1.1 Personalisatie in marketing
Personalisatie is al enkele jaren een buzzword in marketing en bedrijfsvoering, maar het is meer dan dat. Het concept doelt op het afstemmen van content op het individu (of een groep) en hun noden en interesses. Het betreft een methode om klanten persoonlijk te benaderen, waardoor je met hen een duurzame relatie kan opbouwen. Daarbij gaat het erom de juiste boodschap via het juiste kanaal en op het juiste moment tijdstip te brengen.
Je hoeft ons niet op ons woord te geloven, want de cijfers spreken voor zich:
- 70% van de millennials zijn gefrustreerd over merken die irrelevante e-mails sturen (SmarterHQ);
- 74% van de klanten voelt zich gefrustreerd wanneer website content niet gepersonaliseerd is. (Entry Page);
- Personalization has become a customer expectation and plays an immense role in business growth. (Adobe);
Ook in B2B-context speelt personalisatie een belangrijke rol (B2B e-commerce trends 2022 van SmartHQ):
- 72% van de B2B-kopers zegt alleen zaken te doen met bedrijven die gepersonaliseerde berichten sturen die zijn afgestemd op hun persoonlijke interesse;
- 69% van de B2B-kopers is bereid meer te betalen voor een gepersonaliseerde ervaring;
- 67% zal persoonlijke informatie uitwisselen als ze daarvoor een persoonlijke service krijgen.
Dankzij nieuwe ontwikkelingen en steeds evoluerende technologieën, reiken de mogelijkheden om aan personalisatie te doen gelukkig steeds verder. Zo wordt een toenemend aantal technieken die gebaseerd zijn op Artificiële Intelligentie, ingezet om nog sneller patronen te herkennen en bijvoorbeeld gepersonaliseerde aanbevelingen te tonen. Personalisatie kan met andere woorden – indien correct aangewend én met de juiste doelstellingen en de nodige technologische ondersteuning – leiden tot een betere klantenbinding.
In deze e-course focussen we op drie vormen van personalisatie die vaak in 1 communicatiecampagne gecombineerd worden:
- Content personalisatie: alles start bij het aanbieden van relevante content. Welke inhoud is op dat moment, in die levensfase relevant voor je doelpubliek?
- Campaign targeting heeft dan weer alles te maken met ‘geadresseerde reclame’ of ‘addressable advertising’. Andere doelgroepen vergen vaak een ander soort acties, promoties, touchpoints.
- Context gebaseerde personalisatie: context voegt betekenis toe aan de content en gaat zo nog een stap verder. Voorbeelden van context gerelateerde factoren zijn: locatie, tijdstip maar ook weersomstandigheden, actualiteit, …
1.2 AI in marketing
Artificial Intelligence (AI) is de wetenschap die zich bezighoudt met het ontwikkelen van intelligente machines. Machines die in staat zijn om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Een algemene AI-machine die de mens vervangt bestaat er natuurlijk nog niet, maar ondertussen staat deze wetenschap al een heel eind verder en maken we allen dagelijks gebruik van zelflerende software voor specifieke taken. Denk maar aan hoe een algoritme je e-mailberichten automatisch filtert op spam, je smartphone automatisch ontgrendeld wordt door je gezicht te laten scannen, en heel recent hoe we generatieve algoritmes gebruiken om teksten en beelden te genereren of om te interageren met virtuele assistenten.
Deze zelflerende softwaresystemen, de zogenaamde machineleertechnieken met deep learning netwerken op kop zijn al een tijdje de snelst groeiende en populairste tak binnen AI. Ze leren op basis van enorme hoeveelheden data. Ze kunnen vooraf getraind worden op deze data en worden ook beter naarmate ze meer gebruikt worden. Men onderscheidt verschillende soorten van deze leeralgoritmen om verschillende soorten taken te implementeren. Binnen de context van gepersonaliseerde marketing zijn er alvast verschillende interessante taken en toepassingen te vinden:
- Zo zijn er de zogenaamde gesuperviseerde leeralgoritmen die leren op basis van historische data om voorspellingen in de toekomst te kunnen maken. Dit blijkt een handig hulpmiddel om o.a. een accuratere sales forecast en betere leadgeneratie te bekomen, maar ook om koopgedrag of afhakende klanten te bepalen, …
- Andere niet-gesuperviseerde leeralgoritmen gaan eerder op zoek naar verschillen en gelijkenissen in data om clusters van gelijkaardige producten of consumenten op te stellen. Dit ligt aan de basis van toepassingen zoals automatische klantensegmentatie en de automatische aanbevelingssystemen.
- Tot slot zijn er ook recent de semi-gesuperviseerde large language models of generatieve algoritmen die teksten, beelden en in de nabije toekomst ook video’s kunnen genereren. Ze worden vooraf getraind op basis van grote hoeveelheid data en kunnen nadien verfijnd worden op je persoonlijke data om op die manier content in de stijl van je eigen onderneming te gaan genereren.
AI is dus zeker een game-changer. Het zal je in staat stellen om je klant en de context waarin deze zich bevindt beter te leren kennen, waardoor je kan tegemoet aan zijn individuele behoeften. De mogelijkheden voor het uitwerken van toepassingen binnen het bedrijfsleven en specifiek ook marketing zijn legio, maar zullen zeker ook met de nodige aandacht voor ethische en juridische aspecten moeten gebeuren.
1.3 Het AIM-model van Start2AIM
Vooraleer je een AI-traject opstart, dien je jezelf een aantal essentiële basisvragen te stellen:
- Wat wil je bereiken met een AI-traject?
- Aan welke bedrijfs- en marketingdoelstellingen moet het AI-traject bijdragen?
- Beschik je in functie daarvan over voldoende, relevante en kwalitatieve data?
- Is er intern expertise aanwezig op het vlak van data of dient er beroep gedaan te worden op externe partners?
- Wie is verantwoordelijk voor de data?
- Hoe en waar worden deze data bewaard: on premise, in de cloud of op een hybride manier?
- Hoe garandeer je datakwaliteit?
- Op welke manier respecteer je te allen tijde de privacywetgeving?
- Hoe visualiseer en analyseer je data op een correcte en zinvolle manier?
Meer nog, een AI-traject opzetten is niet iets éénmaligs: het blijft een doorlopend proces. Om dit alles overzichtelijk voor te stellen werd het AIM-model ontwikkeld en gebruikt binnen het Start2AIM-project. Het toont de zes fasen die je dient te doorlopen om AI in te zetten voor personalisatiedoeleinden.
Fase 1: Marketingdoelstellingen formuleren
Alvorens je van start gaat, moet je duidelijk je marketingdoelstellingen formuleren die bijdragen tot de realisatie van je bedrijfsdoelen. Deze doelstellingen dienen correct geformuleerd te worden en zijn richtinggevend voor alle marketingmedewerkers. Ze zijn meestal gebaseerd op bepaalde stadia in de marketing funnel of op bepaalde klantensegmenten.
Fase 2: Personalisatiemogelijkheden
Nadat je je marketingdoelstellingen hebt bepaald, ga je na welke personalisatiemogelijkheden kunnen bijdragen tot de realisatie van deze doelstellingen. Zal je personaliseren op basis van relevante content, in functie van een specifieke context of zal je gepersonaliseerde campagnes opzetten? Of misschien ga je voor een combinatie van deze verschillende vormen?
Fase 3: Datamaturiteit aftoetsen
Om de gewenste personalisatie te ontwikkelen, moet je over voldoende, kwalitatieve data beschikken. Een kritische blik op je data is met andere woorden onontbeerlijk. Je data moeten gedigitaliseerd, gestructureerd, gecentraliseerd, opgeschoond en toegankelijk gemaakt worden. Het introduceren of verder uitbouwen van een echte datacultuur is zodoende een absolute must.
Fase 4: Analyse(tools) selecteren
Vervolgens bepaal je wat je precies wil leren uit je data. Welke soort visualisaties zouden je helpen om eerste inzichten te verwerven? Welke data-analyses wil je maken in functie van de vooropgestelde doelstellingen? Zal je werken aan de hand van classificaties of voorspellingen? Of wordt het eerder clustering? Selecteer vervolgens een tool die deze analyse voor je kan uitvoeren.
Fase 5: Personalisatiecase implementeren
Om de personalisatiecase te implementeren is een sterke samenwerking tussen IT en Marketing nodig. IT zal verantwoordelijk zijn voor het implementeren van de AI-algoritmes. Marketing zal op basis van de bekomen inzichten gepersonaliseerde campagnes kunnen opzetten. Er wordt aangeraden om kleinschalig te starten aan de hand van pilootprojecten en/of A/B-testing.
Fase 6: Evalueren en bijsturen
Door het meten van de evolutie in conversies (bijvoorbeeld: bestellingen, offerteaanvragen, downloads, …) zal je je marketinginspanningen kunnen evalueren. Hierna kan je het hele proces bijsturen waar nodig en koppel je terug naar de gedefinieerde marketingdoelstellingen. Dit is een terugkerend proces dat steeds opnieuw in functie van de huidige of nieuw geformuleerde marketingdoelstellingen zal doorlopen worden.
De 6 bovenstaande fasen worden doorlopen in deze e-course. Doorheen deze e-course vind je bovendien ook oefeningen en voorbeelden uit cases gepubliceerd in het Start2AIM e-book.