CONVERSIE HEEFT VELE GEDAANTEN: DOE ER WAT MEE

Efficiënte campagnes met artificial intelligence vragen om slimme inzet van data

Conversie draait niet alleen om de laatste stap in het proces. Ook daarvoor al leveren acties van klanten en prospects een schat aan informatie op. Wie artificial intelligence slim wil inzetten, kijkt ook naar wat er achter – of eigenlijk vóór – de aankoop gebeurt. Jeffrey Bleijendaal van Ematters legt uit hoe je anders kunt kijken naar data en meetmomenten.

Betere beslissingen nemen voor campagnes. Minder op je gevoel managen. Met de komst van artificial intelligence (AI), machine learning (ML) en marketing automation ligt die belofte om de hoek. Ook een grote marktpartij als Google heeft AI en ML tot speerpunten gemaakt. Zo willen ze steeds meer automatiseren – van biedingen tot advertenties. Dat kan alleen als er veel data voorhanden zijn. Marketing automation is nu zover dat het écht kan worden gebruikt om campagnes te verbeteren.

Dat brengt ons bij de vraag: er zijn heel veel data, maar wat gaan we daar nou mee doen? We kunnen de AI-systemen met steeds meer data voeden. Maar het is een misverstand dat AI per se de beslissingen moet nemen. Wel kan de technologie je helpen om trends inzichtelijk maken.

Conversie is een ruim begrip

Om optimaal te kunnen profiteren van de mogelijkheden die AI biedt, is het belangrijk om het begrip conversie nog eens onder de loep te nemen. Marketeers leggen vaak de nadruk op het uiterste conversiepunt; dat is het ijkpunt voor resultaat. Een voorbeeld: merken in de travelbranche kijken graag naar de hoeveelheid boekingen die ze realiseren. Dat is vanzelfsprekend, want daarmee wordt het geld verdiend. Maar in het proces naar die uiterste conversie doorloopt de klant verschillende stappen.

Ga maar na: voor een campingvakantie in Frankrijk oriënteer je je op de websites van verschillende aanbieders. Uiteindelijk wil je graag weten: waar ben ik het goedkoopste uit? Om dat te achterhalen, vul je bij diverse reissites de boeking al volledig in, tot aan het moment waarop de totale reissom in beeld komt. Binnen de kortste keren heb je een paar tabs in je browser openstaan van reisaanbieders. Zo ben je de verschillende mogelijkheden aan het vergelijken, op zoek naar het beste aanbod.

Elke reisaanbieder krijgt dus veel vaker zo’n boekingsoverzicht in het online systeem binnen, dan een daadwerkelijke voltooide boeking. Ondertussen verzamelen de AI-systemen veel meer data rondom boekingsoverzichten dan rondom boekingen. Als je dan zorgt dat je prijsstrategie (en overige voorwaarden natuurlijk) simpelweg in orde is, is de kans dat er geboekt wordt groot.

Breng meer touchpoints in kaart
Een bedankpagina achter een invulformulier wordt ook vaak gezien als een punt waarop je conversie kunt meten. Maar op zo’n pagina heb je mogelijk maar een aantal keer per dag een resultaat. Als je conversie anders interpreteert, kun je opeens over veel meer data beschikken.

Met event-tracking in bijvoorbeeld Google Analytics kun je meten hoe lang het gemiddeld duurt voordat bezoekers een formulier hebben doorlopen. En hoe vaak een bepaald veld niet goed is ingevuld, zoals bij een spatiefout tussen letters of cijfers van de postcode. Dat is allemaal waardevolle informatie die helpt om te voorkomen dat mensen vroegtijdig afhaken.

Het aantal bezoekers op de pagina met een invulformulier is in de regel groter dan het aantal mensen dat de bedankpagina bereikt. Al die informatie samen met de gedragsdata uit het formulier zelf kun je ook gebruiken om Analytics en AI-tools te voeden. Zo breng je meer touchpoints in kaart en verzamel je meer informatie. Misschien kom je dan wel eenvoudig aan 150 resultaten per dag.

Mes snijdt aan twee kanten met AI

Dat je dit soort acties kunt meten is niet nieuw. Wel kunnen we er steeds meer mee doen. Het mes snijdt aan twee kanten: aan de ene kant helpt de AI je aan meer relevant verkeer naar je website, en aan de andere kant verzamel je meer data voor je AI.

Daarnaast moeten we rekening gaan houden met de ontwikkelingen in ons vakgebied, zoals voice. Voice gaat ook touchpoints creëren door een compleet nieuwe manier van interactie met een merk. Het staat nog in de kinderschoenen, maar ik twijfel er niet aan dat de feestdagen het aandeel van voice-devices flink zullen stuwen en daarmee ook het gebruik!

Klaar als een klontje

Een ander voorbeeld, in de automotive-branche. Iemand die zich oriënteert op een lease-auto kijkt naar zaken als merk, model en leasebedragen. Een ingebouwde datalayer in de website verzamelt informatie over de bezoekers: via welk kanaal komen ze binnen? Gaat het om zakelijke of private lease? Welke optiepakketten kiezen ze? De website pusht al die informatie naar analytics. Dat kan aantonen dat uit het kanaal social meer zakelijke rijders dan private rijders komen, of dat een retargeting-campagne binnen LinkedIn opvallend veel leads voor bestelwagens genereert. Wil je een campagne opzetten rond bestelwagens, dan is LinkedIn dus een no-brainer. Of dan weet je van tevoren al dat je een bepaalde leeftijdscategorie wel kunt uitsluiten.

Uiteindelijk is dat wat je wilt: met de optimale middeleninzet de juiste targetgroep bereiken. Data leveren je hiervoor de benodigde informatie en AI helpt je om die data optimaal te benuten. Je kunt je budget tenslotte maar één keer uitgeven.

Jeffrey Bleijendaal is Digital Consultant bij Ematters en heeft bijna 15 jaar ervaring op het gebied van online marketing, data en analytics. Benieuwd naar de mogelijkheden? Bel of mail gerust voor meer informatie: 020-7073690 of j.bleijendaal@ematters.nl

Jeffrey Bleijendaal is Digital Consultant bij Ematters en heeft bijna 15 jaar ervaring op het gebied van online marketing, data en analytics.

Benieuwd naar de mogelijkheden? Bel of mail gerust voor meer informatie: 020-7073690 of j.bleijendaal@ematters.nl

Recommended Posts