Klantpersona’s in 2025: waarom die van jou mislukken (en hoe je ze kunt oplossen)

Waarom old-school Customer Persona tekortschiet

Als het ideale klantprofiel van uw bedrijf niet is geëvolueerd sinds de tijd dat cookies van derden vrij rondzwierven, bent u niet de enige. Veel bedrijven gebruiken nog steeds verouderde methoden voor het maken van klantpersona’s – denk aan interne onderbuikgevoelens, anekdotische verkoopfeedback, misschien een vleugje webanalyse van vorig jaar. Het resultaat is vaak een eendimensionale karikatuur van een klant die geruststellend aanvoelt maar zelden accuraat is. In feite zijn klantpersona’s “in de loop der jaren niet veel veranderd”, en bedrijven misbruiken ze vaak door interne vooroordelen uit te nodigen en ze vol te proppen met irrelevante details (forrester.com). Te vaak staan deze persona’s op een PowerPoint of poster waar iedereen naar knikt en vervolgens negeert (of erger nog, waarmee hij misplaatste beslissingen neemt).

Het probleem met interne aannames

Wat zou ervoor kunnen zorgen dat deze traditionele persona’s nu minder effectief zijn? Ten eerste zijn ze meestal uitsluitend gebaseerd op interne gegevens en aannames. Geen nieuw onderzoek of validatie betekent dat de persona weerspiegelt wat uw team denkt – niet wat klanten doen. Zoals Forrester-analisten het stellen, is een persona slechts zo goed als het objectieve onderzoek erachter; Vertrouwen op niet-geteste aannames leidt tot vooringenomenheid. Helaas doen veel bedrijven precies dat, persona’s creëren in een vacuüm en deze nooit bijwerken als markten verschuiven.

Het veranderende datalandschap

Ook het datalandschap is onder onze voeten verschoven . Met nieuwe privacyregels en de ondergang van cookies van derden verloren marketeers een groot deel van het gemakkelijke inzicht in consumentengedrag. De overstap van Google naar Analytics 4 (GA4) is een goed voorbeeld: het is opnieuw ontworpen voor een wereld waarin privacy voorop staat, waarbij wordt afgestapt van het volgen van cookies door derden en in plaats daarvan wordt leunen op first-party data en machine learning.

Het voordeel is een betere naleving van de privacywetgeving; Het nadeel is dat marketeers out-of-the-box minder gedetailleerde gebruikersgegevens krijgen. Oude persona’s die zijn gebaseerd op de rijke details van Universal Analytics of op cookies gebaseerde advertentiegegevens zien er nu uit als dinosaurussen. Kortom, we kunnen gebruikers niet meer op internet stalken zoals vroeger, dus elke persona die op die methoden is gebouwd, verliest snel aan relevantie.

Bedenk ten slotte hoe statisch, achterhaald persona’s zijn. De wereld verandert tegenwoordig snel: algoritmen veranderen, trends exploderen van de ene op de andere dag op TikTok, toeleveringsketens crashen en de prioriteiten van de consument verschuiven met elke wereldwijde nieuwscyclus. Als uw profiel van de “ideale klant” het niet bijhoudt, is het waarschijnlijk verkeerd. Het is veelzeggend dat slechts 44% van de marketeers zelfs buyer persona’s gebruikt in hun strategie (salesgenie.com), (wat betekent dat een meerderheid ze overslaat of opgeeft), en van degenen die persona’s hebben, hebben velen ze de laatste tijd niet bijgewerkt. Dit is een enorme gemiste kans, vooral wanneer gepersonaliseerde marketing belangrijker is dan ooit (daar komen we zo op terug).

Kort gezegd: vasthouden aan een persona die vorig jaar (of vijf jaar geleden) in een vergaderruimte is opgesteld, kan uw marketing actief schaden. Het verblindt je voor echte veranderingen in klantgedrag en kan leiden tot toondove campagnes. Om vandaag de dag uw ideale klantpersona op te bouwen, moeten we de puur fictieve profielen achterwege laten en een met gegevens verrijkte, voortdurend bijgewerkte aanpak omarmen.

Maak kennis met de moderne digitale consument

Om te begrijpen waarom de persona’s van gisteren tekortschieten, laten we eens kijken naar wie de digitale consumenten van vandaag werkelijk zijn. Spoiler: ze zijn kanaalhoppend, hypergeïnformeerd en meer afgeleid dan een kat in een laserpointerfabriek. Het is cruciaal om je persona’s in deze realiteit te verankeren. Hier zijn een paar oogverblindende statistieken.

De always-on digitale realiteit

De gemiddelde internetgebruiker brengt in 2023 elke dag ongeveer 6 uur en 37 minuten online door datareportal.com – bijna een derde van de uren dat ze wakker zijn. Van die tijd wordt meer dan 21/2 uur per dag besteed aan sociale mediaplatforms. Consumenten zijn niet alleen kort online; Ze wonen daar praktisch en jongleren met werk, winkelen, entertainment en sociale connectie.

Bovendien is de gemiddelde persoon niet loyaal aan slechts één platform of apparaat. Gemiddeld is een internetgebruiker tegenwoordig actief op ongeveer 7 verschillende sociale medianetwerken per maand. Ze kunnen hun dag beginnen met het controleren van Instagram, producten ontdekken op TikTok tijdens de lunch, prijzen vergelijken op Google in de middag en ’s avonds tekeer gaan op Twitter. Deze diversificatie van aandacht betekent dat uw klanten overal digitale broodkruimels achterlaten – tot ver buiten uw website.

We hebben ook recordniveaus bereikt van het gebruik van meerdere apparaten. Shoppers kunnen beginnen met het onderzoeken van een product op hun telefoon, het later op een laptop kopen en contact opnemen met de ondersteuning via een slimme luidspreker of chat-app. Elk contactpunt is een stukje van de puzzel. Het is geen wonder dat het vertrouwen op één enkele gegevensbron (zoals alleen uw webanalyses of in-store enquêtes) uw begrip van persona onvolledig kan maken. Als je maar naar één segment kijkt – bijvoorbeeld wat mensen op je site doen – mis je dat dezelfde klanten op een ander kanaal heel verschillend kunnen zijn.

💡 Een klant opent bijvoorbeeld zelden uw marketing-e-mails, maar houdt zich dagelijks bezig met de Instagram van uw merk; een ander kan op uw site op de loer liggen zonder te kopen totdat ze een retargeting-advertentie met korting zien.

Waar moderne klantpersona’s rekening mee moeten houden

De moderne consument is goed geïnformeerd en verwacht gemak. Studies tonen aan dat meer dan 50% van de consumenten nu verwacht dat bedrijven anticiperen op hun behoeften en relevante suggesties doen voordat ze zelfs maar contact opnemen. En het ongeduld is groot – als je ze overspoelt met generieke aanbiedingen die niet passen, zal een meerderheid je afwijzen of zich zelfs geïrriteerd voelen.

De takeaway voor persona-building: je ideale klant is geen statische schets met één kanaal en één behoefte. Ze zijn multidimensionaal. Elke bruikbare persona moet tegenwoordig rekening houden met de complexiteit van digitaal gedrag – de vele platforms, de constante connectiviteit en de verhoogde verwachtingen. Het betekent ook dat interne gegevens alleen (zoals alleen aankoopgeschiedenis of alleen Google Analytics) een onvoldoende beeld schetsen. Om echt “uw ideale klant te bouwen”, moeten we gegevens verzamelen uit hun hele digitale leven, met respect voor privacy en toestemming natuurlijk.

De 360° klantbeeldkloof (en waarom gegevens zo gefragmenteerd zijn)

Als moderne consumenten hun data over tientallen contactpunten verspreiden, hoe kunnen we dan ooit een compleet beeld krijgen? Dit is de klassieke 360-graden uitdaging voor het klantbeeld – en het is waar de meeste e-commercebedrijven mee worstelen. De ironie is dat veel bedrijven op stapels gegevens over hun klanten zitten, maar het is allemaal gefragmenteerd in verschillende systemen. Uw e-shop heeft webanalysegegevens, uw CRM heeft e-mailbetrokkenheid en aankoopgeschiedenis, uw socialemediateam heeft demografische gegevens van het publiek van Facebook of TikTok, uw betalingsverwerker of POS heeft transactiegegevens… En deze stukken praten zelden met elkaar. Het is alsof je een legpuzzel probeert op te lossen terwijl alle stukjes in verschillende dozen vastzitten.

Deze fragmentatie is niet alleen een IT-hoofdpijn; Het doodt marketinginzichten. Wanneer gegevens in silo’s tussen platforms worden geplaatst, worden zinvolle segmentatie en personalisatie bijna onmogelijk.

Uit een onderzoek bleek dat bedrijven 20-30% van de jaarlijkse omzet verliezen als gevolg van inefficiënties veroorzaakt door slecht gegevensbeheer (au!) en maar liefst 84% van de verkopers zegt dat gefragmenteerde gegevens hen ervan weerhouden een naadloze klantervaring (linkedin.com) te bieden.

Denk er eens over na: als uw e-mailsysteem en uw website-analyse geen gegevens delen, kunt u een klant een promo e-mailen voor een product dat ze gisteren al hebben gekocht (omdat uw e-mailtool niet op de hoogte was van de aankoop). Of u kunt een terugkerende koper met een hoge LTV op dezelfde manier behandelen als een eenmalige bandenschopper, omdat hun gedrag in afzonderlijke silo’s leeft. Deze misstappen vertalen zich in omzetverlies en verzwakte loyaliteit.

Waarom klantgegevens gefragmenteerd raken

• Meerdere platforms voor verschillende functies: Een e-commercebedrijf kan het ene platform gebruiken voor de online winkel, het andere voor e-mailmarketing, een apart CRM voor klantenondersteuning en misschien een of twee analysetools. Elk genereert zijn eigen dataset. Tenzij ze proactief integreren, blijven ze geïsoleerd.
• Verschillende consumentengedragingen per kanaal: Klanten gedragen zich anders op uw site dan op sociale media versus in de winkel (als u fysieke winkels heeft). Elk contactpunt legt een ander aspect van de persoon vast (browsegeschiedenis, sociale interesses, krediet- of betalingsinformatie, loyaliteitsstatus, enz.). Zonder integratie krijg je een gefragmenteerde persona – zoals blinde mannen die een olifant vanuit verschillende invalshoeken beschrijven.
• Legacy-systemen en gebrek aan IT-middelen: Kleinere bedrijven kunnen zich vaak geen volledig uniforme tech-stack veroorloven. Fragmentarische oplossingen stapelen zich in de loop van de tijd op. De integratie ervan vereist technische expertise (API’s, datawarehouses) en doorlopend onderhoud. Niet elk bedrijf heeft een toegewijd ontwikkelteam of data-engineer om dit zware werk te doen.
• Privacy- en gegevensbeperkingen: Ironisch genoeg kunnen strengere privacyregels de versnippering vergroten. Met cookiebeperkingen en opt-outs worden gegevens van derden die vroeger vrij stroomden, nu ingeperkt. Je hebt misschien wat first-party data, maar hiaten waar je vroeger vertrouwde op third-party tracking. Tenzij u deze vervangt door nieuwe strategieën (zoals het rechtstreeks vragen aan gebruikers of het gebruik van ingelogde gegevens), blijft u achter met gedeeltelijke weergaven.

Waarom klantgegevens gefragmenteerd raken

Dit alles leidt tot een ongemakkelijke waarheid: de meeste e-commercemerken hebben niet echt een 360°-beeld van hun klant, zelfs als ze denken dat ze dat wel hebben. Je hebt misschien 36 verschillende weergaven op 36 verschillende plaatsen. Geen wonder dat het bouwen van een echt nauwkeurige persona ontmoedigend aanvoelt!

Laten we ter illustratie een voorbeeld van een klantpersonamaat voorstellen: klant Jane Doe. Uw Shopify-winkel kent Jane als koper #1234 die vorige maand twee items heeft gekocht. Uw e-mailsysteem kent haar als jane.doe@gmail.com die op 10% van uw nieuwsbrieven klikt. Facebook kent haar als gebruiker @JaneDoe die je laatste bericht leuk vond. Je klantenservice software kent haar via het telefoonnummer als de persoon die heeft gebeld over een retourzending. Elk systeem bevat een stukje van Jane’s puzzel. Als je die nooit samenstelt, zal je “persona” van Jane op zijn best onvolledig zijn, of in het slechtste geval totaal misleidend.

Deze onsamenhangende gegevens maken oude persona-building-oefeningen (vaak gedaan op papier) ook bijna lachwekkend – teams raden uiteindelijk wat klanten doen omdat ze niet gemakkelijk het volledige verhaal kunnen zien. Of ze negeren grote hoeveelheden gegevens omdat het te moeilijk is om te consolideren. Het resultaat is een persona die misschien wel één segment weerspiegelt (bijv. websitegedrag), maar niet de hele klantreis.

Dus, hoe overbruggen we deze kloof? Grote ondernemingen gooien geld naar het probleem – enorme data lakes, fancy Customer Data Platforms (CDP’s), legers van datawetenschappers – maar dat is niet voor iedereen haalbaar. In feite geven kleine bedrijven vaak duizenden dollars per gebruiker per maand uit aan verschillende verkoop- en marketingtools en eindigen ze nog steeds met gefragmenteerde, onproductieve datasilo’s. Au. Het is duidelijk dat we intelligentere en toegankelijkere methoden nodig hebben om de ongelijksoortige gegevens aan elkaar te koppelen.

Het bemoedigende nieuws is dat er oplossingen bestaan om datafragmentatie aan te pakken en rijkere persona’s op te bouwen – van no-nonsense tactieken zoals enquêtes tot hightechplatforms. In de volgende paragrafen worden deze oplossingen voor het opbouwen van persona’s onderzocht en hoe u ze kunt benutten, of u nu een lean e-commerce startup bent of een grotere online retailer. Het doel is om dat ongrijpbare uniforme klantbegrip te bereiken zonder de bank (of uw gezond verstand) volledig te breken.

Oplossingen: moderne methoden om persona’s op te bouwen

Het opbouwen van een datagedreven marketing persona klinkt misschien hightech, maar het komt neer op het combineren van gezond verstand klantonderzoek met slim gebruik van technologie. Hier schetsen we een reeks benaderingen – u kunt er één of een combinatie van meerdere gebruiken. Elk heeft zijn voor-, nadelen en kosten. De sleutel is om verder te gaan dan giswerk en gebruik te maken van echte, actuele gegevens over uw klanten. Laten we erin duiken.

1. Regelmatige enquêtes en klantonderzoek (Voice of Customer)

Een van de eenvoudigste manieren om een persona fris te houden, is door uw klanten naar zichzelf te vragen . Enquêtes, interviews, feedbackformulieren – deze traditionele onderzoeksmethoden zijn nog steeds waardevol. Ze bieden kwalitatieve inzichten die onbewerkte gegevens misschien niet hebben, zoals waarom een klant zich op een bepaalde manier gedraagt of welke problemen ze proberen op te lossen door uw product te gebruiken.

💡 U kunt bijvoorbeeld een enquête na de aankoop sturen met de vraag hoe de klant u heeft gevonden, wat hem er bijna van weerhield om te kopen en wat hem belangrijk vindt (prijs, kwaliteit, duurzaamheid, enz.). Na verloop van tijd ontstaan er patronen die de motivaties en pijnpunten van uw persona bepalen. U kunt ook een-op-een-interviews of bruikbaarheidstests doen om te zien hoe echte klanten interactie hebben met uw site of product.

Sterktes: Enquêtes en interviews geven u inzichten die rechtstreeks uit de mond van het paard komen. Ze kunnen uw aannames valideren (of ontkrachten). Dit is vooral handig om interne vooroordelen te bestrijden. Het is ook relatief goedkoop: tools zoals Google Forms of SurveyMonkey zijn goedkoop, en incentives zoals een kleine kortingsbon kunnen de respons verhogen. In een op privacy gerichte wereld zijn enquêtes “zero-party data” (de klant verstrekt graag informatie) – geen cookies of spionage nodig.

Zwakke punten: De nadelen zijn dat enquêtes zelfgerapporteerd zijn (mensen herinneren zich niet altijd de volledige waarheid over hun gedrag of vertellen ze), en dat je misschien alleen hoort van een kleine, vocale subset. Het is ook een momentopname; Het sentiment van consumenten kan veranderen, dus u moet regelmatig enquêtes houden. En eerlijk gezegd kunnen responspercentages een uitdaging zijn – veel mensen negeren enquêtes, tenzij ze zeer gemotiveerd zijn. Dus hoewel deze methode uitstekend is voor kwalitatieve diepte, geeft het u niet het volledige kwantitatieve beeld. Het zal ook niet automatisch gegevens verenigen: u krijgt inzichten die u moet integreren met wat u in analyses ziet.

Tip voor beste praktijken: Maak van klantonderzoek een voortdurende gewoonte. Zelfs een korte kwartaalenquête of een paar telefoontjes per maand kunnen nieuwe trends aan het licht brengen. Vergeet niet om te handelen naar wat je leert – voer het terug naar je persona-profielen en deel het met je team. Laat het niet weer een rapport worden dat wordt opgeborgen.

2. Interne ontwikkelings- en datawetenschapsteams

Aan de andere kant van het spectrum van doe-het-zelf-enquêtes bevindt zich de zware aanpak: het gebruik van uw eigen technische team om klantgegevens te verenigen en te analyseren. Dit betekent dat u ontwikkelaars of datawetenschappers de opdracht moet geven om al uw ongelijksoortige systemen met elkaar te verbinden en de cijfers te kraken voor inzichten. Uw team kan bijvoorbeeld een datawarehouse bouwen dat gegevens ophaalt van uw e-commerceplatform, e-mailtool, advertentiecampagnes, logboeken voor klantenondersteuning, enz., en vervolgens analyses of machine learning gebruikt om verschillende klantsegmenten (persona’s) te identificeren op basis van die uniforme gegevens.

Sterktes: Als het goed wordt gedaan, kan deze aanpak de rijkste, meest op maat gemaakte informatie opleveren. U maakt in wezen uw eigen mini-Google-Analytics-on-steroids die specifiek is voor uw bedrijf. Interne teams kunnen precies de vragen en analyses opstellen die u nodig hebt (bijv. “Toon me waardevolle klanten die om 2 uur ’s nachts mobiel browsen en reageren op pushmeldingen”). U bent eigenaar van de oplossing en de gegevens, wat geweldig is voor privacynaleving en flexibiliteit. Als u over data science-mogelijkheden beschikt, kunt u zelfs voorspellend te werk gaan: het voorspellen van de customer lifetime value of churn-risico’s en het opnemen van die attributen in persona’s.

Zwakke punten: Het voor de hand liggende nadeel zijn de kosten en complexiteit. Het integreren van meerdere gegevensbronnen is notoir moeilijk – verwacht talloze uren aan het integreren van API’s of databases. Het is niet ongebruikelijk dat dergelijke projecten in de tienduizenden dollars aan ontwikkelaarstijd lopen of specialisten moeten inhuren. Het onderhouden van deze pijplijnen is ook niet triviaal (systeemupdates of API-wijzigingen kunnen uw gegevensstroom onderbreken). In wezen is deze aanpak vaak alleen haalbaar voor grotere bedrijven of technisch onderlegde bedrijven die zwaar kunnen investeren. Als je een kleine tot middelgrote e-commerce bent, heb je misschien niet het budget of de mensen om dit intern te doen. Zelfs als u dat doet, kan het maanden duren voordat u resultaten krijgt.

Er is een afweging: bouw het zelf en krijg precies wat je nodig hebt (maar betaal de prijs), of gebruik tools van derden die misschien niet perfect passen (maar wel kant-en-klaar zijn). Veel groeiende e-commercebedrijven beginnen interne gegevensunificatie uit te proberen, maar realiseren zich dat het een enorme onderneming is. Het is oké als je niet volledig “DIY data science” kunt gaan. Het positieve nieuws is dat er hulpmiddelen zijn om te helpen – wat ons bij de volgende methode brengt.

3. Platforms voor klantgegevens (CDP’s) en alles-in-één-oplossingen

In de afgelopen jaren zijn Customer Data Platforms uitgegroeid tot de heilige graal voor het verenigen van klantinformatie. Een CDP is in feite software die gegevens uit al uw bronnen (website, mobiele app, e-mail, advertenties, CRM, enz.) opzuigt, uniforme klantprofielen aan elkaar naait (het oplossen dat Jane Doe op uw site hetzelfde is als Jane D. in uw e-maillijst), en vaak tools biedt voor segmentatie en activering (zoals het maken van op persona’s gebaseerde doelgroepen die u naar Facebook-advertenties of e-mail kunt sturen). Voorbeelden zijn Segment (Twilio Segment), Adobe Real-Time CDP, Socialscore Light CDP, Treasure Data, mParticle en vele andere.

Voor een e-commercebedrijf kan een CDP u in theorie dat felbegeerde 360°-beeld geven door als het centrale brein te dienen. Het kan bijhouden dat gebruiker X op verschillende apparaten hetzelfde is, 5 e-mails heeft geopend, product A drie keer heeft bezocht, twee keer heeft gekocht en een klantenserviceticket heeft geopend – allemaal in één profiel. U kunt vervolgens persona’s of segmenten binnen het CDP definiëren (bijv. “Bargain Hunters” versus “High-Spenders” op basis van gedragspatronen) en dienovereenkomstig gepersonaliseerde campagnes pushen.

Sterktes: De voor de hand liggende kracht is eenwording en uitvoerbaarheid. Een goed CDP lost het probleem van gegevensfragmentatie door ontwerp op – het is gebouwd om gegevensbronnen te integreren en profielen in realtime up-to-date te houden. Veel CDP’s hebben ook machine learning-functies om klantclusters te ontdekken of kenmerken te voorspellen (zoals de waarschijnlijkheid om te kopen). Eenmaal ingesteld, kunnen marketeers vaak een CDP gebruiken met minimale IT-hulp, waardoor segmenten worden opgehaald of doelgroepen met een paar klikken worden geëxporteerd. Dit is een enorme overwinning voor wendbaarheid. Kortom, CDP’s beloven een one-stop-shop te zijn voor het omzetten van gefragmenteerde data in coherente, bruikbare persona’s en segmenten.

Zwakke punten: Twee grote: kosten en implementatie-inspanningen. CDP’s, vooral de enterprise-grade, zijn niet goedkoop. De minimale investering ligt vaak in het bereik van $ 4,000 – $ 12,500 per maand voor een CDP-oplossing, waardoor deze voor veel kleine bedrijven onbereikbaar is. En dat is nog maar licenties – misschien heb je ook een solutions engineer of partner nodig om het te implementeren. Het kan maanden duren om een CDP volledig te implementeren en al uw gegevensbronnen te integreren. Als uw gegevens niet schoon of consistent zijn, zal een CDP dat niet op magische wijze oplossen; Vuilnis erin, vuilnis eruit. Voor het MKB zijn er lichtere CDP-achtige tools of zelfs CRM-systemen (zoals HubSpot, die we later zullen bespreken) die enkele CDP-functies bevatten tegen lagere kosten, maar ze vereisen nog steeds een toewijding.

Bovendien betekent het effectief gebruiken van een CDP dat uw team het moet leren en die integraties actief moet onderhouden. Het is krachtig, maar als het te weinig wordt gebruikt, kan het een duur stuk schapartikelen worden. We moeten ook opmerken dat hoewel CDP’s first-party data (uw gegevens) verenigen, ze niet inherent nieuwe externe inzichten opleveren die verder gaan dan wat u ze voedt. Als u op sommige gebieden geen gegevens heeft (bijvoorbeeld als u geen idee heeft van de interesses van klanten op sociale media), zal een CDP alleen die leemte niet opvullen; Het zal gewoon ordenen wat je hebt.

Kortom, CDP’s zijn fantastisch voor organisaties die rijk zijn aan data en bereid zijn te investeren in infrastructuur om die data te gebruiken. Als u kleiner bent, wanhoop dan niet – u kunt nog steeds veel voordelen behalen door zorgvuldig een betaalbaarder platform te kiezen dat uw primaire kanalen dekt of door de volgende aanpak te gebruiken: gegevensverrijking door derden.

4. Alternatieve gegevensaanbieders en verrijkingsdiensten

Een andere manier om rijkere persona’s op te bouwen , is door uw gegevens uit te breiden met externe bronnen. Zie dit als het dichten van hiaten in uw klantkennis door informatie van buitenaf binnen te halen. Dit is waar aanbieders als SocialScore (onder andere) om de hoek komen kijken. Deze diensten verzamelen consumentengegevens uit verschillende alternatieve bronnen – vaak openbare of geaggregeerde gegevens van sociale media, online gedrag, demografische gegevens, enz. – en gebruiken deze om de profielen die u heeft te verrijken.

SocialScore kan bijvoorbeeld zoiets als een e-mailadres of telefoonnummer uit uw klantenlijst halen en de openbare sociale-mediaprofielen, interesses en zelfs digitale voetafdruk van die persoon op honderden websites opzoeken. Plots kom je er misschien achter dat klant Jane Doe erg van wandelen in de buitenlucht houdt en verschillende milieuvriendelijke merken online volgt – inzichten die je nooit hebt gekregen van je eigen site-analyses. SocialScore beschrijft zijn missie als het helpen van bedrijven om slimmere beslissingen te nemen met behulp van alternatieve klantgegevens voor analyse, voorspelling en inzicht. In de praktijk betekent dit dat ze gegevens van 300+ websites en sociale platforms binnenhalen en het publiek scoren op zaken als interesses en online gedrag.

Hoe ziet dit eruit?

Laten we zeggen dat je een persona hebt van “Milieubewuste Emma” voor je duurzame productenlijn, maar het enige dat je uit je gegevens weet, is dat Emma je bamboe tandenborstels koopt. Een verrijkingsservice zou je kunnen vertellen dat “Emma” (echte klanten die in dat profiel passen) zich waarschijnlijk ook abonneren op bepaalde eco-lifestyle-blogs, veel tijd op Pinterest doorbrengen, interesse hebben in yoga en de neiging hebben om iPhones te gebruiken. Nu is je persona multidimensionaal: niet alleen wat ze van je koopt, maar ook wat haar levensstijl en voorkeuren in bredere zin zijn.

Een casestudy over e-commerce toonde aan dat een merk SocialScore gebruikte om gegevens te verzamelen van meer dan 60 sociale netwerken en sites, waarbij details zoals gebruikersbiografieën, interesses en communicatievoorkeuren werden verzameld om gedetailleerde klantprofielenop te bouwen socialscore.io. Hierdoor konden ze marketing personaliseren op basis van hobby’s en voorkeuren voor communicatiekanalen – dingen die ze nooit zouden weten op basis van interne gegevens alleen.

Sterktes: Dataverrijking kan je een vollediger 360° beeld geven zonder dat je alles zelf hoeft te verzamelen. Het is alsof je je persona’s een boost geeft met maatschappelijke en gedragscontext. Het is vooral waardevol voor kleinere bedrijven die niet over middelen beschikken om gebruikers op internet te volgen – deze providers hebben het beenwerk gedaan. Het is doorgaans ook sneller te implementeren dan een volledig CDP; U stuurt enkele klant-ID’s en krijgt verrijkte profielen terug. Dergelijke services kunnen goedkoper zijn dan het bouwen van een gigantische stapel – sommige werken op pay-per-match- of abonnementsmodellen die naar uw grootte schalen. Ze kunnen ook scoremodellen bieden (bijv. een score voor “sociale invloed” of een schatting van de “koopkracht”) die klanten op nieuwe manieren helpen segmenteren.

Zwakke punten: Er zijn belangrijke kanttekeningen. Ten eerste moet er gekeken worden naar de kwaliteit van de gegevens en de privacy. U moet ervoor zorgen dat de gegevensbron voldoet (controleer de AVG, enz., en zorg ervoor dat u die gegevens voor marketing mag gebruiken). Klanten kunnen het eng vinden als je ze plotseling target op basis van informatie die ze je nooit hebben gegeven – dus gebruik verrijkte gegevens slim en ethisch (bijvoorbeeld om de strategie te sturen, niet om direct te zeggen “we weten dat je van wandelen houdt” als ze het je nooit hebben verteld). Bovendien kunnen externe gegevens soms verouderd of onnauwkeurig zijn voor specifieke personen – behandel ze als probabilistisch.

Een ander zwak punt is dat het gebruik van verrijkte data extra kosten met zich meebrengt en een afhankelijkheid van een derde partij creëert. En het lost interne silo’s niet vanzelf op; je moet deze verrijkte gegevens nog steeds samenvoegen met wat je hebt (hoewel veel providers gegevens uitvoeren in een gemakkelijk te importeren formaat, en sommige kunnen rechtstreeks op CRM’s of CDP’s worden aangesloten).

Gebruik geval: Alternatieve data schittert wanneer u uw persona’s verder wilt ontwikkelen dan het voor de hand liggende. Het gaat niet om het vervangen van uw first-party data, maar om het voltooien van het plaatje. Als uw interne persona bijvoorbeeld “High-Spending Hannah” is op basis van aankoopwaarde, kan verrijking onthullen dat er twee soorten Hannah zijn: een die carrièregericht en actief is op LinkedIn en een andere die een socialite is die actief is op Instagram – en je zou die subpersona’s anders benaderen. Zonder externe gegevens zou je ze op dezelfde manier benaderen en de nuance missen.

Elk van deze oplossingen, zoals enquêtes, CDP’s en gegevensverrijking, richt zich op een specifiek aspect van de persona. Je hoeft er niet per se één te kiezen. In feite is de beste aanpak vaak een combinatie: gebruik enquêtes om kwalitatieve gevoelens te krijgen, gebruik je analytics/CRM voor kwantitatief gedrag en sluit misschien een dataverrijkingsservice aan om extra inzichten te genereren. Het doel is om uw persona om te zetten van een statische schets in een levend, ademend data-geïnformeerd profiel.

Laten we vervolgens eens kijken hoe een persona in de praktijk kan evolueren wanneer u enkele van deze methoden toepast.

Veelgestelde vragen