Van webanalytics naar klantanalyse naar klantcommunicatie

Website-traffic en conversie staan vaak hoog op het prioriteitenlijstje van webshop-eigenaren. En dat is begrijpelijk; het aantal orders en de bijbehorende omzet zijn de meest directe KPI’s om aan te geven hoe de zaken ervoor staan. Vaak met behulp van Google Analytics wordt geanalyseerd welke combinatie van campagnes het beste websitebezoek aandraagt: SEO, SEA, emailnieuwsbrief, direct verkeer, (affiliate) links, etc. Daarnaast geven indicatoren als bouncerates, single page visits en abandoned shopping carts een indruk van de usability van een webshop.

Het lijkt een compleet plaatje te zijn: als je weet hoe je traffic naar je webshop krijgt en welke factoren ervoor zorgen dat bezoekers ook daadwerkelijk iets kopen, dan is het verhaal rond. Maar is dat wel zo?

Van webanalytics naar klantanalyse naar klantcommunicatie

Gedeeltelijk. Natuurlijk, orderconversie is waar het uiteindelijk om draait. Alleen webanalysetools kijken primair naar bezoeken en orders. Terwijl orders juist geplaatst worden door klanten; mensen, met verschillend ordergedrag. Dat gedrag in de webshop moet dus vertaald worden naar klantniveau. Daarvoor is een antwoord nodig op de volgende vragen:

  • Hoe groot is de groep die wel eens, maar al een tijd niet meer besteld heeft? Hoe lang is dat precies geleden?
  • In welke mate lukt het om klanten tot vervolgaankopen te brengen, in het bijzonder als ze via korting- of gratis-order-acties geworven zijn?
  • Welke aankooppatronen zijn er over jaren, maanden en weken?
  • In welke geografische regio’s zijn we goed vertegenwoordigd? Hoe is de relatie met het verzorgingsgebied van de eventuele fysieke winkels?
  • Wat zijn de belangrijkste doelgroepkenmerken (leeftijd, geslacht, opleiding, lifestyle) en waar ligt nog potentie?
  • Welk deel van de klanten bereik ik wekelijks met een emailnieuwsbrief?

Wie antwoord zoekt op bovenstaande vragen, zet de deur open naar klantgerichte communicatieprogramma’s. Deze programma’s werken het beste als de klant en diens behoefte centraal gesteld worden. Een belangrijke stap hierin is om de gegevens uit de orderbestanden te vertalen naar klantgedrag. Vervolgens kun je de communicatie aan laten sluiten op het koopgedrag van de klant. Het verkrijgen van bruikbare inzichten is één ding; ze daadwerkelijk inzetten vereist een doordachte aanpak.

Gedrag als drijfveer voor segmentatie

Hieronder staat een voorbeeld voor klantgerichte communicatie, uitgaande van ordergegevens die zijn vertaald naar klantniveau. Analyses tonen aan dat de klantendatabase is opgebouwd uit de volgende segmenten:

Van webanalytics naar klantanalyse naar klantcommunicatie

Hieruit wordt meteen duidelijk dat er maandelijks interessante klantsegmenten zijn aan te wijzen om gericht mee te communiceren – met gedrag als de belangrijkste drijfveer. Duidelijk wordt dat het segment inactieven gestaag groeit (klanten die ooit iets hebben gekocht, maar geen herhaalaankoop hebben gedaan). Ook de nieuwe instroom is een belangrijke groep om bij de les te houden.

Deze segmentatie is gestoeld op de zogenaamde RFM-indeling (recency, frequency, monetary value). Dit is niets anders dan een compacte samenvatting van het klantgedrag in termen van het aantal orders (F), de verstreken tijd sinds laatste order (R) en de gemiddelde omzetwaarde van orders (M). In de voorbeeldfiguur zijn R en F gebruikt, die uiteraard zonder problemen aangevuld kunnen worden met M. De RFM-indeling kan perfect dienen als input voor klantgericht communiceren, gebaseerd op daadwerkelijk aankoopgedrag.

Van inzicht naar relevante boodschap

De volgende stap is het opstellen van één of meer klantprogramma’s. Dat kan er als volgt uitzien:

Van webanalytics naar klantanalyse naar klantcommunicatie

In bovenstaande campagneflow wordt een onderscheid gemaakt in vier klantprogramma’s, waarbij gedrag als input dient:

• het welkomstprogramma voor nieuwe instroom

• het reactiveringsprogramma voor het reactiveren van inactieve klanten

• herhalings- en VIP-programma’s voor klanten met wat meer (recente) orderhistorie

Deze opzet toont aan dat het goed mogelijk is om ‘klein’ te beginnen. Met een relatief eenvoudige analyse, die zich bovendien goed laat standaardiseren, zijn de pijlers voor deze klantprogramma’s eenvoudig neer te zetten. De grootste uitdaging ligt in het ontwerpen van passende campagnes met aandacht voor het communicatiekanaal en content die aansluit bij de klantbehoefte.

In 7 stappen naar klantgericht communiceren

Wat begint met het analyseren van klantgedrag, kan dus in een aantal eenvoudige stappen leiden tot meer klantgerichte communicatie. Dat proces verloopt via zeven stappen:

  1. Analyseer naast websitegegevens ook de schat aan transactiedata – gedrag – van je klanten.
  2. Met deze gegevens deel je je klanten in segmenten op, bijvoorbeeld volgens de RFM-methode.
  3. Ontwikkel per segment een klantprogramma.
  4. Creëer per klantprogramma een gerichte boodschap. Zij die ooit wat bij je hebben besteld, maar nooit een herhaalaankoop hebben gaan, horen een andere nieuwsbrief of mailing te krijgen dan personen die maandelijks bij je bestellen.
  5. Differentieer eventueel ook nog op profiel, kanaal- en andere voorkeuren.
  6. Registreer gedrag, communicatiehistorie en klantvoorkeuren in een centrale omgeving voor een eenduidig klantbeeld.
  7. Start klein, test welke segmentaties en klantprogramma’s in je webshop ‘werken’.

Hiermee zet je daadwerkelijk een goede stap in de richting van klantgericht communiceren. En hoe relevanter de boodschap, hoe hoger de conversie.

Tekst: Ivo Temmink en Hanneke Blokland

Reacties
  1. 01 12 2015

    I really wish there were more arciltes like this on the web.

Voeg een reactie toe

Meer weten?