CRM is weer helemaal terug en dus zien we diverse thema-avonden en semimars met CRM als onderwerp. En gaat het over CRM, dan gaat het vaak snel over klantsegmentatie. Zo was er kort geleden een thema sessie van het CRMGenootschap en organiseert de PIM op 28 maart hierover een avond (Karen Miedema is on tour, zo lijkt het).

Niet geheel toevalligerwijs heb ik de sessie van het CRM Genootschap bijgewoond en naast waarde- en churnsegmentatie kwam hier ook weer eens de behoeftesegmentatie ter sprake. Dit levert altijd hele mooie plaatjes op met segmenten en bijbehorende ‘moodboards’. Smullen voor communicatiemanagers, maar ik wordt er altijd erg argwanend van.

Het probleem met behoeftesegmentaties is dat deze altijd gebaseerd zijn op marktonderzoek dat vervolgens is doorvertaald naar de rest van de database (nu klantsegmentatie weer in is, lijkt ook datafusie opeens weer herontdekt). Allereerst heb je te maken met de onbetrouwbaarheid van marktonderzoek (mijn collega Arjan heeft hier e.e.a. over gepost) en heb je vaak te maken met verouderde gegevens (de Postbank heeft dit kort geleden ook onderkend) . Daarnaast gaat er bij de doorvertaling naar de rest van de database zo veel informatie verloren, dat de voorspellende kracht op individueel klantniveau verwaarloosbaar is.

Ben ik dat helemaal tegen het gebruik van externe data? Nee, ik denk dat deze data prima geschikt zijn om profielen mee te maken voor communicatieafdelingen (veel van deze afdelingen lijken niets te kunnen zonder profiel). Als het je echter gaat om het beter voorspellen van klantgedrag voegen externe data weinig tot niets toevoegen boven op je eigen data. Ongetwijfeld zijn er uitzonderingen op deze regel, maar ik ben nog nooit een opdrachtgever tegen gekomen waar externe variabelen in de churn- en/of crosssell modellen voorkwamen.

Plaats een reactie