Gebruik maken van data is momenteel een van de meest besproken onderwerpen binnen online marketing. Door data te verzamelen, te analyseren en te interpreteren, kun je al marketeer je campagnes beter optimaliseren, klanten beter begrijpen en je doelgroep effectiever bereiken. Hoewel verschillende platformen zoals Google Analytics, Google Ads of Google Search Console data al inzichtelijk maken en doelgroepen aanmaken, kan het voordelig zijn om onafhankelijk van deze platformen analyses en doelgroepen te creëren. Je leest er meer over in deze blog.
Inhoudsopgave
Data Analytics
Een van de manieren om dit te doen is door gebruik te maken van Customer Relationship Management data (order-, klant-, en productdata). Deze data slaan wij bij Online Klik op in een centrale database zodat we de data gemakkelijk met andere tools kunnen analyseren en visualiseren. Dit doen we door middel van Python, een programmeertaal die wij gebruiken om de data te cleanen, te analyseren en vervolgens door te pushen naar een data warehouse.
Productaanbevelingen op basis van een Market Basket analyse
Een voorbeeld van een analyse die uitgevoerd kan worden is de Market Basket analyse. Hierbij wordt gekeken naar combinaties van producten binnen orders, waardoor het makkelijker wordt om productaanbevelingen te doen op je website. Daarnaast kunnen we de uitkomsten van deze analyse ook gebruiken om marketingcampagnes te specificeren. Wanneer jij weet dat een groep klanten Product X heeft gekocht en Product X heeft een hoge correlatie met Product Y, dan kun je deze klanten targeten via een e-mail met een kortingsactie voor Product Y.
Dit is natuurlijk maar een klein voorbeeld van wat je met een Market Basket analyse kunt, de mogelijkheden zijn eindeloos wanneer je creativiteit gebruikt!
Orderdata als basis voor je klantsegmentatie
Klantsegmentatie is ook een belangrijk onderdeel van online marketing en kan eveneens op basis van orderdata worden uitgevoerd. Het RFM-model is hiervoor een geschikte methode.
R (Recency) = Het aantal dagen dat iemand voor het laatste een bestelling heeft geplaatst
F (Frequency) = De ratio tussen hoelang iemand klant is en het aantal geplaatste orders door diezelfde klant
M (Monetary) = De hoeveelheid winst of omzet per klant
Per variabele wordt een score van 1 tot 5 toegekend aan iedere klant. Op basis van de score op deze drie variabelen kunnen klanten worden gesegmenteerd op basis van hun orderhistorie, waarna er een strategie kan worden uitgewerkt per segment groep.
Visualisatie
Na het analyseren van de data, slaan we de geanalyseerde data (segmentatie resultaten) op in dezelfde centrale database. Vervolgens kan een dashboard tool zoals PowerBI worden gebruikt om deze data inzichtelijk en actionable te maken. Per segment kunnen we visualiseren welke merken en producten deze segmenten kopen. Op basis van filters in het PowerBI dashboard kunnen we een klantenlijst uitdraaien van een bepaald segment dat Merk X heeft gekocht. Deze klantenlijsten kunnen we direct gebruiken als input voor de verschillende online marketingkanalen.
Daarnaast kan een PowerBI dashboard meerdere databronnen visualiseren zoals order data, klantdata, en natuurlijk data van Google Analytics. Zo krijgen marketeers in één oogopslag een compleet overzicht van de belangrijkste data die zij nodig hebben voor hun online marketing activiteiten.
Jouw data centraal en overzichtelijk opgeslagen?
Het gebruik van data is van onschatbare waarde voor online marketeers. Door de data te analyseren en te interpreteren, kunnen marketeers hun campagnes effectiever insteken, de conversieratio verhogen én hun doelgroep beter bereiken. Het gebruik van tools zoals Python en centrale databases, in combinatie met dashboard tools zoals PowerBI, kunnen helpen om de data efficiënter en effectiever te analyseren en te interpreteren. Zo kunnen marketeers meer waarde halen uit de data die ze hebben en beter inspelen op de behoeften van hun klanten.
Heb jij interesse in dit onderwerp en wil je hier graag mee aan de slag? Neem dan contact met ons op, onze data-specialisten staan te popelen om voor je aan de slag te gaan!
