De opkomst van digitale technologie, sociale media en SaaS-toepassingen heeft de manier waarop bedrijven marketing bedrijven fundamenteel veranderd en heeft bedrijven toegang gegeven tot een steeds grotere hoeveelheid klantgegevens uit verschillende bronnen. Maar het is niet genoeg om alleen maar over deze gegevens te beschikken. Bedrijven moeten er gebruik van maken om de gewoontes van klanten te begrijpen en de manier waarop ze hun marketingactiviteiten meten, plannen en uitvoeren te veranderen. Dit vereist een wisselwerking tussen gegevensanalyse en digital marketing. En dit is precies waar digital marketing analytics een game-changer is.
Digital marketing analytics helpt bedrijven gegevens te gebruiken om bruikbare inzichten te ontdekken en hun marketing rendement te verbeteren. Het begrijpen en implementeren van digital marketing analytics is essentieel voor bedrijven die klanten willen aantrekken en behouden en innovatief willen blijven.
Dit artikel behandelt het belang van digitale marketinganalyse voor het meten en optimaliseren van marketinginspanningen. Het benadrukt hoe het gebruik van gegevens en analytics kan helpen bij het begrijpen van klantgedrag, het verbeteren van ROI en het aanpassen van marketingstrategieën voor maximale effectiviteit. Het onderstreept de waarde van het volgen van KPI's, het segmenteren van doelgroepen en het gebruik van de juiste gereedschappen om waardevolle inzichten te genereren en marketingcampagnes te verfijnen voor groei en succes.
Digital marketing analytics omvat processen en technologieën die marketeers in staat stellen om het succes en de waarde van hun digitale marketinginitiatieven effectief te evalueren, trends en patronen te identificeren en datagestuurde beslissingen te nemen. Data-analyse in digitale marketing helpt je te weten wat werkt, wie je klanten zijn en op welke digitale kanalen je je marketingmiddelen moet richten.
Door digital marketing analytics te integreren, kunnen ze gegevens over de hele marketing reis integreren om een volledig beeld van alle marketingkanalen te creëren. Het marketingteam kan die gegevens vervolgens gebruiken om een volledig plaatje van de klant op te bouwen, marketingcampagnes sneller te activeren en klanten meer gepersonaliseerde email en social media marketing te bieden.
Digitale marketing analytics helpt ook om de effectiviteit van marketingprogramma's te analyseren door aankoopgegevens van klanten uit bronnen zoals Stripe te vergelijken met gegevens uit CRM's zoals HubSpot, zodat ze snel beslissingen kunnen nemen en marketingcampagnes kunnen bijstellen.
Het doel van digitale marketing analytics is om de effectiviteit van marketing campagnes te verhogen door ervoor te zorgen dat de juiste doelgroepen worden benaderd met relevante advertenties via de meest relevante kanalen. Als gevolg daarvan krijgen klanten toegang tot meer op maat gemaakte promoties en krijgen bedrijven een hoger rendement op hun marketinginvesteringen met een hogere merkbekendheid en verkoop conversies.
Over het algemeen kunnen gereedschappen voor digital marketing analytics bedrijven helpen drie belangrijke doelen te bereiken:
Volgens de trendgegevens van Google is de zoek interesse voor "advertentie-instellingen", waar gebruikers kunnen zien of aanpassen hoe hun advertenties worden gepersonaliseerd, het afgelopen jaar wereldwijd met meer dan 1000% gestegen.
Het is duidelijk dat mensen verlangen naar personalisatie, maar de enige manier om aangepaste advertenties te maken is door klantgegevens te analyseren. In een e-commerce toepassing kunnen dit bijvoorbeeld gegevens zijn zoals de aankoopgeschiedenis van een klant, aankoopkanalen, geolocatie, favoriete items en aangeklikte productafbeeldingen.
Deze klantgegevens kunnen vervolgens worden gecombineerd met geavanceerde statistische machine learning (ML) modellen om gepersonaliseerde advertenties aanbiedingen te ontwikkelen.
Met sterke digital marketing analytics kunnen marketeers de kloof dichten en de effectiviteit van marketingcampagnes beter begrijpen op basis van bruikbare meetgegevens, zoals rendement op investering (ROI) en omzet en kosten per acquisitie (CPA).
Bedrijven kunnen zien hoe marketingcampagnes zich verhouden tot elkaar op het gebied van omzet, klikfrequentie en andere standaard statistieken en betere beslissingen nemen om verspilling te elimineren en de winst te maximaliseren.
Digital marketing analytics helpt ook bij het identificeren van trends in marketingcampagnes. Analytics kunnen je laten zien waar klanten zich engageren, klikken en kopen en waar ze hun interesse verliezen.
Bijvoorbeeld, een advertentie die goed presteert op Facebook doet het misschien niet hetzelfde op Instagram of X (voorheen Twitter), en verschillende factoren kunnen dit veroorzaken, zoals de gebruikerservaring en de advertentie.
Een solide digital marketing analytics pipeline voegt deze verschillende gegevenspunten samen om inzichten te krijgen die helpen bij datagestuurde besluitvorming bij het opstellen van marketingcampagnes.
Hier zijn enkele methoden die je moet overwegen om digital marketing analytics te gebruiken om je marketing campagnes effectief te stimuleren.
De sleutel tot het gebruik van digital marketing analytics is snelle toegang tot klantgegevens uit meerdere bronnen in één overzicht.
Of het nu gaat om gegevens van de eerste partij die zijn verzameld vanuit jouw gebruikers via je websites of andere bronnen, zoals sociale media, enquêtes en SaaS-toepassingen, investeer in een betrouwbare en schaalbare leverancier van data pipelines om deze gegevensbronnen samen te voegen en te gebruiken om marketingwaarde te creëren. Imperfect Foods, een online supermarkt, zag bijvoorbeeld een stijging van 53 procent in het aantal klanten dat opnieuw werd geactiveerd en een daling van 15 procent in de kosten voor klantenwerving nadat het al zijn klantgegevens had geconsolideerd in zijn data stack en had gebruikt voor marketing activering.
Dat gezegd hebbende, verzamel gegevens wel op verantwoorde wijze. Vraag rechtstreeks toestemming aan je gebruikers voor het verzamelen en gebruiken van hun gegevens en vermijd oplossingen die niet voldoen aan de verwachtingen van mensen op het gebied van privacy of die niet in overeenstemming zijn met de privacyregelgeving.
Hoewel het verleidelijk is om zoveel mogelijk statistieken en KPI's bij te houden, moet je beginnen met een paar use cases en bijbehorende dashboards. Daarna kun je doelgericht uitbreiden wat je volgt en ervoor zorgen dat de inzichten de meeste bedrijfswaarde opleveren.
Definieer je doelen en meet de resultaten voor de meest waardevolle use cases. Probeer vervolgens verschillende gegevens combinaties uit om te zien welke inzichten de beste beslissingen opleveren. Iterating van je dashboards helpt je om de juiste metrics en KPI's te bepalen.
Het is ook belangrijk om je klanten te segmenteren zodat je ze effectiever kunt benaderen en de customer lifetime value kunt verhogen. Klanten kunnen worden gesegmenteerd op basis van verschillende factoren, variërend van demografische tot gedragsgerelateerde factoren. Gebruik de gegevens die je verkrijgt uit marketingcampagnes om je klantsegmentatie te blijven verbeteren.
Organisaties kunnen digital marketing analytics gebruiken om marketingcampagnes en -statistieken te optimaliseren in elke fase van de klantreis.
In de fase van productbekendheid, waarin je klanten verleidt en voorlicht over je product, moeten bereik, frequentie en betrokkenheid worden gemeten, omdat het doel is om je organische publiek te laten groeien en ze betrokken te houden. Analytics beantwoordt hier vragen zoals procentuele toename in website-, zoekmachine- en blog verkeer en sociale media betrokkenheid en -vermeldingen. Met behulp van deze gegevenspunten kun je je marketing afstemmen om je bekendheid te vergroten. Zo weet je bijvoorbeeld welk type berichten op sociale media het beste werkt voor verschillende groepen en via welk kanaal.
In de overweging-/conversiefase, waarin kopers actiever de productkeuzes beoordelen om actie te ondernemen, moeten de marketing statistieken hier verkoop-, aanmeldings- of andere actiedoelen omvatten, omdat je doel hier is om klanten te overtuigen om conversie te stimuleren. In dit stadium beantwoordt marketinganalyse vragen zoals de gemiddelde tijd op de site, het conversiepercentage van nieuwe en terugkerende bezoekers, de kosten per conversie en het bounce-percentage.
Deze statistieken kunnen helpen bij het optimaliseren van conversies. Als je site bijvoorbeeld een hoog bouncepercentage heeft voor gebruikers van een bepaalde locatie, kan dit betekenen dat het te lang duurt om te laden of dat gebruikers op die locatie niet de producten krijgen die ze willen van je site. Als gevolg daarvan moet je je website misschien opnieuw ontwerpen om een betere ervaring te bieden en de conversies te verbeteren.
In de retentiefase, nadat een klant is geconverteerd, kunnen analyses zoals click-through rate, customer churn rate, loyal customer rate en customer lifetime value een grote rol spelen bij het personaliseren en optimaliseren van retentiecampagnes. Je kunt hier bijvoorbeeld gegevens gebruiken om te bepalen of het het juiste moment is om een klantloyaliteitsprogramma te starten of exclusieve kortingen aan te bieden aan bepaalde klanten met een hoog gebruik om de klantretentie te verbeteren.
Bij het bouwen van grafieken en dashboards is het kiezen van de meest geschikte datavisualisaties essentieel. De juiste weergave en rapporten zorgen voor een nauwkeurige interpretatie van gegevens en inzichten in actie en zijn van vitaal belang voor het communiceren van de waarde van marketing voor het bedrijf.
Kies een tool voor gegevensanalyse waarmee je je visualisaties kunt aanpassen in plaats van alleen te vertrouwen op standaardgrafieken voor het weergeven van gegevens.
Vandaag de dag worden analyse technologieën veel gebruikt en daarmee komt een overvloed aan visualisaties - zoals staaf- en cirkeldiagrammen, tabellen en lijngrafieken - die kunnen worden gebruikt in rapporten en artikelen.
Trek een les uit de Agile methodiek van voortdurende verbetering. Die aanpak is gebaseerd op snelle test- en leercycli. Je gebruikt waarschijnlijk meer dan één digitaal advertentie marketingplatform. Het is essentieel dat je de prestaties van je advertentiecampagnes op verschillende kanalen begrijpt, zodat je weet wat werkt, waarom het werkt en je je budget het beste kunt toewijzen.
Probeer verschillende gegevens combinaties uit om te zien wat je helpt om de beste beslissingen te nemen. Elke meting in marketing biedt een nieuwe kans om te verbeteren, of het nu gaat om het optimaliseren van campagnes om de klantervaring te verbeteren of de omzet te verhogen.
Het analyseren van het verleden is echter niet genoeg in marketing. Naast het rapporteren van campagne prestaties is het belangrijk om analytische marketingmodellen te bouwen om voorspellingen te doen op basis van klantsegmenten.
Van persoonlijke voorkeuren en regionale verschillen tot het tijdstip van de dag waarop een email moet worden verzonden of een advertentie moet worden geplaatst, digital marketing analytics verbetert het vermogen van een bedrijf om voorspellingen te doen. En dit is waar het samenkomt; een combinatie van analyse en voorspelling.
Om effectieve digitale marketinganalyses te implementeren, is het essentieel dat bedrijven investeren in een geautomatiseerde en betrouwbare data-integratieoplossing. Dit stelt hen in staat om gegevens uit verschillende bronnen te consolideren en zo de volledige kracht van hun data te benutten. Met behulp van deze geïntegreerde gegevens kunnen bedrijven nauwkeurige en diepgaande analyses uitvoeren, waardoor ze beter inzicht krijgen in hun marketingcampagnes.
Door gegevens uit verschillende bronnen samen te voegen, kunnen bedrijven een holistisch beeld krijgen van hun marketingactiviteiten. Ze kunnen zien hoe verschillende kanalen, zoals sociale media, websites en enquêtes, bijdragen aan het succes van hun campagnes. Dit stelt hen in staat om te identificeren welke kanalen het meest effectief zijn en welke mogelijk niet de gewenste resultaten opleveren.
Bovendien stelt een geautomatiseerde data-integratieoplossing bedrijven in staat om real-time inzichten te verkrijgen. Ze hoeven niet langer handmatig gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen en te combineren, wat tijdrovend en foutgevoelig kan zijn. In plaats daarvan kunnen ze vertrouwen op een geautomatiseerd systeem dat de gegevens automatisch verzamelt, consolideert en analyseert, waardoor ze sneller toegang hebben tot waardevolle inzichten.
Het gebruik van geïntegreerde data stelt bedrijven in staat om marketingbeslissingen te nemen op basis van feiten en cijfers. Ze kunnen zien welke marketingcampagnes het meest succesvol zijn geweest en welke strategieën hebben geleid tot een hogere omzet of klikfrequentie. Door deze inzichten kunnen bedrijven hun marketinginspanningen optimaliseren en betere beslissingen nemen om verspilling te verminderen en de winst te maximaliseren.
Kortom, het investeren in een geautomatiseerde en betrouwbare data-integratieoplossing is essentieel voor bedrijven die effectieve digitale marketing analyses willen implementeren. Door gegevens uit verschillende bronnen te consolideren, kunnen ze waardevolle inzichten verkrijgen en betere beslissingen nemen om hun marketingcampagnes te stimuleren. Met real-time inzichten kunnen bedrijven snel reageren op veranderingen in de markt en hun marketingstrategieën aanpassen om het meeste uit hun data te halen.
Dit artikel is gebaseerd op “An introduction to digital marketing analytics” van Fivetran.