Big data-marketing

Wat is het en waarom is het belangrijk

Big data verwijst naar de steeds groeiende hoeveelheid informatie, gekenmerkt door een toename in omvang, snelheid, diversiteit, variabiliteit en complexiteit. Voor marketingorganisaties vormen big data de meest significante ontwikkeling binnen het moderne marketinglandschap, die voortvloeit uit de digitale wereld waarin we vandaag de dag leven.

De term "big data" omvat niet alleen de data zelf, maar ook de uitdagingen, kansen en expertise die nodig zijn om enorme datasets op te slaan en te analyseren. Het doel hiervan is het bereiken van een besluitvormingsniveau dat nauwkeuriger en actueler is dan ooit tevoren – besluitvorming gestuurd door big data.

Veel marketeers denken dat data altijd al omvangrijk is geweest – en in bepaalde opzichten klopt dat ook. Denk eens na over welke klantgegevens bedrijven 20 jaar geleden al verzamelden: gegevens over transacties bij verkooppunten, reacties op direct mail-campagnes, het inleveren van kortingsbonnen, en meer. Denk vervolgens aan de klantgegevens die tegenwoordig worden verzameld: online aankoopgedrag, klikstatistieken, surfpatronen, interacties op sociale media, gebruik van mobiele apparaten, geolocatiegegevens, enzovoort. Dit is nauwelijks te vergelijken. En zorg ervoor dat je vooral de volgende uitdrukking niet vergeet: "You ain’t seen nothin’ yet."

Waarom big data onmisbaar is voor marketing

Het beschikken over big data garandeert niet automatisch betere marketing, maar het biedt zeker potentieel. Beschouw big data als je geheime ingrediënt, je inspiratiebron, je onmisbare element. Het zijn niet de gegevens op zich die van belang zijn. Het zijn vooral de inzichten uit big data, de beslissingen die je neemt en de acties die je onderneemt die het verschil maken.

Door big data te combineren met een geïntegreerde marketingmanagementstrategie kunnen marketingorganisaties significant invloed uitoefenen op deze essentiële gebieden:

Klantenbetrokkenheid. Big data biedt niet alleen inzicht in wie je klanten zijn, maar ook in waar ze zich bevinden, wat ze zoeken, hoe ze benaderd willen worden en op welk moment.
Klantenbehoud en -loyaliteit. Big data kan je ondersteunen bij het achterhalen van de factoren die klantloyaliteit bepalen en ervoor zorgen dat klanten blijven terugkomen.
Marketingoptimalisatie en -prestaties. Met big data kun je de ideale verdeling van marketingbudgetten over verschillende kanalen bepalen en marketingprogramma's voortdurend verbeteren door middel van testen, meten en analyseren.

Big Data Inzichten

Krijg meer inzicht in big data aan de hand van artikelen, onderzoek en andere hot topics.

Meer over big data in relatie tot marketing

Er zijn drie belangrijke soorten big data voor marketing.

Klant: De big data-categorie die het vaakst wordt ingezet voor marketing kan gegevens over gedrag, houdingen en transacties omvatten, afkomstig uit bronnen zoals marketingcampagnes, verkooppunten, websites, klantonderzoeken, sociale media, online gemeenschappen en loyaliteitsprogramma's.

Operationeel: Deze big data-categorie omvat doorgaans de objectieve meetgegevens die de effectiviteit van marketingprocessen evalueren, zoals marketingactiviteiten, toewijzing van resources, activabeheer, begrotingsbewaking, enz.

Financiën: Deze big data-categorie, die doorgaans is geïntegreerd in de financiële systemen van een bedrijf, kan gegevens bevatten over verkoop, omzet, winst en andere objectieve datatypes die de financiële gezondheid van het bedrijf weerspiegelen.

Uitdagingen

De uitdagingen van het effectief inzetten van big data kunnen vooral ontmoedigend zijn voor marketing. Dat komt omdat de meeste analytics-systemen niet zijn afgestemd op de gegevens, processen en besluitvorming binnen de marketingorganisatie. Drie van de grootste uitdagingen op het gebied van marketing zijn:

Weten welke data je moet verzamelen. Data is overal te vinden Je werkt met enorme hoeveelheden klant-, operationele en financiële gegevens. Maar meer is niet altijd beter – het gaat erom dat het de juiste data is.
Weten welke analytische tools je moet gebruiken. Naarmate het volume van big data toeneemt, wordt de tijd om beslissingen te nemen en daarop te handelen steeds beperkter. Analytische tools kunnen je helpen bij het verzamelen en analyseren van data, evenals bij het verkrijgen van waardevolle inzichten en het effectief toewijzen van besluiten binnen het hele bedrijf. Maar welke tools zijn daarvoor het meest geschikt?
Weten hoe je van data naar inzichten naar impact gaat. Zodra je de data hebt, hoe kun je deze dan omzetten in inzichten? En hoe kun je dat inzicht gebruiken om je marketingprogramma's op een positieve manier te beïnvloeden?

In drie stappen van big data naar een betere marketing

Big data speelt een cruciale rol in marketing. Er zijn echter een paar zaken die elke marketeer in gedachten moet houden om ervoor te zorgen dat big data een groot succes wordt:

Het benutten van big data om diepere inzichten te krijgen.Big data geeft je de mogelijkheid om dieper in de gegevens te duiken en stap voor stap steeds gedetailleerdere inzichten te onthullen. De inzichten die je uit je eerste analyse haalt, kunnen verder worden onderzocht, waardoor steeds rijkere en diepgaandere inzichten naar boven komen. Met deze inzichten kun je gerichte strategieën en acties ontwikkelen om groei te stimuleren.
Het verkrijgen van inzichten uit big data voor wie er gebruik van kan maken. Er valt niet over te twijfelen: CMO's hebben de waardevolle inzichten die big data kan bieden hard nodig; dit geldt echter ook voor winkelmanagers, callcentermedewerkers, verkoopmedewerkers, en tal van anderen. Wat heeft inzicht voor nut als het binnen de muren van de bestuurskamer blijft? Leg het in de handen van mensen die er iets mee kunnen bereiken.
Probeer de wereld niet te redden, toch niet van in het begin. Het starten met big data kan soms ontmoedigend lijken, dus richt je in eerste instantie op enkele belangrijke doelstellingen. Welke resultaten zou je graag willen verbeteren? Zodra je dit besluit hebt genomen, kun je bepalen welke gegevens je nodig hebt om de bijbehorende analyse te ondersteunen. Wanneer je die stap hebt afgerond, kun je doorgaan naar je volgende doel. En vervolgens weer naar de volgende.