Een prospect, de marketingdirecteur van een restaurantketen, vroeg ons ooit... 'Vertel nu eens: waarin verschilt predictive marketing nu precies van marketing automation en hoe worden beide oplossingen geïntegreerd?'. We baseerden onze antwoorden op de activiteit van de prospect.
Het onderscheid
Dankzij marketing automation kan de restaurantketen zijn klanten die graag wild eten eind september al 'in primeur' een bericht sturen met de aankondiging 'vanaf maandag 15 oktober staat er weer ree op het menu'. Bezoekers die nog nooit een dessert namen, kunnen warm gemaakt worden met een speciale actie: '1 dessert kopen + 1 gratis bij aankoop van 2 wildgerechten'... Dit is een schoolvoorbeeld van doordachte, doeltreffende en logische direct marketing: de band met de klant wordt aangehaald in een poging om enerzijds de klant aan zich te binden en anderzijds de verkoopcijfers de hoogte in te jagen. Zulke acties zijn schering en inslag. Maar we kunnen nog een stap verder gaan en een aanzienlijke periodieke omzetstijging nastreven.
Predictive marketing baseert zich immers op dezelfde transactionele data, maar met dat verschil dat de gegevens meer betekenis krijgen. Alle kenmerken die de liefhebbers van wild met elkaar gemeen hebben, worden geïdentificeerd en gewogen. In een volgende fase zal het algoritme nagaan in welke mate die kenmerken (relatiegeschiedenis, eerdere transacties, sociodemografische gegevens...) worden gedeeld, klant per klant, met de klanten die geen wild eten bij de keten. Zo kunnen we op basis van zijn kenmerken voorspellen dat 'er 60% kans is dat klant Dupont wild zal bestellen'... ook al heeft hij nooit eerder wild gegeten in geen enkel van de restaurants die deel uitmaken van deze keten. Want dat hoeft immers niet te betekenen dat hij elders ook geen wild eet! Het is uiteindelijk de restaurantketen die beslist of die voorspelde interesse volstaat om de heer Dupont in een specifieke directmarketingcampagne op te nemen.
Marketing automation is 'deterministisch': men gaat uit van wat de gegevens ons vertellen. De gegrondheid en het nut van die methode staan buiten kijf, maar in het eerste voorbeeld gaan we ervan uit dat een groot deel van de liefhebbers van wild het komende wildseizoen zeker naar het restaurant zal terugkomen. Predicitive marketing is 'probablistisch': men voorspelt het waarschijnlijke gedrag van de klant. Predictive marketing kan klanten naar het restaurant lokken die extra geld in het laatje brengen.
Bovendien kan predictive marketing voorspellen (nog altijd op basis van de kenmerken van de klanten van wie men het gedrag kon bestuderen) welke klanten van de keten de restaurants minder gaan bezoeken. Men bestudeert de kenmerken van de klanten die dit gedrag hebben aangenomen (de observatiebasis) en geeft elk kenmerk een coëfficiënt. Daarna buigt men zich over de klanten die dit gedrag (nog) niet hebben aangenomen, waarop het algoritme het risico berekent dat ze de restaurants minder zullen bezoeken. Predicitive marketing laat de gegevens nog meer spreken!
Hoe worden beide oplossingen geïntegreerd?
U hebt de sprong al gewaagd en maakt al gebruik van marketing automation? Schakel een versnelling hoger en gebruik uw marketing automation-oplossing ook om campagnes te plannen voor een groep van klanten die interesse hebben in een categorie van producten die ze in uw keten nog niet eerder nuttigden.
Gebruik uw marketing automation-oplossing bovendien om een daling in het bezoekersaantal te voorkomen... nog voor het te laat is, door u te baseren op de churn of attrition rate.
Vanuit technisch oogpunt zal predictive marketing per score (interesse in wild) en voor elke klant afzonderlijk een 'rate' toekennen. De marketing automation-oplossing bepaalt dan, afhankelijk van uw parameters en de rate die aan elk individu is toegekend, of de klant al dan niet in de doelgroep van de campagne wordt opgenomen.
De marketing automation-oplossing baseert zich eveneens op uw parameters om te beslissen of een bepaald bericht gestuurd moet worden naar de individuen die een risico vertonen dat ze minder naar uw keten zullen komen.
In de praktijk
De 'score rates' die door het predictive marketing algoritme worden berekend, worden opgeslagen (dat kan op dagelijkse basis) op een vaste SFTP zodat de marketing automation-oplossing ze altijd weer kan opvragen. Deze eenvoudige integratie met marketing automation-oplossingen is uitermate kostenbesparend voor de adverteerder.