online marketing big data analyse customer insights analytics data science descriptive diagnostic perceptive predictive

Inleiding big data en customer insights

In de moderne wereld van vandaag speelt data een cruciale rol in het succes van organisaties. Big data en customer insights (inzichten in klantgedrag) vormen de ruggengraat van datagestuurde besluitvorming en klantgerichte strategieën. Big Data verwijst naar de immense hoeveelheid gegevens die voortdurend worden gegenereerd uit diverse bronnen en die met behulp van geavanceerde technologieën zoals gedistribueerde verwerking, kunstmatige intelligentie en machine learning worden geanalyseerd. Aan de andere kant bieden customer insights diepgaande inzichten in klantgedrag, voorkeuren en behoeften, waardoor organisaties in staat zijn om gepersonaliseerde ervaringen te bieden en klantloyaliteit op te bouwen.

Door Bbg data en customer insights effectief te combineren en te benutten, kunnen bedrijven niet alleen concurrentievoordelen behalen, maar ook beter anticiperen op markttrends, klantbehoeften begrijpen en hun bedrijfsprestaties optimaliseren. Het begrijpen en toepassen van deze gegevens in de juiste context is essentieel voor organisaties die streven naar groei en succes in een steeds complexere en competitieve zakelijke omgeving.

Wat is big data?

Big data omvat een enorme hoeveelheid gegevens die voortdurend worden gegenereerd en verzameld uit diverse bronnen, waaronder sociale media, websites, mobiele apparaten, sensoren en het internet. Deze gegevens zijn zo omvangrijk en complex dat traditionele databasemanagementtools niet in staat zijn om ze efficiënt te verwerken. Daarom wordt Big data vaak verwerkt met behulp van gedistribueerde verwerkingstechnieken, waarbij de gegevens over meerdere computers worden verdeeld en parallel worden verwerkt.

De 6 V’s van big data

Het beschrijven van big data worden vaak aan de hand van zes factoren (de 6 V’s) gedaan:

Volume: Het gaat om grote hoeveelheden data.
Velocity: De snelheid waarmee data opgehaald wordt.
Value: De waarde die je uit gegevens kunt halen
Variety: De diversiteit van de data. Dit is de verscheidenheid aan databronnen en datatypen: gestructureerd (klikgedrag, besteed bedrag) en niet gestructureerd (teksten op sociale media).
Veracity: Dit is de kwaliteit en de oorsprong van de gegevens
Variability: Dit is hoe snel en in welke mate de samenstelling van je gegevens aan het veranderen zijn.

Het omvat gestructureerde gegevens, zoals financiële gegevens en klantinformatie, maar ook ongestructureerde gegevens, zoals tekst, afbeeldingen en video’s. Door geavanceerde technologieën zoals kunstmatige intelligentie en machine learning toe te passen op big data, kunnen organisaties waardevolle inzichten verkrijgen die hen helpen bij het nemen van strategische beslissingen en het identificeren van trends en patronen.

Het analyseren van big data stelt bedrijven in staat om onder andere klantgedrag (klantinzicht of customer insights) te voorspellen, operationele processen te optimaliseren, risico’s te identificeren en gepersonaliseerde diensten aan te bieden. Door gebruik te maken van geavanceerde analysetechnieken en gedistribueerde verwerking, kunnen organisaties de enorme potentie van big data benutten en een concurrentievoordeel behalen in een steeds veranderende marktomgeving. Het succesvol omzetten van big data in waardevolle inzichten vereist niet alleen technologische expertise, maar ook de juiste strategieën en vaardigheden om deze inzichten om te zetten in actiegerichte beslissingen.

Wat is customer insights?

Customer insights vormen een onschatbare bron van kennis over klantgedrag, behoeften, verwachtingen en emoties. Deze inzichten worden verkregen door een diepgaande analyse van diverse gegevensbronnen, waaronder big data, marktonderzoek, enquêtes, interviews en observaties. Door het verzamelen en interpreteren van deze inzichten kunnen organisaties een dieper begrip ontwikkelen van hun klanten en gerichte strategieën implementeren om aan hun behoeften te voldoen.

Het gebruik van inzichten in klantgedrag is van cruciaal belang voor het ontwikkelen van waardeproposities, segmentatiestrategieën en personalisatie-initiatieven. Door te begrijpen wat klanten drijft en motiveert, kunnen bedrijven producten en diensten ontwerpen die perfect aansluiten bij hun wensen en verwachtingen. Bovendien helpt inzicht van klantgedrag bij het opbouwen van klantloyaliteit, het verhogen van klanttevredenheid en het optimaliseren van de algehele klantwaarde.

Door continu te investeren in het verzamelen en analyseren van customer insights, kunnen organisaties een concurrentievoordeel behalen en zich differentiëren in een competitieve markt. Het effectief benutten van deze inzichten stelt bedrijven in staat om op maat gemaakte ervaringen te bieden, langdurige relaties op te bouwen en duurzame groei te realiseren in een steeds veranderend zakelijk landschap.

Hoe verbeter je de klantbeleving met data-gedreven inzichten?

Data science is de wetenschap van het verzamelen, analyseren en interpreteren van grote en complexe datasets om inzichten, patronen, trends, correlaties, en voorspellingen te ontdekken. Data science kan gebruikt worden om inzicht te krijgen in het gedrag van klanten, hun behoeften, wensen, verwachtingen, en emoties. Data science maakt gebruik van verschillende soorten analyses, zoals:

Beschrijvende analyse (descriptive analytics): deze analyse beschrijft wat er is gebeurd in het verleden of het heden, door het samenvatten en visualiseren van de data. Bijvoorbeeld, hoeveel klanten hebben een product gekocht, wat is de omzet per regio, of hoeveel bezoekers heeft een website gehad.
Diagnostische analyse (diagnostic analytics): deze analyse verklaart waarom dingen zijn gebeurd, door het onderzoeken en verklaren van de oorzaken en de factoren die de data beïnvloeden. Bijvoorbeeld, waarom is de klanttevredenheid gedaald, wat zijn de belangrijkste drivers van de omzet, of hoe beïnvloedt de prijs de vraag.
Voorspellende analyse (predictive analytics): deze analyse voorspelt wat er in de toekomst waarschijnlijk zal gebeuren, door het schatten en modelleren van de toekomstige uitkomsten en trends op basis van de data. Bijvoorbeeld, wat is de kans dat een klant churnt, wat zijn de verwachte verkopen voor het volgende kwartaal, of hoe zal de markt reageren op een nieuwe campagne.
Prescriptieve analyse (prescriptive analytics): deze analyse adviseert wat er in de toekomst moet gebeuren, door het aanbevelen en voorschrijven van de beste beslissingen en acties om een bepaald doel of een optimale uitkomst te bereiken. Bijvoorbeeld, welke prijsstrategie moet worden toegepast om de winst te verhogen, welke producten moeten worden aangeboden aan welke klanten, of hoe moet de voorraad worden beheerd om de kosten te minimaliseren.

Customer insight management is het proces van het verzamelen, opslaan, analyseren en toepassen van informatie over klanten, hun gedrag, hun behoeften, hun wensen, hun verwachtingen, en hun emoties. Customer insight management stelt bedrijven in staat om meer waarde te creëren voor hun klanten, door het leveren van relevante, gepersonaliseerde, en aantrekkelijke producten, diensten, of content. Customer insight management helpt ook om de klanttevredenheid, loyaliteit, en retentie te verhogen, en om de concurrentievoordeel, omzet, en winst te vergroten.

Hoe kun inzicht in klantbeleving verzamelen, analyseren en toepassen?

Om inzichten in het gedrag van klanten te verzamelen, analyseren en toepassen, heb je een aantal stappen nodig, zoals:

Het definiëren van je doelstellingen: dit is de eerste stap om te bepalen wat je wilt bereiken met je online marketing. Je moet je afvragen wat je wilt weten, verbeteren, of veranderen met behulp van big data en customer insights. Je moet ook je vragen, hypotheses, of aannames formuleren die je wilt beantwoorden, testen, of valideren met de data. Door je doelstellingen te definiëren, kun je je richten op de meest relevante en waardevolle data, en je analyse en acties daarop afstemmen.
Het identificeren van je databronnen: dit is de tweede stap om te bepalen waar je de data kunt vinden die je nodig hebt voor je doelstellingen. Je moet je afvragen welke bronnen, kanalen, of platforms de meest geschikte en betrouwbare data leveren over je klanten, je product, je markt, etc. Je moet ook de tools, methoden, of technieken kiezen die je kunt gebruiken om de data te verzamelen, zoals web analytics, CRM, surveys, interviews, etc. Door je databronnen te identificeren, kun je je data verzameling efficiënt en effectief uitvoeren, en de kwaliteit en de betrouwbaarheid van je data waarborgen.
Het opslaan en verwerken van je data: dit is de derde stap om te bepalen hoe je de data kunt opslaan en organiseren voor je analyse. Je moet je afvragen hoe je de data kunt structureren, categoriseren, en integreren, zodat je ze gemakkelijk kunt raadplegen, combineren, en vergelijken. Je moet ook de methoden en technieken kiezen die je kunt gebruiken om de data te verwerken, zoals opschonen, filteren, samenvoegen, etc. Door je data op te slaan en te verwerken, kun je je data analyse voorbereiden en vereenvoudigen, en de nauwkeurigheid en de consistentie van je data verbeteren.
Het analyseren en visualiseren van je data: dit is de vierde stap om te bepalen hoe je de data kunt analyseren en interpreteren voor je inzichten. Je moet je afvragen welke statistische en analytische modellen, methoden, of technieken je kunt gebruiken om de data te onderzoeken, zoals beschrijvend, diagnostisch, voorspellend, of prescriptief. Je moet ook de tools, methoden, of technieken kiezen die je kunt gebruiken om de resultaten te visualiseren en presenteren, zoals grafieken, tabellen, dashboards, etc. Door je data te analyseren en te visualiseren, kun je je data begrijpen, patronen, trends, correlaties, en inzichten ontdekken, en je resultaten communiceren.
Het genereren en valideren van je customer insights: dit is de vijfde stap om te bepalen hoe je de inzichten kunt halen uit de data en de analyse. Je moet je afvragen welke criteria en indicatoren je kunt gebruiken om de inzichten te beoordelen, zoals relevantie, bruikbaarheid, actiegerichtheid, etc. Je moet ook de methoden en technieken kiezen die je kunt gebruiken om de inzichten te valideren en verifiëren, zoals feedback, tests, experimenten, etc. Door je customer insights te genereren en te valideren, kun je je data omzetten in kennis, en je kennis omzetten in actie.
Het toepassen en optimaliseren van je customer insights: dit is de zesde en laatste stap om te bepalen hoe je de inzichten kunt gebruiken om je online marketing te verbeteren. Je moet je afvragen welke acties en beslissingen je kunt nemen op basis van de inzichten, zoals het aanpassen van je product, je dienst, je content, je boodschap, je kanaal, je budget, etc. Je moet ook de methoden en technieken kiezen die je kunt gebruiken om de effectiviteit en de efficiëntie van je online marketing te meten en te optimaliseren, zoals KPI’s, metrics, benchmarks, etc. Door je customer insights toe te passen en te optimaliseren, kun je je online marketing naar een hoger niveau tillen.

Wat zijn de voordelen van customer insights voor online marketing?

Als je inzichten hebt in het gedrag van je klanten op basis van data gedreven analyses biedt dat heel veel voordelen, zoals:

Het verbeteren van je klantkennis: door big data en customer insights te gebruiken, kun je meer te weten komen over je klanten, hun profielen, hun voorkeuren, hun gedrag, hun feedback, etc. Dit stelt je in staat om je klanten beter te begrijpen, te segmenteren, te targeten, en te bedienen. Je kunt ook nieuwe klantsegmenten, niches, of markten ontdekken, die je anders misschien over het hoofd zou zien. Door je klantkennis te verbeteren, kun je je online marketing relevanter, gepersonaliseerder, en aantrekkelijker maken voor je klanten.
Het verhogen van je klantwaarde: door big data en customer insights te gebruiken, kun je meer waarde creëren voor je klanten, door het aanbieden van producten, diensten, of content die aansluiten bij hun behoeften, wensen, verwachtingen, en emoties. Je kunt ook je klanttevredenheid, loyaliteit, en retentie verhogen, door het leveren van een betere klantervaring, service, en ondersteuning. Door je klantwaarde te verhogen, kun je je online marketing effectiever, efficiënter, en winstgevender maken voor je organisatie.
Het vergroten van je concurrentievoordeel: door big data en customer insights te gebruiken, kun je je onderscheiden van je concurrenten, door het leveren van unieke, innovatieve, en superieure oplossingen voor je klanten. Je kunt ook je marktaandeel, omzet, en winst vergroten, door het benutten van nieuwe kansen, trends, of ontwikkelingen in je markt. Door je concurrentievoordeel te vergroten, kun je je online marketing sterker, duurzamer, en toekomstbestendiger maken voor je organisatie.
Het vergroten van je concurrentievoordeel: door big data en customer insights te gebruiken, kun je je onderscheiden van je concurrenten, door het leveren van unieke, innovatieve, en superieure oplossingen voor je klanten. Je kunt ook je marktaandeel, omzet, en winst vergroten, door het benutten van nieuwe kansen, trends, of ontwikkelingen in je markt. Door je concurrentievoordeel te vergroten, kun je je online marketing sterker, duurzamer, en toekomstbestendiger maken voor je organisatie.
Het optimaliseren van je marketingstrategie: door big data en customer insights te gebruiken, kun je je marketingstrategie beter afstemmen op je doelstellingen, je doelgroep, je boodschap, je kanalen, je budget, etc. Je kunt ook je marketingprestaties, resultaten, en ROI verbeteren, door het meten, analyseren, en optimaliseren van je marketingactiviteiten. Door je marketingstrategie te optimaliseren, kun je je online marketing slimmer, flexibeler, en responsiever maken voor je organisatie.

Soorten (big data) analyses

Na het vertalen van data naar informatie, is de tweede stap te komen naar inzicht. Daarvoor gebruiken datascientists analysetechnieken die de afgelopen decennia zijn ontwikkeld op basis van wiskunde, statistiek en informatica. Ee is een indeling gemaakt van die analyses op basis van het volgende:

Zijn de analyses beschrijvend (wat) of verklarend (waarom)?
Hebben de resultaten betrekking op het verleden/heden of op de toekomst?

	Beschrijvend	Verklarend
Verleden/heden	Descriptive	Diagnostic
Toekomst	Predictive	Perceptive

Descriptive analytics

Descriptive analytics(beschrijvende analyse) is de meest basale vorm van big data analyse. Het geeft antwoord op de vraag “wat is er gebeurd?” door het samenvatten en visualiseren van de historische data. Het gebruikt statistische technieken zoals tellingen, gemiddelden, percentages, frequenties, etc. om de situatie binnen een populatie weer te geven. Beschrijvende analyse helpt om de huidige status en de prestaties van een organisatie, een proces, een product, of een dienst te begrijpen. Bijvoorbeeld, hoeveel klanten hebben een aankoop gedaan in de afgelopen maand? Wat is de omzet per regio? Hoeveel bezoekers heeft een website gehad? We behandelen enkele veelvoorkomende toepassingen:

Reporting (rapportage): Er zijn veel tools beschikbaar om data samen te vatten en dashboards te maken. Vaak gaat het om de weergave van de belangrijkste resultaatindicatoren van een bedrijf (Key Results Indicators) zoals omzet, afzet, klanttevredenheid en klantwaarde.
Profiling (klantprofilering): Bij het digitaal benaderen van klanten maken we vaak gebruikt van groepen klanten die ‘look-alikes’ zijn. Daarmee kunnen we de online productrealisatie en communicatie beter op die groepen afstemmen.
Webanalyses: Door beter inzicht in het gedrag van klanten op websites en online stores kunnen we de prestaties van de site/stores verhogen.
Social listening: Social listening is het meten van merkassociaties en sentiment door het analyseren van socialemediaberichten. De essentie van social listening is het monitoren van de sociale media op informatie over het bedrijf of organisatie.
Social network analyse: Door sociale netwerken is de intensiteit van customer to customerconnecties geëxplodeerd. Daardoor zijn analyses over de mate van beïnvloeding zeer populair geworden. Daarbij speelt niet alleen het aantal contacten dat een influencer heeft een rol, maar ook hoe ver een contact van die persoon is verwijderd en ook de mate waarin de contacten weer met elkaar in contact staan. Daarnaast speelt infuencing power een rol. Van alle klanten die positief zijn over een merk is het effectiever om die klanten in te zetten die een hoge beïnvloedingsfactor hebben (customer influence value, CIV).

Diagnoctic analytics

Diagnostic (verklarende analyse) is de volgende vorm van big data analyse. Het geeft antwoord op de vraag “waarom is het gebeurd?” door het onderzoeken en verklaren van de oorzaken en de factoren die de data beïnvloeden. Het gebruikt statistische technieken zoals correlatie, regressie, variantie-analyse, etc. om de relaties en de verbanden tussen de data te ontdekken. Diagnostische analyse helpt om de problemen, de kansen, en de verbeterpunten van een organisatie, een proces, een product, of een dienst te identificeren. Bijvoorbeeld, waarom is de klanttevredenheid gedaald? Wat zijn de belangrijkste drivers van de omzet? Hoe beïnvloedt de prijs de vraag? We behandelen een aantal belangrijke technieken:

Migratie-analyse: De essentie bij migratie-analyses is een beeld krijgen van de ontwikkelingen op het gebied van het online gedrag, het productgebruik en de klantwaarde van individuele klanten. Door patronen in klant worden, groeien en weglopen te herkennen, kan de informatie worden gebruikt om klanten te beïnvloeden die op eenzelfde punt in de customer journey staan.
Klantsegmentatie-analyse: Bij klantsegmentatie gaat het om het creëren van groepen van klanten die binnen de groep overeenkomstig(e) gedrag/ behoeften hebben, maar er tussen de groepen juist afwijkend(e) gedrag/ behoeften bestaat. Hiervoor kan bijvoorbeeld een clusteranalyse worden gebruikt. Doel is om net als bij klantprofilering het geval is, de segmenten die online marketinginstrumenten zo optimaal mogelijk te bedienen. Bij klantprofilering wordt uitgegaan van een of enkele variabelen die door de organisatie als uitgangspunt wordt genomen. Bij statistische segmentatieanalyse kunnen veel verschillende segmentatievariabelen worden meegenomen en bepalen statische algoritmes welke variabelen de meeste impact hebben en welke groepen uiteindelijk relevant zijn voor een speciale aanpak.
Basket-analyse: Basket-analyse is het vergelijken van de winkelmandjes van klanten om inzicht te krijgen welke producten vaak in combinatie worden gekocht om dit vervolgens verder te stimuleren.
Attribuutanalyses: Attribuutanalyses stellen de bijdragen vast van de specifieke onderdelen (attributen) in de totale waarde van het product of de dienst. In klanttevredenheidsonderzoek zijn ook scores bekend op een (groot) aantal attributen van de webshop (zoals het assortiment, de prijzen, de zoekmodule en betaalmodule). Door de invloed van de onderliggende attributen op de totaalscore te analyseren, kun je een beeld krijgen welke van die attributen meer van belang zijn dan andere.
Customer journey analyse: Customer journey analyses dient om een beter begrip te krijgen van de routes die klanten afleggen in de hele klantcyclus (van probleemherkenning tot loyaliteit) en het effect van contactpunten tussen klant en organisatie (touchpoints) daarin. Deze analyses lijken sterk op de attribuutanalyses. Ook hier willen we weten welke contactmoment, via welk kanaal met welke propositie wat heeft bijgedragen aan het resultaat.

Predictive analytics

Predictive analytics (voorspellende analyse) is een geavanceerde vorm van big data analyse. Het geeft antwoord op de vraag “wat kan er gebeuren?” door het voorspellen en schatten van de toekomstige uitkomsten en trends op basis van de historische en actuele data. Het gebruikt statistische en machine learning technieken zoals classificatie, clustering, neurale netwerken, etc. om de waarschijnlijkheid en de onzekerheid van de data te modelleren. Voorspellende analyse helpt om de risico’s, de scenario’s, en de acties van een organisatie, een proces, een product, of een dienst te plannen en te optimaliseren. Bijvoorbeeld, wat is de kans dat een klant churnt? Wat zijn de verwachte verkopen voor het volgende kwartaal? Hoe zal de markt reageren op een nieuwe campagne? We noemen de volgende veelgebruikte analysetechnieken:

Customer lifetime value analyses: Het doel van customer lifetime value analyses (LTV) is het berekenen van de totale klantwaarde, over het verleden en in de toekomst. Door de LTV te bepalen per klant, wordt inzichtelijk welke acties voor bepaalde klanten renderend kunnen zijn om in te zetten.
Churnreductiemodellering: Churn houdt in dat klanten vertrekken. Met een analyse gericht op churnreductie, kun je voorspellen welke klanten een groter risico hebben dat ze zullen weglopen. Door het effect van een (groot) aantal variabelen op het wel of niet klant blijven te onderzoeken, kunnen datascientists een set van rekenregels (model) bepalen waarmee we het wel of niet klant blijven binnen een bepaalde termijn per klant kunnen voorspellen. Met speciale acties gericht op deze klanten kan je online marketeer die dan stimuleren langer klant te blijven.
Attribuutmodellering: Op basis van het voorspelde effect van de verschillende contactpunten op de conversie (verkoop) bij individuele klanten, kan een datascientist bepalen hoe marketing en communicatiebudgetten het beste over de online en offline contactpunten kunnen worden verdeeld. Deze analysetechniek ligt in het verlengde van attribuutanalyse en customer journey analyses. De online marketeer kan zijn budget dan bewust over deze contactkanalen verdelen en zorgt natuurlijk dat de communicatie-uitingen op de verschillende doelgroepen toegespitst.
Integrated big data models: Integrated big data models zijn een combinatie van voorspellende technieken die op data sets uit verschillende databronnen wordt gebruikt om uiteindelijk te komen tot een geïntegreerde voorspelling van het (koop) gedrag van een consument. De kracht hiervan is te komen tot beter, meer nauwkeurige voorspellingen. Stel dat we op basis van koopgedrag van een klant in het verleden een redelijke voorspelling kunnen doen van het toekomstige koopgedrag. Door deze informatie te koppelen aan webdata (bezoek van de site, zoeken naar producten) en socialemediadata kunnen we tot een betere en meer nauwkeurige voorspelling komen.

Prescriptive analytics

Prescriptive analytics (prescriptieve analyse) is de meest complexe en waardevolle vorm van big data analyse. Het geeft antwoord op de vraag “wat moet er gebeuren?” door het aanbevelen en voorschrijven van de beste beslissingen en acties om een bepaald doel of een optimale uitkomst te bereiken. Het gebruikt statistische, machine learning, en optimalisatie technieken zoals beslissingsbomen, simulaties, lineaire programmering, etc. om de data te analyseren, de alternatieven te evalueren, en de trade-offs te bepalen. Prescriptieve analyse helpt om de prestaties, de efficiëntie, en de effectiviteit van een organisatie, een proces, een product, of een dienst te verbeteren en te maximaliseren. Bijvoorbeeld, welke prijsstrategie moet worden toegepast om de winst te verhogen? Welke producten moeten worden aangeboden aan welke klanten? Hoe moet de voorraad worden beheerd om de kosten te minimaliseren? Tot dit soort analyses rekenen we:

Dynamic targeting: Dynamic targeting houdt in dat op basis van klantprofielen, gedrag, locatie en laatste interacties communicatieboodschappen en aanbiedingen worden aangepast. Daarbij worden de resultaten van de laatste reacties van de klant in een continu proces geanalyseerd en op basis daarvan worden aangeboden producten, diensten en of de communicatie daarover op maat gemaakt. Omdat al die processen leiden tot veel varianten, wat voor medewerkers gewoon niet meer is bij te houden, is een marketing-automation proces, automatisering van de marketingcommunicatie, hierbij onontbeerlijk.
Recommender/ personalisation systems: Recommender/personalisation systems zorgen dat de individuele klant die specifieke aanbiedingen krijgt, waarvan de kans op conversie het grootst is. Het systeem bepaalt dat op basis van het koop- en interactiegedrag van de klant in vergelijking tot andere. Met name online retailers maken in toenemende mate gebruik van deze systemen.

Toepassingen van data science en customer insight management

Data science en customer insight management zijn twee disciplines die zich bezighouden met het verzamelen, analyseren en toepassen van data om inzichten te genereren en waarde te creëren voor organisaties. Binnen alle onderdelen van online marketing voor data analyses zijn er veel toepassingen van data science en customer insight management, zoals:

Zoekmachine optimalisatie (SEO). data science en customer insight management kunnen gebruikt worden om de vindbaarheid, de relevantie, en de autoriteit van een website te verbeteren. Bijvoorbeeld, door het analyseren van zoekwoorden, concurrenten, backlinks, gebruikersgedrag, etc. en door het optimaliseren van de content, de structuur, de snelheid, de mobielvriendelijkheid, etc. van de website voor een optimalisatie klantbeleving.
zoekmachine adverteren (SEA). Data science en customer insights spelen een cruciale rol bij het verbeteren van de effectiviteit, efficiëntie en ROI van je online advertentiecampagnes. Denk aan het voorspellen en segmenteren van je doelgroep, het bieden en targeten van advertenties en het optimaliseren van teksten, landingspagina’s en conversiefunnels voor een betere klantgedrag
Social media marketing (SMM). Met social media marketing (SMM) kun je de betrokkenheid, loyaliteit en conversie verbeteren door goed gebruik te maken van data science en customer insights. Analyseer en monitor je social media activiteiten, sentiment, influencers en trends om relevante en aantrekkelijke content te creëren en verspreiden voor een optimale klantbeleving.
E-mail marketing (EMM): E-mail marketing (EMM) profiteert ook van data science en customer insights. Verbeter de personalisatie, relevantie en respons van je e-mailcampagnes door slim te segmenteren, ontwerpen en automatiseren op basis van klantgedrag en klantbeleving.
content marketing (CM): Voor content marketing (CM) is het cruciaal om data science en customer insights in te zetten om de kwaliteit, waarde en distributie van je content te verbeteren. Begrijp de klantbehoeften, klantreis en klantpersona’s om relevante en overtuigende content te creëren en te promoten voor een optimale klantbeleving en klantgedrag.

Om de hiervoor genoemde toepassingen in praktijk te realiseren, zijn steeds meer data, systemen, modellen en (automatiserings)processen noodzakelijk. En natuurlijk mensen met competenties om ermee te kunnen werken. In praktijk wordt er door de marketeer vaak eerst gewerkt met een verbijzondering naar klantsegmenten die gaandeweg steeds verfijnder wordt, totdat er uiteindelijk op individueel klantniveau wordt gewerkt.

Tools voor het verzamelen, analyseren en meten van klantbeleving.

Er zijn veel tools die je kunt gebruiken voor het verzamelen, analyseren en toepassen van big data en customer insights. Afhankelijk van je doelstellingen, je databronnen, je data analyse methoden, en je data visualisatie behoeften, kun je verschillende tools combineren of integreren om je data analyse proces te ondersteunen.

Enkele voorbeelden van tools die je kunt gebruiken zijn:

Hadoop

Hadoop is een krachtig open-source framework dat wordt gebruikt voor de verwerking en analyse van grote en complexe datasets. Het is ontworpen om gedistribueerde verwerking mogelijk te maken, waarbij gegevens over meerdere computers worden verdeeld en parallel worden verwerkt. Hadoop bestaat uit verschillende modules, waaronder Hadoop Distributed File System (HDFS) voor het opslaan van gegevens en MapReduce voor het verwerken van gegevens.

Een van de belangrijkste voordelen van Hadoop is de schaalbaarheid en betrouwbaarheid die het biedt voor het verwerken van big data. Organisaties kunnen Hadoop gebruiken om enorme hoeveelheden gegevens op te slaan en te analyseren, wat hen in staat stelt om waardevolle inzichten te verkrijgen en besluitvorming te ondersteunen. Door het gebruik van Hadoop kunnen bedrijven kosten besparen en efficiënter omgaan met de uitdagingen van big data-analyse.

Apache Spark

Apache Spark is een geavanceerd en krachtig gedistribueerd rekenframework dat wordt gebruikt voor real-time data processing en analyses. Het biedt een snelle en efficiënte manier om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en inzichten te genereren uit big data.

Een van de belangrijkste kenmerken van Apache Spark is de ondersteuning voor complexe datatransformaties en machine learning-algoritmen. Hierdoor kunnen organisaties geavanceerde analyses uitvoeren op hun big data en patronen ontdekken die voorheen verborgen bleven. Apache Spark maakt gebruik van in-memory processing, wat de verwerkingssnelheid aanzienlijk verhoogt in vergelijking met traditionele disk-based systemen. Dit stelt bedrijven in staat om real-time analyses uit te voeren en direct in te spelen op veranderende omstandigheden in de markt. Met Apache Spark kunnen organisaties hun concurrentiepositie versterken door snel inzichten te verkrijgen en strategische beslissingen te nemen op basis van de meest actuele gegevens.

Tableau

Tableau is een toonaangevende data visualisatie tool die wordt gebruikt door organisaties over de hele wereld om complexe gegevens op een eenvoudige en visueel aantrekkelijke manier te presenteren. Met Tableau kunnen gebruikers interactieve dashboards en rapporten maken die inzicht geven in de gegevens en helpen bij het nemen van datagestuurde beslissingen.

Een van de voordelen van Tableau is de gebruiksvriendelijke interface waarmee gebruikers gemakkelijk gegevens kunnen verkennen, visualiseren en delen met collega’s. Door gebruik te maken van diverse grafieken, diagrammen en kaarten, kunnen gebruikers complexe relaties en patronen in de gegevens identificeren. Tableau biedt ook de mogelijkheid om gegevens uit verschillende bronnen te integreren en te combineren, waardoor gebruikers een holistisch beeld krijgen van hun gegevenslandschap. Met Tableau kunnen organisaties snel inzichten genereren, trends ontdekken en effectieve beslissingen nemen op basis van data.

IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics is een geavanceerd AI-gestuurd analytics platform dat organisaties helpt om complexe gegevens te analyseren en waardevolle inzichten te genereren. Door gebruik te maken van machine learning en cognitieve computing, biedt Watson Analytics geavanceerde functionaliteiten voor voorspellende analyses, natuurlijke taalverwerking en data visualisatie.

Een van de unieke kenmerken van IBM Watson Analytics is de mogelijkheid om complexe datasets te analyseren en automatisch patronen en trends te identificeren. Het platform maakt gebruik van geavanceerde algoritmen en modellen om voorspellingen te doen en aanbevelingen te genereren op basis van historische gegevens. Door de integratie van AI-technologieën stelt IBM Watson Analytics organisaties in staat om snel inzichten te verkrijgen en datagedreven beslissingen te nemen die de bedrijfsprestaties verbeteren en groeimogelijkheden identificeren.

Google Analytics:

Google Analytics is een essentiële web analytics tool die wordt gebruikt door organisaties om diepgaande inzichten te verkrijgen in het gedrag van gebruikers op hun websites en mobiele apps. Met Google Analytics kunnen bedrijven niet alleen het aantal bezoekers en paginaweergaven bijhouden, maar ook gedetailleerde informatie verkrijgen over de herkomst van het verkeer, de demografische gegevens van gebruikers en het gedrag op de site.

Een van de krachtigste functies van Google Analytics is de mogelijkheid om conversietracking in te stellen, waarmee bedrijven kunnen meten hoe goed hun website presteert in termen van het bereiken van vooraf gedefinieerde doelen, zoals aankopen, aanmeldingen of downloads. Door het analyseren van deze gegevens kunnen organisaties hun online marketinginspanningen optimaliseren, de gebruikerservaring verbeteren en de ROI van hun digitale activiteiten maximaliseren. Google Analytics biedt een schat aan informatie die bedrijven kunnen gebruiken om datagestuurde beslissingen te nemen en hun online aanwezigheid te versterken.

De Toekomst van big data en klantbeleving

Met de voortdurende evolutie van technologieën en analytics tools, wordt de toekomst van big data en Customer Insights steeds veelbelovender. De integratie van kunstmatige intelligentie, machine learning en voorspellende analyses in data-analyseprocessen opent nieuwe mogelijkheden voor bedrijven om diepgaande inzichten te verkrijgen en gepersonaliseerde ervaringen te bieden aan hun klanten.

Kunstmatige Intelligentie en Machine Learning

De opkomst van kunstmatige intelligentie en machine learning in data-analyse stelt organisaties in staat om complexe datasets te doorgronden en automatisch patronen en trends te identificeren. Door het gebruik van geavanceerde algoritmen kunnen bedrijven voorspellende analyses uitvoeren en anticiperen op toekomstige trends en klantgedrag.

Real-time Data Processing

Met de groeiende behoefte aan real-time inzichten, wordt real-time data processing een cruciale factor in big data-analyse. Tools zoals Apache Kafka en Apache Flink bieden de mogelijkheid om gegevens onmiddellijk te verwerken en actie te ondernemen op basis van de meest actuele informatie.

Data Privacy en Beveiliging

In een tijdperk waarin gegevensprivacy en -beveiliging steeds belangrijker worden, zullen bedrijven zich moeten richten op het waarborgen van de integriteit en vertrouwelijkheid van gevoelige gegevens. Het implementeren van robuuste beveiligingsmaatregelen en naleving van de geldende regelgeving wordt essentieel voor het opbouwen van vertrouwen bij klanten en het beschermen van bedrijfsgegevens tegen potentiële bedreigingen.

Conclusie

n een tijdperk waarin gegevens een cruciale rol spelen in het informeren van bedrijfsbeslissingen en het begrijpen van klantgedrag, spelen tools voor het analyseren van big data en Customer Insights een essentiële rol. De evolutie van technologieën zoals kunstmatige intelligentie, machine learning en data visualisatie heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop organisaties gegevens gebruiken om concurrentievoordeel te behalen en de klantervaring te verbeteren.

Met tools zoals Hadoop, Apache Spark, Tableau en IBM Watson Analytics kunnen bedrijven grote hoeveelheden gegevens verwerken, complexe analyses uitvoeren en waardevolle inzichten genereren die hen helpen om beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Het vermogen om gegevens te visualiseren en te begrijpen op een intuïtieve manier stelt organisaties in staat om snel trends te identificeren en strategieën aan te passen om aan veranderende behoeften van klanten te voldoen.

Naarmate de technologische vooruitgang voortschrijdt en de hoeveelheid beschikbare gegevens blijft groeien, wordt het steeds belangrijker voor bedrijven om gebruik te maken van geavanceerde analytics tools om hun concurrentiepositie te versterken en waarde te creëren voor hun klanten. Door te investeren in data-analyse en het benutten van de kracht van Big Data, kunnen organisaties gedurfde stappen zetten in de richting van een datagedreven toekomst waarin inzichten centraal staan in alle aspecten van de bedrijfsvoering.

(Visited 73 times, 1 visits today)