Dicht op de klant, ook als het er (honderd) duizenden zijn

Aandacht is schaars en dus waardevol, dat is bekend. Als uitgever kun je een beetje van die aandacht claimen door relevant te zijn, door te weten wat de klant wil of nodig heeft. Niet de klant in het algemeen, maar zo individueel mogelijk. Bij grote aantallen klanten is het niet mogelijk om met iedereen individueel kennis te maken, maar daar biedt marketing automation uitkomst. Erik van Stiphout, directeur van 2bMore, schetst hoeveel meer er mogelijk is voor uitgevers die ál hun klantengegevens optimaal inzetten.

Hoe leer je je klanten kennen als ze met duizenden zijn?
Bedrijven hebben veel informatie over hun klanten, maar die staat vaak verspreid over verschillende systemen – het zit in verschillende silo’s. De klantendatabase bevat aankoop- en naw-gegevens, de servicevragen zijn alleen bij de klantenservice bekend, aankopen gaan via de webshop, zoekgedrag blijft op de website: alle systemen registreren een deel van de interactie die de organisatie met de klant heeft, maar het overzicht ontbreekt. Door die gegevens te combineren ontstaat een veel completer beeld.
 
Moeten daarom alle processen via één groot systeem worden afgehandeld?
Het inrichten van zo’n alles omvattend systeem is ingewikkeld en tijdrovend. Veel organisaties verzamelen hun gegevens in een datawarehouse door ’s nachts data vanuit de verschillende silo’s naar een centrale opslag te kopiëren. Dat kost veel computerkracht en het betekent dat je altijd de data van gisteren in het warehouse hebt, niet die van vandaag.



Om gegevens uit verschillende silo’s te combineren hebben wij een ‘grijparm’ ontwikkeld, die op het moment dat het nodig is in de verschillende silo’s kijkt welke gegevens relevant zijn. Dat is efficiënter en actueler.
 
Is het voldoende om elke klant aan een profiel te koppelen?
Met de interesses van een klant wordt vaak al rekening gehouden, maar de timing is ook heel belangrijk. Als een klant midden in een klachtenprocedure bij de klantenservice zit, werkt een commerciële e-mail alleen maar irritatie op. Dan moet je de verzending dus even opschorten totdat de klacht naar tevredenheid is opgelost. Of als iemand net een product heeft aangeschaft, komt het vreemd over als er een aanbod voor dat product wordt gedaan. Daarom moeten al die gegevens in je communicatiestrategie betrokken worden: oriëntatiegedrag op website, de klantenservice, de orderstatus. Hoe meer actuele gegevens je hebt, hoe beter je dynamisch kunt inspelen op het gedrag van een klant, in plaats van op een statisch profiel.
 
Zit er nog meer interessante informatie in die gegevens?
Zeker. We zien dat steeds meer uitgevers niet alleen op basis van een vaste planning contact zoeken, maar vaker reageren op gedragingen van de klant. Als iemand bijvoorbeeld een whitepaper downloadt, contact heeft met de klantenservice, een aankoop doet of iets op de site opzoekt, volgt een aanbod: u bent geïnteresseerd in dít, dan is dát wellicht ook de moeite waard. Het gedrag van de klant bepaalt dan de inhoud en de timing van het contact. Het grote voordeel daarvan is dat degene met wie je het gesprek aangaat al geïnteresseerd is.


 
Met al die gegevens is het oppassen voor de nieuw privacyregels…
Dat valt wel mee. Als bedrijf moet je ervoor zorgen dat je privacy statement op orde is. De meeste organisaties kiezen ervoor om Ternair in de cloud te gebruiken (software as a service, saas). Dan is de veiligheid gegarandeerd: we voldoen volledig aan de eisen die de AVG stelt. En omdat de gegevens in verschillende silo’s makkelijk in één keer te benaderen zijn, is het veel makkelijker om aan een inzage- of wijzigingsverzoek van een klant te voldoen.
 
Waaraan merken organisaties dat ze klaar zijn?
Soms ervaren organisaties het als een probleem dat ze maar een deel van hun klantgegevens kunnen inzetten voor marketing. Ze zien dat de respons op marketinguitingen terugloopt of het engagement. In de loop van de tijd neemt bijvoorbeeld het aantal keren dat een nieuwsbrief geopend wordt af, net als het aantal artikelen dat vervolgens gelezen wordt, het aantal likes en reposts op sociale media. Andere organisaties ervaren nog geen probleem, maar ze zien dat je meer met je marketing kunt bereiken als je over de juiste info beschikt.
 
Hoe groot moet een organisatie ongeveer zijn om van deze technologie te kunnen profiteren?
Dit soort systemen zijn de moeite waard als de database honderdduizend of meer relaties bevat, maar in een complexe omgeving met veel klantcontacten en diverse stakeholders kan het ook al bij minder een uitkomst zijn.
 
Kan iedereen zomaar met de software aan de slag?
Je hoeft geen whizzkid te zijn om de software te bedienen: die is heel toegankelijk. Maar je moet wel affiniteit met data hebben. Aan de ene kant heb je ict’ers met marketingaffiniteit nodig, die marketingplannen kunnen omzetten naar regels die het systeem kan uitvoeren, aan de andere kant heb je (data)marketeers nodig die snappen hoe je data en techniek kunt gebruiken om klanten beter van dienst te zijn.
 
Jullie werken veel voor bedrijven als Vakmedianet, Adformatie, Springer Nature, KLM, BNNVARA en RAI Amsterdam. Welke voordelen heeft jullie software specifiek voor uitgevers?
Bij uitgevers speelt in veel gevallen dat adverteerders steeds meer willen weten over het werkelijke bereik van een uitgave. Een oplagecijfer is al lang niet meer voldoende: ze willen weten hoe vaak hun advertentie of contentmarketing bekeken is, door wie en hoe lang. Met Ternair kunnen uitgevers heel nauwkeurig laten zien wie de klanten zijn en hoe vaak ze bereikt worden.

Dergelijke informatie is ook nuttig voor de redactie en de uitgever. Bijvoorbeeld als eruit blijkt dat de interesse van veel lezers verschuift, of dat er een gat in de markt is waarvoor een nieuw product ontwikkeld kan worden. Ook wordt steeds vaker de content heel gericht verstuurd: de redacteur stuurt een artikel naar een specifieke groep lezers, de datamarketeers bepalen wie tot die groep behoort en wie niet. Dan kun je ook makkelijk mensen uitsluiten, bijvoorbeeld omdat ze overleden zijn of op de zwarte lijst staan. Dat kunnen de verschillende redacties niet allemaal bijhouden, maar als dat centraal gebeurt, weet je zeker dat er rekening mee gehouden wordt.
 
Welke ontwikkelingen worden in de nabije toekomst van belang?
We maken nu ook koppelingen met AI (artificial intelligence, kunstmatige intelligentie, red.) mogelijk. Nu moeten datamarketeers nog bedenken onder welke omstandigheden bepaalde informatie naar een klant wordt gestuurd of niet. AI kan patronen ontdekken die contentmarketeers niet zien. Veel uitgevers streven naar klantbehoud: voorkomen dat klanten weglopen. Door te onderzoeken welk gedrag afhakers vertonen voordat ze opzeggen, kun je op tijd een aanbod doen, of misschien wel een product aanpassen. Of je kunt besluiten om even geen communicatie aan te gaan, om doorlopers niet wakker te maken.
 
Dit artikel is mede mogelijk gemaakt door 2bMore.