12 x datadriven marketing modellen die ook toepasbaar zijn voor het MKB
Hieronder bespreken we 12 veel voorkomende data driven marketing modellen die bedrijven en organisaties kunnen toepassen. Wij hebben veel ervaring met het operationaliseren van dergelijke data driven marketing modellen.
Churn prediction
Churn prediction is een model dat wordt gebruikt om te voorspellen welke klanten waarschijnlijk zullen opzeggen. Het model gebruikt historische gegevens over klantgedrag, zoals aankopen, interacties met de klantenservice en betalingsgeschiedenis, om de kans te bepalen dat een klant het bedrijf zal verlaten. Bedrijven kunnen deze voorspellingen gebruiken om gerichte maatregelen te nemen om klantbehoud te bevorderen, zoals het aanbieden van speciale aanbiedingen of het verbeteren van de klantenservice. Churn is de grootste voorspeller van groei – of liever vertraagt groei.
Meer weten over churn voorspelling en prventie?
Customer Lifetime Value (CLV)
Customer Lifetime Value (CLV) is een model dat wordt gebruikt om de totale waarde van een klant voor een bedrijf over hun levensduur te berekenen. Het model maakt gebruik van gegevens over klantgedrag, zoals aankopen en interacties met het merk, om te bepalen hoeveel een klant waarschijnlijk zal besteden tijdens hun levensduur. Bedrijven kunnen CLV gebruiken om te bepalen welke klanten de meeste waarde opleveren en om te beslissen waar ze moeten investeren in klantenwerving en retentie.
Voor veel bedrijven is Customer Lifetime Value (CLV) de north star metric. En dat is iets wat de financieel directeur ook aanspreekt. Sowieso doen data driven marketing modellen het goed bij de financieel georiënteerde functionarissen in de DMU.
Predictive lead scoring
Predictive lead scoring is een model dat wordt gebruikt om te voorspellen welke leads het meest waarschijnlijk zullen converteren. Het model maakt gebruik van gegevens over de kenmerken en het gedrag van de lead, zoals demografische gegevens en website-interacties, om te bepalen welke leads het meest kansrijk zijn. Bedrijven kunnen deze voorspellingen gebruiken om hun verkoopinspanningen te prioriteren en zich te concentreren op de leads die de meeste kans van slagen hebben of het meeste rendement per geïnvesteerd arbeidsuur.
Marketing mix modeling
Marketing mix modeling is een model dat bedrijven helpt de impact van marketingactiviteiten op verkoop te analyseren. Het model maakt gebruik van gegevens over marketinguitgaven, klantgedrag en marktcondities om te bepalen welke marketingkanalen en -activiteiten de meeste impact hebben op de verkoop. Met deze kennis kunnen bedrijven hun marketingbudget effectiever toewijzen en de ROI van hun marketingactiviteiten verbeteren.
Recommendation engine
Een recommendation engine is een model dat bedrijven helpt gepersonaliseerde aanbevelingen te doen aan klanten op basis van hun vorige aankopen of browsegeschiedenis. Het model maakt gebruik van algoritmen en machine learning-technieken om producten te identificeren die waarschijnlijk relevant zijn voor de klant en deze aan te bevelen. Met deze aanbevelingen kunnen bedrijven de betrokkenheid van klanten vergroten en de verkoop stimuleren.
Predictive segmentation
Predictive segmentation is een model dat bedrijven helpt klanten te verdelen in groepen op basis van hun gedrag en kenmerken, zodat ze gerichte marketingboodschappen kunnen leveren aan elke groep.
A/B testing
A/B testing vergelijkt de prestaties van verschillende marketingbenaderingen om de meest effectieve te bepalen. Dit is een belangrijke en vaak toepaste techniek bij een van de meeste gebruikte data driven marketing modellen: conversie optimalisatie
Predictive pricing
Predictive pricing gebruikt gegevens over klantgedrag en marktcondities om dynamische prijsstrategieën te bepalen die de omzet maximaliseren.
Dit kan op verschillende manieren geïmplementeerd worden:
- bij ongeregistreerde gebruikers (dus onbekend of nieuws)
- en uiteraard bij bekende, geregistreerde, gebruikers (denk aan B2B webshops)
Meer weten hierover? Neem dan contact met ons op
Dynamic content targeting
Dynamic content targeting past marketingboodschappen en aanbiedingen aan op basis van het gedrag of de interesses van de klant.
Wij hebben veel ervaring met dynamic content targeting. Men noemt dit ook wel een personalization engine. Dit is een model dat bedrijven helpt om gepersonaliseerde content en aanbiedingen te leveren aan klanten op basis van hun gedrag en voorkeuren. Het model maakt gebruik van gegevens over de aankoopgeschiedenis, browsegeschiedenis en demografische gegevens van klanten om te bepalen welke content en aanbiedingen het meest relevant zijn voor een bepaalde klant. Met deze gepersonaliseerde ervaring kunnen bedrijven de betrokkenheid van klanten vergroten en de verkoop stimuleren.
Dit kan onsite met personlisatie targeting of offsite middels advertising.Personalisatie speelt sowieso een rol in veel data driven marketing modellen.
Personalisatie op basis van intentie
Personalisatie op basis van intentie past marketingboodschappen en aanbiedingen aan op basis van de intentie van de klant, zoals het plannen van een vakantie of het kopen van een huis.
Next Best Offer (NBO)
Het Next Best Offer (NBO) model is ontworpen om het beste aanbod te bepalen dat aan een klant kan worden gepresenteerd op basis van hun huidige of historische aankopen, browsegeschiedenis of demografische informatie. Het doel van het model is om de kans te vergroten dat een klant een aankoop doet door hen een gepersonaliseerd aanbod te doen. NBO is vooral nuttig voor bedrijven die aan cross-selling en upselling willen doen.
Next Best Action (NBA)
Het Next Best Action (NBA) model is gericht op het bepalen van de beste actie die kan worden ondernomen om de betrokkenheid van een klant bij het merk te vergroten of hun ervaring te verbeteren. Het model gebruikt gegevens over het gedrag van de klant, zoals websitebezoeken, interacties op sociale media, klantenservicegesprekken en aankopen, om te bepalen welke actie de meeste impact zal hebben. NBA kan bijvoorbeeld worden gebruikt om klanten die al een product hebben gekocht te verleiden om het product aan vrienden aan te bevelen, of om klanten die hun winkelwagentje hebben verlaten te herinneren aan hun aankoop en hen te stimuleren om de aankoop af te ronden.
U begrijpt, er zijn veel mogelijkheden van data driven marketing modellen. In een persoonlijk gesprek vertellen we u graag meer over mogelijkheden, impact, doorlooptijden, rendement en investeringen.
