Geavanceerde analytics, lead targeting & scoring verbeteren met MDSaaS

Lead targeting & scoring goed doen blijft een uitdaging binnen de marketing automation softwarewereld. Bij een aankoop zijn veel factoren betrokken die buiten de grote lijnen voor iedereen anders zijn. Maar hoe kan het beter? En wat is de rol van geavanceerde realtime analytics en interactie hierbij? Dat verkennen we in dit blog.

MDSaaS voor beginners: een blogserie van 5 over de onbenutte kansen voor je marketingorganisatie

Marketing data science is de geavanceerde aanpak van je marketing die big data en marketing automation combineert tot een ijzersterke, data-gedreven marketingmachine. De kansen zijn enorm. In een serie van 5 blogs verkennen we een aantal specifieke gebieden waar je winst kan boeken. Dit is blog 2/5.

Wat is MDSaaS en waarom kunnen marketingorganisaties van nu niet zonder?

Laten we eerst even een opfrisser geven over de problemen rondom marketingdata.

Sales- en marketingafdelingen verzamelen tegenwoordig namelijk bergen aan data. Alleen is de interpretatie en inzet ervan een probleem voor veel organisaties. Als je niet weet hoe je een solide data-analyse doet van een grote dataset, dan is het onwaarschijnlijk dat je de juiste conclusies trekt.

Dat kan ernstige gevolgen hebben voor je sales- en marketingstrategie én je eigen reputatie intern. Wellicht richt je je op verkeerde groepen prospects, past de messaging van je laatste campagne niet bij wat je prospects zoeken of sla je de plank zo mis dat je juist klanten wegjaagt.

Dat is allemaal weggegooid budget wat de andere interne stakeholders je niet in dank zullen afnemen. Wie wil er nu als een slechte salesmanager of marketeer worden weggezet? Maar ja, zie maar eens een data scientist te krijgen voor je team. Als je ze al kan vinden, kan het vaak niet uit om er eentje vast aan te nemen.

Geavanceerde lead targeting & scoring en real-time interactie & analytics

Waarom lead targeting en scoring zo moeilijk is

Marketing en sales draait vooral om timing: op de juiste momenten gezien en onthouden worden zodat op het moment van aankoop aan een bepaald merk wordt gedacht.

Alleen zijn er nogal wat factoren die van invloed zijn op een aankoop. Dat maakt het moeilijk om te voorspellen welke leads op welk moment welke materials voorgeschoteld moeten krijgen of klaar zijn om überhaupt te kopen.

Lead targeting en lead scoring zijn dan ook altijd al lastig geweest om helemaal goed te krijgen. Met 100% zekerheid voorspellen dat iemand klaar is voor de aankoop is natuurlijk onmogelijk. En het wordt al helemaal lastig als je meerdere doelgroepen hebt waarbij uiteenlopende decision-makers hun zegje moeten doen.

Vandaar dat het zo lastig is voor zowel marketing automation leveranciers als data scientists om software te maken en algoritmes te schrijven die lead scoring en targeting volledig automatiseren.

Verder is daar de complexiteit van de data: lead targeting- en scoringssystemen produceren heel veel data, waardoor het soms lastig kan zijn om hieruit de juiste inzichten te halen. Aan de andere kant verandert de data voor deze modellen snel waardoor de scoring idealiter in realtime bijgehouden moet worden om te blijven kloppen.

Tot slot zijn er binnen veel organisaties tal van datasilo’s van verschillende systemen en databases die niet met elkaar praten. Veel waardevolle inzichten liggen dan ook ongezien digitaal weg te roesten.

De oplossing die het dichtst in de buurt komt? Integratie!

Toch is er wel degelijk een oplossing voor: door alle interne systemen te integreren met elkaar via een customer data platform. Dit systeem zorgt ervoor dat alle data up-to-date blijft en valt met externe databases te koppelen om de data te verrijken.

Dit is waar realtime interactie & analytics om de hoek komen kijken. Door op dit geïntegreerde systeem een zelflerend algoritme los te laten dat leert van al deze historische en realtime data – iets wat we ook wel machine learning noemen – zijn de uitkomsten statistisch gezien betrouwbaarder.

Uitgelicht: wat is machine learning?

Machine learning (ML) is een tak van artificial intelligence (AI) die zich richt op het gebruik van data en algoritmes om de manier waarop mensen leren te imiteren. Een ML-algoritme wordt meestal met veel data gevoed waar het van leert en kan ook kijken naar het gedrag van een gebruiker om acties te voorspellen en automatisch uit te voeren.

Machine learning wordt in talloze softwareproducten gebruikt om bijvoorbeeld handmatige invoer te automatiseren, analyses uit te voeren of afwijkingen te detecteren in bijvoorbeeld bank- of accountancysoftware.

Profiteren van betere lead targeting en scoring

Daardoor is de kans groter dat de lead targeting en scoring kloppen zonder dat je een leger aan data creatives nodig hebt die alles uit de kast moeten trekken om dit te laten werken.

Het voordeel daar weer van is dat je in feite een enorme database maakt met up-to-date realtime gegevens die continu worden gevoed en verrijkt in een zichzelf verversend datavliegwiel. Dat zal iedere marketeer als muziek in de oren klinken.