Op naar een succesvolle first-party data-strategie [5 belangrijke stappen]

Elke adverteerder kan gebruikmaken van dezelfde slimme Search Engine Advertising (SEA)-strategieën, dus is het aan marketeers om het systeem te voorzien van extra, unieke informatie; namelijk van first-party data. Deze gegevens, direct afkomstig van je eigen klanten en websitebezoekers, bevatten inzichten die specifiek zijn voor jouw organisatie waardoor je onderscheidende en effectieve campagnes kunt opzetten. Ook helpt het je om te adverteren zonder afhankelijk te zijn van externe partijen zoals Google en Facebook. Maar hoe verzamel, bewaar, verrijk en activeer je deze waardevolle gegevens? En hoe zet je ze in om conversies te meten en campagnes te optimaliseren? In dit artikel neem ik je mee in de belangrijkste stappen van een succesvolle first-party data-strategie.

1. First-party data verzamelen

First-party data zijn er in verschillende vormen en je kunt het op meerdere manieren en plekken verzamelen, maar in de basis is het allemaal hetzelfde. Het zijn namelijk data waar je zelf de eigenaar van bent.

Website

Zo kun je bijvoorbeeld first-party data verzamelen over je websitebezoekers zoals namen, telefoonnummers, e-mailadressen en aankopen. Websitedata kun je het beste verzamelen met behulp van server side tagging. Als iemand een website bezoekt, wordt er bij server side tagging een stukje code geladen in een aparte server, in plaats van direct in de browser zoals vaak het geval is. Deze server stuurt dit vervolgens door naar de eindbestemming, zoals bijvoorbeeld Google Analytics. Hierdoor heb je meer invloed op welke data je wel en niet wil doorsturen naar de eindbestemming. Wel blijft het belangrijk om hierbij gebruikersconsent te verkrijgen en hier rekening mee te houden in de dataverwerking.

Met enhanced conversions worden de data van gebruikers, zoals e-mailadressen of telefoonnummers, geanonimiseerd en gekoppeld aan de Google-gegevens van gebruikers die daar expliciet toestemming voor hebben gegeven en die met hun Google-accounts zijn ingelogd. Omdat de data geanonimiseerd is, kan Google deze data niet zien. Wil je meer data verzamelen? Dan kun je gebruikers altijd vragen of ze een account willen aanmaken of zich in willen schrijven voor de nieuwsbrief.

Klanten

Op basis van interacties met je merk kun je gedetailleerde profielen van je klanten samenstellen. Denk aan:

• aankopen
• websitebezoeken
• nieuwsbriefinschrijvingen
• herhaalaankopen
• upsells
• cross-sells

Vervolgens kun je deze doelgroepen indelen in relevante segmenten. Denk aan klantwaarde, interesses, geografische locatie en apparaatgebruik. Dit alles bij elkaar wordt ook wel Customer Lifetime Value (CLV) genoemd en helpt je om te investeren in klanten die de meeste waarde opleveren op de lange termijn.

Mobiele app

Een ander interessant kanaal waarmee je first-part data kunt verzamelen is de mobiele app. Naast appdownloads kun je ook acties in de app zelf meten. Voorbeelden hiervan zijn aankopen of events zoals registraties, het voltooien van een formulier of het toevoegen van een item aan de winkelwagen in de app.

Om deze data te verzamelen moet je de Firebase Software Development Kit (SDK) toevoegen aan je app. De SDK stelt appontwikkelaars in staat om advertenties weer te geven in Android of iOS-apps (let op: voor Android en iOS is er een aparte SDK beschikbaar). Als je Firebase koppelt aan Google Ads kun je met behulp van conversie tracking zien hoe je Google Ads-campagnes presteren in mobiele apps.

Offline koopgedrag

Adverteerders met fysieke winkels kunnen ook nog aan de hand van offline koopgedrag met verschillende technieken zoals winkelbezoekerstellers en loyaliteitsprogramma’s first-party data verzamelen. Door deze offline data vervolgens in je Google Ads-account te importeren, krijg je een vollediger beeld van hoe je campagnes presteren. Dit is waardevol, omdat je niet van tevoren weet of gebruikers offline of online zullen converteren als ze op je advertentie klikken.

On- en offline enquêtes

En dan zijn er ook nog de on- en offline enquêtes die je kunt inzetten om klanten rechtstreeks naar hun voorkeuren, interesses en feedback te vragen. Door deze waardevolle inzichten te verzamelen kun je de klantbeleving verbeteren en nog gerichtere marketingcampagnes opzetten.

2. First-party data opslaan

Het verzamelen van first-party data is één, het vervolgens ook gaan gebruiken is een tweede. Maar om dat te kunnen doen is het wel belangrijk dat alle data goed worden opgeslagen. Omdat in de meeste gevallen data op verschillende plekken worden verzameld, is het aan te raden om gebruik te maken van een datawarehouse. Hiermee kun je alle verschillende databronnen aan elkaar koppelen. Zo kun je bijvoorbeeld klantgegevens, Google Analytics, salesdata en meer toevoegen aan één datawarehouse. Op deze manier kun je een holistisch beeld van de klantreis vormen, om daarmee vervolgens campagnes te optimaliseren.

Er bestaan meerdere typen datawarehouses. Welke je kiest hangt af van verschillende factoren, zoals de complexiteit van gegevens, de integratie met bestaande systemen en budgettaire overwegingen. Een veelgebruikt datawarehouse binnen paid search is Google BigQuery. Dit warehouse is namelijk eenvoudig te koppelen aan andere Google-oplossingen zoals Google Ads en Google Analytics. Google BigQuery biedt de mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens in de cloud op te slaan.

 3. First-party data verrijken en activeren

Heb je alle data goed opgeslagen? Dan is het aan te raden om vervolgens de verzamelde first-party data te verrijken met behulp van (generatieve) AI of additionele databronnen. Bijvoorbeeld met predictive modeling, waarmee je met de hulp van machine learning en AI patronen in je data kunt ontdekken. Aan de hand van deze modellen kun je vervolgens voorspellen welke gebruikers waarschijnlijk geïnteresseerd zijn in je producten of diensten.

Vertex AI is een AI-model waarop verschillende oplossingen zijn gebouwd, zoals bijvoorbeeld FeedGen. FeedGen maakt gebruik van AI om Google Shopping feeds te optimaliseren. Zo geeft het bijvoorbeeld suggesties voor het verbeteren van titels en beschrijvingen, of voor het aanvullen van ontbrekende feed-informatie. Op deze manier kan Google nog beter gepersonaliseerde advertenties en landingspagina’s maken.

Naast je eigen data verrijken kun je ook gebruikmaken van additionele databronnen om campagnes te optimaliseren. Het weer kan bijvoorbeeld een grote rol spelen in de campagneresultaten. Als je ijsjes verkoopt zal de conversieratio bij 30 graden hoger liggen dan bij 18 graden. Door gebruik te maken van een API-connectie kan je de advertentietekst automatisch aanpassen op basis van de huidige temperatuur.

Met behulp van remarketing kun je vervolgens gebruikers die al eerder met je merk in aanraking zijn gekomen opnieuw targeten met relevante advertenties. Denk aan bezoekers van bepaalde productpagina’s, verlaten winkelwagentjes, of loyaliteitsprogramma-deelnemers.

Hoe activeer je deze data in je campagnes?

Nu alle first-party data zijn verzameld, opgeslagen en verrijkt kun je beginnen met de data te activeren in Google en/of Microsoft Ads. Dit kun je op verschillende manieren doen. Een daarvan is het opzetten (of aanpassen) van de campagnestructuur. Er zijn verschillende strategieën om een campagnestructuur op te zetten, één daarvan is door gebruik te maken van een product/lead/travel-score. Hierbij voeg je een extra gelaagdheid toe aan je campagnes en kun je sturen op de producten/diensten/routes met de hoogste bedrijfswaarde.

Door verschillende campagnes te maken voor producten/diensten met een hoge en een lagere bedrijfswaarde, ben je in staat om budgetten en ROAS apart in te stellen. Waardoor je meer budget kunt uitgeven aan je belangrijkste producten of diensten.

Voor een retailer zou dit er als volgt uit kunnen zien: als je in productscore rekening houdt met voorraad, historische performance, prijspropositie, retourinformatie, status van het product en hoe goed het product in andere kanalen presteert, dan maak je voor ieder product, op alle variabelen een score, die je met elkaar verrekent. Daar komt een productscore uit waarop je de campagnes kunt indelen.

• High = Hoger dan 10
• Mid-high = Tussen 7 en 10
• Mid-low = Tussen 5 en 7
• Low score = Lager dan 5

4. Conversie meten

Het meten van de conversie van je campagnes is een van de fundamenten die je nodig hebt om zo effectief mogelijk paid search in te zetten. Maar wist je dat naast het ‘standaard’ meten van conversies en conversiewaarde, je ook extra datapunten kunt meten? Voor een reisbureau kan het bijvoorbeeld zijn dat de conversiewaarde van twee verschillende boekingen gelijk is, maar dat de winst door bepaalde add-ons, zoals een stoelreservering (waar nagenoeg geen kosten aan verbonden zijn = pure winst), veel hoger is voor de ene conversie.

First-party data helpen je bij het nauwkeurig toewijzen van conversies aan specifieke kanalen en campagnes. Zo begrijp je welke touchpoints hebben bijgedragen aan een conversie. Analyseer de volledige klantreis. Welke stappen hebben gebruikers genomen voordat ze converteren? Sommige conversies blijken misschien uiteindelijk geen conversies te zijn, omdat een vakantie wordt geannuleerd, een lead geen dienst heeft afgesloten of het product wordt geretourneerd.

Dit zijn relevante data die je moet voeden aan het algoritme, zodat de zoekwoorden die voor deze conversies hebben gezorgd geen waarde toegekend krijgen. En de biedstrategie deze zoekwoorden niet verder gaat opbieden. Uiteindelijk draagt het sturen op winst meer bij aan het behalen van de bedrijfsdoelstellingen dan sturen op conversiewaarde.

5. Campagneoptimalisatie

Binnen paid search weten we al aan de hand van het zoekwoord wat de intentie van de zoeker is, en daar kunnen we nu aan de hand van first-party data nog veel beter de context achter bepalen. Door de first-party data hebben we nu immers veel meer kennis over de gebruiker, waarmee we de campagnes kunnen optimaliseren.

Als je bijvoorbeeld gebruikmaakt van een slimme biedstrategie en je voegt je klantenlijst toe, dan zal het algoritme hier automatisch naar optimaliseren. Met behulp van tools zoals New Customer Acquisition (NCA) en conversion value rules kun je op deze manier de conversiewaarde van de doelgroepen aanpassen, zodat je hier meer of juist minder op gaat sturen. Helaas is het niet meer mogelijk om IF audience ad customizers te gebruiken, maar je kunt nog steeds campagnes voor een specifieke (first-party) doelgroep opzetten. En daar de copy en het beeld op aanpassen.

RFMT-variabelen

Bij het maken van een dergelijke first-party doelgroepstrategie kun je klanten segmenteren op basis van demografie, geografie, gedrag en transactiebedrag. Met deze data kun je vervolgens per klant kijken naar elementen als:

1. hoeveel dagen geleden hun laatste transactie heeft plaatsgevonden – Recency
2. hoeveel orders ze geplaatst hebben gedurende hun lifetime – Frequency
3. wat de gemiddelde orderwaarde is geweest gedurende hun lifetime – Monetary value
4. hoeveel dagen geleden hun eerste transactie heeft plaatsgevonden – Tenure

Deze elementen worden ook wel RFMT-variabelen genoemd. Aan de hand van deze variabelen kun je klantprofielen analyseren en segmenteren, waarbij je kijkt naar segmentgrootte en CLV/profit. Dit inzicht helpt bij het monitoren van de langetermijn-ontwikkeling van segmenten.

Vervolgens kan historische CLV/profit worden aangevuld met voorspelde CLV/profit, gebaseerd op historisch transactiebedrag, om toekomstige klantwaarde te voorspellen. Hoewel dit in eerste instantie meer kosten met zich meebrengt, biedt het wel een realistischer beeld door toekomstige uitgaven mee te nemen.

Of je nu gedragsdata, transactiegegevens of klantinteracties gebruikt, first-party data bieden unieke kansen om klantrelaties te verdiepen en marketinginspanningen naar een hoger niveau te tillen. Het is tijd voor eigenaarschap over je data. Of third-party cookies nu blijven of verdwijnen, een doordachte first-party data-strategie biedt een duurzaam concurrentievoordeel en maakt bedrijven toekomstbestendig in een datagedreven markt.

Met veel plezier hebben de leden van de VIA Taskforce Search gewerkt aan dit artikel: Davey Stokkers (Adwise), Ricardo Riemslag (Dentsu), Julie Staneke (Dentsu).

Home < Op naar een succesvolle first-party data-strategie [5 belangrijke stappen]