Personaliseren kun je leren

Personaliseren is wat anders dan de juiste aanhef en de juiste achternaam in de e-mail naar je klant neerzetten. Dat scharen we eerder onder een basale vorm van beschaafde communicatie. Lukt dat al niet? Stop dan maar met je business. Ga dan als de brandweer aan de slag met je kaartenbak of moderne CRM-systeem. Personaliseren gaat namelijk een stuk verder en kan, als je het goed doet, veel opleveren in termen van klantenbinding en kostenbesparing. Waarom personaliseren een slimme strategie is, lees je in dit artikel. En dat niet alleen. We staan ook stil bij hoe je dit het beste doet, wat de risico’s zijn en we laten een aantal inspirerende voorbeelden zien. Zit je er klaar voor? Let’s go!

Waarom personaliseren?

Uit onze eigen onderzoekspraktijk weten we dat in veel verschillende situaties gemak een belangrijke driver is voor een hogere klanttevredenheid. Snel en goed geholpen worden waardoor je minder gedoe aan je hoofd hebt en minder kostbare tijd verliest, spreekt veel consumenten aan. Je kunt je daarom voorstellen dat hoe beter de producten, diensten en communicatie op jouw persoonlijke voorkeuren zijn afgestemd, hoe makkelijker het is om hier als klant op in te gaan. Met een potentieel hogere verkoop en klantwaarde tot gevolg.

McKinsey heeft hier eind 2021 onderzoek naar gedaan. Dit heeft geleid tot het ‘Next in personalization 2021 report’. Uit dit onderzoek blijkt dat 71% van de consumenten een bepaalde mate van personalisatie verwacht van organisaties. 76% raakt zelfs gefrustreerd als personalisatie niet of op een verkeerde manier wordt toegepast.

Bron: McKinsey ‘Next in personalization 2021 report’

 

Maar dat niet alleen. Veel belangrijker nog is de conclusie dat ze in het onderzoek een verband hebben gevonden tussen toegepaste personalisatie en de mate van aankoop, herhaalaankoop en aanbevelingsintentie. De onderstaande figuur, afkomstig uit hetzelfde eerdergenoemde rapport uit 2021, geeft dit duidelijk weer.

Bron: McKinsey ‘Next in personalization 2021 report’

 

Hoe kun je personaliseren?

Personalisatie kun je in alle vormen en maten toepassen. Of personalisatie ook daadwerkelijk werkt en aanslaat, hangt van een aantal elementen af. Bijvoorbeeld de relevantie van personalisatie. Is het voor mij als ontvanger relevant en voorziet het in mijn persoonlijke behoefte van dat moment? Of met andere woorden: wordt mijn ‘job the be done’ vervuld zoals ik dat wil?

Segmentatie kan helpen om een bepaald segment (homogene groep klanten of prospects) gericht gepersonaliseerd te benaderen. Daarbij is het wel essentieel dat de segmentatie op de juiste manier plaatsvindt. Niet socio-demografisch, maar op behoefte niveau. Hoe je dit het beste kunt aanpakken, lees je in ons artikel over het doen van goed behoeftenonderzoek.

Een andere waardevolle manier van klanten benaderen, is door personalisatie aan te bieden op basis van specifiek klantgedrag. Wat laten jouw klanten aan gedrag zien? Hoe leg je dit vast en hoe vertaal je dit vervolgens naar een passende oplossing? Een mooi voorbeeld is hoe Albert Heijn omgaat met zijn bonusaanbiedingen. Bonusaanbiedingen in de winkel zijn vanzelfsprekend nog vrij generiek. Maar bij het online doen van boodschappen weet AH ineens veel meer van zijn klanten. Ze weten precies wat, wanneer en in welke hoeveelheden is besteld. Zo kunnen ze dus heel gericht bonusaanbiedingen ‘uitserveren’. Met een grote verwachte mate van relevantie tot gevolg, want je hebt het product immers eerder en vaker gekocht.

Albert Heijn doet heel gericht, gepersonaliseerde bonusaanbiedingen

 

Een aanvulling hierop is het gebruik van voorspelmodellen. Hierin worden data van bestaande klanten geanalyseerd en toegepast op klantgroepen (of prospects) waar veel minder datapunten van bekend zijn. Op basis van verschillende kenmerken wordt vastgesteld in hoeverre consumenten op elkaar lijken (de zogenaamde ‘look a likes’) om op die manier ook dezelfde content aan deze ‘look a likes’ aan te bieden. Dit is dus geen gok, maar een goed onderbouwde aanname. Dit wordt dan ook continu getest en bijgestuurd om op die manier zo goed mogelijk raak te schieten. ING doet dit bijvoorbeeld met regelmaat in hun mobiel bankieren app. Ze vragen daarbij aan hun klanten of de uiting die ze krijgen passend en wenselijk is. Door direct die feedback te vragen en te verwerken, zijn zij in staat hun voorspelmodel continu aan te passen en daarmee steeds beter te personaliseren.

Risico’s van personalisatie

Personaliseren is niet zonder risico’s. Je kunt bijvoorbeeld de plank volledig misslaan waardoor je bij klanten juist irritatie oproept. Hiermee schrik je klanten eerder af dan dat je ze aan je bindt. Heel simpel: zorg dat de uitgevoerde personalisatie (met een hoge mate van zekerheid) klopt. Twijfel je te veel of heb je je data niet goed op orde? Werk hier dan eerst aan. Je krijgt niet oneindig veel kansen van je klanten want concurrenten die het beter doen liggen altijd op de loer.

Te goed personaliseren kan ook, alleen is er dan een kans dat je klanten onaangenaam verrast worden. Je hebt vast wel eens het voorbeeld gehoord van de supermarkt die op basis van het aankoopgedrag van een vrouwelijke klant ‘voorspelde’ dat ze zwanger was. Met als gevolg dat zij aanbiedingen van luiers kreeg voorgeschoteld. De vrouw in kwestie wist zelf niet eens dat ze zwanger was…. Of dit waargebeurd is of een typisch gevalletje ‘broodje aap’ konden wij niet goed achterhalen. Je kunt je wel voorstellen dat als zo’n situatie zich voordoet het onaangename effect van de verrassing eerder negatief dan positief uitpakt.

Realiseer je dan ook dat er een dunne ethische scheidslijn is waar je voorzichtig mee om moet gaan. Ook moet je altijd de privacywetgeving accepteren en klanten die niet openstaan voor personalisatie daarin moeten respecteren. Het beste is dan ook om hier als organisatie eerlijk en transparant in te zijn. Bol.com doet veel met klantdata en personalisatie, maar is hier tegelijk heel open over in hun privacy policy. Zo valt hier onder andere te lezen dat ze de gegevens gebruiken voor het creëren van een ‘optimale winkelbeleving’. Hoe ze dit beschrijven lees je hieronder.

Een fragment uit de privacy policy van bol.com

Nog een paar voorbeelden van personalisatie

Personaliseren en daarmee gericht iemand helpen, kan al heel klein worden toegepast. Zo kan de bakker op de hoek, die zijn klanten persoonlijk goed kent, heel eenvoudig ongevraagd dat halfje wit achterhouden voor mevrouw Pietersen. Simpelweg omdat hij haar routines kent. En dus met grote mate van zekerheid weet dat zij dat halfje wit straks komt halen en hij wil voorkomen dat ze misgrijpt. Daar heeft hij geen CRM-systeem voor nodig.

Ook kan het helpen om klanten een bepaald kenmerk mee te geven. Dat kan wel via een bepaald (CRM)systeem, maar ook fysiek. Zie hieronder een mooi voorbeeld waarin klanten in een cosmeticawinkel met de kleur van het winkelmandje aan kunnen geven of ze door een verkoper aangesproken willen worden of juist niet. Helder voor de klant en voor de verkoper!

In deze winkel word je niet onaangenaam verrast door een opdringerige verkoper

 

Ook Spotify is erg actief met personaliseren. Zij gebruiken daarvoor het zogenaamde ‘multi-armed bandit framework’. Dit is een machine learning-systeem gericht op exploitation en exploration. Exploitation draait om aanbevelingen vastgesteld op basis van eerder uitgevoerde selecties van muziek of podcasts. Exploration onderzoekt mogelijke interesses en stelt vast hoe gebruikers omgaan met voorgestelde content. Continu testen en optimaliseren dus, vergelijkbaar met wat ING doet. Deze aanpak zorgt er voor dat content wordt gepersonaliseerd voor bestaande én nieuwe gebruikers. Meer over deze aanpak vind je hier!

Wehkamp is, om succesvol te kunnen zijn, mede afhankelijk van het aanbieden van de juiste kledingmaten. Nu weet iedere shopper dat kledingmaten per merk nog wel eens kunnen verschillen. Dit hoeft geen probleem te zijn zolang je de kleding of schoenen in de winkel past. Bestel je ze online, dan is dat een stuk lastiger. Wehkamp biedt hier een effectieve oplossing voor aan. Bij het aanmaken van je persoonlijke account kun je jouw persoonlijke maten doorgeven. Niet jouw kledingmaten, maar de afmetingen van je lichaam. Denk aan tailleomtrek, beenlengte, voetlengte etc. Op basis van deze gegevens is Wehkamp in staat om van ieder merk en bijbehorend kledingstuk de juiste maat proactief aan te bieden. Gemakkelijk voor de bezoeker, maar ook kostenbesparend voor Wehkamp. Hiermee verkleinen ze namelijk de kans op een verkeerde maat en dus beperken ze het aantal kledingstukken wat retour wordt gestuurd. De ultieme win-win!

Al met al kunnen we vaststellen dat personaliseren veel op kan leveren. Ga het vooral proberen en ga ervan leren (en hopelijk ook van profiteren). Maar belangrijker nog: doe het goed en zorgvuldig of doe het niet, want het afbreukrisico bij een verkeerde toepassing ligt zeker op de loer!