Filter
ChatGPT Doelgroepen segmenteren & activeren met slimme marketingtechnologie
Er is veel veranderd in de technologie en op het gebied van regelgeving rond het verzamelen en verwerken van persoonsgegevens. Dit heeft gevolgen voor het vermogen van bedrijven om hun doelgroepen nauwkeurig te targeten en te meten. Merken herzien hun datastrategieën om hun doelgroepen te blijven bereiken en hun mediabudgetten te optimaliseren.
Gelukkig hoef je hier niet wakker van te liggen, want er is een bewezen oplossing. De implementatie van een op AI gebaseerde Marketing Engine.
Met deze flexibele oplossing die uit meerdere componenten bestaat, kun je first-party data optimaal en in volledige overeenstemming met de regelgeving benutten. Met deze oplossing kun je doelgroepen automatisch segmenteren. Hierbij wordt machine learning ingezet om alle owned-, earned– en paid-kanalen te activeren.
Omarm verandering en bouw de oplossing
Het verdwijnen van third-party cookies en de afname van het volume van first-party data maken targeting en retargeting een uitdaging De technologieën die third-party cookies zullen vervangen, bereiken niet dezelfde mate van relevantie en volume. De measurement-mogelijkheden zijn aanzienlijk beperkt. Het is niet langer mogelijk om alle digitale touchpoints te volgen en met elkaar te linken. De naleving van de regelgeving maakt het verzamelen en verwerken van persoonsgegevens complexer.
Het vermogen om met deze beperkingen om te gaan is een kans om je te onderscheiden.
Het belangrijkste is om een consumerdata-strategie te ontwikkelen:
- Verzamel first-party data (CRM, website- en app-browsing, media, PoS…) om het volledige potentieel ervan te kunnen benutten.
- Bouw een flexibel en nauw geïntegreerd ecosysteem van systemen en apps om deze gegevens te activeren en de prestaties van marketingacties te meten. Een Customer Data Platform, of CDP, ook wel ‘Unified Marketing Stack’ genoemd dat ik later in dit artikel zal bespreken.
- Verrijk first-party data met externe gegevens, third-party data zoals sociaal-demografische gegevens, en second-party data. Dat wil zeggen: gegevens die je legitiem met een ander bedrijf deelt.
Campagnes optimaliseren & personaliseren
Om schaalbare digitale marketingcampagnes te personaliseren en te optimaliseren, maak je relevante en makkelijk activeerbare segmenten. Dit is de rol van Marketing Activation en Analytics Clouds die worden gebouwd in of op public clouds zoals Google Cloud Platform, AWS en MS Azure.
Deze gegevens kun je vervolgens aggregeren met behulp van algoritmen die verschillende functies kunnen hebben. Hieronder noem ik er een aantal:
- Scoring
De berekening van een specifieke waarde op bezoekers- of klantniveau, of toewijzing aan een groep op segmentniveau. Inputkenmerken (features) kunnen browsing data, aankoophistorie, e-mail interacties en socio-demografische gegevens zijn. Na het bepalen van de targetingstrategie aan de hand van deze scores, kun je de onsite, in-app en reclamecontent (boodschappen, creatives, aanbiedingen) aanpassen voor elke populatie. Dit helpt ook bij het optimaliseren van media-investeringen met bidding tactieken op basis van de waarde die aan een doelgroepsegment wordt toegekend. - Clustering of look-alike
Het samenbrengen van doelgroepcommunities en deze verbinden met marketingactivatieplatforms om uitbreiding van de doelgroep mogelijk te maken. - Regel gebaseerde doelgroepen
In e-commerce kunnen regelgebaseerde doelgroepen gemaakt worden met behulp van transactionele activiteiten (betaaldatum, waardebon toegepast…) marketing acties (e-mail geopend, promotie ingevoerd…) of zelfs productgegevens (soort product, kleur of soort product gekocht…). - A/B-tests en inzichten
Het isoleren van een deel van de doelgroep om de relevantie van digitale strategieën en gecreëerde doelgroepen te verifiëren. Op die manier kunnen de segmentatiemogelijkheden voortdurend worden verbeterd.
Het toepassen van MLOps-principes maakt het automatiseren van training en monitoring van modellen en segmenten mogelijk. De hieruit voortkomende doelgroepsegmenten kun je in near-realtime delen met het ecosysteem van de activatieplatforms van de adverteerder.
Belangrijkste aandachtspunten
Wat zijn de belangrijkste aandachtspunten om van je eerste first-party data gedreven digitale transformatie een succes te maken? Dit zijn mijn top 4 aanbevelingen:
- Definieer een strategie om je first-party data te beheren en uit te breiden voor zowel de inrichting van data, technologie en organisatie.
- Definieer met de interne teams een lijst van use cases, waarvan er in dit artikel 4 op hoog niveau zijn genoemd. Prioriteer deze op basis van toegevoegde waarde, gemak van de implementatie.
- Integreer je marketingtechnologie slim. In de meeste gevallen zie ik dat een package/suite niet de (enige) oplossing is, omdat je op een flexibele en kosteneffectieve manier maatwerk moet kunnen leveren in jouw specifieke situatie zoals DDMA heeft toegelicht in dit artikel bij handvat 5. Voor middelgrote tot grote bedrijven is er namelijk er niet één oplossing die past bij de huidige en onbekende toekomstige behoeften.
- Om waarde te halen uit alle kansen die een dergelijk geïntegreerde marketingtechnologie-stack biedt, is het slim om de marketingorganisatie agile en schaalbaar in te richten. Neem daarom naast MLOps ook principes zoals MarketingOps over door de data en technologie continu te alignen met legal, creative, content en UX.
Het vermogen om slim met de beperkingen om te gaan is een kans. Want dit onderscheid je van de concurrentie en het resultaatgerichte samenwerken in een ritme geeft voldoening.
Over de auteur
