Een nieuwe marketingcampagne strategiseren is leuk en spannend, maar je harde werk is pas écht de moeite waard als het aanslaat bij je publiek en goed presteert. Hoewel sommige marketeers misschien het geluk hebben om bij de eerste poging een winnende formule te vinden, moeten de meeste mensen data analyse methoden gebruiken om hun campagnestrategie te sturen. Door klanten centraal te stellen in je besluitvorming door middel van data analyses, kun je relevante campagnes maken die aansluiten bij je publiek en je KPI-doelstellingen halen. In dit artikel kijken we naar vijf methoden voor data analyse die door marketeers ingezet worden.
Data analyse is essentieel voor het verbeteren van marketingcampagnes, omdat het marketeers helpt om klantgedrag te begrijpen en datagedreven beslissingen te nemen. Door gebruik te maken van vijf populaire analysemethoden: beschrijvende, inferentiële, regressie-, content- en voorspellende analyse, kun je zowel kwantitatieve als kwalitatieve gegevens benutten om inzichten te verkrijgen, campagnes te optimaliseren en toekomstige trends te voorspellen. Het combineren van deze analyses met empathie voor de klant leidt tot effectievere en relevantere marketingstrategieën.
Marketeers gebruiken data analyse om prestaties te beoordelen, campagne updates door te voeren en inzicht te krijgen in klanten. Zoals je zult zien, hangt de methode die je kiest af van wat je ervan kan leren en de gegevens die je ermee verzamelt.
De soorten gegevens die marketeers het meest gebruiken zijn:
Nu je weet welke verschillende soorten informatie marketeers verzamelen, kun je de onderstaande methoden gebruiken in je data analyse proces om de beste resultaten te krijgen, product updates prioriteit te geven en je zakelijke beslissingen te onderbouwen.
Als je wilt meten wat er in het verleden is gebeurd, gebruik dan beschrijvende analyse. Deze methode voor data analyse vat de resultaten van kwantitatieve gegevens samen, zoals het aantal 'vind ik leuk's' of het aantal inschrijvingen voor je nieuwsbrief.
Populaire beschrijvende analysemethoden zijn onder andere het gemiddelde, de mediaan, de modus en het eenvoudigweg vergelijken van de antwoordpercentages van een enquête op een meerkeuzevraag.
Vragen stellen aan je publiek met meerkeuzevragen is een geweldige manier om kwantitatieve gegevens te verzamelen, ervan uitgaande dat je de juiste vragen stelt. Je onderzoeksvragen moeten specifiek genoeg zijn om relevante gegevens te krijgen, maar niet zo gedetailleerd dat je klanten per ongeluk naar het antwoord leidt dat je wilt horen.
Soms heb je een voorgevoel, maar wil je je ideeën onderbouwen met gegevens. Met inferentiële analyse kun je hypotheses maken over de voorkeuren en motivaties van je klanten door een mix van meerdere kwantitatieve of kwalitatieve gegevenspunten te gebruiken. Je maakt een gevolgtrekking door inzichten die tegelijkertijd zijn waargenomen, op elkaar te stapelen.
Met een heatmaps-tool kun je bijvoorbeeld visualiseren hoe gebruikers omgaan met verschillende delen van je website. Stel dat een heatmap laat zien dat een deel met een belangrijke CTA (call to action) een lage blootstelling ratio heeft (dat wil zeggen, het percentage pageviews waarbij ten minste de helft van de zone zichtbaar was op het scherm), maar toch een relatief hoge klikratio van de gebruikers die de zone wel zien. In dat geval zou je kunnen concluderen dat het bericht en de vormgeving van de CTA aantrekkelijk zijn voor gebruikers, maar dat er meer op zou worden geklikt als deze naar een prominentere positie zou worden verplaatst.
Journey Analysis verzamelt gegevens van alle customer journeys van je klanten en geeft je een kleurrijke visualisatie van welke pagina's ze hebben bezocht en op welke pagina's de meeste gebruikers zijn afgehaakt.
Als je de visualisatie gebruikt om te veronderstellen waarom een bepaalde pagina afhakers lijkt aan te moedigen, kun je eenvoudig meer kwalitatieve inzichten krijgen om dit te testen. Klik gewoon door op de grafiek om sessie herhalingen voor de relevante pagina te bekijken en je kunt zien wat je gebruikers zagen op het moment dat ze besloten niet te converteren. Zo weet je zeker dat je A/B-test hypotheses op meer dan een goed voorgevoel gebaseerd zijn!
Regressie analyse is een krachtige statistische methode die de relatie tussen gegevenspunten meet, bijvoorbeeld of hogere marketinguitgaven gerelateerd zijn aan meer inkomsten. Het basisproces van regressie analyse houdt in dat je twee variabelen uitzet op een grafiek en vervolgens kijkt hoe ver die punten afwijken van de regressielijn. Als de gegevens dicht bij de lijn liggen, is er een correlatie.
Omdat regressie analyse meerdere variabelen en een aantal vergelijkingen omvat, is het gebruikelijk om een spreadsheet add-in te gebruiken of een tool zoals Tableau of The R Project
Je kunt de tool bijvoorbeeld vragen: “Maak een grafiek die de relatie laat zien tussen de gemiddelde lading van de winkelwagen en de aankoopfrequentie van klanten. Ik wil zien of klanten die vaker kopen ook meer uitgeven per transactie.”
Als je het idee hebt dat twee van je statistieken elkaar kunnen beïnvloeden, krijg je binnen een paar seconden een datavisualisatie om het te bewijzen of te ontkrachten.
Content analyse zet kwalitatieve inzichten om in kwantificeerbare resultaten om je te helpen ideeën te krijgen over klantperspectieven, percepties en motivaties. Je kunt bijvoorbeeld tellen hoeveel reacties op open vragen bepaalde thema's noemden om het belang ervan voor je publiek te rangschikken.
Haal gegevens op uit open vragenlijsten, sessie herhalingen van echte website-interacties, interviews, beoordelingen, getuigenissen, sociale opmerkingen en merk vermeldingen. Je kunt zelfs een inhoudsanalyse uitvoeren op beoordelingen van concurrenten om te ontdekken wat hun klanten niet goed vinden, zodat je jouw merk daartegen kunt afzetten.
Als je tientallen, honderden of duizenden reacties op open vragenlijsten hebt, wordt het proces van inhoudsanalyse al snel onhanteerbaar en kan je uitvoer vol menselijke fouten komen te zitten.
Met Content Square kun je het proces automatiseren. Je kunt met slechts een paar klikken een sentiment analyse uitvoeren op reacties op open vragenlijsten en deze sorteren in “positief”, “negatief” en “neutraal”.
Het platform kan ook automatisch reacties labelen met labels die ze sorteren in thema's, en zelfs AI gebruiken om een kort rapport te schrijven van de algemene bevindingen, zodat het doen van content analyses heel snel gaat.
Voorspellende analyse anticipeert op toekomstige trends of analyseert klantgedrag met behulp van grote datasets, voorspellende modellen, kunstmatige intelligentie (AI) en tools voor machinaal leren. Met andere woorden, het is een beetje geavanceerd. Marketeers kunnen echter krachtige inzichten ontsluiten, zoals toen L'Oréal en Synthesio AI gebruikten om beauty trends te voorspellen.
Als je niet wilt werken met een gespecialiseerd bureau of consultant, zijn er voorspellende analyse tools die marketeers zonder geavanceerde vaardigheden op het gebied van data analyse helpen inzichten te halen uit klantgegevens.
Tip: Volg het gedrag van klanten met aangepaste dashboards.
Met Content Square kun je een onbeperkt aantal dashboards maken die rapporteren over statistieken die relevant zijn voor een bepaald project. Je kunt deze dashboards delen met je team en je er zelfs op abonneren om elke dag, week of maand meldingen over belangrijke gegevenspunten te ontvangen.
Op deze manier heb je genoeg overzicht om te onthouden waar je KPI-gegevens zijn geweest en om te voorspellen waar ze naartoe gaan.
Als je tot je knieën in spreadsheets en tot over je oren in statistieken zit, is het makkelijk om klanten slechts te zien als getallen op het scherm. Leidinggeven met empathie en nieuwsgierigheid geeft je een nieuwe kijk op methoden voor data analyse.
Als je een vraag hebt, stel die dan in een enquête aan je klanten. Als je hun motivaties wil begrijpen, praat dan met ze in een interview. Als je wilt zien hoe ze zich door de marketing funnel van je website bewegen, bekijk dan een sessie van hun gedrag.
Je beste strategieën en campagnes komen voort uit een mix van gegevens en menselijkheid. Begin gewoon met een vraag of hypothese en begin met onderzoeken en analyseren.
Of je nu net begint met data analyse of al regelmatig werkt met dashboards en statistieken, het succes van je marketingcampagnes hangt steeds meer af van je vermogen om data te interpreteren en toe te passen.
Door gebruik te maken van verschillende analysemethoden—van beschrijvend tot voorspellend—kun je niet alleen beter begrijpen wat er gebeurt, maar ook waarom het gebeurt en wat je volgende stap zou moeten zijn.
Combineer harde data met klantinlevingsvermogen, en je creëert campagnes die niet alleen presteren, maar ook echt aansluiten bij de behoeften van je doelgroep.
Data vertelt je wat mensen doen; gesprekken en empathie onthullen waarom.
Dit artikel is gebaseerd op “How to use data analysis methods and techniques to create customer-centric marketing campaigns” van ContentSquare.