Breng marketing-, klant- en verkoopdata samen en krijg inzicht in prestaties, klantgedrag, orders, omzet en targets.
Marketing heeft meestal geen tekort aan data. Campagneplatformen, websites, CRM, e-commerce, orders en klantbestanden leveren allemaal cijfers op. De uitdaging is dat ieder systeem maar een deel van het verhaal vertelt en definities niet vanzelf op elkaar aansluiten.
In de praktijk zien we vooral deze problemen:
Campagne-, website-, CRM- en verkoopdata worden vaak afzonderlijk bekeken. Daardoor is wel zichtbaar wat binnen een kanaal gebeurt, maar niet altijd hoe marketingactiviteiten samenhangen met klanten, orders, omzet en herhaalaankopen.
Exports uit verschillende systemen worden samengevoegd in spreadsheets, definities worden opnieuw toegepast en dezelfde rapportage wordt iedere week of maand opnieuw opgebouwd. Dat kost tijd en maakt analyses gevoelig voor versieverschillen en fouten.
Marketingtools zijn sterk in bereik, verkeer en conversies binnen hun eigen kanaal. Voor vragen over orderwaarde, klanttype, herhaalaankopen, productmix of uiteindelijke omzet is meestal aanvullende data uit andere systemen nodig.
Doelstellingen staan soms in spreadsheets of aparte planningsbestanden, terwijl de realisatie uit webshop, CRM of ERP komt. Daardoor kost het extra werk om prestaties structureel te vergelijken met targets, vorig jaar of eerdere perioden.
Een klant, order, conversie, omzetbedrag of herhaalaankoop wordt niet altijd overal hetzelfde gedefinieerd. Dan ontstaat discussie over het cijfer, terwijl Marketing juist wil onderzoeken wat er verandert en waarop kan worden bijgestuurd.
Een advertentieplatform kan uitstekend laten zien hoeveel bereik, klikken of conversies een campagne heeft opgeleverd. Een webanalyticssysteem laat zien wat bezoekers op een site doen. Maar veel commerciële vragen beginnen juist daarna.
Welke klanten kopen daadwerkelijk? Welke producten kiezen zij? Hoe hoog is de orderwaarde? Komen klanten later terug? Welke promoties worden gebruikt en hoe ontwikkelt de omzet zich ten opzichte van target of vorig jaar?
Door marketingdata te verbinden met klant-, order-, product- en financiële gegevens ontstaat een breder beeld van marketingprestaties en commercieel resultaat.
Een marketingdashboard wordt interessanter wanneer een klik, lead of actie kan worden gevolgd tot klantgedrag en commercieel resultaat.
Marketing stopt analytisch niet bij de klik of conversie als de commerciële uitkomst ergens anders wordt geregistreerd.
Afhankelijk van het proces kan de keten lopen van campagne en bezoek naar lead, klant, order, omzet en herhaalaankoop. Niet ieder onderdeel hoeft in één systeem te staan en ook niet iedere organisatie gebruikt dezelfde funnel.
Door relevante stappen aan elkaar te koppelen kan Marketing analyseren waar instroom ontstaat, hoe klanten converteren, welke omzet daarna volgt en hoe klantgedrag zich over langere tijd ontwikkelt.
Daarmee verschuift de analyse van losse activiteit naar de bijdrage aan bredere commerciële doelen.
Hoe ontwikkelen activiteiten en resultaten zich ten opzichte van doelen?
Combineer beschikbare campagne-, website- en conversiedata om prestaties over perioden, kanalen, campagnes of doelgroepen te vergelijken. Welke analyses mogelijk zijn hangt af van de data die de gebruikte platformen beschikbaar stellen.
Vergelijk omzet, orders of andere relevante KPI’s met target, vorig jaar of eerdere perioden. Analyseer waar prestaties afwijken en zoom door naar bijvoorbeeld site, klantgroep, product of actie.
Wie koopt, komt terug en reageert op welke actie of propositie?
Analyseer nieuwe klanten, herhaalklanten, orderfrequentie, gemiddelde orderwaarde en omzet uit terugkerende klanten. Vergelijk klantgedrag tussen segmenten, perioden en andere relevante dimensies.
Onderzoek verschillen tussen bijvoorbeeld B2B en B2C, regio’s, sites, klantgroepen of andere segmenten. Koppel klantgedrag waar mogelijk aan orders, producten, promoties en omzet.
Wat gebeurt er na de marketingactiviteit met orders en omzet?
Volg aantallen orders, omzet en gemiddelde orderwaarde en analyseer verschillen per klanttype, product, periode, site, markt of andere relevante dimensie.
Analyseer het gebruik van vouchers, kortingscodes of andere promoties, de orders waarop ze worden toegepast en de ontwikkeling over tijd. Zo wordt een actie niet alleen op gebruik, maar ook in de context van commercieel resultaat bekeken.
Marketinginformatie staat zelden op één plek. Campagne- en websitegegevens zitten in marketingplatformen, klantgegevens in CRM, transacties in webshop of ERP en targets soms in spreadsheets of andere planningsbestanden.
We kunnen relevante databronnen combineren tot een model waarin dezelfde klanten, orders, producten, campagnes, sites en perioden consequent worden gebruikt. Welke koppelingen nodig zijn hangt af van de vragen die Marketing wil beantwoorden en van wat de bronsystemen beschikbaar stellen.
Zo kan één samenhangend beeld ontstaan van:
De waarde zit niet in zoveel mogelijk koppelingen, maar in het zorgvuldig verbinden van de gegevens die nodig zijn om een concrete marketingvraag te beantwoorden.
Marketingprestaties worden vaak interessanter wanneer je kunt inzoomen op wat klanten daadwerkelijk doen. Niet alleen hoeveel verkeer of respons een actie oplevert, maar ook welke producten worden gekocht, hoe hoog de orderwaarde is en of klanten later terugkomen.
Vergelijk nieuwe en terugkerende klanten, analyseer orderfrequentie en gemiddelde orderwaarde en onderzoek hoe klantgedrag zich ontwikkelt per periode, klanttype of segment.
Analyseer omzet en orders per assortiment, productcategorie, product of andere commerciële indeling. Combineer dit met klantgroepen, sites of perioden om verschillen beter te begrijpen.
Volg gebruik van kortingscodes of vouchers, analyseer geldigheid en gebruik waar relevant en verbind promoties met de bijbehorende orders en commerciële resultaten.
Een target krijgt pas betekenis als je dezelfde definitie, periode en uitsplitsing gebruikt voor de realisatie.
Marketingdoelstellingen worden niet altijd vastgelegd in hetzelfde systeem als de realisatie. Door targets en werkelijke resultaten in hetzelfde datamodel te brengen, kunnen verschillen direct worden geanalyseerd.
Dat kan bijvoorbeeld voor omzet, orders, klantontwikkeling of andere KPI’s die voor de organisatie relevant zijn. Vergelijk huidig jaar met target, vorig jaar of eerdere perioden en zoom waar nodig door naar site, product, klantgroep, regio of andere dimensies.
Zo wordt een periodieke targetrapportage een analyse waarmee Marketing ook kan onderzoeken waar een verschil ontstaat.
Dezelfde klant kan in Marketing een doelgroep of lead zijn, in Sales een opportunity en na aankoop als order en omzet terugkomen in operationele en financiële systemen. Als iedere afdeling daar een eigen definitie en dataset voor gebruikt, worden vergelijkingen onnodig lastig.
Wanneer leads en commerciële opvolging onderdeel zijn van het proces, kan Marketing worden aangesloten op dezelfde klant-, pipeline- en omzetdefinities als Sales analytics.
Wanneer omzet, marge of budget relevant is, kunnen commerciële resultaten worden verbonden met de definities en gegevens die ook in Finance analytics worden gebruikt.
Zo krijgt iedere afdeling het detail dat nodig is, zonder dat Marketing, Sales en Finance verschillende versies van dezelfde commerciële werkelijkheid onderhouden.
Marketingteams kijken vanuit verschillende perspectieven naar dezelfde klantreis en commerciële resultaten. Management wil overzicht en voortgang, specialisten willen kunnen inzoomen en Marketing Operations wil dat definities en gegevens ook achter de schermen blijven kloppen.
Marketing Management wil weten hoe resultaten zich ontwikkelen en waar bijsturing nodig is. Denk aan:
Performance- en digitale marketeers willen snel kunnen vergelijken, segmenteren en doorzoeken. Denk aan:
Marketing Operations en CRM richten zich op de gegevens en processen achter de analyse. Denk aan:
Goede Marketing analytics begint niet bij een standaarddashboard, maar bij de vragen waarop Marketing beter wil kunnen sturen. Daarna brengen we processen, definities en databronnen bij elkaar en bouwen we een oplossing die aansluit op de bestaande organisatie.
We beginnen bij de belangrijkste marketingvragen. Welke resultaten wil je volgen? Waar ontbreekt de aansluiting tussen activiteit en commercieel resultaat? Welke analyses kosten nu veel handmatig werk?
Daarbij maken we afspraken over definities voor bijvoorbeeld klant, order, omzet, conversie, herhaalklant, target, campagne of segment. Zo voorkom je dat verschillende rapportages ieder hun eigen uitgangspunt gebruiken.
We verbinden de databronnen die voor het vraagstuk nodig zijn. Dat kunnen marketing- en webplatformen zijn, maar ook CRM, webshop, ERP, orderdata, klantgegevens, productinformatie, targets, spreadsheets en andere operationele bronnen.
Daarbij zorgen we dat sleutels, perioden, klantdefinities, producten, sites en andere dimensies inhoudelijk op elkaar aansluiten.
Op die basis ontwikkelen we dashboards en analyses voor onder meer:
Welke onderdelen relevant zijn hangt af van het commerciële proces en de beschikbare data. We voegen geen meetmodel toe alleen omdat een platform de cijfers kan leveren.
Afhankelijk van de bestaande omgeving werken we met Qlik, Power BI, Microsoft Fabric, TimeXtender of een combinatie daarvan.
Hebben jullie al een analyticsomgeving, dan bouwen we daarop voort als dat logisch is. We kunnen bestaande modellen en dashboards verbeteren, nieuwe bronnen toevoegen, definities harmoniseren of een migratie begeleiden. Bij twijfel over de huidige aanpak kan een Second Opinion Data & Analytics een goede eerste stap zijn.
Na oplevering kunnen we de omgeving ook ondersteunen en beheren, zodat nieuwe databronnen, analyses en wijzigingen beheerst kunnen worden toegevoegd.
Voor een organisatie ontwikkelden we een Marketing analytics-oplossing waarin gegevens uit meerdere bronnen worden gecombineerd. Marketing kan onder meer omzetontwikkeling vergelijken met targets en eerdere perioden en analyses uitvoeren op orders, producten, klantgroepen en geografische dimensies.
De oplossing ondersteunt daarnaast analyse van promoties en vouchers en maakt onderscheid tussen nieuwe en terugkerende klanten. Daardoor kan Marketing vanuit een totaalbeeld doorzoeken naar de onderliggende klanten, orders en commerciële patronen.
Welke bronnen relevant zijn verschilt per organisatie en marketingvraagstuk. Vaak ligt de benodigde informatie verspreid over verschillende typen systemen.
Campagneplatformen, webanalytics, marketing automation, e-mailmarketing en andere digitale marketingbronnen.
Leads, klanten, segmenten, contactgegevens, commerciële historie en andere klantgerelateerde informatie.
Orders, orderregels, omzet, producten, prijzen, kortingen, orderstatussen, sites en andere commerciële transactiedata.
Targets, budgetten, spreadsheets, databases, API’s en maatwerksystemen die aanvullende informatie bevatten.
Veel marketingteams hebben al dashboards, rapportages, spreadsheets en platformrapportages. De vraag is meestal niet of alles vervangen moet worden, maar waar het huidige beeld tekortschiet en welke koppeling of verbetering het meeste oplevert.
We kunnen bijvoorbeeld:
Ook wanneer de data nog niet volledig op orde is, kan een eerste analyse waardevol zijn. Die maakt zichtbaar welke ontbrekende koppelingen, definities en kwaliteitsproblemen de betrouwbaarheid van de belangrijkste marketinganalyses beïnvloeden.
Een goede Marketing-oplossing hoeft niet alles te meten. Ze moet vooral helpen bij de vragen waarop Marketing daadwerkelijk wil kunnen sturen.
Dat hangt af van de vragen waarop je wilt sturen. Voor campagne- of websiteanalyse kan marketingdata voldoende zijn. Voor inzicht in klanten, orders, omzet, producten of herhaalaankopen zijn meestal ook gegevens uit CRM, webshop, ERP of andere commerciële systemen nodig.
Ja, wanneer de benodigde gegevens en koppelvelden beschikbaar zijn. We kunnen marketing- en klantgegevens combineren met orders, omzet, producten en andere commerciële data. Welke relatie precies gelegd kan worden hangt af van de inrichting en kwaliteit van de bronsystemen.
Dat kan wanneer campagne-, kanaal- en conversiedata betrouwbaar aan de volgende stappen in het commerciële proces kan worden gekoppeld. We bepalen eerst welke identifiers en definities beschikbaar zijn en voorkomen dat een attributiemodel meer zekerheid suggereert dan de onderliggende data ondersteunt.
Ja. Wanneer klant- en orderhistorie beschikbaar zijn, kunnen we onderscheid maken tussen nieuwe en terugkerende klanten en bijvoorbeeld omzet, orderfrequentie en gemiddelde orderwaarde vergelijken. De precieze definitie van een herhaalklant leggen we vooraf vast.
Ja, als deze informatie in de brondata beschikbaar is. We kunnen bijvoorbeeld gebruik, aantallen, geldigheid, kortingsbedragen en de bijbehorende orders analyseren en verschillen tussen perioden, acties of klantgroepen zichtbaar maken.
Ja. Targets uit bijvoorbeeld een bestand of planningsbron kunnen naast werkelijke resultaten worden gezet. Daardoor kun je verschillen analyseren over dezelfde perioden en dimensies, bijvoorbeeld per site, markt, productgroep of klantsegment.
Ja. Juist bij klanten, omzet, orders en commerciële KPI’s is het waardevol om gedeelde definities te gebruiken. Iedere afdeling kan een eigen rapportage en detailniveau krijgen, terwijl de onderliggende gegevens en definities centraal worden beheerd.
Ja. We kunnen bestaande dashboards, datamodellen en KPI-definities beoordelen en verbeteren. Denk aan ontbrekende databronnen, handmatige exports, afwijkende definities, trage rapportages of onvoldoende aansluiting op klant-, order- en omzetdata. Bij twijfel kan een Second Opinion Data & Analytics een goede eerste stap zijn.
Dat hangt af van de bestaande omgeving, informatiebehoefte en gewenste oplossing. We werken onder meer met Qlik, Power BI, Microsoft Fabric en TimeXtender. We bouwen bij voorkeur voort op wat er al staat.
Nee. Een afgebakend vraagstuk kan een verstandige eerste stap zijn. Denk aan omzet versus target, analyse van nieuwe en terugkerende klanten, promotieanalyse of het verbinden van een bestaand marketingdashboard met order- en klantdata.
Dat hangt af van het aantal databronnen, de kwaliteit en historie van de data, de gewenste analyses en de complexiteit van de koppelingen. Een afgebakende rapportage kan in een overzichtelijk traject worden gerealiseerd. Een bredere oplossing waarin marketingdata wordt verbonden met CRM, orders, producten en financiële gegevens vraagt meer analyse, modellering en afstemming.
Nee. Marketing analytics is breder en kan onder meer klantgedrag, omzet, orders, producten, targets, campagnes en promoties omvatten. Attributie is één mogelijk onderdeel en probeert commerciële resultaten toe te wijzen aan marketingcontactmomenten. Of dat betrouwbaar kan, hangt sterk af van de beschikbare tracking- en klantdata.
Wil je marketingdata beter verbinden met klanten, orders en omzet, bestaande rapportages verbeteren of een concrete marketingvraag vanuit één betrouwbare gegevensbasis beantwoorden? Barry en Eric denken graag mee over jullie huidige omgeving, informatiebehoefte en een logische volgende stap. In een half uur weet je of we een goede match zijn. Stuur ons een e-mail, bel ons of plan direct een gesprek.