Grip op first-party data voor een sterke omnichannelaanpak

Bedrijven moeten vandaag laten zien dat hun producten en diensten niet alleen goed zijn en waar voor hun geld bieden, maar ook op elk moment van de dag persoonlijk relevant zijn voor de consument. Wil je een uitstekende klantervaring bieden, dan heb je toegang tot first-party data nodig.

Maar toegang tot alle relevante first-party data van goede kwaliteit betekent dat je data zo slim mogelijk verzamelt en gebruikt. Hieronder lees je hoe dat kan en wat het oplevert.

Wat is first-party data?

First-party data is informatie over de klanten van een bedrijf die door dat bedrijf zelf is verzameld en die het zelf bezit. Dat kan veel details omvatten, zoals aankoopgeschiedenis, loyaliteitsstatus, online en offline gedrag in de customer journey, voorkeuren, enzovoort.

Het verschilt van zero-party data: die geven klanten zelf bewust over zichzelf op, via enquêtes, voorkeuren en verlanglijstjes.

Alle relevante data uit deze bronnen wordt aan elkaar gekoppeld, bijvoorbeeld via een unieke identifier, en bewerkt om doelgroepen te definiëren en met de kanalen te delen.

Naast een 360-gradenklantbeeld helpt een goed omschreven lijst met use cases om betere bedrijfsresultaten te halen en geld te verdienen met de data. Verderop in dit artikel komen een paar use cases aan bod.

Uitdagingen bij het gebruik van first-party data

Doordat webbrowsers advertentietrackers beperken en de privacywetgeving strenger wordt, kunnen marketeers niet meer op third-party data vertrouwen. Daarom moeten ze terugvallen op first-party data, die ze rechtstreeks bij hun klanten verzamelen. Maar de juiste strategie en technische infrastructuur opzetten om first-party data echt te benutten, lijkt voor veel bedrijven lastig. De meeste organisaties hebben de technische mogelijkheden wel, maar het ontbreekt ze aan strategie en uitvoering.

Een ander obstakel voor het gebruik van first-party data zijn interne silo's. Veel bedrijven benutten de mogelijkheden van first-party data in hun marketing niet volledig. Wat ze verzamelen is niet gekoppeld: de data belandt in losse systemen en is niet breder beschikbaar. Ook voorzichtigheid speelt een rol.

Bij sommige bedrijven is het management bang dat gepersonaliseerde communicatie privacygevoelige klanten tegen de borst stuit.

Hoe zet je first-party data dan in?

Om er bedrijfswaarde uit te halen, zijn er twee sporen: een organisatorisch en een technisch, zoals de afbeelding hieronder laat zien.

Ik ga in op een paar onderdelen van de afbeelding. De eerste organisatorische stap om het meeste uit je first-party data te halen, is een datastrategie ontwikkelen die een breder bedrijfsdoel ondersteunt, en in kaart brengen welke data je hebt.

Een duidelijke datastrategie beschrijft hoe je bedrijfsdoelen ondersteunt door data, processen en mensen te organiseren. De strategie geeft ook duidelijk aan welke data nodig is om verschillende bedrijfsdoelen te halen. Afstemming met de IT-strategie is essentieel, omdat data altijd met IT samenhangt.

Een technische stap is het verzamelen van de data. Data uit meerdere first-party bronnen wordt verzameld, bewerkt, opgeschoond, opgeslagen en gecombineerd tot een overzicht dat nodig is voor de gekozen use cases. In deze fase is het essentieel om te zorgen voor data van goede kwaliteit.

De volgende stap is de data gebruiken in de fases van de customer journey en zorgen dat bedrijf en klant er allebei iets aan hebben.

De functies van een CDP

Alleen bedrijven die investeren in moderne automatiseringssystemen zoals CDP's, slagen er steeds in om al hun data te koppelen en te gebruiken voor geautomatiseerde activatie. In een eerdere blog beschrijf ik 3 best practices voor het ontwerpen en implementeren van een CDP.

Veel bedrijven verzamelen offline interacties, zoals gesprekken met de klantenservice, waarin klanten tevredenheid, frustratie of onopgeloste problemen uiten. Maar ze koppelen die data niet aan andere databronnen en gebruiken ze niet om hun boodschappen in digitale kanalen af te stemmen.

Als ze zouden investeren in de ontwikkeling van een CDP, zouden ze een 360-gradenklantbeeld kunnen opbouwen en in al hun digitale kanalen beter afgestemde boodschappen kunnen sturen, met betere verkoopcijfers als resultaat.

First-party use cases en volwassenheid

Use cases kunnen verder gaan dan marketing en ook klantstrategie, klantervaring en service ondersteunen. We zien dat marketeers verschillen in hoe volwassen ze first-party data gebruiken.

Bedrijven die hoger op de volwassenheidsladder komen op weg naar een echte omnichannelaanpak, kunnen gepersonaliseerde customer journeys beheren en leveren door:

• Meerdere online en zelfs offline databronnen te combineren en te koppelen aan een globale klant-identifier
• Bestaande first-party data aan te vullen met third-party en andere data, zoals advertentiekosten en verkoopdata
• Hun first-party data te verrijken met voorspellingen uit AI-modellen die de verschillende marketingactivaties ondersteunen

First-party data gebruiken in een CDP

Om het volledige potentieel van je first-party data te benutten, heb je de functies van een Customer Data Platform nodig. Data wordt uit meerdere bronnen gehaald, opgeschoond en gecombineerd tot een klantprofiel, en is beschikbaar voor andere systemen die je helpen inzichten te krijgen of voorspellingen te doen. Hieronder zie je een voorbeeld van een use case:

In de afbeelding hierboven zie je data uit verschillende bronnen. Zodra de first-party data verzameld en genormaliseerd is, kan er gemodelleerd worden. Met het Google AI Platform worden verschillende soorten modellen voor bieden en het activeren van doelgroepen toegepast, zoals conversiemodellen, engagementmodellen en modellen die de customer lifetime value voorspellen. De sessies krijgen een score en de modellen worden automatisch opnieuw getraind, zodat verschillende doelgroep- en biedstrategieën toegepast kunnen worden.

First-party data kan ook gebruikt worden voor upsell of cross-sell, om klantverloop te voorspellen of om conversie-intentie te voorspellen. Klanten kunnen worden gesegmenteerd op basis van hoe vaak en hoe diep ze de site bezoeken en hoeveel tijd er sinds het laatste bezoek verstreken is. First-party data kan ook op een geavanceerdere manier worden ingezet, bijvoorbeeld om toekomstige consumententrends te voorspellen.

Wil jij ook een datagedreven bedrijf worden?

Heb je het gevoel dat je organisatie het potentieel van first-party data niet volledig benut, en wil je advies over datastrategie en marketingautomatisering? Plan een afspraak met ons. Crystalloids is een specialist in Google Cloud Platform en bouwt headless, modulaire CDP's.