NIEUWS / DATA
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 datakunnen opruimen, een connected data kunnen creëren en hun data toekomstbestendig kunnen maken.
Nu de pandemie van het coronavirus de verschuiving naar online leven versnelt, staan merken onder toenemende druk om klanten gepersonaliseerde berichten en services aan te bieden. Tegelijkertijd willen consumenten echter steeds meer privacy en controle over hun persoonlijke informatie.
Met de naderende dood van third-party cookies en de verscherping van de GDPR-restricties, zullen eigen data en data van de eerste partij centraal komen te staan in de inspanningen van marketeers om doelgroepen te begrijpen, te laten groeien en te targeten. Jaren van verwaarlozing zijn echter niet vriendelijk geweest voor eigen data. Versnipperd, in silo's, slecht gecategoriseerd en beheerd, dergelijke 'vuile data' draagt weinig bij aan een beter begrip van de klant.
In de nieuwe omgeving moeten merken een samenhangende first-party data uitstippelen. Ze moeten overstappen van een systeem van point-of-purchase marketing naar een systeem dat preciezer is, data first-party data en op direct-to-customer communicatie. Maar eerst moeten ze een geïntegreerde en flexibele data bouwen om dit te ondersteunen.
Kwantiteit zorgt niet voor een goede klantrelatie
Vanaf het begin moet een merk zijn doelstellingen definiëren voordat het kan beginnen met het bouwen van zijn data . Dit bepaalt waar het platform voor geoptimaliseerd is en welke data van de eerste partij het zal verzamelen. Als het gaat om data in het algemeen, maken te veel merken de fout zich te richten op kwantiteit in plaats van op de relevantie van de data. Merken hebben miljoenen bronnen waaruit ze first party data kunnen halen - van een enkele webpagina tot de individuele app op het mobiele apparaat van een klant - en het aantal groeit voortdurend. Het webverkeer groeide vorig jaar met 8%, met een gemiddelde van 223 miljard bezoeken per maand. Maar wat heb je eraan als de data niet overeenkomen met je doelstellingen?
Juist wanneer data te groot worden, worden ze onbeheersbaar. Elke byte aan 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 naar andere omgevingen te verplaatsen - waaronder de cloud - om te voorkomen dat de opslagcapaciteit wordt uitgeput. Dit draagt alleen maar bij aan fragmentatie en het gevaar dat belangrijke data verloren gaan in het systeem.
Het is daarom belangrijk om vooraf duidelijk de use cases voor data en analytics van een merk te definiëren. Dit houdt in dat je bepaalt wie je doelklanten zijn en welke eigenschappen en gedragingen het meest winstgevend zijn voor je merk. Vervolgens kun je dit vertalen naar data . Dit zijn de eerste data die je moet verzamelen.
Er is een tendens om de interactie met klanten steeds verder te personaliseren. Met de hoeveelheden data die in het spel zijn, is audience echter cruciaal 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 de meest relevante data van gebruikersgroepen te verzamelen.
De cirkel van data
Als je er eenmaal zeker van bent dat je de juiste data verzamelt, moet je ervoor zorgen dat de verschillende tools en systemen samenwerken. Het doel is om een ecosysteem van best-in-class tools op te bouwen die je één geconsolideerd beeld van klanten geven en de mogelijkheid om ze snel te volgen en te targeten. Integratie is de cruciale eerste stap op weg naar marketingtransformatie. Er zijn veel manieren waarop een organisatie dit kan doen. Door alledata first-party samen te brengen op één cloud - dat onbeperkte opslagruimte heeft, schaalbaar is, overal beschikbaar is, werkt met bestaande API's en in realtime - kan een organisatie deze gegevens goed analyseren om een rijker inzicht in haar klanten te krijgen. De organisatie kan echter ook samenwerken met data - intern en extern - om API's te ontwikkelen die al hun tools en systemen met elkaar 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 marketeers door de integratie van al hun data direct query's kunnen uitvoeren in de hele database, met recordtijden en zonder dat ze data van tevoren hoeven 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 cleansing, het opschonen van data om ze klaar te maken voor analyse. Dit is waar tools van derden nog steeds kunnen helpen. Een organisatie kan dit handmatig doen, maar dat kost veel geld. In plaats daarvan kan een merk, omwille van de snelheid en eenvoud, kiezen voor eenvoudig te integreren oplossingen van derden die het proces automatiseren, zoals Data Ladder of OpenRefine. Het is echter belangrijk om bij het kiezen van tools voor data en -opschoning niet te afhankelijk te worden van één oplossing of technologie. Succes alleen is niet meer genoeg - het moet ook steeds vaker schaalbaar en duurzaam zijn. Je eigen oplossing bouwen geeft je meer mogelijkheden om je gegevens aan te passen, maar is niet efficiënt als je behoeften, de eisen van klanten en het 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 wanneer dat nodig is. Toch is er geen pasklare oplossing die vanaf de eerste dag aan al je behoeften voldoet. Daarom is het zo belangrijk om samen te werken met een technologie-expert die je helpt duidelijke eisen te stellen en een systeem te kiezen of te bouwen dat is afgestemd op jouw behoeften - of het nu gaat om een enkel platform of een best-of-breed benadering die wordt samengehouden door API's.
Een robuuste, flexibele data is het kenmerk van een duurzame first party data . Wanneer uw doelstellingen zijn gesegmenteerd, uw tools zijn geïntegreerd en uw data zijn opgeschoond, bouwt u een positieve data op die de klantbetrokkenheid stimuleert. Relevante first-party data worden verzameld, opgeschoond en geanalyseerd in één continu, efficiënt proces. Vuile data worden uitgebannen en klanten ontvangen snel en efficiënt gerichte aanbevelingen.
Artikel door Joachim Sontag oorspronkelijk gepubliceerd op TechNative.com
