👥 Waarom guided selling een onmisbare bron van zero-party klantdata is

Data-driven e-commerce bedrijven

E-commerce bedrijven zijn steeds meer data-driven in het beheren en optimaliseren van hun webshop. De gedachte: hoe meer data we verzamelen, des te meer inzichten we kunnen opdoen. Met die inzichten tweaken we de klantreis, wat uiteindelijk onder de streep meer geld oplevert.

Alle verzamelde data wordt weggeschreven naar een Customer Data Platform (CDP), van waaruit wordt gezocht naar de marginal gains. De kleine, incrementele verbeteringen om specifieke klanten (net iets) beter te laten helpen en (net iets) beter te laten converteren. Denk aan de personalisatie van een nieuwsbrief of categoriepagina, het versturen van abandoned cart e-mails of retargeting met behulp van advertenties.

Hiervoor kan de webshop vier verschillende types data gebruiken. Handig genummerd van 0 tot 3 🤔:

Zero party data → Data die de klant vrijwillig en bewust heeft achtergelaten op een webshop.

Voorbeeld: de klant geeft aan dat zij een vrouw is.

First party data → Data geproduceerd door een klant door klik-, zoek- en koopgedrag op een webshop. Dit is verder onder te verdelen in gedragsdata (alle digitale interacties van een klant zoals het bezoeken van een pagina, inloggen, producten plaatsen in het winkelwagentje, scrollen, filteren: eigenlijk elke muisklik, toetsaanslag of swipe valt hieronder) en transactiedata (data van interacties en transacties zoals aankopen, maar ook retouren en klantenservice-interacties).

Voorbeeld: de klant surft op de webshop naar verschillende barbecues, leest een blog over “backpacken in Italië” en koopt een kookboek over pastasauzen.

Second party data → Aangekochte first party data: een andere website verzamelt first party data en biedt dit aan/verkoopt dit aan de webshop.

Voorbeeld: de klant boekt een vlucht en de vliegtuigmaatschappij deelt zijn data, met toestemming, met ‘geselecteerde partners’, waardoor de klant een aanbod van een autoverhuurbedrijf ontvangt zonder dat hij zijn gegevens nogmaals moet invullen.

Third party data → Data die (meestal) wordt verzameld door een databedrijf zonder directe relatie met de klant. Voorbeelden zijn Acxiom, Bluekai, Lotame, Datalogix en Experian — partijen waar de meeste mensen nooit van hebt gehoord. Zij verzamelen data op basis van cookies en voegen dit samen om bijvoorbeeld uitgebreide doelgroepprofielen te creëren.

Voorbeeld: de webshop draait een externe advertentiecampagne om (nieuwe) klanten te bereiken die, op andere websites, eerder interesse hebben getoond in de Italiaanse keuken.

Niet alle data is even waardevol

Er zijn dus verschillende soorten data, maar niet al die data is even waardevol of makkelijk te gebruiken. De vuistregel is dat hoe ‘verder weg’ de data wordt verzameld, hoe minder accuraat het is — en hoe méér ervan beschikbaar is. Dus third party data heeft een lage voorspelbaarheid en betrouwbaarheid, maar is in overvloede aanwezig. First party data heeft een kleinere schaal - dit is namelijk beperkt tot het verkeer op je webshop - maar ook een veel hogere voorspelbaarheid en betrouwbaarheid. Een voorbeeld ter illustratie:

1. Een klant is lid van de Facebookgroep ‘Girls’ Night Out’ (third party data op basis van login met socialmedia-account)
2. Een klant bezoekt de categoriepagina ‘Dameskleding’ (first party data op basis van klikgedrag)
3. Een klant koopt een product voor vrouwen (first party data op basis van transactie)
4. Een klant geeft in haar profiel aan dat zij een vrouw is (zero party data op basis van ingevuld formulier)

Welk van deze data vertelt ons met de grootste zekerheid dat de klant een vrouw is?

Third, second en first party data zijn allemaal inferred data (afgeleide data). Dit is data die, zoals de naam al doet vermoeden, ontstaat zonder dat een klant daar zelf expliciet input voor levert. Het is een proces dat op de achtergrond gebeurt, veelvuldig en op veel plekken.

Slimme algoritmes proberen de spelden uit de hooiberg van afgeleide data te filteren. De uitdaging wordt nog groter door het gebruik van meerdere devices (door dezelfde klant), het wel of niet ingelogd zijn en het (niet) accepteren van cookies. Het zorgen voor een uniform klantbeeld met een hoge voorspellende waarde is hiermee een extreem grote uitdaging.

In de hiërarchie van waardevolle data is zero party data daarom de heilige graal. Zero party data is een vorm van declared data (verstrekte data). Dit is data die vrijwillig en expliciet door een klant is gedeeld. Bijvoorbeeld door het invullen van een inlogformulier of een survey. Omdat klanten dit bewust en uit eigen beweging delen heeft deze data de hoogste betrouwbaarheid en voorspellende waarde. Plus de data is vrij van algoritmisch giswerk.

Maar klanten laten natuurlijk niet zomaar dit soort persoonlijke informatie achter op een webshop. Het is ten slotte geen Facebook! Meestal staat er iets tegenover: een klant deelt bijvoorbeeld zijn geboortedatum en ontvangt hiervoor een kortingscode op zijn verjaardag.

Dit zijn echter vrij basale beloningen en ze worden maar beperkt ingezet. Het verzamelen van zero-party data is daarom nog niet goed van de grond gekomen binnen e-commerce. Een klant heeft misschien zijn geslacht, leeftijd en/of adres ingevuld, maar daar blijft het dan meestal ook bij. Het achterhalen van andere, meer contextuele klantgegevens zoals voorkeuren en wensen bleef tot op heden het domein van afgeleide data. Oftewel giswerk.

Een goed systeem, een currency, om de wisselwerking tussen klant(data) en webshop te ondersteunen ontbrak tot op heden. Wat kan een webshop bieden zodat een (niet-)klant bereid is informatie over zijn wensen, situaties en behoeften te delen?

Guided selling als goudmijn voor zero-party data

Retailers zijn veroordeeld tot afgeleide data omdat klanten zijn veroordeeld tot het roerloos zoeken in de webshop. Als de zoektocht van een klant relevanter, persoonlijker en menselijker wordt gemaakt, dan wordt dat beloond met een klantbeeld dat relevanter, persoonlijker en menselijker is.

Retailers zijn veroordeeld tot afgeleide data omdat klanten zijn veroordeeld tot roerloos zoeken in de webshop.

Een online shop is een groot digitaal pakhuis, tot aan de nok gevuld met producten. Klanten struinen zelfstandig door de gangpaden, op zoek naar het product dat hun probleem oplost. Maar ze weten niet precies wat ze zoeken, en ze worden door de webshop slecht geholpen, dus moeten ze tientallen, zo niet honderden, producten en pagina’s doorakkeren. Het resultaat is - naast een lage conversie - een enorme bak aan gebruikersdata waar geen touw aan vast te knopen is.

Wanneer een webshop de klant (zijn wensen, behoeften en situatie) in plaats van de producten centraal stelt, dan wordt de klant niet alleen beter geholpen, maar wordt de webshop ook beloond met veel bruikbaardere en meer waardevolle informatie.

Er is geen betere manier om dit te doen dan met guided selling.

Guided selling biedt klanten een short cut naar hun perfect product. Dus niet meer honderden producten doorploegen, maar een simpele keuzehulp met wat makkelijke vragen over je gebruik en situatie:

• Hoe vaak ga je de e-bike per week gebruiken?
• Door welk gebied ga je wandelen?
• Voor welk type bad zoek je een schoonmaakrobot?
• Krijg je het snel warm in bed?

Diezelfde short cut voor klanten is ook een short cut voor webshops. Want het is een directe weg naar declared data.

In plaats van honderden afgeleide datapunten te analyseren over een klant die de categorieën boor-/schroefmachines, klopboormachines, nagelpistolen en soldeerbouten bezocht, gebruikt diezelfde klant simpelweg een ‘Vind de juiste machine voor jouw klus’-keuzehulp. Et voila: we weten dat hij een amateur klusser is die zoekt naar de juiste manier om een gipswand in de badkamer te monteren.

In plaats van een woud aan klikdata van allerhande e-bike pagina’s te doorgronden, weten we dat de klant een e-bike zoekt voor dagelijks gebruik in de stad, waarop de boodschappen en 2 kinderzitjes passen.

Geen polonaise aan wandelschoenen-gerelateerde klantdata, maar een vrouw die op zoek is naar een wandelschoen in maat 39 voor een meerdaagse tocht in het hooggebergte met kans op regen.

Zero-party data maakt marginal gains maximaal

De beloning van guided selling is niet zo letterlijk als die van een kortingscode, maar hij is er wel degelijk. De klant deelt wat data en krijgt in ruil daarvoor in enkele klikken een op maat gemaakt productadvies. De klant is hiermee enorm geholpen, want de webshop heeft hem kostbare tijd en moeite bespaart. En ook de webshop is enorm geholpen. Niet alleen vanwege de grotere conversiekans, maar ook - juist - omdat de klant op een veel dieper niveau kan worden begrepen.

Het gaat dan niet langer om ‘in welk product is de klant geïnteresseerd?’, maar om ‘welk probleem probeert te klant op te lossen?’. Zero-party data stelt webshops in staat een veel kritiekere rol te spelen door een dialoog aan te gaan met de klant en hieruit een betekenisvolle relatie op te bouwen. In plaats van de zoveelste irrelevante retargeted advertentie wordt de klant in the moments that matter op een relevante, persoonlijke manier geholpen. Zo wordt klantdata een spel van maximale in plaats van marginale gains.

Meer lezen over guided selling en hoe andere webshops keuzehulpen inzetten? Check eens:

• De nummer 1 uitdaging van webshops (en het is niet omzet)
• Ken je klant! Waarom Simon Lévelt overstapte op een Aiden keuzehulp
• Hoe we e-commerce weer menselijk kunnen maken