Marketing analytics: de uitleg

Marketing analytics: in dit artikel wordt marketing analytics praktisch uitgelegd. Naast de uitleg wat dit concept is, wordt ook toegelicht hoe dit online werkt, de verbinding met machine learning, software / tools en wie deze software gebruiken en waarvoor. Veel leesplezier!

Wat is marketing analytics? De uitleg

Marketing analytics wordt door commerciële organisaties gebruikt om de resultaten van marketingcampagnes te beoordelen (Return On Investment) en om belangrijke keuzes te maken over marketingactiviteiten.

Marketinginspanningen als demografische studies, conjoint-analyses, klantsegmentatie en andere activiteiten zorgen voor enorme hoeveelheden informatie die marketeers kunnen gebruiken om de marketingstrategie te optimaliseren.

Voor marketing analytics wordt gebruik gemaakt van zowel kwantitatieve als kwalitatieve gegevens. Data-analisten houden zich bezig met:

• Marketingexperimenten;
• Automatisering (machine learning);
• Realtime informatievoorziening verkoop;
• Voorspellende modellering.

Verschillende takken van marketing hebben te maken met eigen uitdagingen als het gaat om datamanagement en gegevensanalyse.
Een online marketeer is bijvoorbeeld geïnteresseerd in:

• Het succes van specifieke calls-to-action (CTA) online;
• De hoeveelheid views op een blogpost;
• De hoeveelheid tijd besteed op een pagina;
• Gebruikerservaring op een website of in een mobiele app.

Een tool die populair is onder digital marketeers is het gratis Google Analytics.
Van data-analyse en data analytics wordt over de hele lijn van een organisatie gebruik gemaakt. Een andere afdeling waar data-analyse gebruikt wordt is Human Resource Management, met HR Analytics.

Actie op basis van online marketing analytics

Marketingafdelingen hebben vaak een grote reeks mogelijkheden en methoden om actie ondernemen op basis van inzichten die gedaan worden dankzij marketing analytics.

Geavanceerde analyseplatforms voor marketing meten consumentenbetrokkenheid en analyseren hoe verschillende klantsegmenten reageren op bepaalde campagnes. Dat helpt de marketeer om de ROI van bepaalde inspanningen te meten.

Trefwoorden

Online marketeers kunnen software voor trefwoordanalyses gebruiken om specifieke termen vast te stellen waarop veel gezocht wordt. Deze termen worden verwerkt op productpagina’s en in advertenties om organisch en betaald verkeer te genereren via zoekopdrachten op het internet en op mobiele apps.

Campagnes

De data die vrijkomt bij het uitvoeren van een online marketingcampagne kan later geanalyseerd worden zodat inzichten worden verkregen in welke soorten inhoud het beste ontvangen wordt met meer volgers en bezoekers. Marketeers kunnen dan de inhoud van toekomstige campagnes afstellen op die best practices om de verkeersaantallen te vergroten.

Nieuwe markt

Marketeers houden zich ook bezig met het bestuderen van nieuwe marktsegmenten of campagnes lanceren die niet gericht is op traditionele segmenten. Zo proberen ze de potentie van de markt in andere segmenten bloot te leggen.

Machine learning en digital marketing analytics

Machine learning wordt gedefinieerd als een klasse van kunstmatige intelligentie methoden die systemen trainen om oplossingen toe te passen. Er wordt daarin onderscheid gemaakt tussen twee soorten: machine learning met ‘leraar’ en machine learning zonder ‘leraar’.

In het geval van machine learning met leraar, voorziet een persoon de machine van input. Het systeem analyseert vervolgens de input en leert de informatie te classificeren op basis van bekende menselijke oplossingen. In het geval van leren zonder leraar, ontvangt de machine ongesorteerde informatie en leert deze te classificeren zonder menselijke begeleiding.

Marketeers gebruiken machine learning, verwerkt in analytics-software, om patronen te vinden in gebruikersdata op een website. Dit helpt gedrag van de online consument te voorspellen.

In de psychologie is een patroon een bepaalde reeks van reacties of een gemeenschappelijke reeks acties. Denk voor een voorbeeld over machine learning en patronen aan een pop-up venster op een website met een aanbieding. Vaak heeft dat venster meerdere mogelijkheden om het weg te klikken. Bijvoorbeeld door een kruisje rechts bovenin, of een knop met ‘nee bedankt’, of de gebruiker kan buiten het pop-up venster klikken om het venster te sluiten. Ook kan het venster automatisch sluiten na verloop van tijd.

Wanneer honderden van dergelijke parameters worden verzameld, kunnen gedragspatronen worden blootgelegd in de enorme hoeveelheid informatie. Op basis van die inzichten, kan een volgend pop-venster effectiever worden vormgegeven.

Software voor digitale marketing analytics

Marketinganalysetools zijn zeer populaire softwareoplossingen voor bedrijven om marketingactiviteiten te volgen, het analyseren van consumentengedrag en de resultaten van campagnes te volgen. Ze geven de organisatie cruciale statistieken, zoals cost per lead (CPL) of de ROI van campagnes en investeringen.

Het managen van goede software heeft keer op keer bewezen een essentiële tool te zijn voor het succes van een bedrijf bij het implementeren van online marketingstrategieën. Deze tools helpen marketeers acties te optimaliseren om de juiste doelgroep op het juiste moment en op de juiste plek te bereiken. Het helpt om de meest overtuigende en succesvolle campagnes mogelijk te maken.

Deze softwareoplossingen zijn een belangrijk bedrijfsonderdeel geworden. Uit onderzoek blijkt dat meer dan de helft van de bedrijven die het gebruikt, hogere winsten behalen dan gemiddeld.

Campagnes afstemmen op doelgroep en marketing analytics

Door gebruikersgedrag te analyseren met behulp van marketingsoftware, kunnen marketeers beter voorspellen hoe waarschijnlijk het is dat klanten zullen reageren op specifieke campagnes op basis van hun gedragsprofiel.

Een marketeer kan bijvoorbeeld A/B testen gebruiken door twee advertenties te plaatsen met hetzelfde aanbod, maar met verschillende call-to-actions (CTA). Met de juiste software is het mogelijk om vast te stellen welke advertentie het meeste reactie oproept, inclusief informatie over de platforms waar het publiek uit voort komt en andere informatie over consumentengedrag.

Met deze data en kennis wordt het mogelijk om toekomstige campagnes te personaliseren en af te stemmen op de doelgroep. Zonder deze tools blijven bedrijven veel geld uitgeven aan advertenties op platforms waar minimaal voordeel uit gehaald wordt.

Wie gebruiken marketinganalyse tools?

Niet alleen mensen die zich volledig richten op online marketing gebruiken deze tools. De volgende groepen mensen zijn gebaat bij de voordelen die marketingsoftware met zich meebrengt:

• Marketingmanagers
• Websitebeheerders
• SEO-specialisten
• Productmanagers
• Bedrijfsleiders

Een bedrijf kan verschillende tools nodig hebben, afhankelijk van het doel waarvoor ze gebruikt worden. Er bestaat een grote variëteit in marketinganalysetools. Drie voorbeelden daarvan zijn:

• Hulpprogramma’s voor webanalyse
• Hulpprogramma’s voor sociale media analyses
• Hulpprogramma’s voor e-mailmarketing

Uitdagingen van marketing analytics

De grootste uitdagingen binnen marketing analytics is het begrijpen en juist analyseren van de enorme hoeveelheid data door marketeers. Zij moeten dus goed bepalen hoe ze de data het beste kunnen organiseren en hoe ze deze kunnen transformeren in een verteerbaar formaat voor belanghebbenden. Het doel is om waardevolle inzichten op te doen.

Gegevenshoeveelheid

Nu elke klik en elke vertoning van elke consument online wordt vastgelegd, ontstaat er een immens grote hoeveelheid data. Ook aangesloten apparatuur genereert data. Voor datawetenschappers is dit een uitdaging. Big Data moet gestructureerd en geanalyseerd worden voordat er waardevolle inzichten uit afgeleid kunnen worden.

Marketeers worstelen dagelijks met de vraag hoe ze de gegevens het beste kunnen organiseren en analyseren. Onderzoek toont aan dat datawetenschappers vooral in discussie zijn over de manier waarop data behandeld worden, in plaats van het daadwerkelijk analyseren van de data.

Gegevenskwaliteit

De hoeveelheid informatie is niet de enige uitdaging. De data die in onbewerkte vorm binnenkomst wordt vaak als onbetrouwbaar en inconsistent beschouwd. Volgens onderzoek blijkt dat ruim een vijfde deel van het budget in data-activiteiten verspild wordt door slechte datakwaliteit. Organisaties hebben een formeel proces nodig dat ervoor zorgt dat data van hoge kwaliteit blijft.

Gebrek aan datawetenschappers

Als eenmaal de uitdagingen van hoeveelheid en kwaliteit zijn overwonnen, dient het volgende probleem zich aan: een tekort aan personeel. Een tekort aan personeel is merkbaar in veel sectoren vanaf 2020, zo ook in de datawetenschappen. Slechts 2 procent van de werkgevers denkt de juiste mensen in huis te hebben om alle potentie uit marketinganalyses te halen.

Modelleren

Het bepalen van het juiste model of format dat de juiste inzichten geeft, kan lastig zijn. Het modelleren van verschillende formats bieden compleet verschillende inzichten.

Correleren

Marketeers verzamelen gegevens uit een verscheidenheid van bronnen. Daarom moeten ze een manier vinden om deze data te normaliseren en om ervoor te zorgen dat de data vergeleken kan worden.

Nu is het jouw beurt

Wat denk jij? Herken jij de uitleg over marketing analytics? Wordt er in jouw werkomgeving gebruik gemaakt van marketing analytics? Ken jij mensen die datawetenschappen hebben gestudeerd en marketinganalist zijn geworden? Welke voordelen kent het gebruik van datawetenschappen volgens jou in de praktijk? Heb jij tips of opmerkingen? Laat het weten in de opmerkingen.

Deel jouw kennis en ervaring via het commentaar veld onderaan dit artikel.

Meer informatie

1. Sorger, S. (2013). Marketing analytics: strategic models and metrics. San Bernadino, CA: Admiral Press.
2. Kitchens, B., Dobolyi, D., Li, J., & Abbasi, A. (2018). Advanced customer analytics: Strategic value through integration of relationship-oriented big data. Journal of Management Information Systems, 35(2), 540-574.
3. Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97-121.
4. Iacobucci, D., Petrescu, M., Krishen, A., & Bendixen, M. (2019). The state of marketing analytics in research and practice. Journal of Marketing Analytics, 7(3), 152-181.

Citatie voor dit artikel:
Janse, B. (2022). Marketing analytics. Retrieved [insert date] from Toolshero: https://www.toolshero.nl/marketing-modellen/marketing-analytics/

Oorspronkelijke publicatiedatum: 27/09/2022 | Laatste update: 17/04/2023

Wilt u linken naar dit artikel, dat kan!
<a href=”https://www.toolshero.nl/marketing-modellen/marketing-analytics/”>Toolshero: Marketing analytics</a>

Article by:

Ben Janse

Ben Janse is een young professional en werkzaam als Content Manager bij Toolshero. Daarnaast houdt hij zich binnen zijn studie International Business aan de Hogeschool Rotterdam bezig met het analyseren en ontwikkelen van managementmodellen. Dankzij zijn theoretische en praktische kennis weet hij hoofd- en bijzaken goed te onderscheiden waardoor de essentie van elk artikel goed naar voren komt.