De analyse-instrumenten van het web — vanAnaloognaarDigitaal.nu, hoofdstuk 16

Hoofdstuk 16 van vanAnaloognaarDigitaal.nu — Ger Hofstee & Denis Doeland (2013).

Waar het vorige hoofdstuk laat zien waarom data een balanspost is, gaat dit hoofdstuk over het gereedschap: hoe meet je het eigenlijk? We onderscheiden vier soorten analyse-instrumenten — Internet Analytics, Social Media Analytics, Interface Analytics en Markt Analytics — en laten zien dat het effect pas zichtbaar wordt als je ze met elkaar verbindt. Het hoofdstuk introduceert ook een principe dat in de jaren erna een handelsmerk zou worden: Relevantie — Consistentie — Discipline. Wie het op vakantie laat liggen, ziet het zwart op wit terug in zijn dashboard. De vroege analyses die dit hoofdstuk voedden, vind je terug in Onder de loep: Web Analytics Top DJ’s (2011) en Google Analytics benchmark 2011; de uitwerking tot KPI-frameworks kwam later in KPI explanation Facebook (2015) en Drie manieren hoe KPI’s bijdragen aan jouw business (2019).

Een versnipperd landschap

Het internetlandschap, en daarmee het internetecosysteem, wordt steeds complexer doordat gedrag van fans en klanten versnipperd is over meerdere apparaten en meerdere landschappen. Het is niet ongewoon meer voor een fan of klant om toegang te hebben via een pc, een laptop thuis met daarop Chrome, Internet Explorer of Firefox geïnstalleerd, een smartphone, een tablet, een op internet aangesloten televisie of een op het internet aangesloten gameconsole.

Gedrag is nu ook uitgerekt over toepassingen, diensten en internetdiensten zoals Twitter, Facebook of Google+, welke ook diep geïntegreerd zijn in mobiele besturingssystemen. Het internet werkt nu feitelijk als een browser. Ondanks de grote vooruitgang in passief verzamelde Big Data, analytics, tracking en social media data, kun je fans en klanten nooit meer makkelijk identificeren om echte inzichten te vergaren in hun gedrag en wat hun behoeften zijn. Wij geloven fundamenteel dat actief verzamelde en gerapporteerde gegevens via dagelijks actief onderzoek essentieel zijn om te gebruiken in combinatie met passief verzamelde gegevens voor marketing en digitale strategieontwikkeling.

We leven in een transformerende digitale omgeving, waarin reclame en zoeken nu worden aangevuld met social media, digitale merkbeleving en digitale inhoud. Deze verschuiving vraagt om een meer rigoureuze analysestrategie die wordt gebouwd op een zeer gedetailleerd inzicht in het profiel van de fan of klant.

Datameesters

Als klant worden we gevolgd zodat aanbieders inzicht in ons koopgedrag krijgen om vervolgens hun assortiment daarop aan te passen en ons gericht te kunnen benaderen met hun advertenties en aanbiedingen. We worden als klant in doosjes gestopt zodat daarop gestuurd kan worden. Als kiezer zijn vooral medewerkers van politieke partijen geïnteresseerd in hoe men ons kan beïnvloeden en welke boodschap ons zal doen overwegen om te switchen van politieke voorkeur. Als social media-gebruikers geven we dankbaar feedback aan adverteerders, zodat marketingstrategieën daarop bijgesteld kunnen worden.

Als patiënt kunnen we profiteren van nieuwe technieken in ons huis die een continue stroom aan data produceren en die zelflerende systemen automatisch signalen naar medische hulpdiensten afgeven bij afwijkingen. Alle data bij elkaar stellen datameesters in staat om trends te herkennen, zoals de vroegtijdige herkenning van een epidemie en het spoor dat deze volgt. Datameesters proberen zelfs terroristen te traceren, en brengen hun netwerk en gedrag in kaart. Ingewikkelde analysemethoden en algoritmes kunnen mogelijke aanslagen wellicht voorkomen, zo bleek onlangs wel bij het PRISM-schandaal, het Amerikaanse spionageproject dat werd onthuld door klokkenluider Edward Snowden.

Bij het lezen van het boek Datameesters, de Nederlandse vertaling van het boek The Numerati van Stephen Baker, stuit je al snel op eigenaardige stellingen. We zijn allen ‘proefkonijnen’ geworden van datameesters: een diversiteit aan specialisten binnen bedrijven, organisaties of merken die zich ijverig met onze data bezighouden. Dat zal bij de meeste lezers meer negatieve associaties opwekken dan positieve. Heel snel komt natuurlijk het privacyvraagstuk op. Hoe dan ook: je wordt door de stellingen van Baker als lezer geprikkeld om op zoek te gaan naar achtergronden en feiten om meer inzicht te krijgen, een mening te vormen of geïnspireerd te raken. Dat laatste is bij ons het geval.

We gaan uit van de positieve kant van data. Het analyseren van gegevens en het aan elkaar knopen daarvan stelt organisaties beter in staat om diensten te verlenen, producten te ontwikkelen en relaties te onderhouden. Bedrijven, organisaties en merken moeten dan ook hun eigen datameesters in dienst hebben of inhuren.

Internet Analytics: vier categorieën

Internet Analytics zijn statistische toepassingen die bedrijven, organisaties of merken kunnen gebruiken om het verkeer op internet te monitoren. De analytische data bestaan uit vele verschillende statistieken, van voor de hand liggende soorten informatie als pageviews en unieke bezoekers tot de complexere als bounce rate, klik-diepte en conversatie, interactie en sentiment voor de sociale kanalen. Correct geïnterpreteerd kunnen Internet Analytics onder andere helpen bij het vaststellen van welke delen van een site het meest of minst populair zijn, hoe bezoekers van de site zich bewegen, hoe lang ze blijven en wat het gevoel is bij een bedrijf, organisatie of merk.

Wij gebruiken over het algemeen de term Internet Analytics als verzamelnaam voor alle vormen van analyse die nodig zijn voor het meten van de prestaties van de verschillende disciplines van het internet, zoals de site, sociale kanalen, hosting providers, web- en appbouwers, social media marketing teams, enzovoorts. Zij maken immers allen deel uit van de diverse processen binnen het internetecosysteem en daarvoor zullen alle analytics op elkaar afgestemd moeten worden, daar ze in relatie tot elkaar staan. Internet Analytics vormen dus de analyse-instrumenten van het web. We onderscheiden vier categorieën: Web Analytics, Social Media Analytics, Interface Analytics en Markt Analytics.

Web Analytics

De meest voorkomende vorm van Internet Analytics, Web Analytics (ook wel bekend als on-site analyse), maakt gebruik van technologie die uitgaat van het bijhouden van paginabezoeken. Paginabezoeken bijhouden impliceert het gebruik van cookies: kleine stukjes code ingevoegd in sites, die worden gedownload naar de lokale computer van een gebruiker als een bepaalde site wordt bezocht. Een cookie kan een verscheidenheid aan data bevatten, denk aan gegevens over waar, wanneer en hoe lang een bezoeker op een site blijft. Een cookie geeft die informatie aan de eigenaar van de site. On-site analytics zijn in eerste instantie ontwikkeld voor het gebruik bij de beoordeling van de eisen aan bandbreedte en andere technische criteria, maar hebben zich snel ontwikkeld tot een waardevolle toepassing voor informatieverzameling.

Met het aanbieden van inzicht in de demografie en het gedrag van bezoekers, kunnen Web Analytics bijvoorbeeld een modehuis helpen met het herkennen van trefwoorden op elke pagina, om zo de positie van de site te verhogen in de zoekresultaten van een zoekmachine. Deze activiteit staat bekend als zoekmachineoptimalisatie (afgekort SEO) en maakt gebruik van de unieke algoritmes die verschillende zoekmachines gebruiken om resultaten te leveren, om zo de kans te verhogen dat een bepaalde pagina bovenaan de lijst komt te staan. Zoekmachineoptimalisatie gaat vaak gepaard met een andere formulering van content op een site om zo vaker gezochte trefwoorden te bevatten. Zie ook ons hoofdstuk over jouw digitale strategie, waarin we de relatie tussen content, zoekmachines en het internetecosysteem in detail behandelen.

Voor sites die actief zijn in de online verkoop van producten of diensten, kunnen Web Analytics van cruciaal belang zijn bij het bepalen van de beste methoden voor het verbeteren van verkoop en klantenbinding. Een groot aantal bedrijven biedt betaalde analytische diensten via het internet. Andere dienstverleners, bijvoorbeeld Google, bieden gratis diensten als Google Analytics aan. Gezien het feit dat Google Analytics gratis is en beschikt over een uitgebreide set tools is het veruit de meest gebruikte web-analysesoftware die momenteel beschikbaar is (met ongeveer 89 procent van het totale marktaandeel, volgens een onderzoek van Econsultancy en Lynchpin). Google heeft een ander voordeel door de nauwe integratie van de analytics-dienst met haar online advertentiedienst AdSense: gebruikers hebben toegang tot een dashboard waarin advertentie-inkomsten en webanalytics-resultaten tegelijkertijd worden bijgehouden.

Het gebruik van internet is, zoals uit onze inzichten blijkt, de laatste jaren volwassen geworden. Naast een mooie site wordt het steeds belangrijker het gebruik ervan te meten. Uitgaven moeten in toenemende mate verantwoord worden. Met de komst van Google Analytics heeft feitelijk iedereen de mogelijkheid gratis Web Analytics te verzamelen. Hoe je met deze instrumenten in de praktijk werkt — en welke benchmarks je kunt aanhouden — werkten we destijds uit in Google Analytics benchmark 2011 en in onze Web Analytics-rapporten over Top DJ’s.

Waarom Internet Analytics?

Uit onderzoek van Econsultancy en Lynchpin blijkt dat 48 procent van de bedrijven, organisaties en merken het analyseren van internetverkeer belangrijk vindt. Verder vindt 52 procent het belangrijk welke kosten het met zich meebrengt om een lead te krijgen naar een site. Daar tegenover staat dat 45 procent het gedrag van bezoekers op partnersites onbelangrijk acht, en 18 procent vindt het bezoekersgedrag van terugkomende klanten onbelangrijk. Zo’n 26 procent van de bedrijven, organisaties en merken heeft zelfs niemand die zich bezighoudt met data-analyse.

Van de bedrijven, organisaties en merken die zich wel bezighouden met analytics, meet 59 procent bezoekersprofielen, 63 procent sociale data, 60 procent customer engagement data en 73 procent interactie tussen online kanalen. Het blijkt dus dat er op het gebied van Web Analytics nog wel wat slagen te maken zijn. Bij veel bedrijven, organisaties en merken dient het hoger op de agenda te komen.

Web Analytics zijn thermometers voor een site, die constant in de gaten houden hoe gezond de site is. Zonder goede statistieken heb je geen inzicht in wat er precies gebeurt en wat er verbeterd kan worden. Een site die slecht presteert is een investering die wat ons betreft onvoldoende rendement oplevert. Om een succesvolle site te hebben en online zaken te doen, is inzicht vereist. Beslissingen moeten gebaseerd zijn op objectieve data uit diverse Web Analytics-programma’s.

Hoe kunnen Web Analytics jouw site verbeteren?

Voor iedereen die inkomsten en leads genereert via internet, zijn Web Analytics een belangrijke bron van informatie. Ze bieden inzicht in onder meer de pijnpunten op jouw site en hoe de site verbeterd kan worden. Tevens geven ze inzicht in de Return on Investment op jouw online marketinginzet (banners, AdWords, links, zoekmachineoptimalisatie). Ook krijg je meer informatie over het gedrag van (potentiële en toekomstige) fans of klanten op jouw site. Het is daarom belangrijk om periodiek (maandelijks of per kwartaal) de rapportages uit de Web Analytics te interpreteren via een dashboard of rapport en te vertalen naar concrete aanpassingen in de site of app, de processen en de online campagnes. De periodieke analyse geeft antwoord op vragen als:

  • Wat is het effect van online en offline campagnes op de site?
  • Hoe kan het ‘ideale pad’ voor bezoekers zo geoptimaliseerd worden dat de conversie op de site verbetert?
  • Welke zoekwoorden zorgen uiteindelijk voor verkopen, leads en conversie?
  • Waar haken bezoekers af op de site en wat zijn mogelijke redenen voor uitval?

Een bureau als Netprofiler, gespecialiseerd in Web Analytics, combineert in zijn advies de inzichten uit de Web Analytics met de ervaring als het gaat om sites verbeteren en de best practices van anderen. Wij rapporteerden in dezelfde periode over websiteprestaties van clubs, bands en bedrijven; zie onder andere Prestatie websites Bekende Nederlanders (2012) en Prestatie websites van Artiesten en Bands (2012).

Social Media Analytics

Een andere variant van Internet Analytics zijn Social Media Analytics. Deze meten in welke mate social media invloed hebben op jouw doelen en conversies. Geïntegreerde gegevens van internet en sociale kanalen geven je een totaalbeeld van jouw inhoud en jouw community oftewel jouw achterban (lees: fans of klanten).

Waar het om gaat, is dat inhoud wordt gedeeld. Wanneer je nieuwe inhoud publiceert, is dit niet genoeg om de gemiddelde statistieken voor de bovenkant van de trechter te meten, zoals unieke bezoekers. Door verkeer te combineren met het delen van sociale inhoud, kun je betere beslissingen nemen om een community op te bouwen en meer organische inhoud delen, zowel op jouw site als ver daarbuiten.

Mensen gebruiken, delen en bespreken content die door een bedrijf, organisatie of merk is geproduceerd steeds vaker op sociale netwerken. Meer dan 80 procent van de interacties met inhoud vindt plaats op andere sites dan die van het bedrijf, de organisatie of het merk. Gebruikers zullen jouw blogposts, video’s en artikelen waarschijnlijk op andere sites dan die van jouzelf ontdekken en er vervolgens op reageren. Men zal de content delen omdat ze die interessant, inspirerend of controversieel vinden. Social Media Analytics geven vaak de URL’s weer die zijn gedeeld, hoe en waar deze zijn gedeeld en wat mensen hierover hebben gezegd. Een vroege case waarin we dit precies in beeld brachten, was onze Een week Ajax op Facebook (2013).

De vragen die je moet stellen

Op Socialmediablog.nl wordt een aantal aspecten mooi geformuleerd, waarvan wij ook vinden dat ze belangrijk zijn:

  • Klantbinding (engagement): Wat voor communicatie slaat goed aan bij jouw fans of klanten?
  • Bereik: Hoeveel mensen bereik je, en hoeveel potentiële fans of klanten kun je nog bereiken?
  • Referentieverkeer: Bestaat er directe activiteit met jouw merk? Hoeveel mensen vertellen jouw boodschap verder?
  • Aandeel in de dialoog (Share of Voice): Hoeveel mensen hebben interactie met jouw bedrijf, organisatie of merk? En hoe is dat bij jouw sterkste concurrenten?
  • Invloed: Hoeveel mensen luisteren naar je, en in welke mate? Wat is de waarde van jouw boodschap op social media?

De antwoorden op voornoemde vragen vormen de basis van de door jou op te stellen prestatiefactoren.

Negen prestatiefactoren

Naar onze ervaring gebruiken organisaties in de eerste fase — waarin men net begint met social media — meestal simpele gegevens om het succes uit te drukken. Denk daarbij vooral aan bedrijven, organisaties of merken die het aantal Facebook-fans en het aantal Twitter-volgers communiceren als succesfactoren. Wat zegt het aantal Facebook-fans of Twitter-volgers nu eigenlijk? Op deze informatie kun je als management niet of nauwelijks sturen. Belangrijk bij de bepaling van prestatiefactoren zijn: ratio’s, percentages of gemiddelden; doelen en doelstellingen; onderlinge relatie; gerelateerde marktinformatie; relevantie voor het management; en directe aanleiding voor actie.

  1. Leads: meet het verkeer dat bij alle sociale kanalen vandaan komt, en genereer aan het eind van een meetperiode een overzicht van alle relevante en belangrijke kanalen.
  2. Engagement: voor sommige bedrijven is de duur van de binding met de klant belangrijker dan het aantal pageviews. Hoeveel tijd besteden leden aan jouw Facebook-app? En als mensen je site bezoeken vanuit sociale kanalen, hoeveel tijd besteden ze op de site?
  3. Groei en activiteit per netwerk: neemt het aantal leden, volgers, fans of connecties toe per netwerk, en is er interactie met de content die je daarvoor specifiek hebt ontwikkeld?
  4. Activiteitsratio: hoe actief is het totale aantal connecties? Vergelijk het aantal actieve leden ten opzichte van het totaal en maak hier maandelijks een ratio van.
  5. Conversie: wil je dat de leden van je sociale netwerk klanten of abonnees worden? Meet deze conversie via bijvoorbeeld nieuwsbriefinschrijvingen.
  6. Brand mentions: meet en track positieve, maar ook negatieve berichten waarin je genoemd wordt, samen met de hoeveelheid en de specifieke individuen.
  7. Loyaliteit: zijn de leden van jouw sociale kanalen erg actief en delen zij links en content, noemen ze je merk en zijn ze jouw ambassadeurs?
  8. Viraliteit: leden delen mogelijk tweets en Facebook-updates die van belang zijn voor jouw bedrijf, organisatie of merk, maar wordt deze informatie ook via hun netwerk gedeeld? Hoe snel? Hoeveel vrienden van vrienden delen de links en content van jouw organisatie?
  9. Interactie: blogs en nieuwsberichten zijn deel van social media marketing, maar alleen als je toestaat om commentaar te plaatsen en zelf reageert.

De volwassen uitwerking van dit prestatiefactorenmodel kwam later beschikbaar in onze KPI-uitleg voor Facebook (2015) en de Prestatiefactoren op Twitter (2015). Hoe je deze factoren strategisch inzet, werkten we uit in Drie manieren hoe KPI’s bijdragen aan jouw business (2019).

Relevantie — Consistentie — Discipline

Regelmatig vertellen we bedrijven, organisaties of merken hoe het online mechanisme werkt. Een veel gebruikt principe dat dan aan de orde komt is Relevantie — Consistentie — Discipline. Een korte uitleg: zet uiteen welke content relevant is om via de eigen online wereld en de sociale online wereld te publiceren (denk aan nieuwsitems, columns, analyses, muziek, podcasts, vodcasts en a/v-streaming) — dat is Relevantie. Bepaal hoe vaak je deze aspecten wilt openbaren — dat is Consistentie. En houd dat dan vol — dat is Discipline. Want daar zit de echte uitdaging. Immers: de aanhouder wint.

We vertellen dat het belangrijk is dat als je aan de deelname binnen het online domein begint, je de basics (oftewel de spelregels) in acht moet nemen. Jouw site of blog en alle opgezette sociale kanalen krijgen niet vanzelf bezoekers, daarvoor dienen mensen zelf benaderd te worden via de diverse kanalen binnen of buiten het internet. Dat betekent dat je de content die je gecreëerd hebt ouderwets moet promoten via influencers en het eigen netwerk. Dit kunnen allerlei bekenden en onbekenden zijn. Zie hierover ook ons hoofdstuk The Tipping Point als gids.

Het effect van verslapping

Daarnaast laten we weten dat business intelligence (of analytics) zeer belangrijk is. Daarmee kun je namelijk de effecten van de performance in het online domein meten. Wanneer je relevante content gedisciplineerd plaatst, leidt dat tot vergroting van de invloed en het bereik binnen het online domein. Tot slot: je ziet direct gevolgen wanneer je verzaakt. Dat merk je bijvoorbeeld wanneer je op vakantie gaat en even stopt met bloggen en het posten op sociale kanalen.

We hadden voor dit hoofdstuk een fictieve vakantie van 8 tot en met 25 juni 2011 geanalyseerd via drie grafieken (engagement-activiteit, invloedssfeer binnen Twitter/Facebook/LinkedIn, en het aantal views van het blog). Uit deze grafieken werd duidelijk dat de invloed binnen de sociale kanalen afneemt en het gemiddelde bezoek in het eigen domein ook hard naar beneden gaat zodra je het RCD-principe loslaat. Er was tevens te zien dat wanneer je het principe weer oppakt (hier dien je overigens niet lang mee te wachten), de invloed binnen de sociale kanalen weer toeneemt en het gemiddelde bezoek in het eigen domein ook stijgt.

Het ‘Relevantie — Consistentie — Discipline’-principe is een waarheid als een koe. En je hebt een set aan Internet Analytics nodig om dit te constateren.

Interface Analytics: A/B-testen en heatmaps

Met Interface Analytics is na te gaan hoe de gebruikerslaag (ook wel interface) van jouw site of app presteert. Met behulp van A/B-testen en multivariatie-testen kun je jouw pagina’s optimaliseren om een zo goed mogelijk resultaat te behalen. Welke plaatjes, teksten en buttons beïnvloeden het klikgedrag en de conversie op jouw site?

Testen is een goede manier om de conversie van pagina’s op jouw site te verbeteren. Met specifieke software en kennis over testen kun je veel tijd besparen. De software stuurt bezoekers naar verschillende versies van de pagina en rekent door welke elementen de hoogste conversie opleveren. Seizoensinvloeden worden uitgesloten, doordat verschillende versies van een pagina gelijktijdig getest worden. Bij A/B-testen wordt één element gelijktijdig getest. Er kunnen meer dan twee varianten van een element getest worden — een dergelijke test wordt ook wel een A/B/n-test genoemd. Bij multivariatie-testen kunnen meerdere elementen gelijktijdig getest worden.

Het opzetten van een goede test is echt vakwerk. Tijdens het opzetten en uitvoeren van een test worden de volgende stappen doorlopen: keuze van de testpagina en conversiepagina; keuze van de testelementen; creatie van testvarianten voor de gekozen elementen; implementeren van de test (plaatsen code); analyse van de testresultaten; site-verbeteringen; en input voor nieuwe testen.

Heatmaps

Een heatmap is een grafische weergave van gegevens waarbij de afzonderlijke waarden worden weergegeven als kleuren. De term werd oorspronkelijk bedacht door software designer Cormac Kinney in 1991, om een 2D-weergave van real-time informatie in de financiële markt te beschrijven. Grofweg kun je zeggen dat er drie verschillende heatmaps bestaan:

  • Eye tracking heatmaps, gebaseerd op de oogbewegingen.
  • Mouse movement heatmaps, gebaseerd op de bewegingen van de muis.
  • Click heatmaps, gebaseerd op het klikgedrag.

Het allerbelangrijkste is dat je niet te snel conclusies moet trekken. Net als bij alle statistieken is het bij A/B-testen van belang dat je een redelijk volume moet hebben voordat je iets zinnigs kunt zeggen. Je moet dus niet een site aanpassen op basis van het klikgedrag van 50 bezoekers. Het is beter om te wachten tot er bijvoorbeeld 1.000 bezoekers zijn langsgekomen. Filter bij het klikgedrag de kliks van het eigen IP-adres er uit. Gebieden met weinig tot geen kliks waar je ze wel zou verwachten, moeten hoogstwaarschijnlijk aangepast worden. Gebieden met veel kliks die nergens naar leiden, zijn vaak geen goed teken. Heatmaps geven je een snel inzicht in het gedrag van bezoekers en er kunnen verrassende resultaten naar voren komen. Wanneer je heatmaps met gezond verstand interpreteert kunnen ze een uitstekend hulpmiddel zijn.

Markt Analytics

Markt Analytics bieden bedrijven, zakelijke klanten, onderzoeksinstellingen en de academische gemeenschap directe toegang tot de kwantitatieve gegevens over internet, social media, business, financiën, politiek en een breed scala aan andere markten. De gegevensbronnen van diverse platforms zijn onder andere marktonderzoeksrapporten, vakbladen, wetenschappelijke tijdschriften en databanken van overheidsinstellingen.

Voor iedere statistiek zijn beschikbare metadata zoals de bron, releasedatum en het aantal respondenten relevant. Voorbeelden van Markt Analytics zijn Statista, Business Insider, Nielsen, comScore, Global Web Index en eMarketer. De informatie van deze bronnen helpt je de markt waarin je opereert te begrijpen en kan worden gerelateerd aan jouw eigen gegevens.

360-graden inzicht: het echte werk

Inzicht in jouw fans en klanten is een belangrijke eerste stap in het maken van gefundeerde beslissingen in de digitale wereld. Dit geldt voor alle activiteiten op elk kanaal: e-mail, site, social media, televisie, radio, print, outdoor, etcetera. Hoe ga je aan de slag in een poging om jouw fans of klanten beter te begrijpen? De eerste stap is om alle gegevens die je al hebt (dus Internet Analytics, Social Media Analytics, Interface Analytics en Markt Analytics) bij elkaar te brengen. De gegevens die je wilt combineren zijn niet alleen demografische gegevens die je wellicht al verzameld hebt, maar de gegevens die zijn ontstaan via het internet of gegevens van de markt. Een beknopt overzicht als voorbeeld:

  • naam en adres
  • e-mailadres
  • aankoopgeschiedenis
  • ontvangen marketingcampagnes
  • browse-geschiedenis op jouw site
  • klikgeschiedenis van andere sites
  • e-mail openen en klikgeschiedenis
  • social media posts, shares, interacties, likes

Als je in staat bent om jouw fans en klanten te identificeren in een brei van verschillende gegevens, kun je alle gegevens samenbrengen om een 360-graden profiel van jouw fan of klant op te bouwen. Merk wel op dat de data eerst moeten worden samengevat op fan- of klantniveau. Met behulp van de attributen van een fan of klant kun je het aankoopgedrag profileren (datum, frequentie, product), hun voorkeurskanaal (web, social media, smartphone, tablet, e-mail, enzovoorts) en combineren met geografische gegevens. Zodra je deze gegevens kunt kwantificeren, heb je een meer volledige beschrijving van jouw fans of klanten en kun je hen meer adequaat bedienen.

Dit principe — alle databronnen verbinden tot één samenhangend beeld — is precies wat we in het vorige hoofdstuk over Big Data beschreven. Het volwassen gemaakte raamwerk om dit op te zetten en te besturen heet vandaag het Business Acceleration Framework — met aan de basis de lagen Data Source Management en Data Management Platform.

Tot slot

Elke muisklik, elke keer inloggen, openen van een site of app, een bericht of foto op sociale kanalen plaatsen: je laat voortdurend een spoor van gegevens achter. Afzonderlijk lijken deze gegevens misschien onbelangrijk, maar wanneer je ze aan elkaar knoopt kun je verrassend veel over jouw fans of klanten te weten komen. Gemoedstoestand, seksuele voorkeur en hoe gevoelig iemand is voor korting: het zijn slechts voorbeelden van informatie die velen onbewust prijsgeven binnen het internetecosysteem.

De bedrijven, organisaties of merken die kennis en inzicht uit de verschillende Internet Analytics aan elkaar knopen, zullen in de toekomst krachtiger zijn dan hun concurrenten die onderweg vergeten zijn dat de digitale wereld uit een internetecosysteem bestaat en vergeten zijn dat er niet alleen relaties tussen individuen, bedrijven, organisaties en merken bestaan, maar dat deze ook kunnen worden geïdentificeerd.

Hoe deze analyse-instrumenten zich in de jaren erna ontwikkelden, kun je teruglezen in Meten van digitale volwassenheid (2016) en in Deze prestatiefactor (KPI) zorgt voor groei (2020).

Navigatie

← Vorig hoofdstuk: Big Data is geen toekomstmuziek  |  Inhoudsopgave  |  Volgend hoofdstuk: The Tipping Point als gids →