Channels

Big Data verandert de wereld ingrijpend. Wat verwachtten we er destijds van als marketeers, ver voor deze naam werd bedacht voor de toen al groeiende stroom data? En wat is ervan geworden nu Big Data  Marketing realiteit is geworden? Is die net zo mooi als we decennia terug verwachtten?

Hoe meer data, hoe minder kennis

“Eindelijk de krant waar alleen instaat wat je interesseert”, voorspelde Philip Kotler. Het was nog voor de eeuwwisseling; we gaven samen voordrachten, en ondertussen bedachten we wat de datarevolutie die we voorzagen, voor ongekende mogelijkheden zou bieden. Geen universele krant waarin maar een enkel artikel je interesseert, maar informatie op maat met jouw voorkeuren. Wat een besparing van papier! Ik had wat aarzeling omdat volgens mij je oog onwillekeurig valt op koppen die je niet kunt vermijden om te lezen. “Man verliest arm in betonmolen” was het soort kop dat ik mij daarbij voorstelde. Wie heeft er gelijk gekregen? Blendle is dan wel geen krant, maar biedt min of meer wat Kotler bedoelde. Min of meer, want Blendle biedt een uitgebreide collectie artikelen waaruit je zelf kiest. Ook die van het type arm & betonmolen. Overigens begreep ik dat de populairste artikelen juist van dat soort zijn. Vooral onder hoger opgeleiden in de Randstad; die willen ook wel eens een verzetje. Opmerkelijk is, bedenk ik achteraf, dat wij toen niet dachten aan de rol van de krant zelf; dat die wel eens minder kon worden.

Geen toename maar afname van kennis
Maar het belangrijkste zagen we helemaal over het hoofd. Niet alleen dat er enorme aantallen nieuwsmedia zijn bijgekomen – blogs, chatsites, sociale media, nieuwssites – die weliswaar precies doen wat voorspeld werd: informatie en discussie over één specifiek onderwerp, maar met een averechts effect: geen toename maar afname van kennis. Dankzij big data weten al die media wat je mening is, en wat je dus graag leest: verhalen die jouw mening bevestigen. Daar wordt het brein blij van.

Het resultaat is dat je dankzij Big Data je kennis vernauwt in plaats van verruimt: je leest voortdurend je eigen (voor)oordeel bevestigd. Big Data stuurt en bevestigt je voorkeuren waardoor je blik vernauwt. Dat leidt er zelfs toe dat mensen steeds fanatieker worden over onderwerpen waar ze geen kennis over hebben: een verdrag met Oekraïne, of Engeland uit de EU. De politieke partij ‘Denk’ geeft nauwelijks interviews aan de reguliere pers, maar creëert via sociale media zijn eigen nieuwskanaal en daarmee zijn eigen waarheid. Dat kan zonder enige check op juistheid. Een andere politicus doet hetzelfde met oneliners via Twitter, en meester-leugenaar Trump zet volgens de Financial Times met zijn schoonzoon zijn eigen nieuwszender op. Feiten doen er niet meer toe. Dat de Brexit campagne bol stond van leugens maakte niet uit.

De overvloed aan informatie leidt aldus tot een selectie van informatie die je eigen voorkeur bevestigt. Feiten raken op de achtergrond, liegen is de trend, en iedereen creëert zijn eigen waarheid. Zoekmachine Google helpt een handje: je krijgt te zien wat het algoritme aangeeft dat dit is wat je wilt zien. Big Data heeft ongekende mogelijkheden, maar niet wat ons voor ogen stond. Gezaghebbende kranten die feiten checken verliezen gezag ten gunste van een waaier aan media die standpunten verkondigen en daarbij passende argumenten verzinnen [1].

Wat is big data eigenlijk?

In het algemeen wordt over big data gesproken als gegevensverzamelingen met de volgende kenmerken: veel, snel en divers. Die begrippen zijn overigens arbitrair; wanneer is veel veel, snel snel en divers divers? Maar het geeft een indruk, en je vat het meestal op als veel meer, veel sneller en veel diverser dan je gewend bent. 3G gold tot voor kort als snel, maar nu vinden we 4G snel, en over een paar jaar 5G. Er wordt in dit verband behalve van ‘big’ en ‘total’ ook gesproken van ‘extreme’ data.

Als het om explosies van data gaat, gaat het uiteraard over complexiteit, want hoe moet je verschillende data van verschillende bronnen combineren tot iets wat betekenisvol is? Daar ligt een enorme uitdaging. Immers, een filmpje bestaat uit andere data dan surfgedrag, GPS-signalen of een tweet. Bovendien is de ene bron nauwkeuriger dan een andere, en kwaliteit, definities en recentheid kunnen per bron ook enorm verschillen. Zoveel verschillend gestructureerde en ongestructureerde gegevens zijn niet eenvoudig te combineren, en zeker niet te verwerken met de software tools waar we gewoonlijk mee werken. Ze passen ook niet meer op je harde schijf.

Het voorbeeld van de nieuwsmedia is er maar een, maar daar zijn opmerkelijke aan toe te voegen: Uber en Airbnb. Met Big Data bouwen zij elk op hun eigen manier een wereldwijde database op van vervoerspatronen. Zij kunnen uit hun database bijvoorbeeld afleiden wie welke homobars bezoekt en hoe vaak, en wie wanneer waar logeert. Omdat hun concepten omgaan buiten de wettelijke vereisten van de taxi- en hotelbranches, kunnen zij die branches door hun lage kosten grote schade toebrengen. Hoe eerlijk die concurrentie is, moeten we Nelie Smit maar eens vragen, maar door de enorme provisies richting Silicon Valley en hun databases zijn ze intussen miljarden waard geworden.

De mogelijkheden voor ondernemers liggen echter veel dichter bij huis dan deze voorbeelden. Big Data Marketing is voor de meeste bedrijven en organisaties een uitstekende benadering om hun bedrijfsprocessen beter op de markt af te stemmen. Wij doen dat met ons bedrijf al tientallen jaren, maar nu de data ‘big’ zijn geworden, gaan de mogelijkheden wel degelijk richting het walhalla waar we ons toen op verheugden. Zonder overdrijving. De veelheid, de bronnen en de koppelbaarheid met intussen normale technologieën, gaan verder dan ik mij destijds kon voorstellen. En wat ik daarnaast fascinerend vind, is dat de oude methoden van destijds nog uitstekend werken. Dat de wiskunde van Pythagoras niet is gewijzigd zal geen verrassing zijn, maar dat de aloude criteria ‘recency, frequency and monetary value’ van het koopgedrag – ofwel RFM – nog altijd een uitstekende voorspeller vormen voor toekomstig koopgedrag, is na tientallen jaren het vermelden waard.

Waarom is Big Data Marketing beter dan gewone marketing

Het gebruik van data die het feitelijk gedrag van mensen aangeven – big of niet – is de sterkste voorspeller van het toekomstig gedrag.

Dat verschijnsel heeft een neurologische verklaring, die ook duidelijk maakt dat wat mensen vertellen over hun gedrag – los van de sociale wenselijkheid – berust op hun herinnering die onbetrouwbaar is.[2] Het gebruik van dit type data van het feitelijk gedrag is jarenlang beperkt gebleven tot direct marketing bedrijven, omdat zij op basis van hun primaire processen over deze gegeven kunnen beschikken.

Met de huidige technologieën en de enorme stroom data uit uiteenlopende bronnen die vaak real time beschikbaar zijn, is deze marktbenadering toegankelijk geworden voor vrijwel alle sectoren van de samenleving. Met een snelheid, omvang en verscheidenheid die iedere fantasie te buiten gaat. Daarover gaat het boek “Big Data Marketing, snel – simpel – succesvol”dat net is verschenen. Om praktisch en dichtbij huis te blijven, geven we in het boek Nederlandse voorbeelden.

Sanoma met populaire sites als nu.nl, kieskeurig.nl, tv-zender SBS en de bekende bladen combineert het surf- en kijkgedrag met onder meer abonnementsgegevens van tijdschriften, GPS-data en interesseprofielen. Op basis van deze uiteenlopende bronnen en gegevens worden algoritmes berekend, op grond waarvan aan gebruikers volledig gepersonaliseerde productaanbevelingen worden getoond in de vorm van banners, content of een e-mail. Een perfect Big Data Marketing voorbeeld.

Funda gebruikt Big Data Marketing om het aanbod aan de vraag aan te passen, en om – wat bijzonder is – de persoonlijke verkoop via makelaars te versterken. Dit is uitzonderlijk omdat de meeste toepassingen van Big Data Marketing leiden tot meer verkoop over het web en minder via personen. Omdat veel mensen naar populaire websites gaan uit nieuwsgierigheid of verveling, onderscheidt Funda eerst serieuze huizenzoekers van de rest. Dat gebeurt door webbezoekers te scoren op hun klikgedrag: zo duidt het langdurig bekijken van plattegronden op een serieuze zoeker. Van hen worden plaats, prijsklasse en verschillende huizenkenmerken vastgehouden. Deze worden anoniem doorgegeven aan makelaars in de regio, en vergeleken met het aanbod in die regio. Dat kan leiden tot opmerkelijke adviezen. Als het aanbod van € 250.000 tot € 275.000 gering is maar de vraag groot, en het aanbod vanaf € 275.000 tot € 300.000 groot is maar de vraag gering, kan daaruit het advies voortvloeien om de vraagprijzen van juist boven de € 275.000 te verlagen tot net onder die grens. Dan krijg je meer klanten.

Bedrijven die hun klanten niet kennen op mailadres en/of huisadres hebben het lastiger omdat zij hun klanten niet individueel kunnen benaderen: de hele categorie van fast moving consumenten artikelen. Toch weten ook zij via combinaties van sociale media, gebruikersgroepen en discussieplatforms informatie te destilleren die kan leiden tot aanpassingen in product en/of communicatie. Zo positioneert het ijsmerk Ben & Jerry’s zich met de kernwaarde ‘sociale missie’; overigens vrij ongebruikelijk voor een ijsje. Maar in de sociale media ging het alleen over de hoge prijs. Dat heeft geleid tot herziening van de communicatieprogramma’s. Wat je dan niet kunt vaststellen is hoeveel dit heeft opgeleverd; bij de eerste twee voorbeelden kan dit wel.

Pas op de valkuilen

Bij alle mogelijkheden en kansen liggen er ook gevaren op de loer. Bedenk dat Big Data Marketing gewoon een vak is van goed nadenken, gedisciplineerd werken, en stap voor stap je doel bereiken. Er bestaan geen toverformules.
Laat je dus niks wijsmaken in overdonderende presentaties over de onwaarschijnlijk mooie kansen met Big Data Marketing. Zeker, ook als ik mij als organisatieadviseur voor commerciële vraagstukken beperk tot marketing, zijn de veranderingen ingrijpend. Maar nooit te mooi om waar te zijn. Als een bedrijf u uitlegt dat u de boot mist als u niet direct begint met een onvoorzienbaar groot project, dan kunt u maar beter even de boot te missen.


Tenslotte: uit onze ervaring blijkt dat een belangrijk struikelblok de persoonlijke voorkeur van de commerciële managers en directie is. De werkelijkheid wordt niet altijd op prijs gesteld als die niet overeenkomt met wat zij als vaststaand feit hebben verkondigd: specifieke doelgroep die er niet blijkt te zijn en essentiële producteigenschappen die er niet toe blijken te doen. Als je begint met Big Data Marketing, laat je dan als een onbevangen kind blij verrassen hoe de wereld er kennelijk uitziet.

Paul Postma is directeur van Paul Postma Marketing Consultancy, adviesbedrijf voor commerciële vraagstukken. Auteur van Big Data Marketing – snel simpel en succesvol, 2016

Noten

[1] Welkom in het feitenvrije tijdperk, Vox, Washington D.C. – 360, nr. 105, blz. 14-15qq

[2] Anatomie van de Verleidingneuromarketing succesvol toegepast, Adfo Books, Amsterdam, 2016
Als mijn geheugen mij niet bedriegt
, Douwe Draaisma, Historische Uitgeverij, 2016

Kennisbank onderwerpen:

Kennisbank onderwerpen:

 

Reageer

Na het plaatsen kunt u uw reactie nog 30 minuten aanpassen.

x
x