previous icon Terug naar blog
Feb 26, 2024
3 minutes read

Waarom je met een Decisioning Engine alles uit je CDP haalt

Dankzij marketing automation tools en Customer Data Platforms (CDP's) is gepersonaliseerde marketing de afgelopen jaren in een stroomversnelling geraakt. Marketeers krijgen meer inzicht in consumentgedrag en kunnen content geautomatiseerd en gepersonaliseerd aanbieden. Toch blijkt het voldoen aan de verwachtingen van de veeleisende consument uitdagend, zelfs met een CDP. Een AI Decisioning Engine kan hierin verandering brengen. De moderne consument is veeleisend. Ze verwachten dat bedrijven weten wie ze zijn, wat ze willen, en wanneer ze het willen. Uit onderzoek blijkt dat 71% van de consumenten verwacht dat bedrijven gepersonaliseerde interacties aangaan, en 76% raakt gefrustreerd als dit uitblijft.

Marleen van Dam
Marleen van Dam,
Content Marketer
INHOUDSOPGAVE
  • De (veeleisende) consument is koning
  • Marketing met de menselijke maat
  • Personalisatie, dubbele winst
  • Ruimte voor de creatieve marketeer
  • Personalisatie als onderdeel van de bedrijfsstrategie
  • Het einde van het interpretatie tijdperk

De (veeleisende) consument is koning

Gezien de kritische consument hebben online retailers fors geïnvesteerd in CDP’s en marketing automation. Deze tools bieden inzicht in klanten: hoe ze zich gedragen en waar ze gevoelig voor zijn. Een CDP verzamelt data van verschillende kanalen in één database en bouwt individuele profielen op. Hierdoor krijgen marketeers inzicht in klantinteresses en koopgedrag, om marketing aan te passen. Marketing automation software helpt om deze gepersonaliseerde uitingen geautomatiseerd aan de klant te presenteren. Echter, échte 1-op-1 personalisatie is complex, vooral voor grotere bedrijven.

Marketing met de menselijke maat

Het succes van personalisatie hangt vaak nog af van menselijke interpretatie, zelfs bij het gebruik van een CDP. Marketeers moeten zelf conclusies trekken en customer journeys ontwerpen. Complexiteit en tijd spelen een rol; met een breed aanbod wordt handmatige marketing moeilijk. Hier komt de AI Decisioning Engine in beeld. Deze gebruikt data uit het CDP om te voorspellen wat individuele klanten nodig hebben. De systemen werken aanvullend op elkaar, waarbij gepersonaliseerde marketinguitingen automatisch worden samengesteld en aangeboden. De AI decisioning engine ontlast markteers door betere beslissingen te maken en effectief te targeten.

Personalisatie, dubbele winst

Hoe diverser je aanbod en doelgroep, hoe groter de impact van een decisioning engine. Als je personalisatie op beide vlakken bereikt, behaal je de grootste winst. Bijvoorbeeld, een vakantieaanbieder kan met een CDP en AI Decisioning Engine gepersonaliseerde aanbiedingen creëren, afgestemd op de individuele klantvoorkeuren, zonder handmatige inspanning.

Ruimte voor de creatieve marketeer

Met een AI Decisioning Engine krijgen marketeers meer ruimte voor creativiteit. Ze hoeven minder tijd te besteden aan analyses en kunnen zich richten op inhoud. Dit biedt de kans om meer focus te leggen op klantretentie. Terwijl veel bedrijven vooral investeren in het werven van nieuwe klanten, helpt een decisioning engine hen bestaande klanten beter te begrijpen en te bedienen, wat de customer lifetime value verhoogt.

Personalisatie als onderdeel van de bedrijfsstrategie

De integratie van een decisioning engine zorgt ervoor dat marketing—en in het bijzonder personalisatie—een onderdeel wordt van de bedrijfsstrategie. Optimalisaties worden altijd vanuit een doel gemaakt, niet enkel vanuit de klantreis. Aangezien een decisioning engine nauwkeurig kan voorspellen wat het gevolg is van bepaalde acties, kan je bedrijfsbreed het rendement beter inschatten.

Het einde van het interpretatie tijdperk

Voor online retailers die de grenzen van het CDP bereiken en de volgende stap willen zetten in personalisatie, biedt een decisioning engine uitkomst. Waar een CDP inzicht geeft, biedt een engine actie, waardoor verbanden kunnen worden gelegd die anders niet mogelijk zouden zijn. Doorlopend verfijnen en ontwikkelen houdt niet alleen de creativiteit in het vak, maar is ook nodig om het volledige potentieel van een CDP te benutten. Het zelflerende algoritme verbetert continu, wat leidt tot accuratere data in het CDP en betere klantbediening. De tijd van onderbuikgevoel en interpretatie lijkt voorbij.

*Deze blog komt oorspronkelijk van Building Blocks, in 2022 overgenomen door CM.com.

Meer weten over een AI Decisioning Engine of een CDP?

Was dit artikel interessant?
Deel het!
Marleen van Dam
Marleen van Dam,
Content Marketer
logo linkedin icon

Laatste artikelen

Choose Your Region

Select a region to show relevant information. This may change the language.

Is your region not there?
language icon
Global
English
Is this region a better fit for you?
close icon