Waarom je met een Decisioning Engine alles uit je CDP haalt

De (veeleisende) consument is koning

Als reactie op de kritische houding van de consument investeerden online retailers de afgelopen jaren fors in customer data platforms (CDP’s) en marketing automation. Deze tools bieden meer inzicht in klanten, hoe ze zich gedragen en waar ze gevoelig voor zijn. Dat werkt als volgt: “Een CDP verzamelt data uit verschillende kanalen en brengt deze samen in één database”, vertelt Erik, Marketing Manager bij Squeezely. “Hierin bouwt het individueel profielen op, waardoor je als marketeer inzicht krijgt in je klanten. Waarin ze geïnteresseerd zijn, wanneer ze kopen en wanneer juist niet. Hier kun je je marketing uitingen op aanpassen.” Vervolgens helpt marketing automation software je om deze gepersonaliseerde uitingen geautomatiseerd aan je klanten voor te schotelen. Voldoende om de consument tevreden te stellen, zou je zeggen. Toch ligt het doorvoeren van échte 1-op-1 personalisatie een stuk ingewikkelder. Zeker voor grote partijen.

Marketing met de menselijke maat

Het succes van een personalisatiestrategie wordt, zelfs bij de inzet van een CDP, namelijk nog grotendeels beïnvloed door menselijke interpretatie. “Een CDP zoals Squeezely geeft super veel inzicht in je klanten, maar als marketeer moet je nog wel zelf conclusies trekken en customer journeys opzetten,” stelt Sander, Creative Marketing Strategist bij Building Blocks.

Daarnaast speelt (het gebrek aan) tijd ook een rol. Erik: “Als organisatie met een klein assortiment en een kleine doelgroep is het handmatig uittekenen van marketing flows op basis van een CDP prima te doen. Maar het wordt al complex als je tientallen producten hebt, laat staan honderden of zelfs duizenden.”

En daar komt een AI Decisioning Engine (DE) om de hoek kijken. Een DE gebruikt namelijk data uit het CDP om te voorspellen wat de individuele klant nodig heeft om opnieuw te converteren. De beide systemen draaien dus naast, of beter gezegd aanvullend op, elkaar. Vervolgens worden de gepersonaliseerde marketing uitingen automatisch opgebouwd en uitgeserveerd. Sander: “De decisioning engine neemt niet alleen een groot deel van het werk uit handen, maar maakt ook betere beslissingen dan de marketeer. Op basis van een algoritme bepaalt het welke marketing uitingen het beste werken bij de verschillende segmenten, via welke kanalen en op welke momenten.”

Dubbele personalisatie, dubbele winst

Hoe complexer je aanbod en hoe breder je doelgroep, hoe groter de impact die je met een DE kan maken. Sander: “Als je op beide vlakken kan personaliseren, boek je de grootste winst.” Neem als voorbeeld een vakantie aanbieder. Er zijn tal van factoren die invloed hebben op het boeken van een vakantie. Denk aan het moment wanneer je op vakantie wil, het reisgezelschap, het gewenste vervoer, het budget, en ga zo maar door.

“Vroeger mailde je dan het hele klantenbestand één last minute aanbieding in de hoop dat er iemand hapte”, vertelt Sander. “Met een CDP in combinatie met een Decisioning Engine kun je alle individuele klanten een gepersonaliseerd aanbod voorschotelen en zie je precies wat wel en niet werkt. En dat zonder dat je er ook maar één mail handmatig voor in elkaar moet klikken.”

Ruimte voor de creatieve marketeer

Blijft er dan nog werk voor de marketeer over, vraag je je misschien af? Sander: “Het klinkt wellicht counter intuïtief, maar als je met een Decisioning Engine werkt krijg je juist meer ruimte om je creativiteit er op los te laten.” Ook Erik is het hier mee eens: “Een marketeer hoeft ook minder in analytics te ploeteren om inzichten boven water te krijgen. Dankzij het CDP en de Decisioning Engine kun je je weer bezighouden met de inhoud.”

Bovendien geeft het marketeers de mogelijkheid om meer te focussen op retentie. En dat is goed nieuws, want dit aspect wordt volgens Sander nog te vaak vergeten. “Veel partijen geven ontzettend veel geld uit aan advertising, maar laten daarbij de achterdeur open staan. Ze zijn continu bezig met het binnenhalen van nieuwe klanten, zonder dat ze daar verder in investeren. Met een Decisioning Engine leer je je klanten veel beter kennen, waardoor je ze ook beter kan servicen. Hierdoor schiet de customer lifetime value uiteindelijk omhoog.”

Personalisatie als onderdeel van de bedrijfsstrategie

Deze ontwikkelingen betekenen overigens niet dat personalisatie een one man marketing show blijft. “Dankzij de Decisioning Engine kun je marketing in zijn geheel – en personalisatie in het bijzonder – onderdeel maken van je bedrijfsstrategie. Optimalisaties worden namelijk altijd vanuit een bepaald doel gemaakt, niet alleen vanuit de klantreis. En aangezien je met een Decisioning Engine heel goed kan voorspellen wat het gevolg is van een bepaalde actie, kun je ook beter inschatten wat het rendement bedrijfsbreed zal zijn.” 

Sander ziet dit ook terug bij klanten die werken met het DE van Building Blocks en het CDP van Squeezely. “Waar je met een CDP al data uit verschillende online bronnen kon combineren, sla je met een Decisioning Engine eenvoudig een brug naar offline kanalen.Door de verschillende systemen aan elkaar te koppelen, kun je de customer journey nog meer onderdeel maken van je bedrijf. Zelfs de klantenservice weet daardoor welke gepersonaliseerde e-mails en offline post een klant ontvangt. Zo ontstaat er veel meer synergie.”

Het einde van het interpretatie tijdperk

Voor online retailers die tegen de grenzen van het CDP aanlopen en de volgende stap willen zetten op het gebied van personalisatie, biedt een Decisioning Engine een uitkomst. Erik: “Waar een CDP de inzichten geeft, geeft een Decisioning Engine de acties. Juist die combinatie maakt het ontzettend interessant en stelt je in staat om verbanden te leggen waarvoor je zelf de rekenkracht niet hebt.” 

Dankzij marketing automation tools en Customer Data Platforms (CDP’s) is gepersonaliseerde marketing de afgelopen jaren in een stroomversnelling geraakt. Marketeers hebben meer inzicht in het gedrag van consumenten en kunnen content geautomatiseerd en gepersonaliseerd uitserveren. Tegelijkertijd blijkt voldoen aan de verwachtingen van de veeleisende consument nog lastig, óók met de inzet van een CDP. Een AI Decisioning Engine kan daar verandering in brengen. Erik (Squeezely) en Sander (Building Blocks) vertellen hoe dat zit.

En voor wie denkt dat je eerst een CDP moet uitspelen, voordat je met een DE kan starten, heeft het mis. “Het zijn twee processen die parallel aan elkaar lopen,” stelt Sander. “Net als in Squeezely is het verstandig om klein te beginnen, zoals met het personaliseren van e-mail campagnes. Als dit goed gaat, schaal je verder op naar andere kanalen. Zo blijft je sleutelen en ontwikkelen.”

Blijven sleutelen en ontwikkelen brengt niet alleen de creativiteit terug in het marketingvak, maar is ook noodzakelijk om het potentieel van het CDP volledig te benutten. Sander: “Van elke uitkomst wordt het zelflerende algoritme van Building Blocks slimmer en slimmer. Hierdoor komt er weer zuiverdere data binnen in het CDP, wat betekent dat je accurater kan inspelen op de wensen van de consument.” Erik vult aan: “Het resultaat van deze gouden wisselwerking is een bak georganiseerde en geoptimaliseerde data die je op grote schaal in kan zetten om klanten de persoonlijke ervaring te bieden die ze van bedrijven verwachten.” Hiermee lijkt de tijd van onderbuikgevoel en interpretatie officieel voorbij.