NIEUWS / GEGEVENS
12 oktober 2020
Te veel marketeers vertrouwen nog steeds op onnauwkeurige first-party data. In dit artikel legt Joachim Sontag, Consulting Director bij Artefact Duitsland, uit hoe merken hun vuile data’ kunnen opruimen, een verbonden data-lus kunnen bouwen en hun data-architectuur toekomstbestendig kunnen maken.
Nu de pandemie van het coronavirus de verschuiving naar het online leven versnelt, staan merken onder toenemende druk om klanten gepersonaliseerde berichten en aanbiedingen te sturen. Tegelijkertijd willen consumenten echter steeds meer privacy en controle over hun persoonlijke informatie.
Met de naderende dood van cookies van derden en de strengere GDPR-beperkingen, zal data van eigen en eerste partijen centraal komen te staan in de inspanningen van marketeers om audience's te begrijpen, te laten groeien en te targeten. Jaren van verwaarlozing zijn echter niet vriendelijk geweest voor de eigen data. Gefragmenteerd, in silo's verdeeld, slecht gecategoriseerd en slecht beheerd, draagt dergelijke ’vuile data‘ weinig bij aan een beter begrip van de klant.
In de nieuwe omgeving moeten merken een samenhangende first-party data strategie uitstippelen. Ze moeten overstappen van een systeem van point-of-purchase marketing naar een systeem dat preciezer is, first party data-driven is en gebaseerd is op direct-to-customer communicatie. Maar eerst moeten ze een geïntegreerde en flexibele data infrastructuur opbouwen om dit te ondersteunen.
Kwantiteit zorgt niet voor een kwalitatieve klantenrelatie
Vanaf het begin moet een merk zijn doelstellingen definiëren voordat het kan beginnen met het bouwen van zijn data infrastructuur. Dit bepaalt waarvoor het platform geoptimaliseerd is en welke first party data het zal verzamelen. Als het gaat om data in het algemeen, maken te veel merken de fout om zich te richten op kwantiteit in plaats van op de relevantie van de data. Merken hebben miljoenen bronnen waaruit ze first party data kunnen putten - van een enkele webpagina tot de individuele app op het mobiele apparaat van een klant - en dat aantal groeit voortdurend. Het webverkeer is vorig jaar zelfs met 8% gegroeid, met een gemiddelde van 223 miljard bezoeken per maand. Maar hoe helpt het als de data niet overeenkomt met uw doelstellingen?
Juist wanneer data omgevingen te groot worden, worden ze onbeheersbaar. Elke byte onnodige data zorgt er alleen maar voor dat een marketeer of marketingautomatiseringsprogramma meer tijd nodig heeft om te zoeken naar de informatie die ze nodig hebben. Er is ook een tendens om data in andere omgevingen te plaatsen - inclusief de cloud - om te voorkomen dat de opslagcapaciteit wordt uitgeput. Dit draagt alleen maar bij aan versnippering en het gevaar dat belangrijke data verloren gaat in het systeem.
Het is daarom belangrijk om vooraf duidelijk de data en analytics use cases van een merk te definiëren. Dit houdt in dat u bepaalt wie uw doelklanten zijn en welke eigenschappen en gedragingen het meest winstgevend zijn voor uw merk. Vervolgens kunt u dit vertalen naar data signalen. Dit is de eerste partij data die u moet verzamelen.
Er is een tendens om de interactie met klanten steeds verder te personaliseren. Met de hoeveelheden data in het spel is audience segmentatie echter van cruciaal belang om de complexiteit te verminderen en de integriteit te behouden. Het op schaal kunnen segmenteren van gebruikers en eerdere klanten in fijnmazige cohorten wordt steeds belangrijker om marketeers te helpen bij het identificeren van de meest relevante data om van gebruikersgroepen te verzamelen.
De cirkel van data
Zodra u er zeker van bent dat u de juiste data verzamelt, moet u ervoor zorgen dat de verschillende tools en systemen samenwerken. Het doel is om een ecosysteem van best-in-class tools op te bouwen die u één geconsolideerd beeld van klanten geven, en de mogelijkheid om ze snel te volgen en te targeten. Integratie is de cruciale eerste stap naar marketingtransformatie. Er zijn veel manieren waarop een bedrijf dit kan doen. Door al haar first-party data samen te brengen op één cloud platform - dat onbeperkte opslagruimte heeft, schaalbaar is, overal beschikbaar is, met bestaande API's werkt en in real-time werkt - kan een organisatie het goed analyseren om een rijker inzicht in haar klanten te krijgen. Het zou echter ook kunnen samenwerken met data-experts - intern en extern - om API's te ontwikkelen om al hun tools en systemen met elkaar te verbinden.
De voordelen van een platformgebaseerde aanpak zijn tweeledig. Tijdrovende database resets zijn niet langer nodig, omdat een fout maar één keer gecorrigeerd hoeft te worden en gelijktijdig in alle omgevingen wordt bijgewerkt. Nog belangrijker is dat de integratie van al uw data marketeers in staat stelt om direct de volledige database te bevragen met recordtijden, en zonder de noodzaak om data van tevoren voor te bereiden.
Het proces moet echter transparant en efficiënt zijn om de rapportage te vereenvoudigen en naleving van de regelgeving te garanderen. Een belangrijk onderdeel hiervan is data cleaning, wat bestaat uit het opschonen van data om het voor te bereiden op analyse. Dit is waar tools van derden nog steeds kunnen helpen. Een bedrijf kan dit handmatig doen, maar dat kost veel geld. In plaats daarvan kan een merk, omwille van de snelheid en eenvoud, kiezen voor gemakkelijk geïntegreerde oplossingen van derden die het proces automatiseren, zoals Data Ladder of OpenRefine. Het is echter belangrijk om bij het kiezen van tools voor data integratie en opschoning niet te afhankelijk te worden van één oplossing of technologie. Succes alleen is niet langer voldoende - het moet ook steeds vaker schaalbaar en duurzaam zijn. Uw eigen oplossing bouwen geeft u meer mogelijkheden om aan te passen, maar het is niet efficiënt als uw behoeften, klantvereisten en verkeer fluctueren.
Door te kiezen voor een oplossing van een derde partij verlaagt u vaak uw risico en de totale eigendomskosten, zodat u flexibeler kunt zijn en oplossingen kunt vervangen als dat nodig is. Toch is er geen pasklare oplossing die vanaf de eerste dag aan al uw behoeften voldoet. Daarom is het zo belangrijk om samen te werken met een technologie-expert die u helpt om duidelijke vereisten te definiëren en een systeem te selecteren of te bouwen dat op uw behoeften is afgestemd - of het nu gaat om een enkel platform of een best-of-breed benadering die door API's wordt samengehouden.
Een robuuste, flexibele data infrastructuur is het kenmerk van een duurzame first party data strategie. Wanneer uw doelstellingen gesegmenteerd zijn, uw tools geïntegreerd en uw data opgeschoond, bouwt u een opwaartse data-lus op die de betrokkenheid van klanten stimuleert. Relevante first-party data wordt verzameld, opgeschoond en geanalyseerd in één continu, efficiënt proces. Vuile data wordt uitgebannen en klanten ontvangen snel en efficiënt gerichte aanbevelingen.
Artikel door Joachim Sontag oorspronkelijk gepubliceerd op TechNative.nl
