02 Data-driven marketingstrategieën
Klantsegmentatie
Hoofdstuk 3
Klantinzichten en –segmentatie
Na dit hoofdstuk ben je in staat om...
• de basisprincipes van klantinzichten en -segmentatie te begrijpen en toe te passen in marketingstrategieën, waarbij je het belang van klantsegmentatie voor effectieve marketing kunt uitleggen.
• traditionele en geavanceerde segmentatiemethoden te onderscheiden en te benoemen, inclusief het gebruik van data-analyse en machine learning om klanten nauwkeuriger te segmenteren.
• klantdata om te zetten in gedetailleerde persona’s, met een grondig begrip van hoe je verschillende klantgroepen kunt identificeren, onderzoeken en ontwikkelen tot persona’s die helpen om gerichte marketingcampagnes te creëren.
• klantinzichten effectief te gebruiken voor het ontwikkelen van gepersonaliseerde marketingcampagnes en klantinteracties, waarbij je kunt uitleggen hoe je klantreizen optimaliseert op basis van verzamelde data.
• voorbeelden van succesvolle klantsegmentatiestrategieën en gepersonaliseerde marketingcampagnes in de Belgische context te herkennen en te analyseren, en te begrijpen hoe deze inzichten kunnen worden toegepast op jouw eigen marketingactiviteiten.
3.1 Inleiding
In de hedendaagse marketingomgeving, waarin consumenten steeds hogere verwachtingen hebben van gepersonaliseerde ervaringen, vormen klantinzichten en -segmentatie de hoekstenen van een succesvolle data-driven strategie. Klantinzichten bieden bedrijven een diepgaand en holistisch 360°-beeld van wie hun klanten zijn, wat hun behoeften zijn en hoe zij zich gedragen. Deze inzichten stellen bedrijven in staat om gerichte marketingstrategieën te ontwikkelen die aansluiten bij de unieke kenmerken en voorkeuren van verschillende klantgroepen.
Klantsegmentatie verwijst naar een methodiek waarbij een diverse klantbasis wordt opgedeeld in kleinere, homogene groepen. Deze segmenten worden gecreeerd op basis van gedeelde kenmerken zoals demografie, gedrag of psychografie. Door het proces van segmentatie kunnen bedrijven hun marketingboodschappen
effectiever afstemmen op specifieke doelgroepen, wat resulteert in relevantere en efficiëntere campagnes.
In een markt waar consumenten steeds meer gepersonaliseerde communicatie verwachten, biedt nauwkeurige klantsegmentatie een competitief voordeel. Het stelt bedrijven in staat om hun marketingboodschappen preciezer af te stemmen op de behoeften en voorkeuren van verschillende doelgroepen. Hierdoor kan een bedrijf gerichter communiceren en relevante aanbiedingen doen, wat de betrokkenheid van de klant vergroot en de effectiviteit van marketingcampagnes aanzienlijk verbetert.
Dit hoofdstuk gaat dieper in op de technieken en strategieën die bedrijven kunnen toepassen om waardevolle klantinzichten te verkrijgen en om effectieve klantsegmentaties uit te voeren. We behandelen zowel traditionele segmentatietechnieken, zoals demografische en geografische segmentatie, als meer geavanceerde methoden, zoals gedragssegmentatie en RFM-analyse (Recency, Frequency, Monetary). Daarnaast bespreken we het ontwikkelen van persona’s, een essentieel hulpmiddel voor het visualiseren en begrijpen van klantsegmenten, en laten we zien hoe klantinzichten kunnen worden ingezet voor gepersonaliseerde marketingcampagnes.
In de Belgische en Nederlandse markten, die gekenmerkt worden door een grote culturele en taalkundige diversiteit, is een effectieve en cultuursensitieve aanpak voor klantsegmentatie een vereiste voor succes. Bedrijven die in staat zijn om gedetailleerde persona’s te ontwikkelen en klantinzichten slim toe te passen, rekening houdend met culturele verschillen tussen beide landen, kunnen hun marketingboodschappen beter laten resoneren bij specifieke doelgroepen en zo hun concurrentiepositie versterken.
3.2 Technieken voor klantsegmentatie
Klantsegmentatie is een fundamentele strategie in marketing die bedrijven in staat stelt om hun klantenbestand op te splitsen in kleinere, gerichtere groepen. Traditionele segmentatietechnieken zijn de basis waarop veel marketingstrategieen zijn gebouwd. Ondanks de technologische vooruitgang blijven deze methoden relevant, vooral als eerste stap in het begrijpen van de klant.
Demografische segmentatie
Geografische segmentatie
3.2.1
–
Psychografische segmentatie
Gedragssegmentatie
Traditionele segmentatietechnieken
Demografische segmentatie: Dit is de meest gangbare vorm van segmentatie en omvat het indelen van klanten op basis van factoren zoals leeftijd, geslacht, inkomen, opleidingsniveau en gezinsgrootte. Demografische segmentatie is relatief eenvoudig toe te passen en biedt waardevolle inzichten in brede klantcategorieën. Bedrijven kunnen hiermee basisveronderstellingen maken over de behoeften en voorkeuren van hun klanten, wat de fundering vormt voor het opzetten van campagnes.
– G eografische segmentatie: Deze methode richt zich op het verdelen van de markt op basis van locatie, zoals landen, regio’s, steden of zelfs wijken. Voor bedrijven die actief zijn in meerdere regio’s, zoals België en Nederland, is geografische segmentatie essentieel. De verschillende culturele en taalkundige omstandigheden in de lage landen maken het noodzakelijk om marketingboodschappen af te stemmen op regionale behoeften. Dit maakt deze techniek vooral waardevol voor bedrijven die hun marketinginspanningen willen aanpassen aan lokale verschillen.
– Psychografische segmentatie: Psychografische segmentatie kijkt verder dan demografische en geografische gegevens door in te zoomen op de persoonlijkheid, levensstijl, waarden en interesses van klanten. Deze methode helpt bedrijven om inzicht te krijgen in de diepere motivaties en gedragingen van hun klanten. Hoewel het meer tijd en onderzoek vergt, biedt psychografische segmentatie bedrijven de mogelijkheid om emotioneel relevante marketingcampagnes te creëren die inspelen op de onderliggende waarden en interesses van hun doelgroep.
3.2.2 Geavanceerde segmentatiemethoden
Met de opkomst van big data en geavanceerde analysetools kunnen bedrijven tegenwoordig meer gedetailleerde en precieze klantsegmentaties uitvoeren.
Geavanceerde segmentatiemethoden stellen bedrijven in staat om klanten op een nog dieper niveau te begrijpen en te benaderen.
– G edragssegmentatie: Deze vorm van segmentatie verwijst naar de onderverdeling van klanten op basis van hun gedragspatronen, zoals koopgedrag, merkloyaliteit, gebruiksfrequentie en reacties op marketingcampagnes. Door inzicht te krijgen in hoe klanten zich gedragen, kunnen bedrijven hun marketingboodschappen effectiever afstemmen op de behoeften en voorkeuren
van specifieke klantgroepen. Een klant die regelmatig online winkelt, kan bijvoorbeeld worden benaderd met gepersonaliseerde e-mails, terwijl een klant die alleen tijdens promoties actief is, kan worden gestimuleerd met gerichte aanbiedingen.
RFM-analyse (Recency, Frequency, Monetary): RFM-analyse is een geavanceerde segmentatiemethode die klanten indeelt op basis van drie dimensies: hoe recent ze een aankoop hebben gedaan (recency), hoe vaak ze aankopen doen (frequency), en hoeveel ze uitgeven (monetary value). Deze techniek is met name waardevol voor het identificeren van de meest winstgevende klanten en voor het ontwikkelen van gerichte strategieën die klantloyaliteit bevorderen. Bedrijven kunnen RFM-analyse gebruiken om klanten met een hoge waarde te belonen en hen aan te moedigen om herhaalaankopen te doen, terwijl klanten met een lagere waarde met gerichte aanbiedingen kunnen worden geactiveerd.
STAPPENPLAN VOOR RFM-BEREKENING IN DE HOTELSECTOR
RFM-analyse staat voor Recency, Frequency, Monetary en is een krachtige techniek om klantsegmentatie te realiseren op basis van klantgedrag. Het doel is om klanten te rangschikken op basis van hoe recent, hoe vaak, en hoeveel ze hebben uitgegeven, wat kan helpen bij het ontwikkelen van gepersonaliseerde marketingstrategieën.
Stap 1: Gegevens verzamelen
Zorg ervoor dat je toegang hebt tot de transactiegegevens van de hotelketen. De volgende variabelen zijn essentieel voor de RFM-analyse:
–
Klant-ID: Unieke identificatie van de klant.
Transactiedatum: Datum van het verblijf van de klant of afname van andere diensten.
– Bedrag van de transactie: Uitgaven van de klant.
Voorbeeld van gegevens:
RFM-analyse (Recency, Frequency, Monetary)
Stap 2: Bereken de RFM-waarden voor elke klant
De RFM-analyse bestaat uit drie componenten:
1. Recency (R): Hoe recent heeft de klant een transactie gedaan? Dit wordt berekend door de tijd sinds de laatste transactie te meten. Gebruik hiervoor de formule:
Recency = huidige datum - datum laatste transactie
Stel de huidige datum in op bijvoorbeeld 2024-09-30.
2. Frequency (F): Hoe vaak heeft de klant transacties gedaan binnen een bepaalde periode? Dit wordt berekend door het aantal transacties binnen een bepaalde tijdsperiode (bijvoorbeeld het laatste jaar) op te tellen.
3. Monetary (M): Hoeveel heeft de klant in totaal uitgegeven? Dit wordt berekend door de totale waarde van alle transacties van de klant op te tellen.
Voorbeeld van berekende waarden:
Stap 3: Waarden normaliseren
Omdat de RFM-componenten niet op dezelfde schaal liggen, moet je de klanten een score toewijzen voor elke component (R, F en M). Dit kan gedaan worden door de klanten te rangschikken binnen elke categorie, waarbij hogere scores wijzen op betere prestaties.
– Recency: Klanten die recentelijk een transactie hebben gedaan, krijgen een hogere score. Je kunt bijvoorbeeld de klanten in vijf kwintielen verdelen, waarbij de klanten met de meest recente transacties de hoogste score (5) krijgen en klanten met oudere transacties de laagste score (1).
Frequency: Klanten met meer transacties krijgen een hogere score. Ook hier kun je de klanten in vijf kwintielen indelen, waarbij de meest frequente klanten een 5 krijgen en de minst frequente een 1.
– Monetary: Klanten die het meeste hebben uitgegeven, krijgen de hoogste score (5), terwijl klanten die het minst hebben uitgegeven een 1 krijgen. Een alternatief is om deze score te berekenen als een percentage van het uitgegeven bedrag (bv. 10% => voor elke 100 euro die de klant uitgaf krijgt hij 10 punten in het scoresysteem).
Voorbeeld van gescoorde klanten:
Stap 4: RFM-segmenten creëren
Combineer de drie scores (R, F en M) om een totaalscore te berekenen voor elke klant. Dit kan bijvoorbeeld zijn: 234 (2 voor Recency, 3 voor Frequency, en 4 voor Monetary).
Op basis van de totaalscore kun je klanten in verschillende gedragssegmenten onderverdelen:
– VIP-klanten: Klanten met hoge scores op alle drie de componenten (bv. RFM 555).
– Verlooprisico: Klanten die ooit veel hebben uitgegeven, maar lange tijd niet meer zijn teruggekeerd (bv. een lage Recency-score maar hoge Frequency en Monetary).
– Nieuwkomers: Klanten met een hoge Recency, maar lage Frequency en Monetary (bv. 511).
Stap 5: Analyseer en gebruik de segmenten
Nu je de klanten hebt verdeeld in verschillende segmenten, kun je specifieke marketingstrategieën ontwikkelen voor elk segment:
Scatterplot
VIP-klanten: Deze klanten beloon je met exclusieve aanbiedingen of loyaliteitsprogramma’s. Je zou ervoor kunnen opteren om veel van je marketingbudget in hen te investeren.
– Verlooprisico-klanten: Stuur hen gepersonaliseerde berichten om ze terug te winnen, zoals kortingen of aanbiedingen.
– Nieuwkomers: Moedig deze klanten aan om vaker te boeken door promoties aan te bieden voor vervolgboekingen.
Stap 6: Visualiseer de resultaten
Het is handig om de resultaten van je RFM-analyse te visualiseren, bijvoorbeeld door gebruik te maken van een scatterplot of bar chart.
–
Scatterplot: Een scatterplot is een grafiek die punten toont op basis van twee variabelen, bijvoorbeeld klantfrequentie en de recente aankopen. Elk punt in de scatterplot representeert een klant, en door deze weergave kunnen patronen en verbanden worden geïdentificeerd. Het is een nuttige manier om te zien hoe verschillende klanten scoren op meerdere dimensies van de RFM-analyse, zoals Recency en Frequency.
– Barchart: Een barchart (staafdiagram) wordt gebruikt om categorieën visueel te vergelijken door middel van staven van verschillende lengtes. In het kader van een RFM-analyse kan een barchart bijvoorbeeld laten zien hoeveel klanten er in elk segment vallen op basis van een bepaalde score (bv. RFM-score van 1 tot 5). Dit maakt het eenvoudig om de verdeling van klanten te zien over de verschillende segmenten en om trends te ontdekken.
Hier is de scatterplot die de resultaten van de RFM-analyse visualiseert. In deze grafiek wordt de Recency score uitgezet tegen de Monetary score, waarbij de grootte van de punten de Frequency score vertegenwoordigt. Klanten met een hogere frequentie hebben grotere punten, en de kleur gradueert afhankelijk van de frequentie, waardoor je een visueel onderscheid kunt maken tussen de verschillende klantsegmenten.
Op basis van deze plot kun je snel trends ontdekken en segmenten identificeren om gerichte marketingacties te ondernemen.
Barchart
RFM-analyse van Belgische hotelketen
Recency Score
1. VIP-klanten (hoge Recency, Frequency en Monetary scores) –
Kenmerk: Klanten die vaak en recentelijk boeken, en een hoog uitgavepatroon hebben.
– Actie: Deze klanten zijn zeer waardevol voor de hotelketen. Beloningen zoals exclusieve aanbiedingen, VIP-voordelen (bv. gratis upgrades of gepersonaliseerde service), en loyaliteitsprogramma’s kunnen hun tevredenheid en loyaliteit versterken. Regelmatig contact via gepersonaliseerde e-mails en uitnodigingen voor exclusieve evenementen zal hen blijven binden.
2. Loyale klanten (hoge Frequency, lage Recency, gemiddelde Monetary score)
– Kenmerk: Klanten die regelmatig boeken, maar misschien al een tijdje niet zijn teruggekomen.
Actie: Deze klanten zijn loyaal, maar moeten gestimuleerd worden om terug te keren. Denk aan retentiecampagnes met aanbiedingen zoals ‘We missen je’-kortingen of gepersonaliseerde promoties op basis van eerdere verblijven. Bied incentives, zoals kortingen bij toekomstige boekingen, om ze weer te activeren.
3. Churn-risico (lage Recency, lage Frequency, hoge Monetary score)
– Kenmerk: Klanten die eerder veel geld hebben uitgegeven, maar lang niet meer zijn teruggekeerd.
– Actie: Deze klanten lopen het risico verloren te gaan, en moeten worden teruggewonnen met een gerichte win-back-campagne. Denk aan een persoonlijke benadering via e-mail, waarin je inspeelt op hun eerdere hoge uitgaven met speciale aanbiedingen, loyaliteitsbonussen, of zelfs een ‘herinneringsaanbieding’ voor een bepaald type kamer of locatie die ze eerder hebben geboekt.
4. Potentieel waardevolle klanten (hoge Recency, lage Frequency, gemiddelde Monetary score)
– Kenmerk: Nieuwe of terugkerende klanten die recent een boeking hebben gedaan, maar dit niet regelmatig doen.
– Actie: Zet in op herhaalaankopen. Dit kan door follow-up e-mails met speciale aanbiedingen, gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van hun laatste verblijf, en een uitnodiging om lid te worden van een loyaliteitsprogramma om ze aan de hotelketen te binden. Dit zijn klanten met potentieel, die door gerichte marketing kunnen worden gestimuleerd om vaker te boeken.
5. Prijsgevoelige klanten (lage Recency, lage Frequency, lage Monetary score)
– Kenmerk: Klanten die weinig besteden en niet vaak boeken.
– Actie: Deze klanten zijn mogelijk gevoelig voor prijsgerichte promoties. Stuur hen aanbiedingen, zoals last-minute kortingen, bundelaanbiedingen of speciale deals voor goedkopere kamers of arrangementen. Het doel hier is om hun frequentie te verhogen door hen te verleiden met aantrekkelijke prijzen.
6. Nieuwkomers (hoge Recency, lage Frequency en Monetary score)
– Kenmerk: Klanten die recent een boeking hebben gedaan, maar nog niet vaak of veel.
– Actie: Focus op het versterken van hun relatie met de hotelketen door welkomcampagnes. Stuur bijvoorbeeld een bedankmail voor hun eerste verblijf en bied kortingen aan voor toekomstige verblijven om hen te stimuleren vaker terug te komen. Het idee is om hen te begeleiden naar een loyaler klantensegment.
7. Laagwaardige klanten (lage scores op alle gebieden)
– Kenmerk: Klanten die zelden boeken en weinig uitgeven.
Actie: Aangezien deze klanten weinig bijdragen aan de omzet, zou je ze kunnen benaderen met massamarketingcampagnes, zoals algemene promoties, last-minute deals, of seizoensgebonden aanbiedingen. Het is misschien niet kosteneffectief om hen individueel te benaderen, maar bredere campagnes kunnen toch bijdragen aan meer inkomsten uit deze groep.
Overkoepelende strategieën
– G epersonaliseerde communicatie: Voor elke groep is gepersonaliseerde communicatie de sleutel tot succes. Zorg ervoor dat e-mails, aanbiedingen en promoties specifiek zijn afgestemd op de RFM-segmenten om het rendement te maximaliseren.
– Testen en optimaliseren: Monitor regelmatig de resultaten van je marketingacties op basis van deze segmenten. Test verschillende benaderingen en optimaliseer op basis van de respons van elk segment.
Door deze acties te richten op de juiste segmenten, kan de hotelketen zowel klantloyaliteit als omzet verhogen, terwijl de marketinginspanningen efficiënter en effectiever worden.
Stap 7: Optimaliseer de strategie
Op basis van de resultaten van de RFM-analyse kun je je marketingstrategieën verder verfijnen. Meet regelmatig de effectiviteit van je campagnes en pas ze aan op basis van nieuwe klantgegevens.
3.2.3 Het gebruik van data-analyse en machine learning voor segmentatie
Met de opkomst van big data en de kunst van geavanceerde analyse, zijn bedrijven nu in staat om de grenzen van traditionele segmentatiewijzen te overschrijden. Door het vermogen van data-analyse en machine learning te benutten, kunnen ze klantsegmenten ontwaren die voorheen verborgen bleven in de immense stroom van gegevens. Deze nieuwe segmentatiewijzen stellen bedrijven in staat patronen te ontdekken die het blote oog ontgaan, maar die een wereld van verschil maken in het richten van hun marketinginspanningen.
– Data-analyse: Waar vroeger segmentatie vaak gebaseerd was op een handvol kenmerken, opent data-analyse de deur naar complexere mogelijkheden. Met behulp van statistische technieken en krachtige hulpmiddelen zoals SQL, R en Python, kunnen bedrijven nu segmenten creëren die veel verder reiken dan
enkel demografische of gedragsmatige criteria. Clustering-algoritmen, zoals het befaamde K-means, stellen hen in staat klanten te groeperen op basis van een verfijnde mengeling van kenmerken, waardoor subtiele, eerder onopgemerkte segmenten aan het licht komen. Deze nauwgezette segmenten bieden de mogelijkheid om gerichte en persoonlijke marketingstrategieën te ontwikkelen die diep resoneren bij de klant.
– Machine learning: Nog verfijnder wordt het spel wanneer machine learning zijn intrede doet. Deze technologie gaat verder dan louter analyseren: ze stelt bedrijven in staat voorspellende modellen op te stellen die klantgedrag in de toekomst kunnen peilen. Door het voeden van historische data aan machine learning-modellen, kunnen bedrijven anticiperen op wat hun klanten zullen doen, en op basis daarvan segmenten creëren die perfect zijn afgestemd op de verwachte noden. Zo kan men bijvoorbeeld met groot gemak het risico op klantverloop voorspellen of nieuwe mogelijkheden voor cross-sell en up-sell ontdekken. Machine learning, als een wijze meester, laat bedrijven vooruitblikken en hun strategie verfijnen met een ongeëvenaarde precisie.
3.2.4
Voorbeelden van klantsegmentatie in de Belgische en Nederlandse context
In zowel België als Nederland, twee landen met uiteenlopende bevolkingsgroepen en culturele verschillen, is effectieve klantsegmentatie onmisbaar voor succes in marketing. Het vermogen om klantgedrag scherp te analyseren en te segmenteren biedt bedrijven de mogelijkheid om hun producten en diensten nauwkeurig af te stemmen op de specifieke wensen van diverse doelgroepen.
Een mooi Belgisch voorbeeld hiervan is een telecombedrijf dat gebruik maakt van gedragssegmentatie om zijn klantenbestand op te splitsen op basis van mobiel datagebruik. Door klanten te segmenteren in zware, gemiddelde en lichte gebruikers, kan het bedrijf gerichte abonnementsaanbiedingen en databundels ontwikkelen die perfect aansluiten bij de behoeften van elke groep. Dit voorkomt verspilling en biedt klanten precies wat zij nodig hebben, wat leidt tot hogere klanttevredenheid en merkloyaliteit.
Aan de andere kant van de grens, in Nederland, zien we hoe een grote supermarktketen segmentatie toepast op basis van regionale verschillen. Door te kijken naar de koopgedragspatronen in verschillende provincies, kan de keten aanbiedingen en promoties regionaal afstemmen, bijvoorbeeld door lokale producten te promoten die beter aansluiten bij de voorkeuren van klanten in bepaalde regio’s.
Dit verhoogt de relevantie van de aanbiedingen en zorgt voor een sterkere band met de lokale gemeenschap.
Daarnaast toont een Belgische supermarktketen aan hoe RFM-analyse een krachtige tool is voor het belonen van loyaliteit. Door klanten te segmenteren op basis van hun aankoopgeschiedenis — hoe recent, hoe vaak en hoeveel zij uitgeven — kan de keten specifieke promoties en kortingen aanbieden die de klantloyaliteit versterken. Deze gepersonaliseerde benadering stimuleert herhaalaankopen en verhoogt de omzet, terwijl de klanten zich gewaardeerd voelen door aanbiedingen die zijn afgestemd op hun koopgedrag.
Zowel in België als Nederland bewijst deze vorm van segmentatie zijn waarde in het creëren van langdurige klantrelaties.
RFM-ANALYSE IN DE FINANCIËLE SECTOR
RFM-analyse is een veelgebruikte analysetechniek in de bankensector. Deze techniek helpt bij het segmenteren van klanten op basis van hun waarde en gedrag. Banken categoriseren hun klanten in verschillende groepen, zoals gewone klanten, zogenaamde ‘priority klanten’ en ‘private banking’ klanten.
Door te kijken naar hoe recent klanten financiële transacties hebben uitgevoerd (Recency), hoe vaak zij gebruik maken van bankdiensten (Frequency), en hoeveel geld zij in beheer hebben of besteden (Monetary), kunnen banken gerichte strategieën ontwikkelen die passen bij de specifieke behoeften van elke klantgroep. –
Gewone klanten: Dit zijn klanten met lagere scores in Frequency en Monetary, die minder vaak gebruik maken van diensten of producten van de bank. Banken kunnen hier kiezen voor standaardproducten en generieke promoties, maar door het gebruik van RFM-analyse kunnen ze ook ontdekken welke klanten potentieel naar een hoger segment kunnen doorgroeien en daarop inspelen met gepersonaliseerde aanbiedingen.
– Priority klanten: Deze groep heeft een hogere frequentie van transacties en een groter beheerd vermogen. Banken zien hen als waardevolle klanten en passen hun service aan door bijvoorbeeld priority banking services te bieden, zoals snellere klantenservice, gepersonaliseerde adviesgesprekken of speciale leningsvoorwaarden.
– Private banking klanten: Dit segment bestaat uit klanten met de hoogste scores op alle RFM-componenten. Deze klanten hebben een aanzienlijk beheerd vermogen en doen regelmatig grote transacties. Voor hen biedt de bank exclusieve diensten en hospitality-events, zoals op maat gemaakte beleggingsstrategieën, toegang tot gespecialiseerde adviseurs en persoonlijke ondersteuning in financieel beheer. RFM-analyse stelt banken in staat om
deze klanten te identificeren en hen gepaste, premium service te bieden, waardoor hun loyaliteit vergroot.
In de bankensector speelt RFM-analyse dus een cruciale rol bij het effectief segmenteren van de klantenbasis, wat leidt tot beter afgestemde klantrelaties en een gerichtere inzet van middelen.
3.3 Ontwikkeling van persona’s
3.3.1 Beschrijving en belang van persona’s in marketing
Persona’s zijn niet louter fictieve creaties, maar levende weergaven van klantsegmenten die bedrijven helpen om de essentie van hun doelgroep te begrijpen. Ze zijn als vensters naar de ziel van de klant, gebaseerd op diepgaande data en zorgvuldig onderzoek. Elke persona belichaamt een representatief profiel van een klantgroep, met specifieke kenmerken, gedragingen, behoeften en aspiraties.
In een wereld waarin marketing steeds persoonlijker wordt, vormen persona’s een essentieel kompas voor wie zijn marketingboodschap wil laten resoneren met het juiste publiek. Ze helpen marketeers om verder te kijken dan de cijfers en de mens achter de data te zien. Door te begrijpen wie de klant is, wat hem drijft, en welke uitdagingen hij ervaart, kan een bedrijf gerichte en relevante communicatie ontwikkelen die de klant niet alleen bereikt, maar ook raakt.
Het belang van persona’s ligt in hun vermogen om marketeers te helpen zich in te leven in de klant. Persona’s zijn als het ware spiegels waarin bedrijven de specifieke noden van hun doelgroep kunnen herkennen. Dit leidt tot marketingstrategieën die niet alleen effectiever zijn, maar ook empathischer. Door persona’s te gebruiken, kunnen bedrijven hun producten, diensten en boodschappen nauwkeuriger afstemmen op de unieke behoeften van hun verschillende klantgroepen, wat uiteindelijk resulteert in een betere klantbeleving en hogere klanttevredenheid.
3.3.2 Omzetting van klantdata gedetailleerde persona’s
Het creëren van persona’s is een verfijnd proces dat begint bij het verzamelen van waardevolle klantdata. Deze data kunnen afkomstig zijn uit uiteenlopende bronnen, zoals klantonderzoeken, interviews, aankoopgeschiedenis, webanalyse en zelfs
socialemedia-activiteiten. Met zorg en aandacht worden deze gegevens omgevormd tot levendige en gedetailleerde persona’s die marketeers in staat stellen om klantsegmenten tot leven te brengen.
De weg naar het ontwikkelen van persona’s verloopt in enkele belangrijke stappen:
Identificatie van segmenten: Op basis van de verzamelde data wordt de klantengroep gesegmenteerd. Elk segment vertegenwoordigt een unieke klantengroep die overeenkomsten vertoont in demografische kenmerken, gedrag, interesses, of koopgedrag. Deze segmenten vormen de basis voor de persona’s.
Onderzoek en analyse: Om deze klantgroepen beter te begrijpen, wordt er grondig onderzoek gedaan naar hun motivaties, uitdagingen, doelstellingen en voorkeuren. Dit proces omvat zowel kwantitatieve als kwalitatieve methoden, zoals enquêtes, focusgroepen, en analyse van gedragsdata. Het doel is om niet alleen te weten wat klanten doen, maar ook waarom ze dat doen.
Persona-ontwikkeling: Op basis van het verkregen inzicht worden persona’s gecreëerd. Elke persona krijgt een naam en een gezicht om ze een tastbare, menselijke dimensie te geven. De beschrijving gaat verder dan louter cijfers en bevat rijke details over hun levensstijl, persoonlijkheid, routines, en de problemen waar ze tegenaan lopen. Deze diepgaande beschrijvingen geven marketeers een helder beeld van wie hun klanten zijn, en hoe ze het best benaderd kunnen worden.
– Validatie en optimalisatie: Een persona is echter geen statisch gegeven. Om ervoor te zorgen dat de gecreëerde persona’s daadwerkelijk resoneren met de doelgroep, moeten ze getest worden in de praktijk. Dit gebeurt door ze te gebruiken in marketingcampagnes en te monitoren hoe effectief deze campagnes zijn. Op basis van de resultaten en feedback worden de persona’s verfijnd en geoptimaliseerd, zodat ze steeds beter aansluiten bij de werkelijkheid en de klantbehoeften.
Met goed ontwikkelde en nauwkeurig gevalideerde persona’s, kan een bedrijf zijn marketingstrategie scherpstellen, zijn communicatie stroomlijnen, en zijn klantrelaties verdiepen. In een markt als België, waar culturele en taalkundige verschillen een rol spelen, is het zorgvuldig opstellen van persona’s essentieel om verschillende doelgroepen op maat te bedienen en relevant te blijven in een divers klantenlandschap.
3.3.3 Het proces van het creëren van persona’s: Identificatie, onderzoek, en ontwikkeling
Het creëren van persona’s is geen eenmalige oefening, maar een iteratief proces dat begint met de zorgvuldige identificatie van klantsegmenten en eindigt met voortdurende optimalisatie op basis van praktische ervaringen. Iedere stap in dit proces draagt bij aan een dieper begrip van de klant en verfijnt de persona’s, zodat ze steeds effectiever worden in het ondersteunen van gerichte marketingstrategieën. Door dit iteratieve proces te volgen, ontwikkelen bedrijven persona’s die niet alleen meer inzicht geven in de klant, maar die ook als krachtige, dynamische tools dienen om marketingcampagnes continu te verbeteren.
3.3.4 Voorbeelden van persona’s die specifiek zijn afgestemd op de Belgische markt
De Belgische markt onderscheidt zich door haar unieke combinatie van culturele, taalkundige en regionale verschillen. Voor bedrijven die in België actief zijn, is het essentieel om deze diversiteit te omarmen en deze op een effectieve manier te vertalen naar hun marketingstrategie. Persona’s zijn een krachtig hulpmiddel om verschillende klantengroepen beter te begrijpen en te bereiken.
De onderstaande voorbeelden illustreren hoe persona’s specifiek kunnen worden afgestemd op de Belgische markt.
DE VLAAMSE MILLENNIAL MET EEN ECOLOGISCH BEWUSTZIJN
– Naam: Lotte, 29 jaar
– Woonplaats: Gent, Vlaanderen
– Beroep: Marketingmanager bij een technologiebedrijf
Interesses: Duurzaamheid, gezondheid, technologie
– Gedrag: Lotte koopt regelmatig online en volgt de nieuwste modetrends, maar kiest daarbij bewust voor merken die lokaal en duurzaam zijn. Ze is zeer actief op sociale media, waar ze vooral influencers volgt die zich bezighouden met ecologische vraagstukken.
– Uitdagingen: Lotte probeert een balans te vinden tussen haar carrière en een gezonde levensstijl. Ze is continu op zoek naar producten en diensten die haar helpen om haar duurzaamheidsidealen in de praktijk te brengen zonder in te boeten op comfort of gemak.
Toepassing op personage
Strategie 1: Content marketing rond duurzaamheid
– Aanpak: Creëer waardevolle content, zoals blogs, video’s en infographics, die specifiek ingaat op thema’s zoals duurzame mode, ecologische producten en lokaal geproduceerde goederen. De focus moet liggen op educatieve inhoud die de duurzame initiatieven van het merk in de verf zet, zoals een merk dat lokale, ecologische producten aanbiedt.
– Kanaal: Sociale media (Instagram, Pinterest) en een bedrijfsblog met gastbijdragen van influencers die bekend staan om hun ecologisch bewustzijn.
– Berichtgeving: Zorg ervoor dat alle communicatie oprecht is en transparantie uitstraalt, bijvoorbeeld door te tonen hoe de producten zijn gemaakt en welke duurzame productiemethoden worden gebruikt.
Strategie 2: Influencer marketing
– Aanpak: Werk samen met lokale Vlaamse influencers die zich richten op duurzaamheid en gezond leven. Lotte volgt waarschijnlijk influencers die zich bezighouden met milieuvriendelijke initiatieven.
– Kanaal: Instagram, YouTube, TikTok.
Berichtgeving: Promoot producten of diensten via ‘ecologische ambassadeurs’ en maak gebruik van storytelling rond de duurzame missie van het bedrijf. Dit zou kunnen gaan om milieuvriendelijke materialen of CO2neutrale processen.
Strategie 3: Loyaliteitsprogramma gericht op duurzaamheid
–
–
–
Aanpak: Lanceer een loyaliteitsprogramma waarbij klanten punten verdienen voor aankopen, maar waarbij deze punten worden omgezet in ecologische initiatieven, zoals bomen planten of donaties aan milieuvriendelijke projecten.
Kanaal: Een mobiele app en nieuwsbrief met gepersonaliseerde aanbiedingen en updates.
Berichtgeving: Speel in op Lottes motivatie om de wereld duurzamer te maken en benadruk hoe elke aankoop een bijdrage levert aan een groener milieu.
– Naam: Jean-Pierre, 68 jaar
– Woonplaats: Namen, Wallonië
– Beroep: Gepensioneerde leraar
– Interesses: Literatuur, tuinieren, reizen
– Gedrag: Jean-Pierre geeft de voorkeur aan fysieke winkels boven online aankopen. Hij leest dagelijks de lokale krant en bezoekt regelmatig culturele evenementen in zijn omgeving. Hij heeft een diepgewortelde voorkeur voor vertrouwde merken en producten die hij al jaren gebruikt.
– Uitdagingen: Jean-Pierre vindt het lastig om bij te blijven met digitale technologieën en voelt zich soms overweldigd door de snelheid waarmee nieuwe communicatiemiddelen worden geïntroduceerd. Hij waardeert duidelijke en eenvoudige communicatie.
Toepassing op personage
Strategie 1: Traditionele marketing via lokale media
– Aanpak: Gebruik gedrukte advertenties in regionale kranten en tijdschriften, aangezien Jean-Pierre een voorkeur heeft voor fysieke media. Deze advertenties kunnen vertrouwde merken of diensten in de kijker zetten die hij al kent.
– Kanaal: Lokale kranten, flyers, en magazines.
– Berichtgeving: Vermijd complexe of hippe taal en gebruik eenvoudige, duidelijke boodschappen. Focus op vertrouwde merken en benadruk hun geschiedenis en betrouwbaarheid.
Strategie 2: Fysieke winkelervaring
– Aanpak: Organiseer klantendagen in fysieke winkels, waarbij Jean-Pierre advies en productdemonstraties kan krijgen. Een persoonlijke benadering is hier van groot belang. Die kunnen bijvoorbeeld plaatsvinden in winkels die producten aanbieden die hij al jaren gebruikt.
– Kanaal: Direct mail uitnodigingen en fysieke winkels.
– Berichtgeving: Beklemtoon klantvriendelijkheid, fysieke toegankelijkheid en het plezier van persoonlijk contact.
Strategie 3: Eenvoudige technologie-integratie
– Aanpak: Bied eenvoudig te begrijpen informatie over digitale toepassingen aan, zoals een app of website waar hij producten kan bestellen, zonder dat dit overweldigend is. Bied stap-voor-stap uitleg over hoe de website werkt.
Kanaal: Offline workshops, eenvoudige brochures met stap-voor-stap instructies.
Berichtgeving: Maak duidelijk hoe het gebruik van technologie zijn leven makkelijker kan maken, zoals het vermijden van lange wachttijden in winkels of het faciliteren van herhaalaankopen.
Deze persona’s tonen aan hoe belangrijk het is om rekening te houden met zowel demografische als regionale verschillen bij het ontwikkelen van marketingstrategieën voor de Belgische markt. Door diepgaande klantinzichten te verzamelen en te verwerken in persona’s, kunnen bedrijven gerichte en relevante marketingcampagnes opzetten die inspelen op de unieke kenmerken en voorkeuren van hun doelgroepen. Dit verhoogt niet alleen de effectiviteit van de campagnes, maar versterkt ook de band met de klant.
3.4 Het gebruik van klantinzichten voor
personalisatie
3.4.1 De ontwikkeling van gepersonaliseerde marketingcampagnes
A Klantinzichten als sleutel tot succesvolle personalisatie
In de digitale samenleving is de consument veeleisender dan ooit. De tijd waarin een algemene marketingboodschap voldoende was om klanten aan te spreken, ligt ver achter ons. Tegenwoordig verwacht elke consument door het merk begrepen te worden, en daar komt personalisatie om de hoek kijken. Personalisatie is echter niet zomaar het invoegen van de voornaam in een e-mail; het gaat veel verder.
Door gebruik te maken van diepgaande klantinzichten – wie de klant is, wat diens voorkeuren zijn, en welk gedrag die vertoont – kunnen bedrijven marketingcampagnes ontwikkelen die écht relevant zijn. Dit betekent dat elke boodschap, elk productaanbod en elke interactie volledig is afgestemd op de specifieke voorkeuren van de klant. En die consistentie in ervaring, over alle touchpoints heen, is precies waar het om draait.
B Dieper dan oppervlakkige personalisatie
Eenvoudige personalisatie, zoals een naam in een e-mail of een productaanbeveling op basis van eerdere aankopen, is vandaag de dag slechts een basisonderdeel. Consumenten verwachten nu dat bedrijven hun behoeften en wensen anticiperen en daarop inspelen. Stel je voor: een klant bezoekt jouw website, en op basis
van zijn eerder gedrag ziet hij precies die producten die aansluiten bij zijn unieke smaak. Of denk aan een klant die via verschillende kanalen communiceert – hij ontvangt dezelfde consistente en relevante ervaring, ongeacht hij een e-mail leest, een chatbot gebruikt, of door een socialemediafeed scrolt.
C Voordelen van personalisatie
Wanneer bedrijven effectief gebruikmaken van klantinzichten voor personalisatie, zijn de voordelen onmiskenbaar. Ten eerste wordt de klanten meer betrokken: ze voelen zich gehoord, begrepen en gewaardeerd. Dit leidt tot meer tevreden klanten, die niet alleen vaker terugkeren, maar ook langer trouw blijven aan het merk. De loyaliteit groeit omdat klanten het gevoel krijgen dat het merk hen écht kent en waardeert.
Dit vertaalt zich uiteindelijk in harde resultaten. Een hogere klanttevredenheid leidt tot een hogere conversieratio, en een langere klantrelatie zorgt voor een grotere levenslange klantwaarde. Kortom, personalisatie, gedreven door klantinzichten, zorgt voor een win-winsituatie: zowel de klant als het bedrijf profiteren.
3.4.2 De optimalisatie van customer journey en interacties
Het belang van klantinzichten in het optimaliseren van de klantreis kan niet genoeg worden benadrukt. Elke stap in deze reis biedt bedrijven de kans om hun aanpak aan te passen aan de unieke behoeften en verwachtingen van hun klanten. Van de eerste bewustwording tot de fase na de aankoop: relevante klantgegevens vormen de basis voor een gepersonaliseerde en naadloze ervaring. Laten we de verschillende fasen van de klantreis nader bekijken.
A Awareness fase: Klanten aantrekken met gerichte campagnes
In de bewustwordingsfase, waar de klant zich realiseert dat die een behoefte heeft of een probleem wil oplossen, zijn klantinzichten essentieel. Deze inzichten stellen bedrijven in staat om marketingcampagnes te creëren die specifiek gericht zijn op de interesses, gedragingen en pijnpunten van de doelgroep. Stel je voor dat een bedrijf, op basis van online zoekgedrag, op sociale media advertenties toont aan gebruikers die actief op zoek zijn naar vergelijkbare producten of diensten. Dit is het moment waarop een potentiële klant voor het eerst in aanraking komt met het merk. De kans om een positieve eerste indruk te maken moet dan optimaal worden benut.
B
Consideratie fase: Gepersonaliseerde communicatie op het juiste moment
Wanneer de klant in de overwegingsfase belandt, begint die verschillende opties af te wegen. Hier komt het erop aan om de klant relevante en gepersonaliseerde communicatie aan te bieden. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld gepersonaliseerde e-mails sturen met specifieke aanbiedingen die aansluiten bij eerdere interacties of voorkeuren van de klant. Dit verhoogt de kans dat de klant voor hun merk kiest, omdat ze zich erkend en begrepen voelen. Het aanbieden van content die inspeelt op de individuele behoeften van de klant maakt hier het verschil.
C Beslissingsfase: De aankoopervaring optimaliseren
In de beslissingsfase, wanneer de klant op het punt staat om een aankoop te doen, kunnen klantinzichten helpen om de laatste drempel weg te nemen. Denk aan een gepersonaliseerde promotiecode die speciaal voor de klant is opgesteld, of een automatische herinnering voor verlaten winkelwagentjes. Het doel is om de aankoopervaring zo soepel en persoonlijk mogelijk te maken, zodat de klant vertrouwen voelt in zijn beslissing. Dit soort personalisatie creëert niet alleen een positieve aankoopervaring, maar vergroot ook de kans op een hogere conversieratio.
D Post-aankoop fase: Loyaliteit opbouwen en herhaalaankopen stimuleren
De relatie met de klant stopt niet na de aankoop. In de post-aankoopfase kunnen klantinzichten gebruikt worden om de klantloyaliteit te versterken. Dit kan door follow-up e-mails te sturen met gepersonaliseerde productaanbevelingen op basis van eerdere aankopen, of door exclusieve kortingen aan te bieden voor toekomstige aankopen. Door de klanten het gevoel te geven dat ze waardevol zijn voor het merk, vergroot niet alleen de klanttevredenheid, maar verhoogt ook de kans op herhaalaankopen significant.
Tarte à Moi, een Belgische ambachtelijke taartmaker, heeft klantgerichtheid naar een hoger niveau getild door de slimme toepassing van klantinzichten. Door middel van data-analyse, verzameld via online bestellingen en klantfeedback, optimaliseerden ze de volledige klantreis en verhoogden ze de klanttevredenheid in elke fase.
1. Awareness fase: Tarte à Moi gebruikt online advertenties en zoekwoordanalyse om potentiële klanten te bereiken die op zoek zijn naar ambachtelijke en op maat gemaakte taarten. Ze zetten gerichte socialemediacampagnes op, gebaseerd op het online gedrag en de zoekgeschiedenis van hun doelgroep, waardoor klanten hen vinden wanneer ze een speciale taart nodig hebben.
2. Consideratiefase: Wanneer klanten overwegen om bij Tarte à Moi te bestellen, sturen ze gepersonaliseerde e-mails met promoties en aanbiedingen die zijn afgestemd op eerdere interacties en bestellingen. Dit geeft klanten de indruk dat het merk hun voorkeuren begrijpt en hen iets biedt wat hen persoonlijk aanspreekt, wat de kans op conversie vergroot.
3. Beslissingsfase: Tarte à Moi maakt de aankoopervaring soepel door gepersonaliseerde promotiecodes te bieden aan klanten die hun winkelwagentje niet afmaken. Dit verlaagt de drempel voor aankoopbeslissingen, en de klanten ontvangen follow-upberichten die hen uitnodigen om hun aankoop af te ronden met een klein voordeel.
4. Post-aankoop fase: Na de aankoop ontvangt de klant een bedankmail, met daarin een kortingscode voor toekomstige aankopen, gebaseerd op hun favoriete smaak en vorige bestellingen. Dit stimuleert klanten om terug te keren en versterkt de klantloyaliteit. Bovendien sturen ze enquêtes om feedback te verzamelen en zo de klantbeleving verder te optimaliseren.
Dit voorbeeld illustreert perfect hoe een kmo klantinzichten kan inzetten om elke fase van de customer journey te verbeteren en de betrokkenheid en tevredenheid van de klant te vergroten.
E Conclusie
Wanneer bedrijven klantinzichten op de juiste manier integreren in elke fase van de klantreis, kunnen ze een gepersonaliseerde ervaring bieden die verder gaat dan de verwachtingen van de klant. Dit resulteert in sterkere klantrelaties, meer tevredenheid en uiteindelijk een grotere merkloyaliteit. Door de juiste boodschap op het juiste moment te communiceren, creëer je niet alleen tevreden klanten, maar ook ambassadeurs voor je merk.
Hoofdstuk 3 Klantinzichten en –segmentatie
Hoe een middelgrote retailer klantinzichten en segmentatie wist te optimaliseren
Een Belgisch kledingbedrijf met meerdere vestigingen merkte dat zijn traditionele marketingcampagnes steeds minder effect hadden. De standaard segmentatie op basis van leeftijd, geslacht en inkomensniveau voldeed niet meer om effectief in te spelen op de behoeften van hun diverse klantenbasis. Het bedrijf besloot daarom een nieuwe aanpak te proberen met behulp van geavanceerde segmentatietechnieken en een diepere analyse van klantinzichten.
Stap 1: Van traditionele naar geavanceerde segmentatie
In eerste instantie werd gebruikgemaakt van de klassieke segmentatiemethoden, waarbij klanten werden ingedeeld op basis van demografische gegevens. Dit gaf een globaal beeld van de markt. Het bedrijf realiseerde zich echter dat klanten steeds complexer waren en dat enkel demografie niet volstond om hun aankoopgedrag te begrijpen.
Daarom schakelden ze over naar data-analyse en machine learning. Door gebruik te maken van klantgegevens, zoals aankoopgeschiedenis, gedrag op de website en interacties op sociale media, konden ze klanten op een meer verfijnde manier segmenteren. Deze nieuwe segmentatietechnieken maakten gebruik van clusteringalgoritmen om groepen klanten te identificeren die vergelijkbare kenmerken en koopgedrag vertoonden. Dit resulteerde in segmenten zoals ‘prijsbewuste shoppers’, ‘modepioniers’ en ‘milieubewuste consumenten’.
Stap 2: Het creëren van gedetailleerde persona’s
Nadat de segmenten waren vastgesteld, besloot het bedrijf persona’s te ontwikkelen voor elk segment. Voor de ‘milieubewuste consument’ werd bijvoorbeeld een persona ontwikkeld genaamd ‘Sofie’, een vrouw van in de dertig die in de stad woont en veel waarde hecht aan duurzame mode. Ze koopt meestal kleding gemaakt van organische materialen en is gevoelig voor merkreputatie op het gebied van ethiek.
Door deze persona’s te creëren, kon het bedrijf hun marketingcampagnes niet alleen effectiever maken, maar ook hun productontwikkeling en communicatie beter afstemmen op de behoeften van elk klantensegment. De persona’s hielpen bij het ontwerpen van gepersonaliseerde marketingboodschappen, waarbij ze inspeelden op de specifieke interesses en pijnpunten van elke klantgroep.
Hoofdstuk 3
Stap 3: Gepersonaliseerde marketingcampagnes op basis van klantinzichten
Nu het bedrijf een grondig begrip had van zijn klanten, begon het gepersonaliseerde marketingcampagnes te ontwikkelen. Voor Sofie en het segment van milieubewuste consumenten werden bijvoorbeeld e-mailcampagnes opgezet die niet alleen focusten op nieuwe duurzame producten, maar ook op het verhaal achter de productie en het merk. Voor de ‘prijsbewuste shoppers’ werd een ander traject ontwikkeld, waarbij kortingen en seizoensuitverkoop centraal stonden in de boodschap.
Met deze campagnes zagen ze al snel een significante verbetering in de respons en conversiepercentages. Klanten voelden zich meer aangesproken door de persoonlijke benadering, en het bedrijf zag een stijging van 20% in klantloyaliteit binnen de eerste zes maanden van de nieuwe strategie.
Oefeningen voor Hoofdstuk 3:
Klantinzichten en segmentatie
Oefening 1: Traditionele vs. geavanceerde segmentatie
Vergelijk twee traditionele segmentatietechnieken (bv. demografische segmentatie en geografische segmentatie) met twee geavanceerde technieken (bv. gedragssegmentatie en psychografische segmentatie). Schrijf een kort essay (300 woorden) waarin je de voor- en nadelen van elk type segmentatie bespreekt.
Oefening 2: Personaontwikkeling
Kies een willekeurig segment van klanten (bv. millennials die geïnteresseerd zijn in duurzaamheid) en ontwikkel een gedetailleerde persona op basis van klantdata. Beschrijf de demografie, gedragskenmerken, doelen en pijnpunten van deze persona. Wat zou je aanbevelen aan een marketingteam dat deze persona wil targeten?
Oefening 3: Klantinzichten en personalisatie
Stel dat je werkt voor een e-commercebedrijf dat klantdata heeft verzameld over eerdere aankopen en surfgedrag. Beschrijf een gepersonaliseerde marketingcampagne die gebruikmaakt van deze klantinzichten. Denk aan hoe je gepersonaliseerde e-mails, productaanbevelingen of kortingen kunt inzetten om de klantloyaliteit te vergroten.
Hoofdstuk 3 Klantinzichten en –segmentatie
Oefening 4: Segmentatietechnieken toepassen
Een lokaal fitnesscentrum wil zijn klanten beter segmenteren. Ze hebben gegevens verzameld over leeftijd, geslacht, frequentie van sportschoolbezoeken en voorkeur voor groepslessen versus individuele trainingen. Ontwerp een segmentatiestrategie voor hen op basis van deze gegevens. Beschrijf kort (200 woorden) welke segmenten je zou creëren en hoe je deze data zou gebruiken om marketingcampagnes op te zetten.
Oefening 5: Data-analyse voor klantinzichten
Voer een korte data-analyse uit (hypothetisch) waarin je klantgedrag en voorkeuren onderzoekt. Gebruik een fictieve dataset en beschrijf welke patronen je zou willen ontdekken. Welke analysemethoden zou je gebruiken om segmenten te vinden die waardevol zijn voor gepersonaliseerde marketingcampagnes?