Auteur

Angelo Cappa

Senior Data & Analytics Consultant

ARTEFACT BENELUX

Auteur

Karst Pullens

Senior Data & Analytics Consultant

ARTEFACT BENELUX

In de begindagen van digital analytics werd het concept van privacy grotendeels genegeerd. Maar vandaag de dag wordt privacy steeds belangrijker, en terecht: de meeste consumenten willen niet langer dat al hun (digitale) bewegingen zonder hun toestemming worden gevolgd. Hoewel het ons leven als marketeers en data analisten uitdagender maakt, is het positief dat we evolueren naar een landschap dat de privacy van eindgebruikers respecteert.

Nu er nieuwe regels van kracht worden, moeten bedrijven transparant zijn over welke data ze verzamelen, waarom ze die verzamelen en hoe ze die gebruiken. Bovendien moeten gebruikers zich net zo gemakkelijk kunnen afmelden voor deze voorwaarden als voor de voorwaarden die ze kunnen invoeren. Als gevolg hiervan hebben marketeers te maken met een aanzienlijke afname vandata first-party waarvoor toestemming is gegeven om mee te werken.

Wij geloven dat de toekomst ligt in het gebruiken van minimale hoeveelhedendata first-party om uitkomsten te modelleren met AI . Dit betekent dat machine-learningalgoritmen worden gebruikt om modellen te bouwen die inzichten kunnen genereren uit kleine data .

Hier zijn enkele concrete voorbeelden:

  • Klantverloop voorspellen: door gebruik te maken van een verscheidenheid aan data punten, zoals de aankoopgeschiedenis van klanten, websitebetrokkenheid en interacties met klantenondersteuning, kunnen AI modellen voorspellen welke klanten het meest waarschijnlijk zullen opzeggen. Bedrijven kunnen deze informatie gebruiken om hen te benaderen met retentiecampagnes en hen hopelijk als klant te behouden.

  • Klantsegmenten identificeren: om bedrijven te helpen hun marketing- en verkoopinspanningen effectiever te richten, kunnen AI modellen klantsegmenten identificeren op basis van hun demografie, interesses en gedrag. Dit kan worden gedaan met behulp van een verscheidenheid aan data punten, zoals de aankoopgeschiedenis van klanten, websitebetrokkenheid en sociale media-activiteit.

  • Productaanbevelingen personaliseren: AI modellen kunnen worden gebruikt om productaanbevelingen voor elke klant te personaliseren. Dit kan bedrijven helpen om de verkoop te verhogen en de klanttevredenheid te verbeteren. Dit kan worden gedaan aan de hand van verschillende data punten, zoals de aankoopgeschiedenis van klanten, websitebetrokkenheid en productbeoordelingen.

Dit zijn slechts een paar voorbeelden van hoe AI en modellering kunnen worden gebruikt om gebruik te maken van minimaledata first-party waarvoor toestemming is gegeven, terwijl de privacy van gebruikers toch wordt beschermd om waardevolle inzichten te verkrijgen. Lees voor meer informatie over privacy en data dit artikel.

Het is echter belangrijk om te onthouden dat deze tools slechts zo goed zijn als de data waarop ze zijn getraind. Als je AI en modellering op een verantwoorde en ethische manier wilt gebruiken, moet je beginnen met vertrouwen opbouwen bij je klanten en data op een transparante en ethische manier verzamelen. Hier zijn een paar tips om in gedachten te houden:

  • Focus op het opbouwen van langdurige relaties met klanten: gebaseerd op vertrouwen en respect. Dit betekent transparant zijn over hoe hun data wordt verzameld, gebruikt en beschermd. Het betekent ook klanten controle geven over hun data en hoe deze wordt gebruikt.

  • Gebruik data op een verantwoorde en ethische manier: daar profiteren zowel uw bedrijf als uw klanten van. Dit betekent dat u data gebruikt om de klantervaring te verbeteren en echte problemen op te lossen. Het betekent ook dat u zich bewust bent van de mogelijke negatieve gevolgen van het verzamelen en gebruiken van data .

  • Wees transparant over data verzameling en gebruikspraktijken: Nogmaals, wees transparant over welke data u verzamelt, waarom u deze verzamelt en hoe u deze gebruikt. Dit betekent dat u deze informatie op een duidelijke en beknopte manier aan klanten bekendmaakt.

  • Gebruik waar mogelijk geanonimiseerde en geaggregeerde data : Dit helpt de privacy van individuele gebruikers te beschermen.

  • Gebruik data encryptie: voor alle gevoelige data, zoals persoonlijke data en financiële data. Dit helpt om data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang.

  • Implementeer data beveiligingsmaatregelen: om de data die je verzamelt te beschermen tegen inbreuken en diefstal. Dit omvat het gebruik van sterke wachtwoorden, firewalls en inbraakdetectiesystemen.

Omarm de toekomst door terug te gaan naar de basis

Digitaal data is altijd al onvolmaakt geweest - en dat zal altijd zo blijven. Maar dat is niet erg! Het betekent gewoon dat als we geen manier hebben gevonden om een bepaald probleem effectief op te lossen, we altijd opnieuw kunnen beginnen. Het belangrijkste is om onze manier van denken te veranderen en een nieuwe benadering van digitale analyse te kiezen: een benadering die meer respect heeft voor de privacy van gebruikers, meer gericht is op het oplossen van echte problemen en meer rekening houdt met de onbedoelde gevolgen van onze acties.

In plaats van te zoeken naar nieuwe trucs, achterpoortjes en hulpmiddelen om klanten te verzamelen data, laten we terugkeren naar de basis. Accepteer dat je niet elk klein detail over je klanten kunt weten. Leer wat je wel weet te gebruiken en optimaliseer het met de kracht van AI en modellering. Maar doe dit alleen als de voordelen verder reiken dan u en uw organisatie. Wees je ook bewust van de onbedoelde gevolgen van je acties. Als je data gebruikt om één probleem op te lossen, wees je dan bewust van de mogelijke negatieve impact op andere gebieden.

Enkele van de vele manieren waarop Artefact kan helpen

Voor ons draait data om mensen. En dat zal nooit veranderen. Als je een beetje (of veel) hulp kunt gebruiken bij het navigeren door dit nieuwe tijdperk van digitale marketing en/of digitale analytics, neem dan gerust contact met ons op. We zijn er om u te helpen slagen. Onze manier van werken omvat:

  • Het ontwikkelen van een data strategie die aansluit bij je bedrijfsdoelstellingen;

  • data verzamel- en beheerprocessen implementeren;

  • AI en modellering gebruiken om inzichten te genereren uit data;

  • Bouwen en onderhouden van data dashboards en reports;

  • Je team trainen en ondersteunen.