande vooroordelen in de data repliceren, wat kan leiden tot oneerlijke of discriminerende uitkomsten.

Stel dat een kmo een AI-systeem inzet voor het personaliseren van marketingcampagnes. Als het systeem wordt getraind op historische klantgegevens die bepaalde voorkeuren of uitsluitingen weerspiegelen – bijvoorbeeld een oververtegenwoordiging van een specifieke leeftijdsgroep of geslacht – kan de AI

deze bias versterken. Dit kan ertoe leiden dat bepaalde doelgroepen systematisch minder vaak gepersonaliseerde aanbiedingen ontvangen, waardoor potentiële klanten onbedoeld worden uitgesloten. Dit is niet alleen ethisch problematisch, maar kan ook leiden tot reputatieschade en zelfs juridische gevolgen onder regelgeving zoals de GDPR, die discriminatie op basis van geautomatiseerde besluitvorming beperkt.

Gevolgen voor kmo’s:

–

Reputatieschade: Discriminerende praktijken kunnen leiden tot negatieve publiciteit, wat het vertrouwen van klanten en partners schaadt.

– Juridische risico’s: Oneerlijke behandeling kan resulteren in klachten of rechtszaken wegens discriminatie.

– Gemiste kansen: Door bias kunnen potentiële klanten worden overgeslagen, wat de groei en diversiteit van het bedrijf belemmert. Het zoeken naar datagedreven persona’s buiten de gekende persona’s kan nieuwe kansen creëren (cf. de casus van Super Butcher in hoofdstuk 3).

Aanbevelingen:

– Data-audits uitvoeren: Regelmatig de gebruikte data controleren op vooroordelen en deze corrigeren voordat ze in AI-systemen worden ingevoerd.

– Transparantie bevorderen: Zorgen dat de besluitvormingsprocessen van AIsystemen begrijpelijk en uitlegbaar zijn, zodat eventuele biases snel kunnen worden geïdentificeerd en aangepakt.

– Continue monitoring: Het functioneren van AI-systemen voortdurend evalueren om ongewenste uitkomsten tijdig te detecteren en te corrigeren.

Door proactief aandacht te besteden aan ethiek en bias bij het implementeren van AI, kunnen kmo’s de voordelen van deze technologie benutten zonder de risico’s van oneerlijke of discriminerende uitkomsten.

Een modebedrijf gebruikte machine learning-algoritmen om klantgegevens te analyseren en patronen in koopgedrag te identificeren. Door deze inzichten konden ze gepersonaliseerde marketingcampagnes ontwikkelen, wat resulteerde in een significante toename van de verkoop en klanttevredenheid.

Door machine learning en AI te integreren in data-analyse, kunnen bedrijven diepere inzichten verkrijgen, efficiënter opereren en beter inspelen op de behoeften van hun klanten. Het is echter essentieel om bewust te zijn van de uitdagingen en ethische overwegingen die gepaard gaan met deze technologieën.

7.2.3 Dashboards en rapportagetools

Het gebruik van dashboards en rapportagetools biedt bedrijven de mogelijkheid om realtime toegang te krijgen tot hun campagnedata en deze inzichten visueel te presenteren. Dit vereenvoudigt voor marketingteams en besluitvormers het snel identificeren van trends en prestatieproblemen, waardoor ze tijdig kunnen reageren en strategieën kunnen optimaliseren.

Voordelen: –

Realtime inzicht: Dashboards bieden actuele data, waardoor bedrijven onmiddellijk kunnen inspelen op veranderingen en kansen kunnen benutten.

– Betere besluitvorming: Visuele weergave van data helpt bij het sneller herkennen van trends en patronen, wat leidt tot beter geïnformeerde beslissingen.

– Verhoogde efficiëntie: Automatische verzameling en presentatie van data bespaart tijd, waardoor teams zich kunnen richten op strategische taken.

– Verbeterde samenwerking: Eenvoudig te delen dashboards zorgen ervoor dat teams beter samenwerken en aligned blijven met bedrijfsdoelen en prestaties. 3

Belangrijke overwegingen bij de implementatie:

–

Doelstellingen bepalen: Definieer duidelijk welke doelen je met het dashboard wil bereiken en welke metrics je wil volgen.

– Selectie van visualisaties: Kies grafieken en diagrammen die de data op de meest begrijpelijke manier presenteren.

– Eenvoud en duidelijkheid: Vermijd overbodige details en focus op de belangrijkste informatie om het dashboard overzichtelijk te houden.

– Interactiviteit: Zorg ervoor dat gebruikers kunnen inzoomen op specifieke data en filters kunnen toepassen voor diepere inzichten.

7.2.4.1 Customer journey mapping

Customer journey mapping is een techniek waarmee bedrijven de reis van hun klanten visualiseren, van het eerste contact tot de uiteindelijke aankoop en daarna Het helpt marketeers te begrijpen hoe klanten interageren met verschillende touchpoints, zoals sociale media, e-mail, websites en fysieke winkels. Door de klantreis in kaart te brengen, kunnen bedrijven knelpunten identificeren en deze optimaliseren voor een betere klantbeleving.

3 Hypd (z.d.). De kracht van dashboarding. Geraadpleegd op xx xxxxxxx xxxx, van https://hypd.nl/ de-kracht-van-dashboarding/

customer journey mapping

Coolblue gebruikt customer journey mapping om te analyseren hoe klanten zich door hun website bewegen en welke stappen zij ondernemen voordat ze een aankoop doen. Door heatmaps en klikgedrag te analyseren, konden ze obstakels in de customer journey identificeren, zoals lange laadtijden van productpagina’s of een omslachtig afrekenproces. Dit leidde tot een verbeterde gebruikerservaring en een hogere conversieratio.

7.2.4.2

Cohortanalyse

cohortanalyse

attributiemodellering

Cohortanalyse is een analysetechniek waarbij groepen klanten worden opgesplitst op basis van gedeelde kenmerken, zoals de periode waarin ze een product hebben gekocht of een dienst hebben afgenomen. Dit helpt bedrijven om trends in klantgedrag te volgen en de effectiviteit van marketingstrategieën te evalueren over een langere tijdsperiode.

Een e-commerce platform4 paste cohortanalyse toe om de retentiepercentages van zijn klanten te begrijpen. Door klanten te groeperen op basis van hun eerste aankoopdatum en hun gedrag in de daaropvolgende maanden te volgen, kon het platform patronen identificeren in terugkerende aankopen en klantbehoud. Deze inzichten stelden het in staat om gerichte marketingstrategieën te ontwikkelen, om klantloyaliteit te vergroten en churn te verminderen.

Dit voorbeeld illustreert hoe cohortanalyse bedrijven helpt om diepgaand inzicht te krijgen in klantgedrag, waardoor ze effectievere retentie- en marketingstrategieën kunnen implementeren.

7.2.4.3 Attributiemodellering

Attributiemodellering helpt bedrijven te begrijpen welke marketingkanalen en -acties het meest bijdragen aan conversies. In een omnichannel marketingomgeving (zie hoofdstuk 4) is het belangrijk om te weten hoe klanten door verschillende kanalen worden beïnvloed voordat ze tot een aankoop overgaan. Attributiemodellen geven marketeers inzicht in hoe ze hun budgetten beter kunnen toewijzen aan de kanalen die de meeste impact hebben. 5

4 FourWeekMBA (z.d.). Cohort-analyse. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://fourweekmba.com/nl/cohort-analyse/

5 Fingerspitz (z.d.). Attributiemodellen: Bepaal de echte waarde per kanaal. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://fingerspitz.nl/blog/attributiemodellen-bepaal-de-echte-waarde-per-kanaal

Een middelgrote onderneming implementeerde attributiemodellering om de effectiviteit van hun marketingkanalen te evalueren. Door te analyseren hoe klanten via meerdere touchpoints, zoals e-mail, sociale media en zoekadvertenties, in contact kwamen met hun merk, konden ze beter bepalen welke kanalen het grootste aandeel in conversies hadden. Dit leidde tot een verschuiving in hun budgetallocatie naar kanalen met een hoger rendement, zoals zoekadvertenties.

Het toepassen van attributiemodellering stelt bedrijven in staat om hun marketingstrategieën te optimaliseren en de ROI te verhogen. Door inzicht te krijgen in het klanttraject en de invloed van verschillende marketingkanalen, kunnen bedrijven effectiever inspelen op de behoeften en voorkeuren van hun doelgroep.

7.2.4.4 Churnanalyse

Churnanalyse is een essentiële techniek waarmee bedrijven kunnen voorspellen welke klanten waarschijnlijk zullen afhaken en inzicht krijgen in de redenen achter dit gedrag. Deze analyse omvat zowel kwantitatieve componenten (hoeveel klanten vertrekken) als kwalitatieve aspecten (waarom vertrekken klanten). Door patronen en factoren te identificeren die leiden tot klantverloop, kunnen organisaties proactieve maatregelen nemen om klanten te behouden en hun retentiestrategieën te verbeteren.

Het behouden van bestaande klanten is doorgaans veel kostenefficiënter dan het werven van nieuwe klanten. Volgens onderzoek6 kan het aantrekken van een nieuwe klant vijf tot 25 keer meer kosten dan het behouden van een bestaande klant. Bovendien blijkt uit een studie7 van Harvard Business Review dat een verhoging van de klantretentie met slechts 5% de winstgevendheid met 25% tot 95% kan verhogen.

Deze gegevens onderstrepen het belang van churnanalyse als middel om klantbehoud te verbeteren en daarmee zowel kosten te besparen als de winstgevendheid te verhogen.

6 Zipflix (z.d.).  Statistieken klantbehoud. Geraadpleegd op 13 januari 2025, van https://zipflix.nl/ statistieken-klantbehoud//

7 Reichheld, F. F. (2000, juli 1).  E-loyalty: Your secret weapon on the web. Harvard Business Review. Geraadpleegd op 13 januari 2025, van https://hbr.org/2000/07/e-loyalty-your-secretweapon-on-the-web

SaaS-bedrijf vermindert churn met 20%8

Een klein SaaS-bedrijf dat inventarisbeheersoftware aanbiedt, kampte met een hoog churnpercentage, vooral in de eerste zes maanden na onboarding. Klanten gaven aan dat de software te complex was en moeilijk te integreren met bestaande systemen. Het bedrijf schakelde het agency SME Scale in om churn te verminderen en klantbehoud te verbeteren.

Uitdagingen:

– Hoog churnpercentage: Klanten haakten binnen enkele maanden af vanwege een steile leercurve.

– Slechte onboardingervaring: Nieuwe klanten vonden de software moeilijk te navigeren en benutten niet alle functies.

– Beperkte klantenondersteuning: Het bedrijf gebruikte een ticketsysteem, waardoor klanten vaak te lang moesten wachten op antwoorden.

Aanpak:

– Verbeterd onboardingproces: Een digital agency hielp bij het creëren van een nieuw systeem met stapsgewijze videotutorials, gepersonaliseerde sessies en een in-app helpgids.

– Proactieve klantbenadering: Het bedrijf voerde proactieve check-ins uit via e-mail en live chat, specifiek gericht op gebruikers met tekenen van frustratie of inactiviteit.

– Klantfeedback verzamelen: Exitenquêtes en followupinterviews met vertrokken klanten hielpen bij het identificeren van pijnpunten en het continu verbeteren van de software.

Resultaten:

– 20% vermindering in churn: Binnen zes maanden na implementatie van de nieuwe churnpreventiestrategieën.

– Verbeterde klanttevredenheid: Positieve feedback over het onboardingproces en de gebruiksvriendelijkheid van de software.

– Hogere klantloyaliteit: Meer klanten verlengden hun abonnementen en deden aanbevelingen.

8 SME Scale. (z.d.).  Best practices for reducing customer churn in SMEs: Case study and key insights. SME Scale. Geraadpleegd op 13 januari 2025, van https://smescale.com/best-practices-for-reducing-customer-churn-in-smes-case-study-and-key-insights/

7.2.4.5

Clusteranalyse

Clusteranalyse is een statistische techniek die wordt gebruikt om objecten, zoals klanten, te groeperen op basis van vergelijkbare kenmerken of gedragingen. In de context van marketing stelt deze methode bedrijven in staat om klantsegmenten te identificeren met gedeelde eigenschappen, waardoor gerichte en effectieve marketingstrategieën kunnen worden ontwikkeld. Door klanten te segmenteren, kunnen bedrijven hun producten en diensten beter afstemmen op de specifieke behoeften en voorkeuren van elke groep, wat leidt tot verhoogde klanttevredenheid en loyaliteit.

Toepassing:

In de detailhandel wordt clusteranalyse vaak toegepast om klantsegmenten te identificeren op basis van aankoopgedrag, demografische gegevens en andere relevante factoren. Een praktijkvoorbeeld hiervan is te vinden bij een retailbedrijf 9 dat clusteranalyse gebruikte om groepen vergelijkbare huishoudens te identificeren. Door deze clustering kon het bedrijf gerichte marketingcampagnes ontwikkelen die beter aansloten bij de behoeften van specifieke klantsegmenten.

Voordelen:

–

Gerichte marketing: Door klanten te segmenteren, kunnen bedrijven marketingboodschappen en promoties afstemmen op de specifieke behoeften en voorkeuren van elk segment, wat de effectiviteit van marketingcampagnes verhoogt.

– Productontwikkeling: Inzicht in de verschillende klantsegmenten helpt bedrijven bij het ontwikkelen van producten en diensten die beter aansluiten bij de wensen van hun klanten.

– Klanttevredenheid en loyaliteit: Door in te spelen op de specifieke behoeften van elk klantsegment, kunnen bedrijven de klanttevredenheid en loyaliteit verhogen, wat leidt tot een hogere retentie en klantwaarde.

Methoden:

– Hiërarchische clustering: Deze methode bouwt een hiërarchie van clusters door iteratief gegevenspunten samen te voegen of te splitsen op basis van hun gelijkenis. Er wordt een soort boomstructuur gebouwd waarin stap voor stap

9 Statorials (z.d.). Clusteranalyse: Echte voorbeelden. Geraadpleegd op xx xxxx xxxx, van https:// statorials.org/nl/clusteranalyse-echte-voorbeelden/

gegevens worden gegroepeerd. Vergelijk het met het sorteren van mensen op gelijkenissen: eerst maak je kleine groepjes, daarna voeg je deze samen tot grotere groepen. Het werkt als volgt:

• Start met elk individu als een aparte groep.

• Kijk welke individuen het meest op elkaar lijken en voeg ze samen in een klein groepje.

• Herhaal dit totdat er grotere groepen (clusters) ontstaan, en uiteindelijk één grote groep.

Stel dat je een doos met schoenen hebt. Je sorteert eerst op kleur (bv. rood en blauw), daarna binnen die kleuren op maat (bv. grote rode schoenen en kleine rode schoenen). Zo krijg je stap voor stap een overzicht van groepen schoenen die steeds specifieker zijn.

– K-Means clustering: Een veelgebruikte methode die gegevens verdeelt in een vooraf bepaald aantal clusters door de gegevenspunten toe te wijzen aan de dichtstbijzijnde clustercentra. Alle gegevens worden verdeeld in een vooraf bepaald aantal groepen (clusters). De techniek zoekt vervolgens de middenpunten van deze clusters en groepeert de data rond die punten. Het werkt als volgt:

• Kies van tevoren hoeveel clusters je wil (bv. 3 groepen).

• Plaats denkbeeldige middelpuntjes (centra) in de data.

• Wijs elk punt toe aan het dichtstbijzijnde middelpunt.

• Verplaats de middenpunten naar het ‘gemiddelde’ van de groep.

• Herhaal dit proces tot de clusters stabiel blijven.

Denk aan een schoolplein waar leerlingen willekeurig verspreid staan. Je wil ze in 3 groepen opdelen. Je plaatst een ‘leider’ (middenpunt) in drie delen van het plein. Elke leerling loopt naar de dichtstbijzijnde leider. Daarna vragen de leiders aan de groep iets dichter bij hen te komen, waardoor het middelpunt verschuift. Dit proces herhaalt zich totdat iedereen een vaste groep heeft.

Density-based clustering: Deze methode identificeert clusters op basis van de dichtheid van gegevenspunten in de ruimte, waardoor het effectief is bij het detecteren van arbitrair gevormde clusters en het omgaan met ruis in de gegevens. Het kijkt naar dichtheid: gebieden waar veel punten bij elkaar liggen, worden als clusters gezien. Plekken met weinig punten worden genegeerd of als ‘ruis’ beschouwd. Het werkt als volgt:

• Zoek gebieden met veel punten dicht bij elkaar (hoge dichtheid).

• Groepeer deze punten tot clusters.

• Punten die te ver weg liggen van andere (weinig dichtheid), worden niet aan clusters toegevoegd.

Stel dat je sterren aan de hemel bekijkt. Sommige sterren vormen groepen (bv. sterrenbeelden) omdat ze dicht bij elkaar lijken te staan. Andere sterren, die ver weg staan, worden genegeerd omdat ze niet bij een groep passen.

Uitdagingen:10

– Bepalen van het aantal clusters: Het kiezen van het juiste aantal clusters is subjectief en kan de resultaten aanzienlijk beïnvloeden.

– Interpretatie van clusters: Het begrijpen en labelen van de geïdentificeerde clusters vereist domeinkennis en kan complex zijn.

– Kwaliteit van gegevens: De nauwkeurigheid van de clusteranalyse hangt sterk af van de kwaliteit en volledigheid van de gebruikte gegevens.

Hoewel clusteranalyse krachtige inzichten kan bieden, blijven er dus wel enkele uitdagingen.

10 QuestionPro. (z.d.). Home. Geraadpleegd op [datum], van https://www.questionpro.com

7.3 Rapportage, visualisatie en presentatie van data

Naast het gebruik van analysetools is het belangrijk dat de inzichten die uit data-analyse voortkomen, op een duidelijke en toegankelijke manier worden gepresenteerd. Dit stelt marketingteams en besluitvormers in staat om snel te handelen op basis van de gegevens. Dashboards en rapportagesystemen spelen hierin een cruciale rol.

7.3.1 Het belang van datavisualisatie

Datavisualisatie is het proces waarbij gegevens worden omgezet in visuele vormen zoals grafieken, diagrammen en dashboards. Dit stelt bedrijven in staat om complexe data op een overzichtelijke manier te presenteren, waardoor patronen, trends en afwijkingen sneller en gemakkelijker te identificeren zijn. Voor kleine en middelgrote ondernemingen is datavisualisatie een krachtig hulpmiddel om geïnformeerde beslissingen te nemen en strategische inzichten te verkrijgen.

Voordelen:

– Versneld inzicht: Door data visueel weer te geven, kunnen bedrijven sneller belangrijke informatie interpreteren en daarop anticiperen.

– Betere communicatie: Visuele datarepresentaties maken het eenvoudiger om bevindingen te delen met teamleden en stakeholders, ongeacht hun technische achtergrond of kennis en inzicht in datagedreven ondernemen.

– Ondersteuning bij besluitvorming: Datavisualisatie helpt bij het identificeren van trends en patronen, wat cruciaal is voor strategische planning en operationele beslissingen.

Het mkb Datalab heeft samengewerkt met diverse kmo’s om hen te helpen bij het implementeren van datavisualisatie in hun bedrijfsprocessen. Een concreet voorbeeld is de samenwerking met Standby Zorg,11 waar studenten van het mkb Datalab hebben bijgedragen aan het opschonen van data en het creëren van visuele dashboards. Deze aanpak maakte operationele data transparanter en stelde het bedrijf in staat om op basis van beschikbare data KPI-visualisaties te ontwikkelen.

11 Jheronimus Academy of Data Science (JADS) (z.d.).  MKB Datalab starts 16 projects with SME companies. Geraadpleegd op 16 januari 2025, van https://www.jads.nl/news/mkb-datalabstarts-16-projects-with-sme-companies/

7.3.2

Dashboards voor realtime monitoring

In de moderne bedrijfsvoering zijn dashboards onmisbare hulpmiddelen geworden voor het realtime monitoren van bedrijfsactiviteiten. Ze bieden een ‘live’ visuele weergave van cruciale gegevens en stellen teams in staat om direct in te spelen op veranderingen of afwijkingen in de prestaties. Vooral voor marketingafdelingen zijn deze dashboards essentieel om campagneresultaten te volgen en tijdig bij te sturen.

Voordelen van realtime dashboards:

–

–

Directe inzichten: Met realtime gegevens kunnen teams onmiddellijk trends herkennen en snel reageren op onverwachte situaties.

Efficiëntie: Automatische gegevensverzameling en -weergave verminderen de noodzaak voor handmatige rapportages, waardoor tijd en middelen worden bespaard.

Betere besluitvorming: Toegang tot actuele informatie ondersteunt het nemen van weloverwogen beslissingen op het juiste moment.

Een middelgrote onderneming in de retailsector implementeerde een realtime dashboard om hun verkoop- en voorraadgegevens te monitoren. Door integratie met hun kassasystemen en voorraadbeheer konden ze direct inzicht krijgen in verkooppatronen en voorraadniveaus. Dit stelde hen in staat om snel te reageren op populaire producten door tijdig bij te bestellen en marketingcampagnes aan te passen op basis van actuele verkoopgegevens. Het gebruik van dit dashboard leidde tot een efficiënter voorraadbeheer en verhoogde klanttevredenheid.

Implementatie-overwegingen:

– Databronnen integratie: Zorg voor naadloze koppelingen tussen het dashboard en interne systemen, zoals CRM, ERP en marketingplatforms.

– Gebruiksvriendelijkheid: Ontwerp dashboards die intuïtief zijn, zodat teamleden zonder technische achtergrond ze effectief kunnen gebruiken.

– Relevante KPI’s: Selecteer sleutelprestatie-indicatoren die aansluiten bij de bedrijfsdoelen om focus en duidelijkheid te behouden.

Het implementeren van realtime monitoring via dashboards biedt middelgrote ondernemingen de mogelijkheid om hun operationele efficiëntie te verhogen, beter in te spelen op marktveranderingen en uiteindelijk hun concurrentiepositie te versterken.

Verschillende Belgische bedrijven hebben datavisualisatie effectief ingezet om hun marketingresultaten te optimaliseren.

Kwaliteitsslager Dierendonck12 gebruikt in samenwerking met partner ConXion Power BI en Azure Cloud om de prestaties van zowel hun online als fysieke winkels te monitoren. Door gebruik van datavisualisatietools lukt het de slager om én zijn zaak draaiende te houden, bezig te zijn met zijn vak en tegelijk de vinger aan de pols te houden bij zijn verschillende slagerijen, zijn versnij-atelier en het gastronomisch restaurant dat hij uitbaat, Carcasse. Door datavisualisatie kan hij zien waar opportuniteiten liggen voor verdere groei. Op termijn wil Dierendonck uitbreiden naar 13 slagerijen, maar om die ambitie te realiseren is het heel belangrijk dat hij een goed overzicht bewaart van de belangrijkste KPI per winkel en het voorraadbeheer monitort door middel van dashboards. Olivier de Hasque Dierendonck zegt hierover: ‘Door realtime opvolging van verkoop kunnen wij snel anticiperen en indien nodig de productie verhogen. Hierdoor zal een winkel bijvoorbeeld niet zonder barbecuevoorraad vallen aan de vooravond van een warme dag.’ Tussenkomsten van personeel ter plaatse zijn bijna nooit nodig, omdat alles automatisch verloopt.

12 Microsoft. (z.d.).  Fa2 Slagerij Dierendonck vergroot haar inzicht dankzij de cloud. Microsoft Pulse. Geraadpleegd op 13 januari 2025, van https://pulse.microsoft.com/nl-be/transform-nlbe/retail-nl-be/fa2-slagerij-dierendonck-vergroot-haar-inzicht-dankzij-de-cloud/

7.3.3

Automatisering van rapportages

In de moderne bedrijfsvoering is het essentieel om snel en accuraat inzicht te hebben in de prestaties van marketingcampagnes. Het handmatig samenstellen van rapportages kan tijdrovend zijn door de manuele input die hierbij nodig is en leidt vaak tot verouderde informatie. Door gebruik te maken van geautomatiseerde rapportagetools kunnen marketingteams efficiënter werken en beschikken over actuele data voor betere besluitvorming.

Voordelen van geautomatiseerde rapportages:

– Tijdbesparing: Automatisering elimineert de noodzaak voor handmatige gegevensverzameling en -verwerking, waardoor teams zich kunnen richten op strategische taken.

– Consistentie en nauwkeurigheid: Geautomatiseerde processen verminderen de kans op menselijke fouten in de manuele input en zorgen voor uniforme rapportages.

– Toegankelijkheid: Realtime rapporten zijn eenvoudig te delen met teamleden en stakeholders, wat de transparantie en samenwerking bevordert.

Een middelgrote onderneming in de retailsector implementeerde geautomatiseerde rapportages met behulp van Google Data Studio. Door koppelingen te maken met hun verkoop- en marketingdata werden wekelijkse rapporten gegenereerd die inzicht gaven in belangrijke prestatie-indicatoren, zoals omzetgroei, klantbetrokkenheid en retourpercentages. Deze automatisering stelde het management in staat om sneller te reageren op markttrends en operationele beslissingen te baseren op actuele gegevens.

Implementatie-overwegingen:

– Selectie van de juiste tool: Kies een rapportagetool die compatibel is met de bestaande datasystemen en voldoet aan de specifieke behoeften van het bedrijf.

– Integratie van databronnen: Zorg voor een naadloze koppeling tussen de rapportagetool en alle relevante databronnen om volledige en accurate rapporten te garanderen.

– Training van medewerkers: Investeer in training zodat teamleden de rapportagetool effectief kunnen gebruiken en de gegenereerde data correct kunnen interpreteren.

– Beveiliging en toegangsbeheer: Stel duidelijke protocollen in voor wie toegang heeft tot welke gegevens om de integriteit en vertrouwelijkheid van de informatie te waarborgen.

Tools voor automatische rapportage:

– Google Data Studio (Looker Studio): Google Data Studio, nu bekend als Looker Studio, is een gratis rapportagetool van Google die eenvoudig gegevens uit verschillende bronnen kan combineren in interactieve dashboards en rapporten.

Voordelen:

• Integratie met Google-platformen zoals Google Analytics, Google Ads en Google Sheets.

• Mogelijkheid om aangepaste rapporten te maken zonder technische kennis.

• Geschikt voor kleine en middelgrote bedrijven dankzij de gebruiksvriendelijke interface en kosteloze toegang.

Gebruik: Vooral populair voor digitale marketingrapportages en websitestatistieken

– Microsoft Power BI: Een krachtige business intelligence-tool van Microsoft die geavanceerde datavisualisatie en analyse mogelijk maakt.

Voordelen:

• Sterke integratie met Excel en andere Microsoft-diensten.

• Kan grote datasets verwerken en complexe analyses uitvoeren.

• Interactieve dashboards en automatische rapportgeneratie.

Gebruik: Vaak ingezet door bedrijven voor financiële rapportages , sales analyses en operationele dashboards . Geschikt voor zowel kmo’s als grotere ondernemingen.

Tableau: Een veelgebruikte tool voor datavisualisatie en rapportage, bekend om zijn flexibiliteit en uitgebreide mogelijkheden.

Voordelen:

• Gebruiksvriendelijke drag-and-drop-interface.

• Mogelijkheid om te verbinden met honderden databronnen (SQL, cloudservices, Excel …).

• Sterk in interactieve en complexe datavisualisaties.

Gebruik: Tableau wordt vaak gebruikt door middelgrote en grote bedrijven voor business intelligence dashboards en prestatieanalyses

In dit hoofdstuk hebben we de belangrijkste KPI’s, meetmethoden, analysetools en geavanceerde technieken besproken die bedrijven in België en Nederland gebruiken om hun marketingcampagnes te meten en te optimaliseren. Prestatiemeting en data-analyse zijn cruciaal voor het verbeteren van de effectiviteit van marketingcampagnes, het verhogen van klanttevredenheid en het optimaliseren van de ROI. Bedrijven die gebruikmaken van datagedreven inzichten, kunnen hun marketinginspanningen nauwkeuriger afstemmen op de behoeften van hun klanten en betere resultaten behalen.

Voor kleine ondernemingen zijn betaalbare en gebruiksvriendelijke analysetools essentieel om concurrerend te blijven in een datagedreven marketingomgeving. Tools zoals Google Analytics, HubSpot, Zoho Analytics en Mailchimp bieden toegankelijke oplossingen die kmo’s helpen om waardevolle inzichten te verkrijgen zonder hoge kosten. Door gebruik te maken van deze tools kunnen kleine bedrijven hun marketingcampagnes effectief meten, optimaliseren en aanpassen aan de behoeften van hun doelgroep, wat leidt tot een betere ROI en meer klanttevredenheid.

Laat je data spreken: visualisaties als krachtig hulpmiddel voor besluitvorming

(Expert Gert Vanthournout over datavisualisatie)

Visualisaties inzetten voor besluitvorming

Organisaties maken steeds vaker gebruik van data als basis voor hun besluitvorming. Om die data toegankelijk te maken voor medewerkers en klanten, worden ze vaak gepresenteerd via visualisaties of grafieken. Op het eerste gezicht lijkt het ontwerpen van datavisualisaties vooral een technische opdracht: je kiest een geschikt grafiektype in een softwareprogramma, speelt eventueel met kleuren of past de assen aan — en klaar is kees.

Maar wie visualisaties wil inzetten als ondersteuning voor beslissingen, moet vooraf een denkproces doorlopen. Wat wil je precies vertellen met de data? Wat moeten je medewerkers begrijpen of waar wil je je klanten van overtuigen? De boodschap moet eerst glashelder zijn. De grafiek heeft dan als doel die boodschap zo duidelijk en overtuigend mogelijk over te brengen. De tips hieronder helpen je daarbij.

Data spreekt niet voor zichzelf

Voor we met de tips van start gaan, wil ik een veelvoorkomende misvatting uit de wereld helpen: data spreekt níét voor zichzelf. Het louter tonen van (alle) data volstaat niet om een zinvol gesprek over besluitvorming op gang te brengen — integendeel, het werkt vaak contraproductief. De aandacht verschuift dan naar vragen zoals: “Wat tonen deze data nu eigenlijk?” of “Zijn deze gegevens wel juist, volledig of betrouwbaar?”, terwijl jij als leidinggevende net wil focussen op wat je met de inzichten kan doen.

Daarbovenop komt dat medewerkers niet altijd de vaardigheden hebben om een verhaal in data te herkennen. Ze zijn mogelijk minder vertrouwd met de cijfers, hadden geen voorbereidingstijd, of missen de nodige datawijsheid. Wil je de discussie richting geven, dan is het belangrijk om zelf het verhaal in de data te distilleren, en dat op een toegankelijke manier te visualiseren en presenteren. Je vertelt als het ware een verhaal met je data — en dat hoeft niets te maken te hebben met manipulatie of vervalsing, wél met het onderscheiden van hoofd- en bijzaken.

Tips om jouw visualisaties te laten spreken [tussentitel]

De standaardgrafieken uit softwarepakketten vormen vaak een goed begin, maar ze kennen jouw verhaal niet. Daardoor tonen ze vaak te veel irrelevante informatie, zonder duidelijkheid of focus. Met enkele eenvoudige ingrepen kan je je visualisaties aanzienlijk verbeteren:

– Vermijd 3D-grafieken. Ze bemoeilijken de interpretatie. Staven verdwijnen achter elkaar en het perspectief maakt vergelijking moeilijk. Gebruik liever een gegroepeerd staafdiagram als je bijvoorbeeld geslachtsverdeling binnen afdelingen toont.

– Gebruik kleur bewust. Grijstinten helpen om informatie in de achtergrond te plaatsen; felle kleuren vestigen de aandacht. Bespreek je één specifiek product?

Maak die balk sprekend gekleurd en de rest grijs. Let ook op kleurassociaties: groen betekent ‘goed’, rood betekent ‘probleem’. Blauwtinten worden meestal als neutraal ervaren.

– Herbekijk hulplijnen en rasters. Voor besluitvorming zijn exacte cijfers minder belangrijk dan trends of verschillen. Hulplijnen kunnen dan overbodig zijn of zelfs afleiden. Laat ze weg of maak ze lichtgrijs. Wil je toch exacte cijfers tonen?

Gebruik dan ‘direct labeling’ of interactieve grafieken waarbij de gebruiker met de muis details opvraagt.

–

–

–

Verhelder de assen. Software genereert standaard as-titels, maar die zijn vaak nutteloos. Als een as van januari tot december loopt, is een titel overbodig. Zet titels, labels en assen in een grijstint, zodat de grafiekinhoud centraal staat.

Maak titels betekenisvol. Grafiektitels worden vaak automatisch gegenereerd (bv. “Frequentie van geslacht over afdelingen”), maar zeggen inhoudelijk weinig.

Gebruik de titel liever om een vraag of boodschap te formuleren: “In welke afdelingen zijn vrouwen ondervertegenwoordigd?”

Minimaliseer de legende. Legendes vergen extra cognitieve inspanning: de ogen moeten heen en weer bewegen tussen grafiek en uitleg. Overweeg om de groepennamen rechtstreeks aan de lijnen toe te voegen (direct labeling). Behoud je toch een legende? Denk dan na over de plaatsing: boven of onder de grafiek geeft meer ruimte voor leesbaarheid.

Deel 2 Data-driven marketingstrategieën

– Denk na over oriëntatie. Verticale staafdiagrammen zijn standaard, maar bij lange categorienamen worden labels moeilijk leesbaar. Draai je grafiek 90° zodat de namen verticaal op de y-as staan. Zo verhoog je de leesbaarheid.

Conclusie en leestip

Wil je visualisaties inzetten ter ondersteuning van besluitvorming? Denk dan eerst goed na over de boodschap die je wil brengen. Bewerk daarna je grafiek zodat die je verhaal versterkt en verheldert. De tips hierboven helpen je snel op weg.

Nog twijfels over jouw ontwerpvaardigheden? Laat je inspireren door voorbeelden online. Een aanrader: de blogsectie op https://www.storytellingwithdata.com/

Bron figuur: https://www.storytellingwithdata.com/blog/2012/10/my-penchantfor-horizontal-bar-graphs

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!

Referentielijst

https://agencyanalytics.com/kpi-definitions/cost-per-acquisition-cpa https://awario.com/nl/blog/sentiment-analysis/

https://awario.com/nl/case-studies/

Coppens, M. (2024, 4 juli). AI bepaalt hoeveel korting u krijgt. Het Laatste Nieuws, p. 7.

Fingerspitz (z.d.). Attributiemodellen: Bepaal de echte waarde per kanaal. Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, van https://fingerspitz.nl/blog/ attributiemodellen-bepaal-de-echte-waarde-per-kanaal

FourWeekMBA (z.d.). Cohort-analyse. FourWeekMBA. Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, van https://fourweekmba.com/nl/cohort-analyse/ Frankwatching. (2020, 21 april). Google Data Studio: Hoe kun je ermee beginnen? Geraadpleegd op 16 januari 2025, van https://frankwatching.com/ archive/2020/04/21/google-data-studio-beginnen https://www.huptechweb.com/heatmap-visual-analysis-tool/ Hypd (z.d.). De kracht van dashboarding. Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, van https://hypd.nl/de-kracht-van-dashboarding/ Jheronimus Academy of Data Science (JADS) (z.d.). MKB Datalab starts 16 projects with SME companies. Geraadpleegd op 16 januari 2025, van https://www. jads.nl/news/mkb-datalab-starts-16-projects-with-sme-companies/

Microsoft. (z.d.). Fa2 Slagerij Dierendonck vergroot haar inzicht dankzij de cloud. Microsoft Pulse. Geraadpleegd op 13 januari 2025, van https://pulse.microsoft.com/nl-be/transform-nl-be/retail-nl-be/ fa2-slagerij-dierendonck-vergroot-haar-inzicht-dankzij-de-cloud/

https://ontwerpia.be/blog/ab-testing-is-uw-kmo-klaar-voor-datagedreven-groei/ https://orangevalley.nl/kennis/case/ seo-ab-tests-bij-blokker-een-award-winnende-seo-aanpak

QuestionPro. (z.d.). Home. Geraadpleegd op [datum], van https://www.questionpro.com

Reichheld, F. F. (2000, juli 1). E-loyalty: Your secret weapon on the web Harvard Business Review. Geraadpleegd op 13 januari 2025, van https://hbr. org/2000/07/e-loyalty-your-secret-weapon-on-the-web https://www.savaco.com/nl/referenties/stad-roeselare

SME Scale. (z.d.). Best practices for reducing customer churn in SMEs: Case study and key insights. SME Scale. Geraadpleegd op 13 januari 2025, van https://smescale.com/best-practices-for-reducing-customer-churn-in-smes-case-studyand-key-insights/

Statorials (z.d.). Clusteranalyse: Echte voorbeelden. Geraadpleegd op xx xxxxx xxxx, van https://statorials.org/nl/clusteranalyse-echte-voorbeelden/ https://www.tasmanic.nl/blog/customer-lifetime-value/

Zipflix (z.d.). Statistieken klantbehoud. Zipflix. Geraadpleegd op 13 januari 2025, van https://zipflix.nl/statistieken-klantbehoud//

Een 10-stappenplan naar een datagedreven onderneming

Na dit hoofdstuk ben je in staat om ...

• het 10-stappenplan naar een datagedreven onderneming te begrijpen en te implementeren. Je kunt de stappen identificeren die nodig zijn om een traditionele onderneming te transformeren naar een datagedreven organisatie. Dit omvat zowel technische als strategische aspecten, van dataverzameling tot het opbouwen van een datacultuur binnen het bedrijf.

• de waarde van een datastrategie te onderbouwen. Je begrijpt waarom een duidelijke visie en strategie rond data essentieel zijn voor het succes van een datagedreven onderneming. Je bent in staat om een datastrategie te ontwikkelen die aansluit bij de doelen van de organisatie.

• relevante databronnen en technieken te identificeren. Je kunt interne en externe databronnen analyseren en bepalen welke gegevens nodig zijn voor betere besluitvorming. Daarnaast leer je welke tools en technologieën je kunt inzetten voor data-analyse en visualisatie.

• de juiste infrastructuur en tools te kiezen. Je bent in staat om de meest geschikte data-opslagoplossingen, zoals cloudopslag en datawarehouses, te selecteren en weet hoe deze geïntegreerd kunnen worden in de organisatie.

• kleine dataprojecten succesvol uit te voeren. Je kunt kleinschalige projecten opzetten om waardevolle inzichten te genereren, zoals het analyseren van klantgedrag of verkooptrends, die direct bijdragen aan de bedrijfsstrategie.

• data governance en kwaliteit te waarborgen. Je begrijpt de principes van datakwaliteit en consistentie en weet hoe je data governance kunt implementeren om de naleving van privacy- en veiligheidsnormen te garanderen.

• een datavaardige organisatie te ontwikkelen. Je kunt de benodigde vaardigheden en rollen binnen een organisatie definiëren, zoals data-analisten en datascientists, en weet hoe je een cultuur van datagedrevenheid kunt bevorderen.

• inzichten om te zetten in acties door middel van visualisaties. Je leert hoe je data effectief kunt visualiseren en rapporteren om besluitvormingsprocessen te ondersteunen en hoe je stakeholders kunt overtuigen met datagedreven argumenten.

• data te integreren in strategische besluitvorming. Je begrijpt hoe je data kunt gebruiken als basis voor strategische keuzes en hoe je beslissingen kunt nemen op basis van feiten in plaats van aannames.

• het succes van een datagedreven aanpak te evalueren. Je kunt de impact van datagedreven initiatieven meten en analyseren en weet hoe je strategieën continu kunt optimaliseren om duurzame groei te realiseren.

10-STAPPENPLAN SAMENGEVAT: VAN NIET-DATAGEDREVEN NAAR DATAGEDREVEN ONDERNEMING

1. Creëer bewustzijn en draagvlak

• Begin met het informeren van medewerkers en management over het belang van datagedreven werken. Gebruik voorbeelden van concurrenten of succesvolle casestudies om de voordelen concreet te maken.

• Zorg dat er draagvlak is bij het management om de organisatiecultuur te veranderen.

2. Bepaal een duidelijke datastrategie en -visie

• Stel een datastrategie op die aansluit bij de bedrijfsdoelstellingen. Definieer welke problemen opgelost kunnen worden met data en welke kansen benut kunnen worden.

• Maak een concreet plan met prioriteiten: welke data heb je nodig en welke processen wil je als eerste optimaliseren?

3. Identificeer relevante databronnen

• Maak een inventarisatie van beschikbare interne en externe databronnen, zoals verkoopcijfers, klantgegevens, socialmediadata of marktonderzoeken. Laat je inspireren door het overzicht van interne en externe databronnen in hoofdstuk 2.

• Vul de hiaten in je data-infrastructuur door gerichte tools en systemen te implementeren, zoals CRM of ERP.

4. Bouw een data-infrastructuur

• Implementeer de juiste technologieën en tools voor dataverzameling, -opslag en -beheer, zoals cloudoplossingen of datawarehouses.

• Zorg dat data centraal toegankelijk, veilig en gestructureerd opgeslagen worden.

5. Begin met kleine, haalbare dataprojecten

• Start met kleinschalige, praktische dataprojecten die snel waarde opleveren, bijvoorbeeld het analyseren van klantgedrag om retentie te verbeteren of salesdata om producten beter te positioneren.

• Communiceer op een begrijpelijke manier – eventueel gebruikmakend van datavisualisatie – de successen binnen de organisatie om enthousiasme en vertrouwen op te bouwen.

6. Zorg voor datakwaliteit en -consistentie

• Verbeter de kwaliteit van de data door het toepassen van processen voor datacleaning, standaardisatie en governance.

• Zet duidelijke afspraken over databeheer en eigenaarschap binnen het bedrijf.

7. Ontwikkel data-analysevaardigheden bij medewerkers

• Investeer in training en educatie om medewerkers vertrouwd te maken met data-analyse en -interpretatie.

• Wijs interne of externe experts aan, zoals data-analisten of datascientists, om complexe analyses uit te voeren. Deel ‘good practices’ binnen de organisatie op een afdelingsoverschrijdende manier.

8. Implementeer de juiste tools voor visualisatie en rapportage

• Gebruik tools zoals  Power BI,  Tableau of  Google Data Studio om data inzichtelijk te maken. Visualisaties helpen om complexe data begrijpelijk te maken voor alle medewerkers.

• Bouw dashboards die realtime KPI’s en belangrijke inzichten tonen, zodat beslissingen direct op data kunnen worden gebaseerd.

9. Integreer data in het besluitvormingsproces

• Maak van datagedreven besluitvorming de standaard door belangrijke beslissingen te baseren op meetbare feiten en inzichten.

• Creëer een cultuur waarin data centraal staan bij het signaleren van kansen, het oplossen van problemen en het optimaliseren van processen.

10. Evalueer, optimaliseer en schaal op

• Monitor de voortgang en resultaten van je dataprojecten regelmatig en pas aan waar nodig.

• Blijf investeren in technologie, vaardigheden en processen om steeds meer afdelingen en activiteiten datagedreven te maken.

• Breid succesvolle initiatieven uit en gebruik de opgebouwde ervaring om nieuwe datagedreven strategieën te ontwikkelen.

De transformatie van een niet-datagedreven naar een datagedreven onderneming vereist niet alleen technologie, maar ook een duidelijke strategie en een diepgaande verandering in mindset, processen en cultuur. Bedrijven die succesvol een datagedreven aanpak implementeren, behalen niet alleen betere operationele resultaten, maar positioneren zichzelf ook als innovatieve spelers in hun sector. Dit 10-stappenplan biedt een concrete leidraad om deze transformatie

Hoofdstuk 8 Een 10-stappenplan naar een datagedreven onderneming

gestructureerd en gefaseerd aan te pakken. Rome werd niet op één dag gebouwd, dus het opdelen van dit transformatieproces in behapbare delen is van cruciaal belang voor het welslagen ervan.

Van het creëren van bewustzijn en draagvlak tot het integreren van data in besluitvorming, elk van de tien stappen is zorgvuldig ontworpen om ondernemingen te ondersteunen bij de transformatie naar een datagedreven werkwijze. Het plan benadrukt dat technologie slechts een middel is. De echte sleutel tot succes ligt in het ontwikkelen van een datastrategie die is afgestemd op de bedrijfsdoelen, het ontwikkelen van een datagedreven cultuur binnen de onderneming, het verbeteren van datakwaliteit, en het opbouwen van de benodigde vaardigheden binnen het team.

Dit hoofdstuk neemt je mee door de essentiële stappen van het 10-stappenplan. Het legt niet alleen uit wat je moet doen, maar ook waarom elke stap belangrijk is en hoe je die kunt toepassen in de praktijk. Of je nu een kleine onderneming leidt of een grote organisatie, dit plan biedt waardevolle inzichten om datagedreven werken succesvol te integreren in jouw bedrijfsvoering.

10-stappenplan naar een datagedreven onderneming

Evalueer, optimaliseer en schaal op

Integreer data in besluitvorming

Implementeer tools voor visualisatie en rapportage

Ontwikkel analysevaardigheden

Zorg voor datakwaliteit

Start met kleine projecten

Bouw datainfrastructuur

Identificeer databronnen

Bepaal datastrategie

Creëer bewustzijn

8.1 Creëer bewustzijn en draagvlak

Veel bedrijven beginnen hun transitie naar datagedreven marketing met een gebrek aan betrokkenheid bij het management of de medewerkers. Die laatsten zien data-analyse vaak als een puur technische aangelegenheid die alleen relevant is voor IT-afdelingen. Dit is een valkuil. Een succesvolle transformatie vereist volledige organisatorische betrokkenheid en een organisatiecultuur waarin data worden gezien als strategische grondstof. Het creëren van bewustzijn over het potentieel van datagedreven werken en het opbouwen van draagvlak zijn daarom cruciaal voor de lange termijn.

Bij deze eerste stap staat bewustwording centraal. Dit betekent dat je begint met het overbrengen van  de waarde en impact van data aan iedereen binnen de organisatie, van directieleden tot operationele medewerkers. Vervolgens bouw je draagvlak: het overtuigen van alle betrokkenen om de transitie actief te ondersteunen.

Mogelijk verloop van het proces

1. Creëer bewustzijn door voorbeelden en tastbare resultaten te delen uit jouw eigen onderneming, jouw sector, of een verwante sector.

2. Laat aan de hand van deze praktijkvoorbeelden zien hoe data bijdragen aan betere klantinzichten, efficiëntere processen, verbeterde financiële prestaties en/of een verbeterde Net Promoter Score en een hogere ROI.

3. Bouw een team van  ambassadeurs over verschillende afdelingen binnen de organisatie die datagedreven werken promoten.

De verandering naar een datagedreven organisatie sluit aan bij het  Change Management Model van Kotter (1996). Kotter beschrijft hoe organisaties succesvolle veranderingen kunnen doorvoeren in acht stappen. De eerste drie stappen zijn direct van toepassing op deze fase.

1. Urgentie creëren: Laat zien waarom verandering noodzakelijk is, bijvoorbeeld door data te koppelen aan concurrentievoordelen.

2. Een leidend team vormen: Breng een team samen met invloedrijke personen om de transitie te sturen.

3. Een visie en strategie ontwikkelen: Geef aan wat het uiteindelijke doel is en hoe data een sleutelrol spelen.

Tools en technologieën

1. Workshops en trainingen: Gebruik tools zoals PowerPoint, Miro of interactieve webinars om datagedreven werken uit te leggen.

2. Storytelling met data: Bouw simpele dashboards met tools zoals Tableau, Power BI of Google Data Studio om het belang van data tastbaar te maken.

3. KPI-bewustzijn: Introduceer KPI’s en toon hoe datasturing helpt om doelen te bereiken.

Tips

1. Begin klein en concreet . Focus op één afdeling of probleem dat met data kan worden opgelost.

2. Gebruik visuele voorbeelden en storytelling om data toegankelijk te maken voor niet-technische medewerkers.

3. Creëer ambassadeurs binnen verschillende teams die het gebruik van data aanmoedigen.

Valkuilen

1. Houd het simpel en praktisch en geef niet te veel technische details.

2. Zorg voor betrokkenheid van de top, want zonder steun van het management strandt de transitie vaak vroegtijdig.

Bewustwording en draagvlak vormen het fundament voor een succesvolle datagedreven transformatie. Datagedrevenheid moet op termijn ingebakken raken in de organisatiecultuur en mee het DNA vormen van de onderneming. Anders begin je er beter niet aan. Door een heldere visie te communiceren, praktische voorbeelden te tonen en betrokkenheid bij medewerkers op te bouwen, worden data een gedeelde verantwoordelijkheid in de organisatie.

8.2 Bepaal een duidelijke datastrategie en visie

Veel ondernemingen die willen evolueren naar een datagedreven organisatie, beginnen zonder een helder plan. Het risico? Een brij van allerlei versnipperde ad hoc initiatieven die niet bijdragen aan de overkoepelende bedrijfsdoelstellingen. Wanneer datagedrevenheid deel uitmaakt van de organisatiecultuur (zie stap 1), dan vormen datastrategie en visie de ruggengraat van de transformatie: ze geven

datastrategie

richting aan dataprojecten, zorgen voor alignment tussen afdelingen en maximaliseren de waarde van data voor het bedrijf.

Een datastrategie is het plan waarmee een organisatie data effectief verzamelt, beheert, analyseert en gebruikt om bedrijfsdoelen te realiseren. Een duidelijke visie geeft aan  waarom data belangrijk zijn, welke data belangrijk zijn en  hoe ze bijdragen aan de groei en efficiëntie van de onderneming.

Deze stap bestaat uit drie onderdelen:

1. De bedrijfsdoelstellingen definiëren: Welke uitdagingen wil je oplossen en welke opportuniteiten wil je benutten? Wat zijn de allerbelangrijkste doelen die je organisatie wil bereiken?

2. Databehoeften in kaart brengen: Welke data zijn nodig om deze doelen te ondersteunen? Welke data hebben we al (interne databronnen) en welke moeten we nog verzamelen om onze doelen te bereiken (externe bronnen).

3. Een roadmap ontwikkelen: Maak een concreet stappenplan voor de dataverzameling, data-analyse en -implementatie.

Om de datastrategie concreet en haalbaar te maken, kan de SMART-methode opnieuw gebruikt worden (zie hoofdstuk 6). Doelen moeten beantwoorden aan de volgende criteria:

– Specifiek: Wat wil je bereiken met data (bv. het verhogen van de klantretentie)?

– Meetbaar: Gebruik KPI’s om successen te meten (bv. conversieratio of klanttevredenheidsscore).

– Acceptabel: De doelen moeten realistisch zijn binnen de organisatiecontext.

– Realistisch: Beschikbare middelen (zowel tijd als geld) en vaardigheden in acht nemen.

– Tijdgebonden: Stel deadlines voor implementatie en evaluatie.

Hierna volgt een voorbeeld van een SMART-geformuleerde datastrategie die een onderneming zou kunnen opstellen.

Doelstelling: verhogen van klantretentie met behulp van data-analyse.

– Specifiek: Binnen 6 maanden wil de organisatie de klantretentie verhogen door klantgedrag te analyseren met behulp van interne en externe databronnen. Hierbij worden patronen geïdentificeerd die leiden tot klantverloop, zodat proactief ingegrepen kan worden.

–Meetbaar: De klantretentie moet met 10% verbeteren, gemeten via de Customer Retention Rate (CRR) en de Churn Rate (verlooppercentage).

Acceptabel: Dit doel is afgestemd met het marketing- en datateam en valt binnen de huidige bedrijfsstrategie.

– Realistisch: De organisatie beschikt over de nodige data-analysetools en -vaardigheden, en kan externe databronnen inschakelen indien nodig. De nodige personeelstijd kan hiervoor voorzien worden.

–

Tijdgebonden: De implementatie van de datastrategie start op 1 januari en wordt geëvalueerd op 30 juni.

Roadmap

1. Januari: Bepalen van interne databronnen (CRM, klantfeedback) en externe bronnen (sectoranalyses).

2. Februari-maart: Analyse van klantgedrag en identificatie van verlooptriggers.

3. April: Implementatie van gerichte marketingacties (bv. gepersonaliseerde aanbiedingen).

4. Mei-juni: Meting en evaluatie van de CRR en Churn Rate met bijsturing waar nodig.

KPI’s

– Customer Retention Rate (CRR)

– Churn Rate

– NPS-score (Net Promoter Score)

Om een effectieve datastrategie te ontwikkelen, is het belangrijk om te begrijpen waar de organisatie momenteel staat op het vlak van datagebruik. Niet elke onderneming beschikt over dezelfde mate van datavolwassenheid, en de aanpak zal afhangen van het startpunt.

Het Data Maturity Model is een raamwerk dat organisaties helpt om hun huidige niveau van datagebruik in kaart te brengen, om te evalueren hoe volwassen ze omgaan met data en om te bepalen welke stappen nodig zijn om de datavolwassenheid te verhogen. Door het toepassen van dit model kunnen bedrijven hun datastrategieën verfijnen en beter afstemmen op hun bedrijfsdoelstellingen.

Verschillende organisaties bieden online datavolwassenheidsscans aan. Enkele voorbeelden zijn:

–

Infotopics: Biedt een eenvoudige en snelle manier om een eerste inschatting te maken van het huidige datavolwassenheidsniveau van uw organisatie: https://infotopics.nl/services/data-maturity-strategie/

– TADA Solutions: Hun online datascan biedt een momentopname van uw huidige datalandschap en geeft inzicht in toekomstige mogelijkheden binnen uw organisatie: https://tada-solutions.nl/diensten/online-datascan/

Stappen voor een effectieve roadmap

1. Analyseer de huidige situatie: Wat is de huidige staat van datagebruik binnen je bedrijf? Welke systemen, processen en data ontbreken?

2. Koppel data aan bedrijfsdoelen: Stel prioriteiten. Wil je klanttevredenheid verbeteren, kosten verlagen of nieuwe markten bereiken?

3. Identificeer quick wins: Start met laagdrempelige projecten die snel impact hebben, bijvoorbeeld het analyseren van verkoopdata om populaire producten te identificeren.

4. Maak een gedetailleerde planning: Stel een stappenplan op met mijlpalen, deadlines en verantwoordelijkheden.

5. Wijs rollen toe: Creëer een datateam of wijs interne verantwoordelijken aan voor specifieke taken.

Tips1

– Zorg dat de datastrategie wordt gecommuniceerd door het hele bedrijf. Maak duidelijk hoe die bijdraagt aan individuele en bedrijfsdoelen.

– Bouw de strategie op rond prioriteiten en focus op haalbare stappen in plaats van alles tegelijk aan te pakken.

– Werk samen met externe data-experts of consultants als er intern onvoldoende kennis aanwezig is.

Valkuilen

– Zorg voor een een duidelijke link met bedrijfsdoelstellingen. Data-initiatieven zonder strategische focus kunnen inefficiënt zijn en weinig impact hebben.

– Verzamel niet te veel data zonder duidelijke doelen. Meer data betekenen niet altijd betere beslissingen. Denk aan het data swamp-fenomeen zoals besproken in hoofdstuk 5. Focus op relevantie en bruikbaarheid.

1 Valkuilen bij frontrunners. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://publicaties.vlaanderen. be/view-file/31199

Een datastrategie en visie vormen het kompas waarmee een onderneming zich transformeert naar een datagedreven organisatie. Door bedrijfsdoelen helder te definiëren en data hieraan te koppelen, kan de organisatie systematisch stappen zetten om waarde te creëren uit data. Het resultaat? Meer inzicht, betere besluitvorming en een toekomstgerichte onderneming.

8.3 Identificeer relevante databronnen

Een van de grootste uitdagingen bij de transitie naar een datagedreven organisatie is het identificeren van de juiste databronnen. Veel bedrijven hebben wel toegang tot heel veel data, maar weten niet welke bronnen relevant zijn voor hun doelen.

Zonder focus op de juiste databronnen loop je het risico data te verzamelen die niet bijdragen aan betere inzichten of beslissingen. Het is daarom cruciaal om te bepalen welke data echt waardevol zijn voor de bedrijfsdoelstellingen en hoe deze verzameld en ingezet kunnen worden. Je maakt in deze stap dus een ‘blue print’ van de beschikbare én relevante data binnen je organisatie.

In deze stap ga je op zoek naar  relevante databronnen die je kunnen helpen om de eerder bepaalde doelen en strategieën te ondersteunen:

1. Maak een overzicht van alle bestaande databronnen binnen je bedrijf.

2. Identificeer nieuwe databronnen die nog niet worden benut.

3. Evalueer de kwaliteit en bruikbaarheid van deze data.

Zoals we zagen in hoofdstuk 2, zijn er verschillende typen databronnen die je kunt aanboren:

– Interne databronnen: Data die binnen de organisatie beschikbaar zijn, zoals verkoopcijfers, klantgegevens, financiële gegevens, operationele data en marketingcampagnes.

– Externe databronnen: Data die van buiten de organisatie komen, zoals marktanalyses, openbare statistieken, socialemediadata of partnergegevens, of data die je nog kan gaan verzamelen aan de hand van de methodes bepaald in hoofdstuk 2.

– Gestructureerde en ongestructureerde data: Denk hierbij aan Excelbestanden en databases (gestructureerd) versus e-mails, klantreviews of videoinhoud (ongestructureerd).

Het  DIKW-model (Data-Information-Knowledge-Wisdom) is een nuttig kader bij deze stap om in te schatten welke data je hebt en welke waarde je met deze data kan genereren. 2 Het model helpt bedrijven om te begrijpen hoe ruwe data kunnen worden omgezet in waardevolle inzichten. Hieronder geven we een voorbeeld waarin het verschil tussen de componenten van het model wordt duidelijk gemaakt.

1. Data: Ruwe, onbewerkte feiten en cijfers. Bijvoorbeeld: ‘300 mensen bezochten de website.’

2. Informatie: Geanalyseerde data die betekenis geven. Bijvoorbeeld: ‘300 mensen bezochten de website, en 70% kwam via Google Ads.’

3. Kennis: Het begrijpen van patronen en trends in de data. Bijvoorbeeld: ‘Google Ads genereert het meeste verkeer, maar heeft een hoge bounce rate. Verkeer via SEO heeft een lagere bounce rate.’

4. Wijsheid: Het nemen van beslissingen op basis van kennis. Bijvoorbeeld: ‘We investeren meer in SEO om de afhankelijkheid van Google Ads te verminderen.’

DIKW-model

Applied: I'd better stop the car.

Context: The traffic light I am driving towards has turned red.

Meaning: South facing traffic light on corner of Pitt and George street has turned red.

Raw: Red

Dit model onderstreept het belang van de juiste databronnen: zonder goede data kun je geen waardevolle informatie of inzichten genereren.

2 Ackoff, R. L. (1989). From data to wisdom. Journal of applied systems analysis, 16(1), 3-9.

Stappenplan voor het identificeren van databronnen

1. Maak via een blueprint een overzicht van bestaande databronnen: Analyseer welke data je al verzamelt (bv. verkooprapporten, klantprofielen of campagnes).

2. Bepaal welke data ontbreken: Identificeer de gaten in je huidige data en koppel die aan je bedrijfsdoelen.

3. Onderzoek externe databronnen: Kijk naar marktanalyses, klantfeedback en openbare datasets.

4. Evalueer datakwaliteit: Controleer of de data nauwkeurig, actueel en bruikbaar zijn. Een woonadres dat afkomstig is uit een ordersysteem, is bijvoorbeeld doorgaans betrouwbaarder dan een adres dat via een online enquête is verkregen, omdat het in het eerste geval meestal door de klant zelf is bevestigd bij een aankoop.

5. Combineer databronnen: Zorg ervoor dat verschillende databronnen met elkaar gekoppeld kunnen worden voor een compleet beeld.

Tips

– Begin bij je interne databronnen; deze zijn vaak snel en gratis toegankelijk en al potentieel waardevol.

– Gebruik externe databronnen om je interne data aan te vullen en inzichten te verrijken.

– Zorg voor integratie van databronnen (zie hoofdstuk 5). Geïsoleerde data leiden zelden tot bruikbare inzichten.

Valkuilen

– Het verzamelen van te veel data zonder een duidelijk doel leidt tot verwarring en inefficiëntie.

– Onbetrouwbare data leiden tot slechte beslissingen, dus negeer data met slechte datakwaliteit.

Het identificeren van relevante databronnen is een fundamentele stap in de transitie naar een datagedreven onderneming. Door zowel interne als externe data te combineren en de kwaliteit ervan te waarborgen, kunnen bedrijven waardevolle inzichten genereren die hen helpen om betere strategische keuzes te maken. Dit legt de basis voor verdere stappen, zoals data-analyse en visualisatie.

8.4 Bouw een data-infrastructuur

Een van de grootste uitdagingen voor bedrijven die meer datagedreven willen werken, is dat ze over een goed georganiseerd systeem voor hun data moeten beschikken. Zonder zo’n systeem wordt het lastig om gegevens efficiënt te verzamelen, op te slaan, te beheren en te analyseren. Een bedrijf kan bijvoorbeeld veel waardevolle data hebben, maar als die data verspreid zijn over verschillende systemen of moeilijk toegankelijk zijn, kunnen ze er niet het maximale uit halen.

Zoals besproken in hoofdstuk 5, vormt een gecentraliseerde data-infrastructuur hiervoor een oplossing. Het is een verzameling van technologieën en werkwijzen die bedrijven helpen om data op een centrale plek te verzamelen, te ordenen en te beheren. Dit maakt het makkelijker om de data te gebruiken voor analyses en belangrijke beslissingen. Om zo’n infrastructuur op te bouwen, doorloop je deze stappen:

1. Creëer een centrale plek voor data: Dit kan een datawarehouse zijn, een datalake of ander dataplatform, waar alle data samenkomen. Indien je hiervoor geen interne expertise hebt, dan moet je hiervoor een externe partner inschakelen die je hierbij kan helpen.

2. Koppelen, integreer en centraliseer databronnen: Verbind interne systemen zoals klant- of verkoopsystemen (bv. CRM of kassasystemen) en externe databronnen.

3. Zorg ervoor dat data bruikbaar zijn: Maak het mogelijk voor medewerkers om via rapporten of dashboards de juiste data te raadplegen.

4. Leef beveiliging en regels na: Stel processen in om de data te beveiligen en ervoor te zorgen dat het bedrijf voldoet aan privacyregels zoals de GDPR.

Het DAMA-DMBOK-model 3 geeft bedrijven een overzicht van wat de belangrijkste onderdelen zijn van een goede data-infrastructuur. Dit zijn onder meer…

–

Data-integratie: Het samenbrengen van gegevens uit verschillende bronnen.

– Data-opslag: Dit kan in een lokaal systeem, in de cloud (zoals AWS of Google Cloud), of een combinatie van beide.

– Beveiliging en privacy: Het beschermen van gegevens en naleven van privacywetten.

3 DAMA International (z.d.). Data Management Body of Knowledge (DMBOK). DAMA International. Geraadpleegd op 24 februari 2025, van https://www.dama.org/cpages/body-of-knowledge

–

–

Hoofdstuk 8 Een 10-stappenplan naar een datagedreven onderneming

Data Governance: Het geheel van beleidsregels, procedures en standaarden die zorgen voor effectief en ethisch datagebruik binnen een organisatie.

Metadata Management: Het beheer van gegevens over gegevens, zoals definities, structuren en context, om de bruikbaarheid en vindbaarheid van data te verbeteren.

Master Data Management (MDM): Het creëren van een enkele, betrouwbare bron van waarheid voor kerngegevens zoals klant-, product- of leveranciersinformatie.

– Data Architecture: De structuur en het ontwerp van dataflows, opslag en verwerking binnen een organisatie, zodat data efficiënt en effectief kunnen worden gebruikt.

–

–

Data Quality Management: Het bewaken en verbeteren van de nauwkeurigheid, consistentie en volledigheid van gegevens om betrouwbare analyses en beslissingen te ondersteunen.

Data Warehousing & Business Intelligence: Het verzamelen, opslaan en analyseren van data om bedrijfsinzichten te verkrijgen en strategische beslissingen te ondersteunen.

– Big Data & Data Analytics: Het verwerken en analyseren van grote, complexe datasets om patronen te ontdekken, voorspellingen te doen en waardevolle inzichten te genereren.

– Data Lifecycle Management: Het beheren van data gedurende de volledige levenscyclus, van creatie en opslag tot archivering en verwijdering.

Door deze componenten strategisch te beheren, kunnen organisaties hun datavolwassenheid verhogen en data effectief inzetten voor innovatie en groei.

Tips

– Start met een cloudoplossing voor flexibiliteit en schaalbaarheid.

– Zorg dat de data-infrastructuur schaalbaar is, zodat die meegroeit met de organisatie.

– Besteed aandacht aan datakwaliteit; slechte data leiden tot slechte inzichten.

Zie ook het kaderstuk in hoofdstuk 4 en hoofdstuk 5 van respectievelijk Rutger Meekers (over keuze van het juiste platform) en Bo Vande Sompele (over datacentralisatie via ETL).

Valkuilen

– Investeer niet te veel in complexe tools die niet aansluiten bij de behoeften van het bedrijf.

– Geen aandacht besteden aan databeveiliging en privacy kan leiden tot compliance-risico’s.

Zie voor meer informatie over de privacyregelgeving ook hoofdstuk 9.

Een solide data-infrastructuur vormt het fundament voor een succesvolle datagedreven organisatie. Door data op een centraal, toegankelijk en veilig platform te verzamelen, kunnen bedrijven waardevolle inzichten genereren en efficiëntere processen creëren.

8.5 Begin met kleine, haalbare dataprojecten

Veel bedrijven raken overweldigd bij de overgang naar datagedreven werken omdat ze proberen alles tegelijk aan te pakken. Het gevolg? Complexe projecten die veel tijd en middelen vragen, zonder directe resultaten. Daarom is het essentieel om te starten met kleinschalige en haalbare dataprojecten, het zogenaamde ‘low-hanging fruit’, die snel waarde creëren en vertrouwen opbouwen binnen de organisatie. Bij deze stap richt je je op  quick wins: projecten die beperkte middelen en tijd vereisen, maar tastbare resultaten opleveren. Heel simpele maar doorgaans heel eenvoudige vormen van meer datagedreven werken, zijn:

– Verkoopdata analyseren om bestsellers te identificeren.

– Websiteverkeer meten om inzicht te krijgen in klantgedrag en de klantenreis.

Klantfeedback verzamelen en trends analyseren om producten te verbeteren

Het doel is om met eenvoudige dataprojecten te laten zien hoe data directe voordelen kunnen opleveren voor de organisatie. Indien die projecten slagen, is het ook belangrijk om dit te communiceren binnen het bedrijf. Dat kan allemaal bijdragen aan de ontwikkeling van een datacultuur. Complexere dataprojecten kunnen later nog geïmplementeerd worden. Deze stap sluit aan bij het principe van  agile werken Agile-methodieken, zoals Scrum, bevorderen het werken in korte iteraties (sprints) met telkens meetbare deliverables. Dit zorgt voor:

– Snelle resultaten en feedback.

– Continu leren en verbeteren.

– Meer draagvlak bij medewerkers door succeservaringen. agile werken

Tips

– Start met projecten die direct resultaat opleveren voor de financiële KPI en de onderneming, zoals verkoopoptimalisatie.

– Communiceer successen breed binnen de organisatie om draagvlak te vergroten.

– Documenteer alle stappen en leerpunten om toekomstige projecten te verbeteren.

Valkuilen

–

Vermijd te grote ambities bij de eerste projecten; begin eenvoudig en schaal geleidelijk op.

– Vergeet niet de resultaten op te volgen. Evalueer elk project om het proces continu te verbeteren.

Door te beginnen met kleine, haalbare dataprojecten kunnen bedrijven snel tastbare resultaten boeken en het vertrouwen in datagedreven werken en het draagvlak daarvoor vergroten. Deze projecten vormen de opstap naar grotere initiatieven op langere termijn en helpen de organisatie om data stapsgewijs te integreren in haar processen.

8.6 Zorg voor datakwaliteit en consistentie

Een van de grootste uitdagingen bij datagedreven werken is het waarborgen van  datakwaliteit en  consistentie. Ruwe data zijn vaak onvolledig, verouderd, of onjuist, wat kan leiden tot verkeerde inzichten en slechte beslissingen. Het gezegde ‘garbage in, garbage out’ benadrukt dit punt: zonder kwaliteitsvolle input kun je geen bruikbare output verwachten. Daarom moet datakwaliteit prioriteit krijgen voordat verdere stappen in het dataproces kunnen plaatsvinden.

Datakwaliteit betekent dat data  nauwkeurig, compleet, betrouwbaar en consistent zijn (zie hoofdstuk 2). Dit vereist het identificeren van problemen in bestaande data en het implementeren van processen om deze kwaliteit op peil te houden. De belangrijkste stappen zijn:

– Dataprofilering: Analyseer je data om kwaliteit te beoordelen en fouten te detecteren (bv. dubbele gegevens of ontbrekende waarden).

– Data cleaning: Corrigeer fouten door onjuiste of onvolledige data te herstellen.

Standaardisatie: Zorg voor consistente formats (bv. datums, valuta) en uniforme naamgeving.

Data-governance: Stel duidelijke regels en processen in voor databeheer, inclusief verantwoordelijkheden.

Het  TDQM-model 4 (Total Data Quality Management) biedt een gestructureerd raamwerk voor het continu verbeteren van datakwaliteit binnen een organisatie. Data behoren tegenwoordig tot de meest waardevolle bedrijfsmiddelen, en dan is een hoge datakwaliteit essentieel om betrouwbare beslissingen te nemen en efficiënt te werken. Het TDQM-model verdeelt de aanpak in vier kernaspecten, die gezamenlijk zorgen voor een cyclisch proces van verbetering.

1. Data-definitie

De eerste stap binnen het TDQM-model is het definiëren van data. Dit houdt in dat er duidelijke afspraken worden gemaakt over wat de data betekenen en welke kwaliteitscriteria worden gehanteerd. Zonder een gemeenschappelijk begrip van wat data vertegenwoordigen, kunnen er misverstanden ontstaan. Als bijvoorbeeld de term ‘klant’ verschillend wordt geïnterpreteerd door afdelingen, kan dit leiden tot inconsistenties in rapportages.

Afspraken:

– Datadefinities: Zorg voor duidelijke beschrijvingen van termen en variabelen (bv. wat telt als een ‘actieve klant’?).

– Kwaliteitscriteria: Stel eisen aan nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie, tijdigheid en relevantie van data.

– Datamodel: Ontwikkel een logisch model dat de structuur en relaties tussen data-elementen beschrijft.

2. Data-analyse

In deze fase wordt de huidige staat van de data onderzocht en worden eventuele problemen geïdentificeerd. Dit is een diagnostische stap waarin duidelijk wordt welke aspecten van de datakwaliteit aandacht nodig hebben. Analyse helpt om onvolkomenheden zoals ontbrekende gegevens, duplicaten of 4 Wang, R. Y., Storey, V. C., & Firth, C. P. (1995). A framework for analysis of data quality research. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 7(4), 623-640. DOI: 10.1109/69.404034

onnauwkeurigheden te signaleren. Dit voorkomt dat beslissingen worden gebaseerd op foutieve informatie.

Werkwijze:

–

Profilering van data: Gebruik tools om patronen en afwijkingen in datasets te ontdekken. –

Diagnose: Identificeer specifieke problemen, zoals gegevens die niet aan de gedefinieerde kwaliteitscriteria voldoen.

–

Rapportage: Documenteer de bevindingen en wijs prioriteiten toe aan de problemen op basis van hun impact.

3. Data-improvement

De derde stap richt zich op het verbeteren van de kwaliteit van de data. Dit omvat het opschonen van gegevens, het corrigeren van fouten en het standaardiseren van formaten om consistentie te garanderen. Het verbeteren van data zorgt ervoor dat deze bruikbaar zijn voor analyses, rapportages en operationele processen. Dit vergroot de betrouwbaarheid van beslissingen en bevordert efficiëntie.

Voorbeelden van verbeteringen:

– Data cleaning: Verwijder duplicaten, corrigeer fouten en vul ontbrekende gegevens aan.

– Standaardisatie: Converteer data naar een uniform formaat (bv. datums als ‘dd-mm-jjjj’).

– Validatie: Gebruik algoritmes of handmatige controles om de juistheid van verbeterde data te verifiëren.

4. Data-preventie

Het laatste aspect van het TDQM-model richt zich op het voorkomen van toekomstige problemen. Dit betekent dat organisaties processen en systemen ontwikkelen die fouten minimaliseren en datakwaliteit bewaken. Voorkomen is immers beter dan genezen. Door datakwaliteit proactief te beheren, kunnen bedrijven tijd en kosten besparen die gepaard gaan met het corrigeren van fouten.

Hoofdstuk 8 Een 10-stappenplan naar een datagedreven onderneming

Werkwijze:

– Automatisering: Ontwikkel geautomatiseerde processen om data-invoer te standaardiseren en fouten te minimaliseren.

– Monitoring: Implementeer realtime monitoringtools die afwijkingen signaleren en rapporteren.

– Training: Zorg ervoor dat medewerkers goed begrijpen hoe ze datakwaliteit kunnen waarborgen in hun dagelijkse werkzaamheden.

Het TDQM-model is waardevol omdat het benadrukt dat datakwaliteit niet statisch is, maar een continu proces van verbetering en onderhoud. Door de focus te leggen op deze vier kernaspecten, kunnen organisaties:

– Vermijden dat slechte data leiden tot verkeerde beslissingen.

– Efficiënter werken door consistente en betrouwbare gegevens te gebruiken.

– Klanttevredenheid vergroten door nauwkeurige en tijdige informatie te leveren.

Door het cyclische karakter van het model blijft datakwaliteit altijd een prioriteit, waardoor bedrijven klaar zijn om te reageren op veranderende marktomstandigheden en technologische ontwikkelingen. Studenten die dit model begrijpen, leren hoe ze een strategische aanpak kunnen hanteren om datakwaliteit in elke organisatie te waarborgen.

Tools en technologieën

Er zijn diverse tools beschikbaar om datakwaliteit te verbeteren. Scan de QR-code om deze verder te bekijken.

Tips

– Start met het aanpakken van je belangrijkste databronnen; bijvoorbeeld klantdata en verkoopdata.

– Automatiseer data cleaning processen om tijd en middelen te besparen, probeer manuele correcties te voorkomen.

– Implementeer een data steward, een verantwoordelijke voor datakwaliteit binnen je organisatie.

Valkuilen

– Controleer niet eenmalig, maar regelmatig op datakwaliteit zodat databeheer een continu proces is.

– Zonder standaardisatie zijn data bij integratie inconsistent.

Zonder datakwaliteit en consistentie is een succesvolle datagedreven transformatie onmogelijk. Door structureel aandacht te besteden aan data cleaning, standaardisatie en governance, zorg je ervoor dat data betrouwbaar en bruikbaar zijn.

Dit leidt tot betere inzichten en accuratere beslissingen.

8.7 Ontwikkel data-analysevaardigheden

Een goede data-infrastructuur en kwaliteitsvolle data zijn belangrijk, maar zonder de juiste vaardigheden binnen je organisatie blijft het potentieel van data onbenut. Veel bedrijven hebben moeite om data effectief te analyseren en inzichten om te zetten in acties (de gouden data te ontginnen), omdat ze geen expertise hebben op dit gebied. De transitie naar datagedreven werken vereist dat medewerkers de nodige data-analysevaardigheden ontwikkelen.

Deze stap richt zich op het opleiden en ontwikkelen van medewerkers, zodat ze:

– Data kunnen begrijpen en interpreteren.

– Laagdrempelige tools leren gebruiken om data te analyseren.

– Datagedreven inzichten kunnen toepassen in hun dagelijkse taken en beslissingen.

Dit kan op verschillende manieren:

– Trainingen en workshops voor bestaande medewerkers.

– Inhuren van externe data-experts zoals data-analisten of datascientists.

– Samenwerken met externe partners om expertise aan te vullen. Deze externe partners kunnen hun expertise ook deels aanleren bij je eigen werknemers volgens het train-the-trainer-principe.

Een succesvolle transformatie naar een datagedreven onderneming vereist een goed op elkaar afgestemde samenwerking tussen diverse jobprofielen.  Dataanalisten bieden inzichten in het verleden en heden, terwijl  datascientists vooruitkijken en voorspellende modellen ontwikkelen. Deze profielen, samen met data

engineers, BI-specialisten en leiderschap vanuit een Chief Data Officer, vormen de kern van een datagedreven organisatie. Door de juiste talenten en technologieën in te zetten, kan een onderneming data effectief benutten om concurrentievoordeel te behalen en klantwaarde te maximaliseren.

De ontwikkeling van data-analysevaardigheden kan worden gekoppeld aan het Skill Gap Model . Dit model helpt bedrijven te identificeren welke vaardigheden ontbreken en hoe ze kunnen worden ontwikkeld:

1. Identificeer de huidige vaardigheden binnen het team.

2. Bepaal welke vaardigheden nodig zijn om data-analyse effectief te integreren.

3. Plan trainingen en leertrajecten om deze vaardigheden op te bouwen.

Tips –

Start met basisvaardigheden (bv. Excel) en bouw geleidelijk op naar complexere analyses.

– Creëer een cultuur waarin medewerkers worden aangemoedigd om datavaardigheden te ontwikkelen.

– Stimuleer samenwerking tussen data-analisten en operationele teams voor praktische toepassingen.

Valkuilen

– Verwacht niet dat alle medewerkers meteen data-experts worden. Begin eenvoudig en geef tijd om te leren.

– Bied ook ondersteuning na de trainingen. Blijf nieuwe vaardigheden praktisch toepassen.

Het ontwikkelen van data-analysevaardigheden is essentieel voor een succesvolle datagedreven organisatie. Door te investeren in trainingen en het juiste gebruik van tools, kunnen medewerkers data omzetten in waardevolle inzichten en betere beslissingen nemen. Dit verhoogt niet alleen de efficiëntie, maar versterkt ook het concurrentievermogen van de onderneming.

8.8 Implementeer tools voor visualisatie en rapportage

Data kunnen alleen waardevol zijn wanneer ze begrijpelijk en bruikbaar worden gepresenteerd. Veel bedrijven worstelen met het omzetten van complexe data in duidelijke, actiegerichte inzichten. Zonder effectieve  datavisualisatie en  rapportage blijven data abstract, waardoor besluitvorming vertraagd of belemmerd wordt.

In deze stap worden tools geïmplementeerd waarmee ruwe data visueel worden vertaald naar grafieken, dashboards en rapporten. Dit stelt bedrijven in staat om:

1. Trends en patronen snel te herkennen.

2. Inzicht te krijgen in prestatie-indicatoren, zoals omzet, klantretentie of marketing-ROI.

3. Actiegerichte beslissingen te nemen op basis van visuele inzichten.

Belangrijkste elementen:

– Interactieve dashboards: Realtime visualisaties die managers en medewerkers inzicht geven in bedrijfsprocessen.

– Automatische rapporten: Regelmatig bijgewerkte overzichten van de belangrijkste KPI’s.

– Datavisualisatie: Grafieken, diagrammen en heatmaps die complexe data begrijpelijk maken.

Theoretische onderbouwing:

De  Gestalt-principes van datavisualisatie bieden richtlijnen om data effectief te presenteren. Voorbeelden zijn:

– Visuele hiërarchie: Belangrijkste informatie valt het meeste op.

– Groepering: Gerelateerde data worden voor de duidelijkheid samengebracht.

– Schaal en kleur: Consistente schaal en kleurgebruik helpen bij de interpretatie.

Daarnaast benadrukt het  Data-to-Action-principe 5 dat visualisaties gericht moeten zijn op het nemen van actie. Het doel is niet om data te tonen, maar om inzicht te bieden dat leidt tot betere beslissingen.

Tips

– Begin met eenvoudige dashboards en bouw ze geleidelijk uit.

– Zorg ervoor dat rapportages aansluiten bij bedrijfsdoelen en KPI’s. – Maak visualisaties toegankelijk voor iedereen, niet alleen voor data-experts.

Lees ook nog eens het kaderstuk na van Gert Vanthournhout in hoofdstuk 7.

Valkuilen

– Vermijd een overload aan visualisaties zonder focus en onnodige complexiteit.

– Het niet regelmatig bijwerken van dashboards leidt tot verouderde inzichten.

8.9 Integreer data in het besluitvormingsproces

Zelfs met kwalitatieve data en mooie visualisaties gebruiken bedrijven data niet altijd systematisch in hun besluitvorming. Data-inzichten worden vaak alsnog aan de kant geschoven, wanneer knopen moeten worden doorgehakt. Beslissingen worden dan dikwijls genomen op basis van intuïtie of ervaring, zelfs nadat er data-analyses zijn gebeurd. De uitdaging is om een cultuur te creëren waarin data het startpunt vormen voor strategische en operationele beslissingen en waarbij intuïtie en ervaringen de datagedreven beslissingen nog kunnen verfijnen of verder optimaliseren.

In deze stap zorg je ervoor dat data een vast onderdeel worden van het besluitvormingsproces:

1. KPI’s en benchmarks koppelen aan bedrijfsbeslissingen.

2. Medewerkers trainen om datagedreven te denken en handelen.

3. Data betrekken bij dagelijkse processen en strategische plannen.

5 Huez, A. (n.d.). Data Viz Best Practices: 7 Gestalt principles for Data Visualizations. Toucan Toco. Geraadpleegd op 26 maart 2025, van https://www.toucantoco.com/en/blog/ data-viz-best-practices-gestalt-principles.

JSI & PATH (2021). Data Visualization Principles: Effective Communication for DMPA-SC Introduction and Scale-Up. FPOptions. Geraadpleegd op 26 maart 2025, van https://fpoptions.org/ wp-content/uploads/Data-viz-principles-PATH-JSI-2021.pdf

Het  Evidence-Based Decision Making (EBDM)-model 6 biedt een aanpak om beslissingen te baseren op feiten in plaats van aannames. Dit model stelt dat bedrijven het volgende moeten doen:

1. Data verzamelen en analyseren.

2. De context van beslissingen begrijpen, deels vanuit ervaring.

3. Alternatieven evalueren op basis van data. Alternatieven die niet op data gebaseerd zijn, moeten heel kritisch bekeken worden.

4. De meest effectieve keuze maken.

Een Belgische moderetailer integreerde data in zijn prijsstrategieën. Door verkoopcijfers en klantgedrag te analyseren, ontdekten ze welke producten in prijs konden worden verlaagd zonder winstmarges te schaden. Dit leidde tot een omzetgroei van 10%.

Tips

– Gebruik duidelijke KPI’s als leidraad voor beslissingen.

– Creëer rapporten die inzichten direct vertalen naar acties.

Valkuilen

– Focus niet te veel op data zonder context; combineer data met expertise en ervaring.

– Stel besluitvorming niet uit omwille van analyseverlamming (te veel data, geen actie).

8.10 Evalueer, optimaliseer en schaal op

De transitie naar een datagedreven organisatie stopt niet na de implementatie. Bedrijven moeten hun dataprojecten continu evalueren, optimaliseren en opschalen. Zonder voortdurende verbetering verliezen data-initiatieven hun waarde en blijven kansen onbenut.

6 Centers for Disease Control and Prevention (2012). Evidence-Based Decision-Making Summary Geraadpleegd op 24 februari 2025, van https://vetoviolence.cdc.gov/apps/evidence/docs/ EBDM_82412.pdf

Deze stap draait om het monitoren van resultaten, het leren van ervaringen en het uitbreiden van succesvolle initiatieven:

1. Meet de impact van dataprojecten met KPI’s zoals kostenbesparing, omzetgroei of klanttevredenheid.

2. Optimaliseer processen door zwakke punten in dataprojecten aan te pakken.

3. Schaal op door succesvolle projecten uit te breiden naar andere afdelingen of processen.

Tips

– Stel periodieke evaluatiemomenten in (bv. maandelijks), eventueel met de data-ambassadeurs in het bedrijf.

– Focus op wat werkt en schaal dit gefaseerd op. Leer uit wat niet werkt.

– Blijf investeren in opleiding en nieuwe technologieën.

Valkuilen

– Gebruik zeker meetbare KPI’s om impact te meten.

– Denk eraan succesvolle initiatieven op te schalen, zodat er geen potentieel onbenut blijft.

Evalueren, optimaliseren en opschalen zorgen voor een duurzame en groeiende datagedreven organisatie. Door voortdurend te verbeteren, blijven bedrijven flexibel en kunnen ze data gebruiken om zich aan te passen aan nieuwe uitdagingen.

Deel 2 Data-driven

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!

Referentielijst

Ackoff, R.L. (1989). From data to wisdom. Journal of applied systems analysis, 16(1), 3-9.

Centers for Disease Control and Prevention (2012). Evidence-Based DecisionMaking Summary. Geraadpleegd op 24 februari 2025, van https://vetoviolence. cdc.gov/apps/evidence/docs/EBDM_82412.pdf

DAMA International (z.d.). Data Management Body of Knowledge (DMBOK)

DAMA International. Geraadpleegd op 24 februari 2025, van https://www.dama. org/cpages/body-of-knowledge

Huez, A. (n.d.). Data Viz Best Practices: 7 Gestalt principles for Data Visualizations Toucan Toco. Geraadpleegd op 26 maart 2025, van https://www.toucantoco. com/en/blog/data-viz-best-practices-gestalt-principles.

JSI & PATH (2021). Data Visualization Principles: Effective Communication for DMPA-SC Introduction and Scale-Up. FPOptions. Geraadpleegd op 26 maart 2025, van https://fpoptions.org/wp-content/uploads/Data-viz-principles-PATHJSI-2021.pdf

Valkuilen bij frontrunners. Geraadpleegd op xx xxxxxx xxxx, van https://publicaties.vlaanderen.be/view-file/31199

Wang, R.Y., Storey, V.C., & Firth, C.P. (1995). A framework for analysis of data quality research. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 7 (4), 623-640. DOI: 10.1109/69.404034