Archief voor categorie “Online klantgedrag”


Afgelopen dinsdag bezocht ik de derde thema-avond van DeMeter: Profiling & Targeting. Ik kijk terug op een succesvolle thema-avond met drie interessante sprekers met leuke tips en trucs aan de hand van inspirerende praktijkvoorbeelden. Ook het publiek was erg enthousiast! Hierbij een verslag van de avond…

Jan-Willem Sanders van Ilse Media
Jan-Willem Sanders van Ilse Media trapte af en legt uit hoe Ilse Media adverteerders helpt bij ‘cherry picking’, namelijk door gebruik te maken van behavioral targeting. Ilse Media maakt gebruik van een groot netwerk van websites waarbij ze surfgedrag slim proberen te taggen en gezamenlijk bouwen aan één centraal profiel. Met dit netwerk bereikt Ilse Media 80% van de Nederlandse online populatie. Wanneer klanten inloggen op een site in het netwerk worden de gegevens geaggregeerd en geanonimiseerd. Zo kunnen de socio-demografische gegevens die vanuit Schoolbank zijn opgehaald op bijvoorbeeld nu.nl worden uitgelezen en worden gebruikt.

Een interessante toepassing van behavioral targeting is ‘re-targeting: wanneer iemand bij Bol.com zijn winkelmandje vol achterlaat, wordt op de volgende landingspagina een passende banner geplaatst: dit kan de CTR met factor 4 verhogen.

De verdieping van profielen is volgens Jan-Willem de grootste uitdaging. Op het moment probeert Ilse Media ‘high involvement’ te traceren. Een bezoek aan Kieskeuring geeft bijvoorbeeld aan dat mensen écht op zoek zijn naar een bepaald product. Zo is elk bezoek aan een website aanleiding voor het ‘aanvinken’ van de bijbehorende interesses in het centrale profiel. Er wordt rekening gehouden met het feit dat een computer soms door meerdere personen wordt gebruikt: soms kan er dus ook geen uitspraak worden gedaan over bijvoorbeeld geslacht.

Een terechte opmerking uit het publiek: doordat alles geanonimiseerd is, kun je de digitale wereld helaas als een silo beschouwen.

Joris de Bruijne van Add to Favorites
Ook Joris de Bruijne van Add to Favorites had een interessant verhaal, namelijk over segmentatie en personalisatie in e-mailmarketing. Het lijkt voor de hand liggend en gemakkelijk, maar wordt in de praktijk weinig uitgevoerd. Zelfs leidende DM-voorbeelden maken beperkt gebruik van personalisatie. Uit een onderzoek dat Joris heeft uitgevoerd (N=40) blijkt dat 72% van de partijen niet personaliseert! Er zijn echter genoeg redenen om te personaliseren en te segmenteren, o.a.: het vergroten van open- en leesgedrag, een hogere conversie, verbetering langere termijn resultaten (als je niet relevantie push mail stuurt, heb je kans dat een vervolgmailing ook niet meer wordt gelezen) en het verhogen van de klanttevredenheid.

Aandachtspunt is dat er niet altijd direct uitspraken gedaan kunnen worden over iemands profiel. Neem het voorbeeld van Bol.com: pas na 10-15 bestellingen durven zij iets te zeggen over wie de klant is wat hij of zij doet.

Het interessante en levendige verhaal van Joris werd afgesloten met een aantal tips. Zo is het proces vaak de valkuil: zorg dat je gegevens uitvraagt bij registratie! De profilering moet echter wel aansluiten bij de targeting. Een andere goede tip die Joris geeft is dat een klant bij inschrijving voor de nieuwsbrief niet perse een waslijst aan informatie moet afgeven. Je kunt het in tweeën delen: zorg dat je de contactgegevens van de klant hebt om de nieuwsbrief te kunnen versturen en geef de klant daarna de mogelijkheid om eventueel nog wat interesses aan te vinken; zo doet Selexyz dit bijvoorbeeld!

Petra Mesdag van Eneco Retail
De laatste spreker van de avond was Petra Mesdag van Eneco Retail. Petra legt uit hoe Eneco klantinzicht gebruikt voor het gericht benaderen van de klant. Zo worden LTV en de klantlevenscyclus gecombineerd om fact-based behouds- en win back activiteiten uit te voeren. Dankzij de churnmodellen wordt een churnreductie van 4% in de meest churngevoelige groepen gerealiseerd. Daarnaast wordt win back heel selectief uitgevoerd omdat niet alle klanten interessant zijn om terug te winnen. Ook worden klantgegevens gebruik bij plaatsing van slimme meters. Aangezien niet alle meters tegelijk geplaatst kunnen worden, krijgen klanten die de meterstanden niet doorgeven bijvoorbeeld voorrang. Naast het gebruik van LTV en de klantlevenscyclus voor retentie zie ik voor Eneco een kans om deze ook in te zetten bij het werven van klanten!

Het was weer een leuke en inspirerende avond! De volgende thema-avond gaat over de toekomst van DM en staat gepland op 19 mei 2009. Een avond die je als professional absoluut niet mag missen! Tot dan!

Comments Geen reacties »

Onderstaand artikel verscheen in het maart 2009 nummer van Twinkle Magazine en werd geschreven door Bart Clement & Bram van Essen. Het volledige artikel in pdf is hier te downloaden.

Veel online-marketeers zijn opgevoed met click through rates als belangrijkste graadmeter voor succes van een campagne. Maar u kunt bijvoorbeeld ook het gedrag van uw nieuw geworven klanten precies meten, waardoor u het werkelijke resultaat van campagnes op de langere termijn kunt achterhalen. Maak hier optimaal gebruik van en voorkom onjuiste conclusies.

Laten we beginnen met een voorbeeld. Een verzekeraar is met twee online-marketingcampagnes tegelijk bezig. De ene campagne richt zich op het verkopen van autoverzekeringen, terwijl de tweede een reisverzekering promoot. Beide campagnes scoren goede conversiecijfers. De marge op de autoverzekering blijft ondanks de aangeboden korting erg hoog, terwijl de marge op de reisverzekering een stuk lager is. Meer autoverzekeringcampagnes en minder reisverzekeringcampagnes, lijkt dus het beste advies.

In dit artikel laten we u zien dat de gemaakte keuze niet per se de juiste hoeft te zijn. Een uitgebreidere analyse kan het werkelijke resultaat van een campagne aan het licht brengen en zo tot betere investeringsbeslissingen leiden.

Van click naar lifetime value
De groei van affiliatemarketing en de mogelijkheid om ‘cost per order’-deals (CPO-deals) te sluiten, heeft al een verandering veroorzaakt in het meten van succes van online-marketingacties. Bij key performance indicators (KPI), dat zijn de zogenoemde succesbepalende factoren, is de belangrijkste verschuiving die van click through rate naar daadwerkelijke conversie. Met de lengte van de geworven relatie wordt bij de evaluatie vaak nog geen rekening gehouden. Houdt uw klant het bij één aankoop of is een mooie en lange relatie geboren? Zoals uit direct marketing bekend is, zijn er per kanaal soms grote verschillen in typen klanten die worden geworven. Zelfs binnen een kanaal, maar met verschillende campagnes, kunnen op dat vlak grote verschillen ontstaan. Online is dat niet anders. Bij de traditionele kanalen is meestal bekend hoe lang een geworven klant blijft en wat deze klant in de tussentijd gaat uitgeven. Bij een internetkanaal ontbreken deze gegevens vaak. De klant die u online geworven heeft, zou het wel eens bij één aankoop kunnen houden. En dan blijkt goedkoop opeens duurkoop te zijn.

Ook online naar langere termijn kijken
Laten we de campagnes uit het voorbeeld eens verder volgen. Bij nadere analyse blijkt dat de klanten die de autoverzekering afnemen, op de langere termijn weinig opleveren, omdat ze bij de eerste de beste campagne van de concurrent bij u weglopen. De verwachte opbrengsten over de gehele levensduur van de klant beperken zich slechts tot een jaar nettomarge minus korting, schade en servicekosten. Dezelfde analyse van de reisverzekeringcampagne laat zien dat de nieuwe klanten veelal ook een zorgverzekering en uiteindelijk zelfs soms een autoverzekering afsluiten. Daarmee wordt de verwachte levensduur, ofwel de tijd dat de klant een actieve relatie blijft, erg vergroot. De verwachte opbrengst over de gehele levensduur (wat de klanten betreft ) is daarmee vele malen hoger dan het resultaat van de autoverzekeringcampagne.

Online wordt vaak niet verder gekeken dan de eerste fase van de evaluatie, en daarmee wordt slechts het kortetermijnresultaat in ogenschouw genomen. In het voorbeeld van de verzekeraar betekent dit, dat er meer budget in de campagne wordt gestoken die op langere termijn de slechtste business case heeft.

Korte termijn versus lange termijn
De lifetime value van een klant is pas op langere termijn vast te stellen. In het voorbeeld van de twee campagnes is gebleken er dat de verschillen tussen het gedrag van de klanten pas na drie tot zes maanden zichtbaar worden. Het is ook zinvol om andere value drivers te monitoren. Denk bijvoorbeeld aan dubieuze debiteuren of ‘dure’ klanten die via de verschillende campagnes worden binnengehaald. Klanten die erg veel aandacht van de servicesdesk nodig zullen hebben, zijn erg dure klanten en bent u misschien zelfs liever kwijt dan rijk. Door inzicht in de lifetime value van klanten, voorkomt u dat het kostbare marketingbudget weliswaar voor de korte termijn goed wordt ingezet, maar dat er op de lange termijn toch geen positief gewenst resultaat wordt behaald. Voorkomen is beter dan genezen.

Voordelen life-timevaluebenadering
U kunt dus veel profijt hebben van een evaluatie op basis van de life-timevaluebenadering. Belangrijke voordelen van deze benadering zijn:
• U kunt inzicht krijgen in de langetermijneffecten van online-marketingcampagnes, waardoor u betere business cases kunt opstellen.
• De toepassing van een eenduidige evaluatiemethode, die ook de basis vormt voor evaluaties in de offline-marketingcampagnes, maakt het mogelijk om resultaten van campagnes in verschillende kanalen onderling te vergelijken.
• U kunt inzicht krijgen in onderlinge versterkingseffecten. Correlatie tussen campagne-effecten worden vaak verondersteld, maar een bewijs was tot op heden moeilijk te bewijzen. Door slimme keuzes van controlegroepen is het met een lifetime-valuebenadering wel mogelijk om deze effecten te bewijzen.

Een lifetime-valuebenadering geeft ook antwoord op vragen als:
• Hoe hoog mogen de acquisitiekosten van een klant zijn?
• Hoeveel kan ik uitgeven om de klant te behouden (retentiekosten)?
• Is de (marketing)strategie houdbaar op de langere termijn?
• Zijn online-marketingcampagnes effectiever dan offline-campagnes om nieuwe klanten te werven of om cross-sell toe te passen?

Conclusie
Kijk bij evaluaties niet alleen naar korte termijn conversie maar probeer toekomstig klantgedrag mee te nemen in de evaluatie.

Tags:

Comments Geen reacties »

Een tijdje geleden schreef ik hier over het uitkomen van het boek Multichannel Marketing van Akin Arikan. Een echt geweldig boek dat iedere marketeer zou moeten lezen! Unica Benelux heeft Akin uitgenodigd om in Nederland zijn verhaal te vertellen en nodigt alle lezers van M.I.B. en de leden van de LinkedIn groep Marketing Intelligence Netherlands uit om hierbij aanwezig te zijn.

Zet dus snel 23 maart om 18.30 in je agenda voor een niet te missen marketing intelligence event!

Bij veel bedrijven bestaat de behoefte om traditionele marketing te integreren met de groeiende mogelijkheden van online marketing. Bedrijven die hierin slagen kunnen de komende jaren een groot concurrentievoordeel behalen en daarmee zal de integratie van on en offline marketing in 2009 één van de belangrijkste onderwerpen zijn binnen het marketingdomein.

Akin’s ervaringen met het combineren van on en offline marketing worden gecomplementeerd door Daniël Markus van ClickValue, die zijn ervaringen zal delen met betrekking tot de trends en innovaties binnen online marketing.

Beide sprekers zullen ingaan op het personaliseren van web interacties door middel van het genereren van “behavioral insights” van iedere individuele webbezoeker. Daarnaast leert u hoe deze informatie gebruikt kan worden om interacties over andere kanalen aan te sturen en een significante verbetering te behalen in de communicatie met uw klanten en een hogere conversie van uw geïnvesteerde marketing Euro.

Het seminar wordt gehouden in het Mediaplaza in Utrecht. Meer informatie over het programma en de sprekers is hier te vinden. Registreer je snel voor dit geweldige event. Voor de eerste 100 gasten van dit evenement ligt het boek “Multichannel Marketing” van Akin Arikan klaar. Aan het event zijn verder geen kosten verbonden.

Ik hoop je te zien op de 23ste!

Tags: , ,

Comments 1 Reactie »

Zoals afgelopen week op Design for Conversion ook weer bleek, begint online marketing steeds volwassener te worden. Het belang van meten en optimaliseren wordt steeds meer onderkent, waardoor de webanalist een steeds grotere rol krijgt.

De ontwikkeling van de web analitics industrie vertoont veel paralellen met de business intelligence industrie van pakweg 10 jaar geleden. Niet alleen vanwege de manier waarop de overnames binnen de branche elkaar in hoog tempo opvolgen, maar vooral de ontwikkeling van reporting naar analyse. In de eerste jaren lag de nadruk op het bouwen van mooie rapportage, terwijl pas veel later meer naar analyse werd gekeken.

Binnen web analytics gebeurt een beetje hetzelfde. De afgelopen jaren draaiden vooral om het gebruik van webanalytics te vergroten en werd de KPI rapportage het toverwoord voor optimale sturing van je website. Heel langzaam komt nu het besef dat de analyse van (online) klantgedrag lastig in een standaardrapportage is te vatten en dus aanvullende analyses nodig zijn.

Deze ontwikkeling heeft ook consequenties voor de webanalist. Het maken van rapportages en het analyse van klantgedrag vereisen verschillende vaardigheden. Er zullen twee type analisten zijn die zich met webdata gaan bezighouden.

Type 1: Ontwikkelt rapportages en KPI dashboards. Zorgt voor de dagelijkse aansturing op basis van data. Doel van de functie: websiteoptimalisatie.

Type 2: Genereert inzichten uit online klantgedrag. Zorgt voor integratie online en offline marketingactiviteiten. Maakt analyses van klantwaarde per wervingskanaal of instrument. Doel van de functie: klantoptimalisatie.

De huidige webanalist zit vooral een type 1 analist. Het analyseren van online klantgedrag vereist andere vaardigheden, zoals datamining. Deze werkzaamheden sluiten veel beter aan bij de werkzaamheden van de databasemarketeer. Het is dan ook niet meer dan logisch als dat de analyse van online klantgedrag bij de databasemarketeer wordt belegd en uit het takenpakket van de webanalist verdwijnt.

Tags: ,

Comments 3 Reacties »

Afgelopen vrijdag vond Design for Conversion plaats in het Lichtschip in Amsterdam. Een hele gave locatie, al heeft het een paar zeezieken opgeleverd. Hier een korte samenvatting van de dag, die wat mij betreft een groot succes was (de eerlijkheid gebied te zeggen dat ik zelf in de organisatie zat dus wellicht wat bevooroordeeld ben).

Er stonden maar liefst drie key note speakers op het programma en aan Andrew Chak de eer om af te trappen met zijn verhaal “Getting to the next click”. Andrew is de auteur van het boek “Submit Now: Designing Persuasive Websites” waarin uiteen wordt gezet hoe je via design gebruikers tot aankoop aan kan zetten. Zijn verhaal komt eigenlijk om drie belangrijke lessen neer:

  1. Start where your users are
  2. Don’t sell, help them buy
  3. Remove the barriers

Zijn verhaal werd geilliustreerd met veel voorbeelden waardoor het een heel praktisch verhaal werd. De gehele presentatie is hier te lezen.

Als tweede keynote was het woord aan Steve Jackson van Trainers House (voorheen Satama). De titel van zijn verhaal ‘Combining 4 techniques to improve your conversion rates’ was veelbelovend. Steve maakt gebruik van The Insight Model, waarin de volgende elementen worden samengebracht.

  1. Persona, een uitgebreide beschrijving van je gebruiker
  2. Competitive data, hoe presteren we t.o.v. de concurrentie
  3. Clickstream data, hoe gedragen klanten zich op de site
  4. Experience data, welke mogelijkheden worden ingezet om de ervaring van de gebruiker te versterken

Aan de hand van een case liet hij zien hoe dit model gebruikt kan worden. Persoonlijk had ik iets meer van dit verhaal verwacht, maar er zaten een aantal praktisch toepasbare tools in. In april 2009 komt zijn boek “The Cult of Analytics” uit, waarin ongetwijfeld meer in detail wordt getreden.

Het hoogtepunt van de dag (wat mij betreft) was de presentatie van B.J.Fogg van Stanford. De titel van zijn verhaal was “The elements of behavior change: motivation, simplicity & triggers”. Op basis van zijn Model of behavior change liet hij zien dat mensen in principe voorspelbaar zijn (dat wisten we natuurlijk al vanuit databasemarketing) en dat er 35 verschillende type gedragsverandering zijn.

Zoals al uit de titel blijkt zijn er drie elementen die verandering in gang kunnen zetten. De eerste daarvan is motivatie. Hij onderscheid drie ‘core motivators’:

  • pleasure/pain
  • hope/fear
  • social acceptance/rejection

Zijn tip: “Use the lightest touch that works (don’t overmotivate)”

Is motivatie voldoende? Nee. Gebruikers moeten wel de mogelijkheid hebben om gedrag te veranderen. Deze mogelijkheid kun je vergroten door het zo simpel mogelijk te maken/houden. Simplicity is weer in een zestal elementen op te delen:

  1. Time
  2. Money
  3. Physical effort
  4. Brain cycles
  5. Social deviance
  6. Non routine

Moraal van het simplicityverhaal: “Humans are lazy!”.

Zijn motivatie en mogelijkheid dan genoeg? Nee, gedrag moet ook nog getriggerd worden. Er zijn drie type triggers die hier gebruikt kunnen worden, afhankelijk van de motivatie en mogelijkheid die de gebruiker heeft:

  1. high motivation, low ability –> facilitator
  2. low motivation, high ability –> spark
  3. High motivation, high ability–> signal

Op zijn eigen site is een deel van zijn verhaal te zien en zijn aanvullende artikelen te verkrijgen (zoals zijn model of behavior change). Zeker de moeite waard om eens te kijken.

Tussendoor konden we in teams de geleerde lessen in de praktijk brengen op een aantal cases. Alhoewel de tijd voor een uitgebreide oplossign beperkt was, was het wel een leuke manier om brainstormendewijs van elkaar te leren. Persoonlijk vond ik deze opzet erg prettig, maar ik hoor graag van aanwezigen als zij daar andere ideeen over hebben.

Na afloop hebben we nog heerlijk gebarbecued op het dek en was er nog een prive sessie met BJ Fogg. Dit keer ging het over het proces om expert te worden. Kort samengevat: wordt expert op en niche van en niche en schrijf er een boek over!

Tags:

Comments Geen reacties »

Design & Conversie, de ideale combinatie zou je zeggen. In de praktijk vaak water en vuur en zelden met elkaar eens. Op 19 september gaan beide echter hand in hand op Design for Conversion, het eerste multidisciplinaire congres waar zowel conversie als design centraal staan.

Ben jij geinteresseerd in Design of juist conversie (of natuurlijk beide) en wil je de laatste ontwikkelingen horen, dan mag je dit congres niet missen. Naast de Nederlandse top op dit gebied zijn er namelijk ook een drietal internationale toppers aanwezig.

Keynote Sprekers

1. Andrew Chak, auteur van het boek Submit now: Designing Persuasive Websites. -”Getting the next click”

2. BJ Fogg, oprichter van het Stanford Persuasive Technology Lab en auteur van Persuasive Technology: Using Computers to Change What We Think and Do. - “The Elements of Behavior Change: Motivation, Simplicity & Triggers”

3. Steve Jackson, o.a. voorzitter van de internationale WAA (Web Analytics Association), een van de eerste Europese webanalytics evangelisten - “Combining 4 techniques to improve your conversion rates”

Format

Denk niet dat je tijdens dit congres rustig kunt gaan zitten luisteren, want het format is anders dan anders. In verschillende werkgroepen zullen de lessen van de keynotes op een aantal praktijkcases worden losgelaten. De werkgroepen worden geleid door een aantal teamcaptains, die hun sporen op het gebied van design en/of conversie wel hebben verdiend. Naast designtoppers als Ruben Timmerman en Tanja de Bie is ook conversie goed vertegenwoordigd met o.a. Ton Wesseling en Bart Clement. Ik mag ook een conversieduit in het zakje doen.

Het gaat al hard met de inschrijvingen, dus als je erbij wilt zijn moet je snel zijn. Ik heb er in ieder geval al erg veel zin in.

Tags: ,

Comments 1 Reactie »

Als manager e-commerce wordt u ongetwijfeld vaak gevraagd naar de performance van uw werk. In vele gevallen zult u dan schoorvoetend moeten toegeven dat de conversiepercentages op de website toch weer achterblijven bij de resultaten op offline DM.

Komt dit doordat direct marketing kannibaliseert? Komt het doordat offline dm gewoonweg succesvoller is? Of omdat u niet het volle rendement uit de website haalt? Het antwoord hierop is even simpel als doeltreffend: verander de analyse. Bepaal het resultaat van de website op dezelfde wijze als de resultaten van andere marketingactiviteiten.

Online marketeers gaan er tot nu toe vaak vanuit dat een klant naar de website komt en vervolgens een aankoop doet, of niet. Het normale aankoopproces werkt echter niet zo. Dit heeft grote consequenties voor het uitvoeren van online analyses en de onderbouwing van beslissingen voor investeringen op zowel strategisch als tactisch niveau.

Websiteresultaat
Net als in de offline media, zijn het conversiepercentage en de kosten per conversie cruciale stuurgrootheden om het resultaat van de winkel, in dit geval de website te bepalen. Online marketeers redeneren voornamelijk dat ieder bezoek aan een website moet leiden tot een conversie. De conversie wordt dan op het niveau van een sessie als volgt bepaald:

conversie (sessieniveau) = alle sessies met een aankoop/totaal aantal sessies.

Deze definitie staat echter een goede vergelijking van de online conversie met offline conversie in de weg. De conversie op een mailing wordt immers ook niet bepaald door de respons te delen op het aantal keer dat de mailing is gelezen.

Met dit in het achterhoofd is een conversie op sessieniveau dus ongeschikt om de effectiviteit van verschillende instrumenten te vergelijken. Om tot een eerlijk vergelijk te komen dient de conversie van de website net als in de offline media gebruikelijk is, op klantniveau te worden bepaald. De bijbehorende conversieberekening op klantniveau ziet er dan als volgt uit:

conversie (klantniveau) = alle kopende bezoekers/totaal aantal unieke bezoekers.

Een mailing wordt meestal verstuurd naar een vooraf geselecteerde groep prospects waarvan men verwacht dat ze een hogere kans op respons geven. Klanten die een product niet hebben gekocht, worden bijvoorbeeld uitgesloten van mailings hierover. Deze werkwijze dient ook gebruikt te worden bij het bepalen van de conversie van de website. Hiervoor is het dus belangrijk om uit te vinden welke klanten het predikaat prospect verdienen, ofwel de klanten die in de pre-buying phase van de customer journey zitten. Dat zijn namelijk de klanten waar je op korte termijn producten aan kunt verkopen. Het werkelijke resultaat van de website wordt dan met de volgende formule bepaald:

webconversie = # kopende bezoekers/# unieke bezoekers in pre-buying phase

Niet alleen bepaal je op deze manier de werkelijke prestatie van de website, ook valt de vergelijking van het resultaat met offline-marketing te maken. Hiermee kan een goede beslissing over de optimale verdeling van marketingbudgetten worden gemaakt.

Stap voor Stap
Met het bepalen van de werkelijke webconversie wordt het werkelijke resultaat van de online marketinginspanningen duidelijk en wordt het mogelijk om dit op de juiste manier te vergelijken met andere (offline) marketinginspanningen. Alleen zo bent u in staat de strategie stap voor stap te optimaliseren.

Bovenstaande artikel verscheen in het september 2007 nummer van Twinkle Magazine en werd geschreven door Bart Clement & Bram van Essen. Het volledige artikel in pdf is hier te downloaden

Tags: , ,

Comments Geen reacties »

Een online-aankoop is vaak het resultaat van een aantal bezoeken aan de website. Meerdere onlinemarketinginstrumenten spelen daarbij een rol. De kosten van onlinemarketing moeten daarom op klantniveau worden bepaald en niet op sessieniveau.

Voorbeeld: Bij het surfen op internet stuit u op een banner van Transavia.com waarbij aanbiedingen voor vluchten naar Europese steden worden getoond. Verbaasd over de lage prijzen besluit u een weekendje naar Rome te gaan. Om ook de prijzen bij andere aanbieders te controleren typt u in Google ‘vlucht Rome’ in. Nadat u thuis hebt overlegd over het geschikte weekend probeert u via ‘aanbiedingen vlucht Rome’ de meest gunstige prijs voor dat weekend te vinden. U klikt op een aantal aanbieders en nadat u hebt geconcludeerd dat Transavia de beste aanbieding heeft, typt u in Google ‘Transavia’ in en maakt een boeking op de website.

Bovenstaand beslisproces zal u niet onbekend voorkomen. Wat opvalt, is het feit dat het beslisproces van een klant zich uitspreidt over meerdere contactmomenten en dat verschillende onlinemarketinginstrumenten hierin een rol spelen. In dit voorbeeld is de aankoop niet alleen toe te wijzen aan het zoekwoord ‘Transavia’, maar hebben ook de banner en de andere zoekwoorden een rol gespeeld in de uiteindelijke boeking, zij het niet direct.

Onderwaardering
Op dit moment worden de resultaten van de ingezette onlinemarketinginstrumenten vaak op sessieniveau geanalyseerd en gerapporteerd. Dit leidt echter tot een onderwaardering van instrumenten die belangrijk zijn in het begin van het beslisproces en een overwaardering van die instrumenten die belangrijk zijn aan het eind van zo’n beslissingsproces. Dit is te zien in het volgende voorbeeld:

Klant A bezoekt de website vier keer en maakt daarna een boeking.
Klant A: MSN banner – Google ‘vlucht Rome’ – Google ‘aanbieding Rome’ – Google
‘Transavia’ (boeking).

Klant B bezoekt de website drie keer en maakt geen boeking.
Klant B: Yahoo ‘weekend Rome’ – Google ‘vlucht Rome’ – Google ‘Transavia’ (geen boeking).
Klant C bezoekt de website vier keer en maakt daarna een boeking.
Klant C: MSN banner – Google ‘Transavia’ – Google ‘Transavia’ – Google ‘Transavia’ (boeking).

Analyse op sessieniveau

Kliks Boekingen Conversie%
MSN banner 2 0 0%
Yahoo ‘weekend Rome’ 1 0 0%
Google ‘vlucht Rome’ 2 0 0%
Google ‘aanbieding Rome’ 1 0 0%
Google ‘Transavia’ 5 2 40%

Op basis van deze analyse is de conclusie dat bannering niet werkt en dat alleen het woord ‘Transavia’ hoeft te worden ingekocht. De analyse op klantniveau laat echter een ander beeld zien.

Analyse op klantniveau

Kliks Boekingen Conversie%
MSN banner 2 2 100%
Yahoo ‘weekend Rome’ 1 0 0%
Google ‘vlucht Rome’ 2 1 50%
Google ‘aanbieding Rome’ 1 1 100%
Google ‘Transavia’ 5 2 40%

Uit de analyse op klantniveau blijkt dat er meerdere instrumenten voor de conversie hebben gezorgd. Op basis van dit inzicht zal worden besloten de investeringen in de banner en in de woorden ‘Transavia’, ‘aanbiedingen Rome’ en ‘vlucht Rome’ bij Google te vergroten. Deze woorden en de banner leveren klanten op die uiteindelijk een boeking gaan maken, ofwel kwalitatieve traffic.

De grote vraag is natuurlijk op welk moment in het beslisproces de werkelijke beslissing wordt genomen om een product aan te schaffen op een website. Vaak is dit het bezoek waarin het hoogste aantal pagina’s wordt geraadpleegd gedurende een reeks bezoeken. Blijkbaar nemen klanten vaak toch de moeite om een bedrijf en een product goed te leren kennen voordat de definitieve aankoopbeslissing valt.

Conclusie
Wees bewust van het feit dat een aankoop het resultaat is van verschillende sessies en dat meerdere onlinemarketinginstrumenten hierbij een rol spelen. Tot op heden wordt een online aankoop in vele gevallen maar aan één onlinemarketinginstrument toegekend. Dit is echter in tegenspraak met het feit dat het beslisproces van een klant zich vaak uitspreidt over meerdere contactmomenten.

Het resultaat van elk onlinemarketinginstrument afzonderlijk dient op klantniveau te worden vastgesteld. De analyse op sessieniveau leidt tot verkeerde inzichten waardoor verkeerde beslissingen worden genomen ten aanzien van het onlinemarketingbudget. Door het analyseren van klantgedrag op klantniveau, in plaats van sessieniveau, wordt het werkelijke resultaat van de onlinemarketinginspanningen duidelijk. Alleen zo ben je in staat de onlinemarketingstrategie stap voor stap werkelijk te optimaliseren.

Bovenstaande artikel verscheen in het nov 2007 nummer van het Tijdschrift voor Marketing en werd geschreven door Bart Clement & Bram van Essen. Het volledige artikel in pdf is hier te downloaden

Tags: , , ,

Comments Geen reacties »

De laatste 5 tot 10 jaar krijgt aanbevelingsgedrag oftewel Word of Mouth (WOM) veel aandacht in marketing land. Terecht lijkt me. Het is al eeuwen een belangrijk fenomeen maar nu online iedereen aan elkaar verbonden wordt neemt het belang ervan alleen nog maar toe.

Het meten van aanbevelingsgedrag is niet moeilijk. Professor Reichheld van Bain & Company heeft hierover in de Harvard Business Review in 2003 een zeer invloedrijk artikel geschreven getiteld “The One Number You Need”. Hij heeft een maat bedacht voor aanbevelingsgedrag (Net Promoter Score) die wereldwijd door vele CEO’s is omarmd. De score mag door iedereen worden gebruikt en daarmee heeft hij een standaard gecreëerd. Hiermee heeft hij een enorme impuls gegeven aan het belang van klantgerichtheid.

Ik kan hier nog veel langer over uitwijden en dat doe ik ook graag op een ander moment. Hier zou ik nu graag een discussie starten over de implementatie van WOM in marketing. Hoe kan je WOM gebruiken in marketing. Is het mogelijk om WOM actief te buzzen (zoals op buzzer.nl) of verlies je dan je geloofwaardigheid? Ik ben erg benieuwd naar ideeën en ervaringen op dit vlak.

Comments 3 Reacties »

In de offline kanalen begint het besef door te dringen dat klanten zich vaak volkomen irrationeel en onlogisch gedragen. Slechts 50% van de consumenten blijkt bijvoorbeeld een folder van voor naar achter door te nemen, de andere 50% neemt de folder van achter naar voor door. Om de aandacht van de lezer vast te houden moet er dus niet alleen een pakkende verhaallijn van voor naar achter in de folder worden verwerkt, maar ook van achter naar voren. Analogie met het ‘doornemen’ van een website is duidelijk.

In Paul Postma’s ‘Neurologie Berooft Marketing van Logica’ wordt aangetoond dat klantgedrag volkomen irrationeel is. In dit artikel worden vier onderzoeksmethoden behandeld waarmee het mogelijk is om het werkelijke onlogische klantgedrag te achterhalen. Een van deze vier onderzoeksmethoden waarmee werkelijk klantgedrag te achterhalen is, is emphatic design, oftewel gewoon waarnemen wat klanten doen. Peter Merholz, partner van Adaptive Path heeft aan de hand van deze methode aangetoond dat een klant zich ook op internet volkomen irrationeel en onlogisch gedraagt.

Merholz geeft aan dat het beslisproces dat hij keer op keer ziet tijdens het bestuderen van mensen die op het internet beslissen welk product zij willen aanschaffen volkomen non-lineair is en dat ook op een website als gevolg hiervan geen logische klikpaden worden gevolgd. Er bestaan dus ook geen dominante klikpaden, en al helemaal geen funnels. Een voorbeeld van een beslisproces van een klant is het aankoopproces van een digitale camera. Wat Merholz observeert is dat mensen zich eerst laten ‘vallen‘ op een camera die ze wel aardig lijkt. Ze nemen enkele specificaties tot zich en leren het domein beter kennen (digitale camera’s in dit geval), ‘stuiteren‘ weer terug en gaan nadenken welke specificaties ze eigenlijk nodig hebben, laten zich vallen op een andere camera, leren weer iets en stuiteren vervolgens minder hoog op. Dit houdt men vol totdat er uiteindelijk een keuze is gemaakt. De plek waar de bal terechtkomt, is volgens Merholz geheel toevallig en irrationeel.


Toepassing van een andere behandelde onderzoeksmethode, database gestuurde marketing, ofwel het analyseren van vertoond klantgedrag uit het recente verleden (datamining op webdata), laat zien dat er inderdaad in webdata vaak geen dominante klikpaden op een (grote) website te vinden zijn. Ook online blijkt een klant zich irrationeel te gedragen. En is gedrag niet te vangen in een logisch model. Internet marketeers die toch proberen klantgedrag in logische modellen te vangen om het voor zichzelf verklaarbaar te maken slaan volledig de plank mis. De klant beweegt zich op Internet dus als een stuiterende tennisbal die overal kan neerkomen.

Wanneer we slechts klantgedrag op sessieniveau bestuderen, zijn er daarom inderdaad geen patronen te vinden die voorspellende waarde kunnen hebben. Vaak wordt hier toch een poging toe gedaan door verklaringen als ‘fouten in de website’ of ‘een slechte ecommerce-strategie’. Aanpassing hiervan zal echter niet leiden tot een ander gedragspatroon van consumenten. Indien we een stap verder gaan en een reeks sessies van een klant bestuderen, blijken er wel degelijk stabiele patronen met voorspellende waarde in het online klantgedrag te ontstaan. De patronen die hier gevonden worden, hebben een hoge mate van voorspelbaarheid en verschaffen uitstekend inzicht in het gedrag van consumenten.

Deze wetenschap is bij directmarketing in de offline kanalen al jaren gemeengoed. Op basis van voorspellende waarde van reeksen aan contactmomenten worden in de Telecom-sector en in de financiële wereld al jaren complete geavanceerde contactstrategieën ontwikkeld op basis van voorspellende modellen en het maximaliseren van klantwaarde. Nu blijkt dat ook online een soortgelijke aanpak mogelijk is, omdat het klantgedrag, zowel online als offline, dezelfde kenmerken vertoont. Dit is niet zo vreemd, omdat door de enorm hoge penetratiegraad van internet tegenwoordig de offline klant dezelfde is als de online klant.

Tags: , ,

Comments 2 Reacties »