Wat is B2B-voorspellende marketing: een complete gids
Proactief, niet reactief: Voorspellende marketing gebruikt gegevensanalyse om klantgedrag en klantbehoeften te voorspellen, waardoor proactieve in plaats van reactieve marketingstrategieën mogelijk worden.
Dagelijkse toepassingsmogelijkheden: Veelvoorkomende toepassingen zijn het voorkomen van klantverloop, vraagvoorspelling, voorspellende leadclassificatie en contentpersonalisatie.
Kwalitatieve gegevens zijn essentieel: Om voorspellende marketing succesvol te implementeren, moet je focussen op kwalitatieve gegevens, naleving van regelgeving, voortdurend testen en robuuste analysetools.
Voorspellende marketing in B2B kan tot opmerkelijke resultaten leiden. Trend Micro stapte bijvoorbeeld over op een ABM-campagne op basis van voorspellende analyses en zag een verviervoudiging van de betrokkenheid bij nieuwe accounts.
Maar voorspellende marketing kent ook uitdagingen. Marketingleiders hebben vaak moeite met complexe integraties. Ook kan het lastig zijn om de ROI aan belanghebbenden aan te tonen. Een andere belemmering zijn gegevens van lage kwaliteit.
Zelfs met datasets van hoge kwaliteit zullen niet al je inzichten bruikbaar zijn: Peter Shafer, VP Verkoop en Marketing bij The Prosper Group, schat dat "waarschijnlijk ongeveer 60% van [de gegevens] ruis produceert en misschien 40% ervan echt iets oplevert dat nuttig en behulpzaam is."
Create a Free Account to Read More
You need to sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
In deze gids ontdek je hoe je door de ruis heen kunt kijken en voorspellende B2B-marketingprogramma's kunt creëren die echte bedrijfsresultaten opleveren. We behandelen alles, van het kiezen van de juiste tools tot het opbouwen van datagestuurde processen die meegroeien met je bedrijf—met als doel je marketingorganisatie te helpen transformeren van reactief naar voorspellend.
Wat is voorspellende B2B-marketing?
Voorspellende marketing zet je historische gegevens om in bruikbare inzichten over toekomstig klantgedrag. Omdat je voorspellende marketing kunt gebruiken om in te schatten welke marketingstrategieën waarschijnlijk het meest succesvol zijn, leidt dit tot kosteneffectievere campagnes.
Zo beschrijft Amit Bivas, voormalig VP Global Marketing bij Optimove, het gebruik van voorspellende marketing in de dagelijkse praktijk tijdens zijn tijd bij de organisatie:
In de praktijk kan dit betekenen dat automatisch een gepersonaliseerde aanbieding wordt geactiveerd voor zakelijke accounts die een hoge aankoopintentie laten zien, of dat je advertentie-uitgaven realtime worden aangepast op basis van voorspelde conversiepercentages.
Voorspellende marketing kan je ook helpen bij het beantwoorden van vragen als:
- Welke accounts converteren waarschijnlijk binnen de komende 30 dagen?
- Wat is het optimale prijsniveau voor elk marktsegment?
- Welke klanten vertonen vroege waarschuwingssignalen van klantverloop?
- Waar moeten we ons marketingbudget inzetten voor een maximale ROI?
Na de toepassing van een voorspellende marketingaanpak is het eindresultaat dat marketingbeslissingen worden gestuurd door gegevens, niet door onderbuikgevoelens—en dat je kunt anticiperen op de behoeften van klanten in plaats van er alleen op te reageren.
Waarom zou je voorspellende B2B-marketing gebruiken?
Als je op onderbuikgevoelens vertrouwt om marketingbeslissingen te nemen, laat je waarschijnlijk geld liggen.
"Gokken is allereerst een slechte strategie," zegt Katie Robbert, CEO van Trust Insights, een datawetenschapsbedrijf. "Als je je eigen gegevens niet gebruikt om de beslissing te nemen, introduceer je waarschijnlijk een of andere onbewuste vooringenomenheid."
Een ander veelvoorkomend probleem met traditionele marketing is verspilling van middelen, zegt Katie Robbert:
“Voorspellende prognoses vertellen je waar je je geld moet uitgeven: wanneer je moet opschalen, wanneer je moet afschalen, wanneer je geld aan advertenties moet besteden en wanneer niet. Het slechtst mogelijke wat je kunt doen, is gewoon geld naar alles gooien en hopen dat iets aanslaat, want dat pakt zelden goed uit.”
De cijfers bevestigen dit. Bedrijven die voorspellende marketing gebruiken, zien een tot 500% hogere winstgevendheid door de juiste klanten op het juiste moment de juiste aanbiedingen te doen—iets wat met traditionele marketingbenaderingen niet mogelijk is.
Voordelen van voorspellende marketing zijn onder andere:
- Strategische besluitvorming: Gebruik data-analyse voor slimmere, snellere en strategischere keuzes.
- Betere leadkwaliteit: Identificeer je ideale klantprofiel met geavanceerde segmentatie.
- Betekenisvolle personalisatie: Stuur gerichte berichten (en gerichte aanbiedingen) die waarschijnlijk tot actie aanzetten bij elke gebruikerspersona, op basis van hun gedrag.
- Efficiënte toewijzing van middelen: Stem marketinginspanningen af op basis van de voorspelde ROI.
- Verbeterde omzetprognoses: Maak nauwkeurigere prognoses door koopsignalen te identificeren en de levenslange klantwaarde te voorspellen.
4 veelvoorkomende toepassingen van voorspellende B2B-marketing
Er zijn eindeloos veel manieren om voorspellende marketing toe te passen, maar niet allemaal zijn ze je tijd waard. Hier zijn vier bewezen benaderingen.
1. Klantverloop voorkomen
Geen enkel SaaS-bedrijf is immuun voor klantverloop, maar de meest succesvolle bedrijven zien het aankomen voordat het gebeurt. Neem Hydrant als voorbeeld: door voorspellende AI te gebruiken om accounts met een hoog risico vroegtijdig te signaleren, behaalden ze een 260% hoger conversiepercentage en verhoogden ze de omzet per klant met 310%.
De sleutel is de overstap van reactieve naar proactieve retentiestrategieën. Zoals Dr. Cristina Tran, marketingconsultant, uitlegt, kan voorspellende analyse:
"…bedrijven helpen de onderliggende oorzaken van klantverloop te identificeren en deze op systemisch niveau aan te pakken. Door gegevens over klantinteracties, aankoopgeschiedenis, demografie en zelfs gegevens uit luisteren naar sociale media te analyseren, kunnen bedrijven inzicht krijgen in welke factoren het sterkst samenhangen met klantverloop. Dit kan hen helpen specifieke gebieden te identificeren waar verbetering nodig is, zoals klantenservice, productkwaliteit, prijsstelling en verkoopinteracties."
Stel bijvoorbeeld dat je een SaaS-app beheert en klantverloop vroegtijdig wilt signaleren. Je kunt AI in appmarketing en voorspellende marketing gebruiken om klantgegevens uit verschillende gegevensbronnen te analyseren, zoals CRM-systemen, gebruiksstatistieken en supportinteracties.
Van daaruit kun je een retentiecampagne opzetten die klanten segmenteert op basis van hun neiging tot klantverloop. Net als in het onderstaande voorbeeld wil je elk voorspellend segment een andere boodschap sturen:
Bron: moengage
Professionele tips:
- Bouw een uniform dashboard dat productgebruik en klantgezondheid bijhoudt
- Stel geautomatiseerde interventies in die door risico-indicatoren worden geactiveerd
- Richt retentiemiddelen op accounts met het hoogste risico
2. Vraagvoorspelling
Hoewel voorspellende marketing geen glazen bol is, kan deze je helpen cruciale beslissingen over de toewijzing van middelen te nemen op basis van vraagvoorspellingen. "Voorspellende analyse draait om inzicht in wat er in de toekomst zal gebeuren op basis van historische gegevens", legt Katie Robbert van Trust Insights uit. "Hiermee kunnen bedrijven anticiperen op de vraag, hun voorraad optimaliseren en hun middelen dienovereenkomstig inzetten."
Door traditionele gegevens te combineren met realtime marktsignalen en gegevens over koopintentie, kun je toekomstige uitkomsten met opmerkelijke precisie voorspellen. Zo ontwikkelde Statworx, een adviesbureau voor datawetenschap, een voorspellingsengine die de vraag naar duizenden producten tot 24 maanden in de toekomst kan inschatten. Het model verhoogde ook de nauwkeurigheid van vraagvoorspellingen met 10%.
Professionele tips:
- Combineer first-partygegevens met marktinformatie voor een vollediger beeld (dit is iets waarbij AI in concurrentie-informatie kan helpen)
- Ontwikkel meerdere prognosescenario’s (conservatief, verwacht, ambitieus)
- Plan regelmatige prognosebeoordelingen met verkoop- en productteams om voorspellingen te valideren
3. Leads scoren
Traditionele leadscoring laat geld liggen. Hoewel basisgegevens over demografie en bedrijfskenmerken je misschien vertellen wie je leads zijn, onthult voorspellende leadscoring welke leads daadwerkelijk klaar zijn om te kopen.
Door duizenden datapunten te analyseren, kunnen voorspellende leadscoremodellen de kwaliteit van leads verbeteren en je marketingteam helpen zich te richten op de accounts die het waarschijnlijkst tot een deal leiden. ActiveTrail, een aanbieder van e-mailmarketing, zag bijvoorbeeld een toename van 25% in kansen en een toename van 20% in het sluiten van deals na de invoering van een voorspellend leadscoringsysteem.
Zodra je een betrouwbaar leadscoringsysteem hebt geïmplementeerd, kun je nog een stap verder gaan en aangepaste conversiestrategieën ontwerpen voor elke groep leads. In plaats van iedereen dezelfde stimulansen aan te bieden, kun je bijvoorbeeld verschillende kortingen aanbieden op basis van de geneigdheid van elke leadgroep om te converteren.
Zo ziet dit er in de praktijk uit:
Bron: moengage
Tips van experts:
- Stem scoremodellen af op de impact op omzet, niet alleen op activiteit
- Voeg gedrags- en intentiesignalen toe aan basisgegevens over demografie
- Kalibreer scoresystemen met behulp van directe feedback van je verkoopteam
4. Contentpersonalisatie
Generieke content volstaat niet langer in B2B. Met contentpersonalisatie kun je voorspellende analyses gebruiken om precies te begrijpen waar elk account zich in het aankooptraject bevindt, met welke uitdagingen het te maken heeft en welke informatie het vervolgens nodig heeft. Daarna kun je automatisch de juiste content via het juiste kanaal op het juiste moment aanbieden.
Gemini Sound, een e-commercemerk, gebruikt bijvoorbeeld gepersonaliseerde marketing om de koopintentie te voorspellen op basis van realtimegedrag (en op basis van overeenkomsten met huidige klanten). Vervolgens biedt de contentpersonalisatie-engine producten aan waarin elke bezoeker waarschijnlijk het meest geïnteresseerd is. Het resultaat is een toename van 73% in het bezoekersconversiepercentage van Gemini en een stijging van 128% in de omzet per bezoeker.
Tips van experts:
- Pas boodschappen in realtime aan op basis van betrokkenheidssignalen
- Gebruik machinaal leren voor slimme contentaanbevelingen
- Voer doorlopend experimenten uit om personalisatiestrategieën te optimaliseren
Aanbevolen lectuur: 7 voorbeelden van voorspellende analyses ter inspiratie voor je volgende stap
Beste werkwijzen voor voorspellende B2B-marketing
Succes met voorspellende marketing is afhankelijk van vier belangrijke pijlers: robuuste gegevensverzameling, systemen die aan de regelgeving voldoen, voortdurend testen en krachtige analysetools. Zo pak je elk onderdeel aan.
1. Verzamel gegevens van hoge kwaliteit
Je voorspellende modellen zijn slechts zo goed als de gegevens waarop ze gebaseerd zijn. Daarom moet je eerste doel bij het opzetten van een voorspellend marketingprogramma een uiterst scherpe focus op datakwaliteit zijn. Er zijn ongelooflijk veel gegevens die je zou kunnen verzamelen, dus je moet je richten op de belangrijkste positieve en negatieve signalen.
Aan de positieve kant wil je regelmatige interactie met marketingcampagnes, frequente bezoeken aan apps of websites en productspecifieke zoekopdrachten in de gaten houden. Waardevol gedrag omvat ook consistente maandelijkse activiteit, betrokken reacties op meldingen, toevoegingen aan het winkelwagentje en zelfstandig uitgevoerd prijsonderzoek.
Minstens zo belangrijk zijn de risicosignalen die op problemen in de toekomst kunnen wijzen. Let op langere perioden van inactiviteit, onregelmatige gebruikspatronen en het systematisch negeren van meldingen. Andere waarschuwingssignalen zijn een afnemende betrokkenheid bij e-mail en sms, afmeldingen voor communicatie, problematische interacties met de klantenservice en het indienen van negatieve feedback.
Tips van experts:
- Creëer systematische processen voor gegevensverzameling via alle kanalen
- Breng gegevens uit meerdere bronnen samen, waaronder CRM, sociale media en intentiesignalen
- Breng historische patronen in balans met realtime signalen
2. Bouw systemen voor gegevensverzameling die voldoen aan regelgeving inzake gegevens
Regelgeving zoals GDPR en CCPA heeft de inzet voor gegevensverzameling verhoogd. Het goede nieuws is dat bedrijven die hieraan voldoen dubbel voordeel behalen: ze vermijden kostbare nalevingsproblemen en bouwen tegelijkertijd vertrouwen op bij klanten door transparante gegevenspraktijken. (Dit vertrouwen kan zich ook vertalen in een betere gegevenskwaliteit, omdat klanten mogelijk meer bereid zijn om informatie te delen.)
De sleutel tot het naleven van regelgeving inzake gegevensprivacy is het creëren van duidelijke mechanismen voor toestemming, die vaak worden beheerd via platforms voor toestemmingsbeheer, waarin precies wordt uitgelegd hoe klantgegevens zullen worden gebruikt. Je moet ook kaders voor gegevensbeheer ontwerpen die gevoelige informatie volgen en beschermen, en regelmatig audits uitvoeren.
Tips van experts:
- Documenteer elk contactmoment waarop klantgegevens worden verzameld en opgeslagen
- Voer regelmatig nalevingscontroles uit en werk processen bij naarmate regelgeving zich ontwikkelt
- Implementeer gedetailleerde toegangscontroles voor gegevens en versleuteling
3. Voer een aanpak van testen en leren in
In zijn boek Voorspellende analyse zegt auteur Eric Siegel het heel direct:
"Zodra je een model hebt ontwikkeld, moet je jezelf nog niet op de borst kloppen. Voorspellingen helpen niet tenzij je er iets mee doet. Het zijn slechts gedachten, slechts ideeën... De sleutel is om je modellen voortdurend te testen en te verfijnen aan de hand van resultaten uit de echte wereld."
Zelfs de meest geavanceerde voorspellende modellen kunnen na verloop van tijd afwijken wanneer marktomstandigheden veranderen en klantgedrag evolueert. Dat betekent dat een filosofie van ‘testen en leren’ noodzakelijk is om je voorspellende marketingprogramma’s effectief te houden.
Begin met het regelmatig valideren van je voorspellingsmodellen aan de hand van actuele gegevens om er zeker van te zijn dat hun nauwkeurigheid niet is afgenomen. Je wilt ook prestatiestatistieken in de gaten houden die aangeven wanneer je modellen moeten worden aangepast.
Tips van experts:
- Plan maandelijkse controles voor algoritmevalidatie aan de hand van recente conversiegegevens
- Volg voorlopende indicatoren die kunnen wijzen op modelafwijking
- Stel een regelmatig ritme in voor modelupdates
4. Gebruik de beste analysetools
Je voorspellende marketingstrategie is slechts zo krachtig als de tools die je gebruikt om deze uit te voeren. Houd bij het beoordelen van opties deze cruciale factoren in de gaten:
- Naadloze integratie: Je voorspellende platform moet naadloos gegevens kunnen ophalen uit je CRM, tools voor marketingautomatisering en webanalyse. Zorg ervoor dat het probleemloos werkt met je bestaande marketingtechnologiestack.
- Modelleermogelijkheden: Zorg ervoor dat je analyseplatform historische gegevens kan analyseren, toekomstig gedrag nauwkeurig kan voorspellen en aangepaste modellen en werkstromen kan creëren.
- Beveiliging en naleving op ondernemingsniveau: Kies tools met robuuste beveiligingsmaatregelen en ingebouwde naleving van GDPR, CCPA en andere regelgeving inzake gegevensprivacy.
Bekijk voor diepgaande aanbevelingen voor tools onze lijst met de beste software voor marketingintelligentie.
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
Behaal betere resultaten met voorspellende marketing
Voorspellende marketing draait niet alleen om betere voorspellingen, maar ook om het behalen van betere resultaten. Om Katie Robbert nog één keer te citeren:
"Het doel is niet om te voorspellen; het doel is om gedrag te veranderen en zo resultaten te veranderen. Voorspellende analyse is bedoeld om je in de juiste richting te sturen, zodat je een meer datagedreven beslissing kunt nemen in plaats van zomaar te gokken."
Je kunt voorspellende marketing gebruiken om de manier waarop je met klanten communiceert fundamenteel te veranderen. Door verder te gaan dan „onderbuikgevoelens” en proactieve, datagedreven strategieën te gebruiken, kun je hogere conversiepercentages, diepere klantrelaties en efficiëntere groei stimuleren.
Lees voor meer informatie over voorspellende marketing onze gidsen over trends in marketingsoftware en voorschrijvende versus voorspellende analyse. Vergeet ook niet je te abonneren op de nieuwsbrief van The CMO Club om markttrends voor te blijven en meer strategische inzichten te ontvangen die zijn afgestemd op marketingleiders.
