Customer experience is al langer een graadmeter in de marketing. Hoe beter de klant- of gebruikerservaring; des te groter de tevredenheid, hoger de omzet, en lager het verloop naar de concurrent.

Nu internet voor veel organisaties het belangrijkste kanaal wordt, groeit daarmee de focus op online customer experience. Uit recent onderzoek van Forrester komt naar voren dat 45 procent van de ondervraagde marketeers het verbeteren van de online customer experience als topprioriteit zien. Een goede tweede, met 19 procent, is het verbeteren van de multi-channel customer experience.    

De vervolgvraag die Forrester markteers voorlegde, was: 'Welke marketingtechnolgieën gebruikt uw organisatie  of is uw organisatie op korte termijn van plan te gaan inzetten?'
Technologieën als e-mailafhandeling, webanalytics en data mining zijn zaken waar de afgelopen periode flink in is geïnvesteerd. Voor de nabije toekomst verschuift het budget naar de uitvoering van het verbeteren van customer  experience zoals website(interactie)- en contactoptimalisatie.

Optimalisatie is een term waarmee veel marketeers worstelen. Want wat is de betekennis van optimalisatie in marketing? Daarvoor zijn meerdere antwoorden te geven, afhankelijk van de persoon aan wie de vraag is gesteld.
Optimalisatie is zeker geen kant-en-klare oplossing voor allerlei problemen. Optimalisatie is eerder een proces van het ontdekken en erkennen van de problemen en daaraan oplossingen verbinden. Technologische oplossingen spelen daarbij een steeds grotere rol: optimalisatieprocessen worden geautomatiseerd.

Vier optimalisatiestechnieken
 
Tegenwoordig worden er vier optimalisatietechnieken onderscheiden:

  1. A/B-testen: een eenvoudige vorm van experimenteel ontwerp dat de effecten van desginfactoren kwantificeert. Deze methode wordt al decennia lang gebruikt door direct markteers. A/B-testen kan bijvoorbeeld worden ingezet na te gaan hoe twee verschillende kleuren op een webpagina presteren.
  2. Multi-variabelen-testen: een methode om de impact van bijvoorbeeld meerdere componenten, zoals afbeeldingen, teksten en achtergrondkleuren van een webpagina te testen. Voor iedere component kunnen verschillende variabelen worden gebruikt. Het nadeel van multi-variabelen-testen is dat gezien het grote aantal mogelijke variabelen de testen snel erg complex worden. Bovendien vergt een dergelijke test veel bezoekers om conclusies te kunnen trekken.
  3. Business rules-mechanieken: een methode om aan de hand van business rules te targetten, te voorspellen en te testen. Het nadeel van business rules is, is dat er geen regel te maken is van alle mogelijke scenario's. Het grote aantal site-bezoekers en de mogelijke scenario's die dat oplevert, doet het aantal business rules exploderen. Iemand zal die moeten gaan beheren.Daarnaast schuilt het gevaar om de hoek dat er gebruik wordt gemaakt van business rules die acherhaald zijn en het huidige bezoekersgedrag niet meer sturen of voorspellen.
  4. Webinteractie-optimalisatie: het toepassen van voorspellingingstechnieken om de web experience van ieder individu te optimaliseren. Met deze technologie krijgt iedere bezoeker het juiste bericht, aanbieding of content op het juiste moment.

    Belangrijke kenmerken van webinteractie-optimalisatie zijn:
    • het real-time opbouwen en onderhouden van individuele bezoekersprofielen
    • het toepassen van zowel predictive analyse als business rules
    • het real-time leren van bezoekersgedrag zodat toekomstige voorspellingen verbeteren
    • de marketingafdeling hoeft niet op allerlei mogelijke scenario in te spelen


(Grafiek:) Het verband tussen de optimalisatietechniek, de customer relevantie en het niveau van personalisering en geraffineerdheid van analyse.

Toelichting op de grafiek:

Business rules engines hebben nauwelijks met customer relevance en personaliseren van doen. Je kunt eerder spreken van push- dan van pullmarketing. Bovendien vergen business rules veel onderhoud.
Site-optimalisatie (A/B- en multi-variabelen-testen) kent een hoger niveau van automatisering dan business rules engines. Het optimaliseert de experience van de 'gemiddelde' bezoeker ,wat zeker meerwaarde heeft bij webdesginvraagstukken. Het leert de organisatie wat werkt en wat niet op de website.
Webinteractie-optimalisatie: richt zich op iedere individuele bezoeker van de website en optimaliseert op indiviueel  niveau de web experience door relevante content op het juiste moment te presenteren.


Waar te beginnen?
Wanneer een organisatie één van de of meerdere optimalisatietechnieken wil toepassen, waar moet je dan beginnen?

Om deze vraag te beantwoorden, delen we de vraag op in twee stukken:

  1. Als de organsiatie nadenkt over testen en experimenteren dan kan dat zeker een core activiteit zijn van de marketingafdeling. Testen kost echter tijd en inspanning om goed op te zetten én uit te voeren. Het vraagt ook om een testcultuur binnen de organisatie. Daarnaast moet je er rekening mee houden dat naarmate het aantal variabelen groeit de testen exponentieel meegroeien.
  2. Interactie-optimalisatie focust op experience. Daarvoor moet echter wel de drive relevance in de data en analyse aanwezig zijn. Goede rapportage van de analyses is onontbeerlijk.
Data blijft bij optimalisatie dé key factor. Marketing moet de infrastructuur voor data plannen: zijn de benodigde databronnen aanwezig om de data-engines efficient te laten functioneren?  Is alle data op customerniveau aanwezig om te optimaliseren, te targetten of te testen?

Het is aan te raden om klein te beginnen. Benoem de belangrijkste redenen waarom bezoekers op de site komen en benoem de plaatsen waar je de bezoeker wilt targetten. Van daaruit  bouw je de optimalisatie verder uit. Baseer de uitbouw en verfijning van optimalisatie op basis van rapportages. Die geven antwoorden op vragen als: welke bezoekers gebruiken een bepaalde functionaliteit en wat is de conversiegroei?
Tot slot: wordt ambassadeur van een datagedreven cultuur, in plaats van dat er beslissingen worden genomen op basis van instinct.
(Bron: Forrester)