Deze post maakt deel uit van de Marketing Analytics roadmap:
- Planning
- > Ontwikkeling
- Rapportage
- Forecasting
- Optimalisatie
Deze post van de serie Marketing Analytics gaat over databronnen. Waarschijnlijk bezit jouw business een schat aan (potentiële) data. Zet je deze data om tot de juiste inzichten, dan kan je mooie resultaten behalen. Denk bijvoorbeeld aan een groot concurrentievoordeel of een kostenbesparing.
Maar met welke databronnen moet je beginnen? Of op welke vlakken kan je jouw databronnen verder ontwikkelen? In deze post geef ik je een framework en wat handige voorbeelden!
Inhoudsopgave
1 – Framework for marketing measurement
In het boek ‘Marketing Data Science’ (T. Miller) wordt gebruik gemaakt van een framework voor marketing databronnen. Dit framework biedt een mooie basis om te analyseren welke data al beschikbaar is en waar nog winst te behalen valt.
Vrij vertaald beschrijft het framework drie onderwerpen; Data over consumenten, de bedrijfsomgeving en data uit meetactiviteiten. Zoals je ziet, overlappen deze onderwerpen elkaar ook.
Door middel van deze drie onderwerpen kun je analyseren op welke gebieden je al goed scoort en waar nog werk aan de winkel is. Zo ontwikkel je gericht de marketing analytics databronnen van jouw business. En betere data leidt tot betere inzichten en resultaten!
2 – Databronnen
2.1 – Consumenten
Bij marketing staat de consument centraal. Hoe beter je de behoeftes van consumenten kent, hoe beter je daar op in kan spelen met jouw aanbod. Waar een koopman vroeger zijn klanten persoonlijk kende, zit consumentendata tegenwoordig verscholen in allerlei systemen.
Bronnen van consumentendata zijn:
- Een klantenbestand. Deze bron bevat alle mensen die al een product of dienst bij je hebben afgenomen.
- Een CRM-systeem. Deze bron bevat naast klanten ook leads en andere contactpersonen.
- Externe bronnen, zoals rapporten van een branchevereniging of databanken.
2.2 – Bedrijfsomgeving
Een bedrijf bestaat natuurlijk niet alleen uit consumenten. Ook producten, transacties, uitgaves en media bevatten waardevolle data. Analyseer dus ook je bedrijfsomgeving op nieuwe databronnen.
Voorbeelden van databronnen uit de bedrijfsomgeving zijn:
- Product-bestanden
- Verkooplijsten van producten of diensten
- Inkooplijsten
- Prijslijsten
- Campagneresultaten
- Marktaandelen van aanbieders
- Aandelenkoersen
- Wisselkoersen
2.3. – Meetactiviteiten
Naast de reeds beschikbare databronnen, kun je ook zelf op onderzoek uitgaan. Het voordeel hiervan is dat je gericht op zoek kan gaan naar antwoorden. Bepaal van tevoren de behoefte van jouw business en realiseer vervolgens het gewenste onderzoek.
Voorbeelden van meetactiviteiten zijn:
- Websitestatistieken (aangepast op eigen websitedoeleinden)
- Enquêtes
- Naamsbekendheid- of imago-onderzoeken.
- Interviews
- Social media statistieken
2.4 – Combinaties
Uiteraard zijn de drie bovenstaande deelgebieden ook te combineren. Een voorbeeld hiervan is een enquête onder je klantenbestand. Enerzijds kan dit je klantenbestand verrijken met extra informatie en anderzijds heb je ook data voor een klanttevredenheidsonderzoek.
3 – Voorbeelden
Per business is de behoefte naar inzichten anders. Hierdoor verschillen de marketing analytics databronnen natuurlijk ook. De verschillen maken we duidelijk door twee voorbeelden te schetsen:
3.1 Webshop
Een website legt van nature veel data vast, aangezien alles zich digitaal afspeelt. Een webshop heeft dus veel data over producten, orders en klanten.
Eén klant kan bijvoorbeeld meerdere orders hebben, waaronder weer meerdere producten kunnen hangen. Ook is het waardevol om te weten welke producten geretourneerd worden.
Verder bezit een webshop bijna altijd over websitestatistieken en reviews. Naar welke producten zoeken consumenten en wat vinden de klanten van de producten?
Conclusie: Een webshop weet al veel over bestaande klanten. Het is daarom verstandig om de meetactiviteiten te richten op het vinden van nieuwe klanten.
Enkele mogelijkheden hiervoor zijn:
- Naamsbekendheid onderzoek in regio’s waar nog weinig klanten zijn
- Marktonderzoek naar het potentiële aantal klanten in nieuwe regio’s
- Een concurrentieanalyse
- Social media statistieken over een bepaalde regio in kaart brengen, zoals bijvoorbeeld ‘het aantal Facebook volgers in België’.
3.2 Sportschool
Een sportschool genereert omzet door middel van maandelijkse abonnementen. Naast het werven van nieuwe leden, is retentie ook een belangrijk doel.
Een sportschool bezit data over de leden en hoogstwaarschijnlijk ook over de trainingen die de leden bijwonen. De sportschool zou er voor kunnen kiezen om meetinstrumentarium rondom retentie in te richten, met bijvoorbeeld:
- Indicatoren dat een abonnement afloopt
- Indicatoren dat een lid al langere tijd geen trainingen meer volgt
- Indicatoren over groepen waarvan het retentiepercentage laag is
Zodra deze (bedrijfsomgeving/consumenten) data beschikbaar is, heeft de sportschool de mogelijkheid om hier op te acteren.
Meer lezen over marketing analytics?
Lees hier de complete serie inclusief de marketing analytics roadmap!