In e-commerce? Zo implementeer je een dataplatform
Je zit in e-commerce en bent van plan om een nieuw dataplatform te implementeren. Anders laten we het onze IT’ers zelf doen denk je misschien? Waarom dat geen goed idee is, wat de impacts is en hoe het dan wel moet lees je hier.
MDSaaS voor e-commerce: een blogserie van 5 waarmee je datagedreven kunt gaan werken
Marketing data science is geavanceerde aanpak van je marketing wat big data & 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 zoal kan winnen. Vandaag blog 4/5.
Stap 4: Implementeer datagedreven werken
De volgende stap is de beoogde architectuur van het dataplatform uitwerken en implementeren. Dat is heel tricky om te doen. Niet alle systemen zijn makkelijk te integreren en je kunt vanwege contracten niet zomaar even overstappen op een vervangend pakket dat het wel kan. Dus dat is echt iets om doorgewinterde automation experts en data creatives voor in te schakelen.
Wat je denkt aan kosten te besparen door hier een paar collega’s op IT voor aan te wijzen die het allemaal met een cursusje hier en on-the-job leren daar moeten bolwerken, verlies je aan veel meer implementatietijd en -fouten.
Het IT-landschap is zeer rijk aan talen en systemen. Niet alle developers werken met dezelfde. Als je een boek vanuit het Mandarijn naar het Nederlands wilt laten vertalen, dan schakel je toch ook geen Indiase vertaler in?
Zo zijn er binnen e-commerce een aantal vaste waardes qua (legacy)pakketten en nieuwkomers die marktaandeel af willen snoepen van de gevestigde orde. En dan heb je nog allerlei combinaties van aanbieders, systemen en services die niet puur webshop zijn maar wel een dergelijk iets aanbieden. Denk aan ERP-pakketten met een soort customer portal-achtige features waar je ook kunt bestellen als klant.
Bovendien moet de logica van de eerste stappen ook meegenomen worden bij de implementatie en moet alles foutloos door verschillende systemen heen lopen. Een zogeheten customer data platform of CDP is ook iets waar niet heel veel developers ervaring mee hebben.
Door er experts bij te betrekken haal je niet alleen tijdelijk specialisten in huis die dit dagelijks doen, je haalt ook hun kennis en ervaring in huis. Ze hebben al zoveel implementatieprojecten gedaan bij allerlei verschillende klanten in tal van branches. Die kennen de ins & outs van veel pakketten die gebruikt worden in je branche en kunnen je adviseren over wat het beste werkt in in een gegeven situatie.
De efficiency van je hele organisatie en het daaruit voortvloeiende succes op de markt staat op het spel. Hoe eerder en beter dat staat, hoe eerder je van het succes kan profiteren.
Hoe doen we dat bij onze voorbeeldcases?
Zowel bij HANDUG als bij ABC-PPE weten we nu wie de ideale klanten zijn, waar de data ingevoerd en (en verrijkt) gaat worden en hoe de data door de systemen moet gaan stromen.
Dan is het een kwestie van de juiste experts erbij te betrekken en deze in te huren voor de implementatie. Dat kun je volledig uitbesteden of door eigen mensen er toch (zijdelings) bij te betrekken.
Het belangrijkste is dat het systeem gelijk de eerste keer goed staat en binnen de kortst mogelijke tijd. Vandaar dat we aanraden om implementatie zoveel mogelijk te laten doen door ervaren mensen.
Zo bouw je institutionele kennis op en kun je tijdens en na implementatie coördineren over kennisoverdracht voor het beheer erna.
Wat is MDSaaS en waarom kunnen marketingorganisaties van nu niet zonder?
Laten we nog even een opfrisser geven over de problemen rondom marketingdata.
Sales- en marketingafdelingen verzamelen tegenwoordig 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 totaal 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 sales 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.
Ook voor je e-commerce heeft dit grote gevolgen
Want de webshop optimaliseren is voor iedere organisatie die iets met e-commerce doet een uitdaging. De groeimogelijkheden zien de meeste stakeholders wel maar hoe realiseer je die groei met alle data die je hebt?
Op dit moment heb je een aantal datasilo’s als bestelorders, geautomatiseerde CRM-gegevens, nieuwsbriefinschrijvingen, input uit socials en historische marketingdata.
Deze datastromen zitten boordevol kennis en kansen die je helpen om je bedrijf sneller te laten groeien. Maar dat is makkelijker gezegd dan gedaan.
Daarom duiken we in deze serie dieper in op een structurele oplossing voor dit probleem: MDSaaS ofwel marketing data science as a service. Hierbij verzamel, analyseer en ontcijfer je de echte trends en inzichten uit je marketingdataberg. Dat voer je uit met data creatives en marketing automation experts op afroep die je bijvoorbeeld blijvend ondersteunen of alleen af en toe bijspringen.