Data is een goudmijntje waarmee je jouw customer journey haast perfectioneert. Dat heb jij allang in de smiezen en dus staan jullie datafundament en dashboards als een huis. Jij kent je klanten, het gedrag en de keuzes die zij maken als geen ander. 

Maar de razendsnelle technologische ontwikkelingen van de afgelopen tijd bieden mogelijkheden om nóg dichter bij de klant te komen. Zo neem je bijvoorbeeld met predictive analysis een volgende stap in data driven werken. We lichten het toe, in deze blog! 

Predictive analysis, oftewel voorspellende analyses, zijn the next big thing in de wereld van data intelligence. Hierbij worden data-analyse, machine learning, artificial intelligence en statistische modellen gecombineerd om razendsnel patronen te ontdekken die mogelijk het gedrag van bezoekers voorspellen. 

Wat je daaruit haalt? Nóg meer inzicht in het gedrag van je bezoekers. Door het combineren van deze technologieën herken je signalen en patronen, die vervolgens weer iets zeggen over de volgende stappen van een bezoeker. Informatie waar je slim op in kunt spelen in de customer journey. 

Met die slimme tooling van tegenwoordig personaliseer je jouw customer journey tot in het kleinste detail. Maar hoe dan? Door met deze geavanceerde algoritmes klantgegevens te analyseren, zoals gedrag, voorkeuren, demografie en eerdere interacties. En bezoekers of klanten in te delen in verschillende groepen, die je vervolgens maatwerk customer journeys aanbiedt. 

Weet je bijvoorbeeld dat een bezoeker van je webshop graag in de ochtend sport? Dan toon je hem nog voor het middaguur een gepersonaliseerde advertentie met een kortingsactie voor zijn favoriete eiwitshake, die hij eerder al eens bestelde. En bezoekers die veel treuzelen op je website? Die bied je juist mogelijkheden om met je in contact te komen, omdat je weet dat zij enkel een aankoop maken na contact met de klantenservice.

Met dit soort acties vergroot je de betrokkenheid en verbeter je de conversie en loyaliteit. Het vertaalt zich ook door naar het verdelen van je marketingbudget. Want zet je advertentiebudget voor retargeting liever in voor een groep bezoekers met een hoge koopintentie óf voor een groep bezoekers die constant je website bezoekt, maar nooit koopt? Precies!

De inzichten die je opdoet met predictive analysis bieden ook kansen voor je productstrategie. Door de snelheid en intelligentie van AI analyseer je namelijk niet pas realtime of na aankoop wat er verkocht is, maar maak je hierover ook concrete voorspellingen. Dit geeft je informatie over hoeveel voorraad je bijvoorbeeld nodig hebt of welke behoefte jouw klanten voor volgend seizoen hebben. 

Ook helpt het je om nieuwe marktsegmenten te ontdekken. Door onverwachte patronen en trends met AI te herkennen in demografische gegevens en klantvoorkeuren, kun je je productassortiment uitbreiden en je doelgroep verruimen. Zo grijp je nieuwe kansen die je anders wellicht helemaal niet had gezien! 

Last but not least: ook kan AI-personalisatie de klantinteractie verbeteren. Met chatbots en virtuele assistenten kunnen klanten snel en efficiënt geholpen worden bij vragen, problemen en aankopen. Deze geautomatiseerde systemen leren zelfs bij, waardoor ze steeds beter worden in het begrijpen en bedienen van de klant, zonder dat dit jou extra moeite kost. Zo zet je de mensen op je klantenservice in voor situaties waarbij het écht nodig is. 

Kansen genoeg, dus. Om die ook daadwerkelijk te pakken, heb je twee dingen nodig: een goede strategie én de juiste teams. Het gaat in dit stadium van datagedreven werken minder om de tooling, maar meer om wat je ermee doet. Zorg dus dat je een doordacht plan hebt en niet zomaar wat gaat doen. 

Daarnaast is het zaak om een team op te leiden dat weet wat zij moeten doen met de tooling én de verkregen inzichten. Mensen die hier fulltime mee bezig zijn. Hulp nodig? Onze dataspecialisten helpen je graag!