Predictive online marketing

Het voorspellen van gedrag van bezoekers op jouw website wordt “predictive online marketing” genoemd. Door de waarschijnlijkheid van een bepaalde actie kan je met je website beter inspelen op de bezoeker. En zo de kans te vergroten om van een bezoeker een echte klant te maken. Of een bestaande klant nogmaals te laten bestellen. Maar hoe doe je dat nu? Wat komt er allemaal bij kijken en wat kan je dan aanpassen?

Verzamelen van data

Om voorspellingen te kunnen doen, moet je datagegevens van vorige periodes hebben. Die gegevens kan je uit al je online marketing tools halen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan statistiekprogramma’s als Google Analytics. Ook CRM systemen zijn een waardevolle bron van informatie. CRM staat voor Customer Relationship oftwel klantenrelatiebeheer. Des te meer gegevens, des te beter je gedrag kan voorspellen.

Klantprofielen

Daarna is het zaak om alle informatie te bundelen en te analyseren. Op basis van alle gegevens kan je klantprofielen vaststellen. Dit gaat op basis van een groot aantal factoren. Denk aan herkomst, leeftijd, geslacht, maar ook aan online gedrag, tijdstip van bezoek, klikgedrag, zoekgedrag, loyaliteit en resultaten van externe partijen zoals enquêtes, onderzoeken, etc. Voor meer inzicht lees ook “Routing van je website“.

Voorspellen

Alles informatie te samen geeft je inzicht in het mogelijke gedrag van een klant, die in een bepaald klantenprofiel past. Je kunt in percentages uitdrukken wat het meest waarschijnlijke gedrag is. Hoe de klant zal reageren in een bepaalde situatie. En dan is het uiteraard zaak dat je bepaalde elementen op je website juist wel of juist niet laat zien. Je gaat de website dan eigenlijk personaliseren. Lees ook “Je website personaliseren“. Dus alles om de klant centraal te stellen en de klant te leiden naar de conversie. Je kunt de informatie ook inzetten bij leadgeneratie campagnes. Zo kun je berekenen welke leads de meeste kans zullen maken op conversie.

Real-time

Tegenwoordig wordt Predictive Online Marketing real-time ingezet. Grote bedrijven in de telecom- en banksector evalueren tegelijk vele voorspellende modellen. Met algoritmes worden patronen gekoppeld aan gedrag. Zo wordt real-time de beste volgende stap berekend. Welk voorstel kan op basis van de huidige situatie en het klantprofiel het beste aangeboden worden om direct of later meer klantwaarde te genereren.

Conclusie: het creëren van inzicht en optimalisatie loont

Om voorspellingen te kunnen doen heb je veel informatie nodig. Op basis van veel verschillende informatiekanalen kan je klantprofielen vaststellen. Zo kan je inschatten waar jouw kansen liggen en hoe je jouw website voor een bepaald klantprofiel moet aanpassen voor maximaal resultaat en conversie.