Dit opiniestuk komt uit onze nieuwsbrief WETALK Ontvang elke maand het beste nieuws om de ervaring en prestaties van je site te optimaliseren!
Vorige maand hadden we het over personalisatie. We kregen heel wat positieve reacties en hebben besloten om ons vandaag te focussen op voorspellende analyse. Het is een onderwerp in volle groei, maar dat nog maar weinig bedrijven benutten in hun strategieën… terecht of onterecht?
Wat is voorspellende analyse?
Het doel van predictive marketing is om antwoord te geven op de vraag:
“Hoe kan ik anticiperen op en inspelen op de toekomstige behoeften van mijn prospects/klanten, nog voordat ze deze zelf uiten?”
Concreet gaat het om technieken voor het verwerken en modelleren van klantgedrag, waarmee je toekomstige acties kunt voorspellen op basis van huidig en vroeger gedrag.
Deze aanpak steunt op het benutten en analyseren van een grote hoeveelheid data… daar is de beroemde “Big Data” dan! 😊 Deze data komt uit diverse bronnen, waaronder de website van het bedrijf.
Met predictive marketing kunnen bedrijven hun aanbod personaliseren door het juiste product of de juiste dienst, op het juiste moment, aan de juiste klant aan te bieden.
Niet mis, toch! De tijd dat je al je bezoekers op dezelfde manier toesprak, ligt dus ver achter ons. Nu moet je je kunnen richten op één strategie: die van een unieke klantervaring.
Predictive marketing: hoe pak je dit in 2024 slim aan?
Stel je dit voor: je weet precies welke klanten klaar zijn om te kopen en welke dreigen af te haken bij je merk. Voor de eersten stuur je een persoonlijk cadeau om hen te bedanken voor hun loyaliteit en hen aan te moedigen tot actie over te gaan. Voor de tweeden bied je een speciale kortingscode aan om hen te overtuigen terug te komen. Tegelijkertijd analyseer je de gesprekken met je klantenservice om momenten van oplopende frustratie te detecteren, zodat je ze onmiddellijk kunt geruststellen met een passend en gepersonaliseerd antwoord.
Dat is predictive marketing. Het gaat niet langer alleen om reageren op het eerdere gedrag van klanten, maar om te anticiperen op hun toekomstige acties en elke interactie daarop te personaliseren. Dit concept is in 2024 niet nieuw, maar de echte vernieuwing zit in de democratisering van machine learning-tools (ML) en grote taalmodellen (LLM's).
1 - Predictief targeten: identificeren, anticiperen en handelen:
Deze technologieën waren vroeger voorbehouden aan grote bedrijven met gespecialiseerde technische teams, maar zijn nu toegankelijk voor alle bedrijven, zelfs die met beperkte middelen. Dankzij deze toegankelijkheid kunnen meer merken effectieve predictive marketingstrategieën opzetten, zonder diepgaande data science-kennis nodig te hebben.
Oplossingen zoals Google Analytics 4 (GA4) en BigQuery ML maken deze technologie toegankelijk voor alle bedrijven.
Wist je dat GA4 gratis 4 voorspellende doelgroepen aanbiedt? Hiermee kun je automatisch gebruikers identificeren met een hoge aankoopkans of een risico op churn. Mediacampagnes en onsite targeting kunnen daarop worden afgestemd, bijvoorbeeld door gerichte promoties aan te bieden aan risicovolle gebruikers of gepersonaliseerde aanbiedingen aan potentiële kopers.
BigQuery ML stelt je op zijn beurt in staat om gepersonaliseerde voorspellende modellen te maken op basis van je eigen data, voor nog verder verfijnde segmenten, zonder dat je je hoeft te verdiepen in de complexiteit van algoritmen. Dankzij deze toegankelijke tools kun je voorspellende segmenten benutten en je marketingstrategieën proactief bijsturen, zonder machine learning-kennis nodig te hebben.
Onder de tools die predictief targeten toegankelijker maken, kunnen we ook Emotion AI van AB Tasty noemen, waarmee je de emoties van gebruikers in real time kunt analyseren en berichten en aanbiedingen kunt aanpassen aan hun emotionele toestand. Deze aanpak versterkt de personalisatie van campagnes door de engagement te optimaliseren op basis van de directe beleving van bezoekers.
2 - Contentpersonalisatie: behoeften begrijpen en anticiperen
De tweede uitdaging voor 2024 op het gebied van voorspellende marketing heeft volgens ons te maken met contentpersonalisatie. Hierbij gaat het niet alleen om weten wanneer en aan wie je een bericht moet sturen, maar ook om hoe je content op een relevante en contextuele manier kunt personaliseren. Dit is waar LLMs (grote taalmodellen) in beeld komen.
Analyse van emoties en behoeften met LLMs
LLMs zoals GPT-4 maken het mogelijk om grote hoeveelheden tekst te analyseren, of het nu gaat om klantfeedback, gesprekken met de klantenservice, of zelfs reacties op sociale media. Deze modellen kunnen niet alleen intenties identificeren, maar ook de emoties die achter elke interactie schuilgaan.
Neem bijvoorbeeld het volgende: je analyseert transcripties van interacties met de klantenservice om signalen van frustratie of ontevredenheid te detecteren. Op basis daarvan kun je de aanbevelingen of de toon van je communicatie aanpassen om ontevreden klanten gerust te stellen en hen gepersonaliseerde oplossingen te bieden, wat hun tevredenheid en loyaliteit versterkt. Bij Welyft gebruiken we deze datamodellen al om transcripties van user tests te analyseren en er emotionele inzichten uit te halen die ons begrip van de klantreizen verrijken.
Hyperpersoonlijke aanbevelingen met conversational agents
Waar LLMs vooral in uitblinken, is het genereren van een écht 1-op-1-ervaring waarbij de gebruiker op een hypernatuurlijke en gepersonaliseerde manier met je merk kan interageren.
Dankzij dit vermogen om content te genereren, maken LLMs het mogelijk om unieke customer journeys te creëren waarbij elk product- of contentvoorstel gebaseerd is op een diepgaand begrip van de behoeften en emoties van de gebruiker. Je bevindt je niet langer enkel in gedragssegmentatie, maar in een volledig en realtime begrip van elke klant, wat de kans op conversie en retentie maximaliseert.
CRO-spelers zoals Dynamic Yield hebben zich hierop gericht, bijvoorbeeld met Shopping Muse, door deze modellen te gebruiken om productaanbevelingen te doen die zich realtime aanpassen aan de voorkeuren van gebruikers.
Technische, strategische en ethische uitdagingen
Hoewel voorspellende marketing ongelooflijke kansen biedt, blijft het geconfronteerd met verschillende uitdagingen waarmee rekening moet worden gehouden om de effectiviteit ervan te garanderen.
Wil je meer weten over onze CRO-diensten? Klik hier
1 - Technische uitdagingen: datakwaliteit staat voorop
Datakwaliteit is cruciaal voor elk voorspellend model. Zonder schone, consistente en goed gestructureerde data zullen machine learning-algoritmes en LLMs minder effectief zijn. Je moet er daarom voor zorgen dat je trackingplan goed is opgezet, gestandaardiseerd is, met duidelijke conventies en een nauwkeurige realtime opvolging van de data. Dit garandeert dat de modellen beschikken over nauwkeurige informatie waarop ze hun voorspellingen kunnen baseren.
Let wel op: om deze voorspellingen echt effectief te laten zijn, is het essentieel om te beschikken over schone en gestructureerde data. Tools zoals GA4 vergemakkelijken het realtime verzamelen van data, maar om hun voorspellende algoritmes correct te laten functioneren, moet het trackingplan grondig gestandaardiseerd zijn. De naamgeving van events en variabelen moet duidelijk en consistent zijn, zodat de algoritmes de informatie correct kunnen interpreteren. Zonder een goed gedefinieerd trackingplan lopen voorspellingen het risico vertekend en onbetrouwbaar te zijn.
2 - Strategische uitdagingen: duidelijke doelen bepalen
Hoe krachtig voorspellende marketing ook is, het kan niet slagen zonder duidelijke doelen. Je moet weten wat je wilt optimaliseren: je conversieratio? Je klantloyaliteit? Churn? Elke use case vereist een specifieke strategie en passende acties. Het gaat er niet om voorspellingen te gebruiken voor het plezier, maar om ze te integreren in een globale visie die aan concrete behoeften voldoet.
3 - Ethische uitdagingen: privacy en verwachtingen van klanten respecteren
Tot slot blijft de bescherming van persoonsgegevens en het respecteren van privacy een centrale uitdaging. Bij het gebruik van voorspellende technologieën die steunen op gebruikersdata, moeten bedrijven transparant blijven over de manier waarop deze informatie wordt verzameld en gebruikt. Het is essentieel om regelgeving zoals de AVG na te leven en nooit het vertrouwen van gebruikers in gevaar te brengen.
Waarom is dit dan zo ingewikkeld?
Het gaat hier dus niet om toverkunst, maar te weinig merken werken aan deze uitdagingen. Het is een echte uitdaging die complex kan zijn om te implementeren zonder de juiste middelen en vaardigheden.
Sommige tools kunnen dit tekort opvangen en dat kan heel nuttig zijn, maar ook daarbij kan het gebrek aan middelen zich laten voelen.
Het is een van onze favoriete adviezen: begin klein voordat je versnelt door je structuur op te bouwen. Dit advies geldt in het bijzonder voor voorspellende marketing, waar de eerste stappen essentieel zijn!
Werk je in je bedrijf aan deze vraagstukken? Aarzel niet om contact met me op te nemen, ik zou er graag met je over in gesprek gaan!
