Partout d.n.a.
Blog

Een dag vol inspiratie op het Digital Analytics congres

Geschreven door Merlijn Wijnands op 19 oktober 2017

Afgelopen woensdag, 11 oktober, vond voor de tweede keer het Digital Analytics congres plaats in het Media plaza te Utrecht. Samen met mijn collega Merlijn hebben wij vanuit Partout deze dag bijgewoond. In dit blog delen we een aantal interessante bevindingen met je.

We begonnen de dag met een keynote van Bart Schutz, van Online Dialogue, over de psychologie achter het conversietesten. Hij liet ons inzien dat het allemaal draait om ons brein en niet zo zeer om test A vs test B. Uiteindelijk gaat het erom hoe ons brein reageert op bepaalde uitingen, beelden en functionaliteiten, in dit geval online op websites en andere platformen. De take away van deze keynote kwam eigenlijk neer op dat testen, continu testen, essentieel is voor een succesvol online kanaal. Een test niet uitvoeren is omzet mislopen, de grote jongens zoals Booking.com, Hostelworld, Coolblue etc. zijn toch ook niet voor niets zo groot geworden?! Indien je niet de resources voor een testteam tot je beschikking hebt, begin dan klein en eenvoudig.

The power of advanced metrics in Aanlytics door Felipe Wesbroek

De tweede sessie werd gegeven door Felipe Wesbroek van Trafficbuilders. Een ontzettend nuttige en vooral praktische sessie. Google analytics is een geweldige tool, wat zouden we zonder moeten? Maar je herkent je er waarschijnlijk ook wel in als ik zeg ‘ik zou zo graag nog meer statistieken terug zien in mijn data overview’, toch? Zelf maak ik al regelmatig gebruik van de custom dimensions, maar Felipe heeft ons tijdens deze sessie wel weer op nieuwe ideeën gebracht.

In plaats van te bedenken wat we uit Google analytics kunnen halen, kunnen we ook samen met de klant bekijken welke inzichten we nodig hebben om een goed inzicht te verkrijgen. Een aantal mooie voorbeelden waren, de inkoopprijs terugsturen naar Google analytics op het moment dat er een aankoop plaatsvindt, het type klant terug pushen en wat dacht je van retouren inzichtelijk maken in je e-commerce rapport? Op het moment dat je met unieke id’s werkt, zoals een product id, is het in principe mogelijk om met enkele koppelingen (of api’s) gegevens te pushen naar analytics wat leidt tot een completer inzicht.

Een ander mooi voorbeeld was de kwaliteit van je leads inzichtelijk maken. Dit kan al heel gemakkelijk door gebruik te maken van Google sheets. Wanneer je bijv. weet welke segmenten of kanalen zorgen voor de meest kwalitatieve leads, kan hier ook je digital strategie op worden aangepast. Ditzelfde geldt voor de overige metrics, zoals inkoopprijs of retouren. Het geeft je inzicht om gerichter te kunnen targeten op de doelgroep die voor jou product/dienst het meest interessant is.

Connecting the dots met on- en offline integratie door Jan Hendrik Fleury

Deze dag stond al in het teken van customer journey analytics en deze sessie ging dan ook in op het meest voorkomende probleem als we praten over dit onderwerp, namelijk de kwaliteit van data. Bedrijven zijn vaak in het bezit van ontzettend veel data, hebben inzicht in het online gedrag op de verschillende kanalen en zijn daarnaast ook nog in het bezit van bijv. CRM data. Het probleem is echter ‘connecting the dots’. Hoe kunnen we nu deze data aan elkaar koppelen, zodat we het on -en offline gedrag van die klant goed inzichtelijk kunnen maken en zo een compleet beeld vormen van de customer journey.

EDM lijkt hiervoor een oplossing te kunnen bieden, CRM onboarding, een opkomende trend. EDM is namelijk in het bezit ontzettend veel consumentengegevens. Wat zij doen is eigenlijk de online klant data waarover jij als bedrijf beschikt, matchen met de offline gegevens die EDM tot haar beschikking heeft. Bijvoorbeeld op basis van een match indien er een lijst met e-mailadressen of incomplete n.a.w. gegevens is. Anderzijds werkt EDM ook op basis van een trackingpixel, waardoor het online gedrag direct gekoppeld kan worden aan de data die zij beschikken. Op deze manier is het mogelijk om steeds gerichter te targeten en die klant of bezoeker steeds beter te leren kennen.

Een mooi voorbeeld was de case met Google en Mediamarkt, door het gedrag vanuit een ad in Google te koppelen aan het uiteindelijke koopgedrag in de mediamarkt winkels. Dit is overigens alleen mogelijk wanneer men ingelogd is in Google en tevens een klantenkaart bezit en deze gebruikt tijdens de aankoop.

The shared value of data: Relevant Omnichannel marketing door Niels Reijmer

Niels Reijmer nam het publiek mee voor een kijkje in de keuken van de Bijenkorf. Tijdens de customer journey komt een klant in aanraking met verschillende marketing kanalen.  Door de manier waarop traditionele marketing teams opgesteld zijn, werken ze vaak afzonderlijk van elkaar. Daardoor loop je als bedrijf al snel tegen het probleem aan dat de boodschap van de verschillende online kanalen niet goed op elkaar afgesteld zijn. Niemand zit er op te wachten om een nieuwsbrief te ontvangen waar je favoriete kledingmerken niet tussen staan of eindeloos geretarget te worden met een product wat je al lang hebt gekocht. Niels liet in zijn presentatie de werkwijze van de Bijenkorf in grote lijnen naar voren komen om dit probleem tegen te gaan.

De eerste stap voor de Bijenkorf was dan ook om nog beter naar de klant te luisteren door middel van polls, feedback op de nieuwsbrief en ‘offline’ klanten te interviewen in de winkels zelf. Daarnaast wordt klikgedrag van de bezoekers bijgehouden op de site en op de andere online kanalen. De eerste stap was om relatief eenvoudig te beginnen met alleen website en e-mail data. Later zijn hier verschillende platformen aan toegevoegd. Door algoritmes op de verzamelde data los te laten, kwam er al naar voren dat de verschillende bezoekers op te delen zijn in verschillende segmenten. In het geval de Bijenkorf gaat het om merk- en kleding voorkeur die bij elkaar passen.  Door de gebruikers te groeperen in deze segmenten wordt het mogelijk om een stuk beter producten of diensten te adviseren die daadwerkelijk aansluiten op de behoefte van de klant.

Als je inzicht hebt in wat de klant wilt, is het vervolgens tijd om de verschillende online kanalen op elkaar af te stemmen. Zo is de Bijenkorf begonnen om mensen die vanuit de nieuwsbrief doorklikken naar de website dezelfde type producten te laten zien als in de nieuwsbrief stonden.  De volgende stap waren de ads en retargeting. Ondertussen is er voortdurend naar de feedback van klanten geluisterd.  Zo worden er nog nauwelijks shoppingcard reminder mails verstuurd, ook al zijn deze conversie verhogend. De volgende stap voor Bijenkorf is om de offline -en de aankopen in de bijenkorf App af te stellen om de persoonlijke journey.

De belangrijkste boodschap wat vanuit het verhaal van Niels naar voren kwam, is dat de gebruikerservaring erg belangrijk is. Het afstemmen van de verschillende online marketing kanalen is essentieel om de gebruiker een goede ervaring te geven die aansluit op de customer journey van de gebruiker. Dus stop met het denken in afzonderlijke kanalen en bundel ze om je gebruiker te ondersteunen in zijn aankoop proces!

Placing your webdata in the bigger picture, door Marc Tollens

Marc ging tijdens deze sessie dieper in op de customer journey beter inzichtelijk te maken op basis van data. In het geval van de KLM is er een uitgebreide customer journey in kaart gebracht met vele touch points. Het probleem is van dat  touch points gebaseerd zijn op voorgevoel of aannames over de doelgroep, deze wijken vaak af van de realiteit. In deze valkuil is KLM ook getrapt, wat bijvoorbeeld resulteerde in een reis app die niet goed aansloot bij de behoefte van de KLM klanten.

Marc vertelde hoe hij samen met een team aan de slag is gegaan om binnen de KLM op basis van de behoefte van de gebruiker de ervaring van de bezoeker te verbeteren. KLM is als eerste begonnen met zoveel mogelijk polls te laten zien aan de bezoekers om goed te kunnen bepalen in welke fase van de customer journey de bezoekers zitten. Door slim gebruik te maken van de resultaten van de polls en deze visueel inzichtelijk te maken, blijkt er relatie te zitten tussen de sessieduur en de fase waarin een KLM website bezoeker zich vindt.

Door de sessie duur en de flow van bezochte pagina’s te combineren door een random forest machine learning algoritme heeft de KLM het voor elkaar gekregen om met hoge zekerheid te kunnen voorspellen wat de intentie is van de bezoeker en in welke fase de bezoeker zit. Door deze data slim te gebruiken is het mogelijk om het gedrag van je bezoeker beter te verklaren en in te spelen op de behoefte waar je eerst niet eens van wist dat ze er waren. Zo is naar voren gekomen dat een deel van de bezoekers het incheck proces doorlopen om er achter te komen hoe KLM omgaat met verloren bagage.

Door goed te kijken naar een intentie van een bezoeker en dit te combineren met data komen er nieuwe inzichten naar voren. En dan blijkt toch vaak dat we onze bezoekers niet zo goed kennen als we denken!

Hacking the visual norm, door Nadieh Bremer

Het doel van Nadieh Bremer was om iedereen die zich bezig houdt met digital analytics tijdens de sessie te laten zien dat je met datavisualisatie je plan/rapport naar een hoger niveau kan tillen. Datavisualisatie is vaak een ‘bijkomende zaak’ voor digital analisten, waardoor er niet altijd goed wordt nagedacht hoe de data te presenteren. Nadieh geeft ons daarom ook een aantal waardevolle inzichten tijdens haar sessie. Wanneer je van licht naar donkere kleuren werkt, wordt donker als belangrijker gezien door de mens, maar dit is niet altijd de betekenis van de data. Dit geldt ook voor het werken in verschillende kleuren, dit wordt gezien als verschillende groepen. Daarnaast bepalen de verschillende typen weergaven ook hoe de data wordt geïnterpreteerd. Echter is er ook niet één type juist, bij iedere set aan data past weer een andere visualisatie.

Connecting with Customers in a Data & Technology Driven World, Thanassis Thomopoulos

De laatste keynote werd gegeven door Thanassis van Google. Hij vatte eigenlijk de dag nog eens samen door vanuit de Google producten weer in te haken op de customer journey, of eigenlijk experience, per product en het koppelen van al deze data. Google maakt natuurlijk al gebruik van data technologie en is machine learning al enige tijd aan het toepassen op alle producten. Het doel is om steeds relevanter te worden voor de gebruiker. Eigenlijk zijn er drie factoren die bepalen waar de gebruiker naar opzoek is, namelijk de intentie, context en het gedrag van die bezoeker.

Een goed voorbeeld hiervan was de pizza zoekopdracht. Wanneer iemand thuis op de bank zit en het is 17.00 uur is deze persoon waarschijnlijk op zoek naar pizza bestellen terwijl als deze persoon in de stad loopt en zoekt op pizza, dezelfde persoon waarschijnlijk opzoek is naar een restaurant om pizza te eten in de buurt van waar hij loopt. De gebruiker wil steeds sneller en relevanter een zorgeloze ervaring waar en wanneer ze er ook om vragen. Dat is waar het vandaag de dag om draait!

Een perfect voorbeeld van deze customer experience is Netflix, waar je ook bent, op welk device ook, je start Netflix en gaat verder waar je gebleven bent. En wat dachten jullie daarnaast van snelheid? “53% van de gebruikers die binnen 3 seconden geen resultaat krijgt, verlaat de website op mobiel weer” dit wijst maar weer uit hoe belangrijk je pagespeed blijft en hoe snel de gebruiker geholpen wil worden.

Het was een mooie dag met veel inzichten en nieuwe ideeën. Maar de belangrijkste take away was toch wel: start klein, stel segmenten samen en start gewoon met analyseren. Simpel beginnen en langzaam steeds verder uitbreiden en koppelen.

6Vacatures open!