5 voorbeelden van onmisbare marketing analyses

Heb je wel eens het gevoel dat je belangrijke marketing beslissingen niet goed kunt onderbouwen door gebrek aan inzichten? Dat je het gedrag van je website bezoekers, klanten en prospects niet kunt voorspellen en daar niet op kunt inspelen? Mis je een volledig klantbeeld doordat informatie is opgeslagen in en wordt gerapporteerd binnen verschillende tools?

Je bent niet de enige. Daarom heb ik hieronder voor jou vijf voorbeelden van marketing analyses op een rij gezet die ik gebruik om bedrijven en organisaties te helpen hun marketing en sales te verbeteren. Analyses waarvoor je geen ‘big data’ nodig hebt; gegevens uit Google Analytics, Search Console, AdWords, CRM en je email of marketing automation tool zijn hiervoor al voldoende. Voorbeelden die jij dus ook gemakkelijk kunt opvolgen en toepassen.

Multi-channel funnel analyse

We beginnen met een eenvoudige analyse, de (multi-channel) funnel analyse. Waarschijnlijk ben je bekend met de funnels, doelpaden en conversiepaden in Google Analytics. Die beperken zich echter tot de stappen die bezoekers in je website maken totdat zij een doel bereiken, zoals een bestelling of aanvraag. Wat zij daarvoor, daarna of tussendoor doen binnen bijvoorbeeld Facebook of vanuit de emails die zij van je ontvangen, en welke invloed dat heeft op hun bezoekgedrag, haal je daar niet uit.

Met een multi-channel funnel analyse analyseer je iedere stap die je klanten en prospects binnen je marketingproces maken, de invloed die dat heeft op hun gedrag en je resultaten, en zie je in één oogopslag in welke stap zij onder welke condities die funnel verlaten zonder klant te worden. Ook kan je een multi-channel funnel analyse gebruiken om je attributiemodel te optimaliseren. Combineer je deze met een CLTV (Customer Life Time Value) analyse dan kan je precies bepalen hoeveel marketing Euro’s je kunt uitgeven aan welke (potentiële) klanten, buyer persona’s en doelgroepen.

Scatter analyse

Een scatter analyse wordt gebruikt om twee datasets met elkaar te vergelijken. Scatter diagrammen zijn een manier om die vergelijking te visualiseren; door het plotten van de datapunten krijg je een verstrooiing van punten in een grafiek.

In het voorbeeld aan de linkerzijde is keywords data uit een SEO tool zoals Google Search Console gerelateerd aan keyword en landingspagina performance data uit Google AdWords. Hierin is te zien welke goed converterende zoekwoorden met veel volume en conversies een slechte ranking hebben. De keywords in de zwarte bol in de grafiek hebben veel zoekvolume en genereren veel conversies in AdWords, toch staan deze op de tweede pagina in Google. De SEO van deze keywords zou je dus als eerste kunnen gaan verbeteren.

Cluster (of: cohort) analyse

Het doel van een cluster (of: cohort) analyse is het verdelen van een dataset in relatief homogene groepen. Deze groepen en het aantal groepen zijn vooraf niet bekend. Cluster analyses worden binnen marketing en sales vooral toegepast om doelgroepen te definiëren. In het bovenstaande voorbeeld van de scatter analyse zijn heel eenvoudige eendimensionale clusters gebruikt. Ook Google Analytics biedt een (weliswaar tot acquisitiedatum beperkte) cohort analyse aan.

Voorbeelden van uitgebreidere cluster analyses zijn het matchen van doelgroepen met producten of productkenmerken om betere buyer persona’s te definiëren, sentiment analyses om je klanttevredenheid te meten, market basket analyses om je orderwaarde te verhogen, RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) analyses om inzichtelijk te maken hoe recent en frequent en voor welke waarde jouw klanten bij je kopen, en churn analyses om het aantal en gedrag van vertrekkende klanten te vergelijken met dat van blijvende klanten.

Regressie analyse

Een regressie analyse is een eenvoudig voorbeeld van een predictive analyse, zie hieronder. Met een regressie analyse onderzoek je of, en zo ja in welke mate, er sprake is van een specifieke samenhang tussen twee datasets. Voorbeelden van toegepaste regressie analyses binnen marketing zijn analyses die aantonen of meer naamsbekendheid leidt tot meer bestellingen of aanvragen, of meer social engagement leidt tot meer pageviews, of hogere email open ratio´s leiden tot meer conversies, en of een hogere page authority leidt tot meer organische website bezoeken.

Predictive analyse

Predictive (‘voorspellende’) analytics is een manier om op basis van historische en recente data toekomstige events, trends en gedrag van bezoekers, klanten of prospects te voorspellen. Met de juiste predictive analyses baseer je je marketing beslissingen dus niet meer op onderbuikgevoel maar op data.

Predictive analyses worden binnen marketing en sales veel gebruikt om voorspellingen te doen op het gebied van vraag en aanbod (demand forecasting), toekomstig koopgedrag (zoals buyer persona behaviour en related product purchase), klantverloop (churn analyse), CLTV (Customer Life Time Value), prijselasticiteit, en andere KPI’s zoals omzet en marge. De eerdergenoemde cluster analyses vormen meestal de basis van predictive analyses.

[inbound_button font_size=”20″ color=”#ff6600″ text_color=”#ffffff” icon=”” url=”https://www.addtofriends.nl/gratis-marketing-data-advies-sessie/” width=”” target=”_self”]Gratis Marketing & Sales Data Advies Sessie[/inbound_button]

Vragen? Reageer!

Heb je vragen over deze of andere web- of marketing-analyses, rapportages, of over het opzetten hiervan? Stel ze in het reactieveld onderaan deze pagina, of neem contact met mij op.