![](\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/lukas-blazekunsplash.jpg\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>NIEUWS \/ GEGEVENS<\/p>\n<\/div>
Sommigen zijn er bang voor, anderen vinden het heerlijk; hoe dan ook, de bouw van een data infrastructuur vereist een perfect begrip van data en de daaruit voortvloeiende use cases.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Sommigen zijn er bang voor, anderen vinden het heerlijk; hoe dan ook, de bouw van een data infrastructuur vereist een perfect begrip van data en de daaruit voortvloeiende use cases.<\/strong><\/p>\n Zonder een data-basis zal dat niet lukken. Daarom bent u het aan uzelf verplicht om van het cre\u00ebren van een aanpak op maat voor elk van uw doelstellingen een prioriteit te maken.\u00a0\u201cWe moeten ons realiseren dat data een krachtig middel is voor merken, net zoals hun imago dat is. Het is een middel, maar alleen als het goed wordt gebruikt.\u201d<\/em><\/strong>, redeneert Guillaume Balloy, VP, Media en Activering bij Artefact. Er zijn meerdere en verschillende instappunten voor het verzamelen van data klanten:\u00a0fysiek<\/strong> collecties op beurzen<\/strong>,\u00a0klantenkaarten<\/strong>,\u00a0aankoopgeschiedenis, spelletjes en wedstrijden, sociale netwerken,<\/strong> en\u00a0chatbots<\/strong>, om alleen maar de meest voorkomende gateways te noemen. De doelstellingen van elk merk verschillen afhankelijk van hun grootte, maar meestal gaat het om klantenbinding, verbetering van de klantenservice of omzetgroei via meerdere kanalen.\u00a0Gemiddeld verbeteren bedrijven die een klantinzichtstrategie implementeren hun tevredenheid met 30 tot 50%<\/strong>.<\/p>\n \u201cEen grote meerderheid van de bedrijven begrijpt dat data essentieel is voor hun strategie, maar dit roept verschillende vragen op: wat te doen met deze data, wat zijn de vereisten in termen van KPI's, welke tools moeten worden toegepast, met welk doel, en voor wie?\u201d<\/em>, merkt Nosing Doeuk, Data Manager bij Mc2i, op. Met de inwerkingtreding van GDPR in de Europese Unie in mei 2018 kan data niet langer achteloos verzameld worden in een data-basis.\u00a0Naleving van de wetgeving is een onontbeerlijke eerste stap; het identificeren van uw landschap is een andere<\/strong>, en net zo essentieel:\u00a0\u201cU moet weten wie uw doelgroep is, of beter gezegd, wie uw doelgroep is, want dat zijn er vaak meerdere, en in welke fase van het aankoopproces ze zich bevinden. Hierdoor kunt u twee niveaus van nauwkeurigheid bereiken: ten eerste kunt u zich alleen richten op personen die het merk interesseren, met het juiste investeringsniveau wat betreft de \u201cwaarde\u201d van de prospect; ten tweede kunt u natuurlijk de boodschap afleveren die het beste bij hen past\u201d.\u201d<\/em>, merkt Guillaume Balloy op.<\/p>\n De gebruikelijke methode is het verzamelen en sorteren van data om het CRM op te bouwen.<\/strong>, wat, onnodig te zeggen, \u201cData's voordeur\u201d,\u00a0<\/em>volgens Nosing Doeuk. \u201cDeze eerste partij data is de eerste steen die later zal leiden tot de creatie van uw eigen DMP\u201d.\u201d<\/em>. Corrigeren, optimaliseren, nieuwe producten maken en uw bedrijf ontwikkelen met de informatie die uw data u geeft, moet al ge\u00efntegreerd zijn om het avontuur voort te zetten. \u201cVoor bedrijven met strategische belangen in data is het belangrijk om de kwaliteit en kwantiteit van hun data assets te koppelen aan praktische professionele use cases. In de praktijk moet het bedrijf beslissen wat het wel en niet zelf kan beheren. Om het eenvoudig te houden, kan het vertrouwen op actoren die ge\u00efntegreerde oplossingen bieden (externe data, technologie, exploitatie)\u201d.\u201d<\/em>, suggereert Gr\u00e9goire Fr\u00e9miot, Chief Revenue Officer bij Mediarithmics.<\/p>\n Zodra de CRM data is opgehaald<\/strong>, dan is het mogelijk om het te verrijken met tweede partij data\u00a0<\/strong>(data van zakenpartners) en derde partij data<\/strong>\u00a0(van data leveranciers). Een belangrijke stap in de data analyse is de data reiniging, die bestaat uit het reinigen van data om het voor te bereiden op de analyse.\u00a0\u201cHet doel is om niet alleen de resultaten te kunnen beschrijven en verklaren, maar vooral ook om toekomstige acties te kunnen voorspellen en aanbevelen, of deze nu operationeel of strategisch zijn\u201d.\u201d<\/em>, legt Emmanuel Vandenbesseleur, Directeur Klantrelaties bij Socio Data management, uit.<\/p>\n Zodra de hindernis van het bepalen van een strategie genomen is, wordt de integratie van data tools voor het verkrijgen van data opslag reports de centrale zorg. Om hun processen te versnellen en hun data analysecapaciteiten te ontwikkelen, heeft Biotopia, de specialist in biologische marketing, de Indexima data hub-oplossing ingezet.\u00a0\u201cGeconfronteerd met een enorm volume aan data, moesten we onze data-strategie heroverwegen<\/strong>. De Indexima-oplossing bood ons twee voordelen. Het eerste: het resetten van onze database is nu niet meer nodig. Voorheen moesten we, als er een fout in onze database was geslopen, al onze data magazijnen bijwerken zodra de fout gecorrigeerd was. Met een volume van drie jaar data kostte het ons 2 dagen om deze reset uit te voeren. Het tweede voordeel:\u00a0we kunnen nu rechtstreeks de volledige database bevragen met recordtijden - en het beste van alles is dat we onze data niet van tevoren hoeven voor te bereiden<\/strong>\u201c<\/em>, is Alexandre Fantuz, Directeur Marketing bij Biotopia, enthousiast.<\/p>\n En omdat \u201choe meer je doet, hoe meer je wilt doen\u201d, is het misschien tijd om de bouw van data in verschillende vormen te versnellen: groot data platforms (DMP of CDP), data wetenschapsprojecten, integratie van open data, artificial intelligence? Hoewel het belangrijk is om niet te overhaast te werk te gaan, kunnen de beloningen het risico de moeite waard maken: gemiddeld,\u00a0AI zorgt voor 79% meer campagne-inkomsten, 51% meer klantbetrokkenheid en 80% hogere productiviteit van marketeers.<\/strong>.\u00a0\u201cAI belooft tal van handmatige taken te automatiseren, waardoor tijd wordt bespaard op niet-essenti\u00eble marketingactiviteiten en de CMO zich kan richten op strategie\u00ebn en ervaringen die het merk opbouwen en de groei van het bedrijf stimuleren.\u201d<\/em>, stelt Fran\u00e7ois Laxalt, VP, Product Marketing bij Tinyclues.<\/p>\n Deze Tinyclues-oplossing, die 3000 euro per maand kost, is gebaseerd op deep learning, een vorm van continu leren op basis van een enorme hoeveelheid data.\u00a0\u201cGemiddeld genereerde Tinyclues voor alle A\/B-testcampagnes 87% extra inkomsten met hetzelfde volume aan berichten. In dezelfde periode daalde het churnpercentage met 17%\u201d.\u201d<\/em>, aldus Julien-Henri Maurice, Digital and Marketing Director bij BazarChic. Simpel gezegd is een goed begrepen, doelgerichte, gestructureerde data strategie het kenmerk van een robuust en flexibel merk.\u00a0\u201cVoor degenen die deze doelstelling delen, in deze markt die overvloedig bevolkt is met technologische tussenpersonen, kan het kiezen voor een open en ge\u00efntegreerde infrastructuur een verstandige keuze zijn om data op een uniforme manier te verzamelen en eenvoudig te activeren, terwijl verborgen kosten en omslachtige interfaces vermeden worden\u201d, <\/em>besluit Gr\u00e9goire Fr\u00e9miot.<\/p>\n1. De professionele behoeften op het gebied van data uitbuiting vaststellen<\/span><\/h3>\n
2. De juiste hulpmiddelen instellen en verandering stimuleren<\/span><\/h3>\n
3. Geavanceerde data exploitatieoplossingen introduceren<\/span><\/h3>\n