Wat is B2B-voorspellende marketing: een complete gids
B2B-voorspellende marketing maakt gebruik van gegevens en analyses om te voorspellen welke accounts het meest waarschijnlijk betrokken raken en converteren, zodat je je tijd en middelen kunt richten op de plekken waar ze het belangrijkst zijn.
In dit artikel laat ik je zien hoe je door de ruis heen snijdt, uitdagingen op het gebied van gegevens en integratie overwint en schaalbare voorspellende marketingprogramma's opzet die echte bedrijfsresultaten opleveren en je marketing slimmer, sneller en effectiever maken.
Wat is B2B-voorspellende marketing?
Voorspellende marketing zet je historische gegevens om in bruikbare inzichten over toekomstig klantgedrag. Omdat je voorspellende marketing kunt gebruiken om te bepalen welke marketingstrategieën de grootste kans van slagen hebben, leidt dit tot kosteneffectievere campagnes.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Zo beschrijft Amit Bivas, voormalig VP Global Marketing bij Optimove, het gebruik van voorspellende marketing in het dagelijks werk tijdens zijn tijd bij de organisatie:
In de praktijk kan dit betekenen dat automatisch een gepersonaliseerde aanbieding wordt geactiveerd voor zakelijke accounts met een hoge koopintentie, of dat je advertentie-uitgaven in realtime aanpast op basis van voorspelde conversiepercentages.
Voorspellende marketing kan je ook helpen om vragen te beantwoorden zoals:
- Welke accounts zullen waarschijnlijk binnen de komende 30 dagen converteren?
- Wat is het optimale prijsniveau voor elk marktsegment?
- Welke klanten vertonen vroege waarschuwingssignalen van klantverloop?
- Waar moeten we ons marketingbudget inzetten voor een maximaal rendement op investering?
Na het toepassen van een voorspellende marketingaanpak worden marketingbeslissingen uiteindelijk gestuurd door gegevens in plaats van ingevingen. Bovendien kun je anticiperen op de behoeften van klanten in plaats van er alleen op te reageren.
Waarom zou je B2B-voorspellende marketing gebruiken?
Als je op onderbuikgevoel vertrouwt om marketingbeslissingen te nemen, laat je waarschijnlijk geld liggen.
“Allereerst is gokken slecht,” 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 vorm van onbewuste vooringenomenheid.”
Een ander veelvoorkomend probleem met traditionele marketing is verspilling van middelen, zegt Katie Robbert:
“Voorspellende prognoses laten je zien waar je je geld moet besteden: wanneer je moet opschalen, wanneer je moet afschalen, wanneer je geld aan advertenties moet uitgeven en wanneer niet. Het slechtst mogelijke wat je kunt doen, is simpelweg geld naar alles gooien en hopen dat iets aanslaat, want dat werkt zelden.”
De cijfers bevestigen dit. Bedrijven die voorspellende marketing gebruiken, zien een winstgevendheid die tot 500% hoger ligt 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 meer:
- 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 B2B-voorspellende marketing
Er zijn eindeloos veel manieren om voorspellende marketing toe te passen, maar niet alle zijn je tijd waard. Hier zijn vier bewezen benaderingen.
1. Churnpreventie
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 verhoogd risico vroegtijdig te herkennen, behaalden ze een 260% hoger conversiepercentage en verhoogden ze de omzet per klant met 310%.
De sleutel is om over te stappen 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, demografische gegevens en zelfs gegevens uit het monitoren van sociale media te analyseren, kunnen bedrijven inzicht krijgen in welke factoren het sterkst samenhangen met klantverloop. Dit kan hen helpen specifieke gebieden te identificeren waarop ze moeten verbeteren, zoals klantenservice, productkwaliteit, prijzen en verkoopinteracties."
Stel bijvoorbeeld dat je een SaaS-app beheert en klantverloop vroegtijdig wilt signaleren. Je kunt AI voor in-appmarketing en voorspellende marketing gebruiken om klantgegevens uit verschillende gegevensbronnen te analyseren, zoals CRM-systemen, gebruiksstatistieken en supportinteracties.
Vervolgens kun je een retentiecampagne ontwerpen die klanten segmenteert op basis van hun neiging om af te haken. Net als in het onderstaande voorbeeld wil je elke voorspellende segmentgroep een andere boodschap aanbieden:
Bron: moengage
Praktische tips:
- Stel een uniform dashboard samen waarin productgebruik en klantgezondheid worden bijgehouden
- 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 afstemmen."
Door traditionele gegevens te combineren met realtime marktsignalen en gegevens over koopintentie, kun je toekomstige resultaten met opmerkelijke nauwkeurigheid voorspellen. Zo ontwikkelde Statworx, een adviesbureau voor datawetenschap, een voorspellingsengine die de vraag naar duizenden producten tot 24 maanden vooruit kan inschatten. Het model verhoogde ook de nauwkeurigheid van vraagvoorspellingen met 10%.
Praktische tips:
- Combineer eigen gegevens met marktinformatie voor een completere context (hierbij kan AI voor concurrentie-informatie helpen)
- Ontwikkel meerdere voorspellingsscenario's (conservatief, verwacht, agressief)
- Plan regelmatig overleg over voorspellingen met verkoop- en productteams om prognoses te valideren
3. Leads scoren
Traditionele leadscoring laat geld liggen. Hoewel eenvoudige demografische en bedrijfsgegevens je misschien vertellen wie je leads zijn, laat voorspellende leadscoring zien welke leads daadwerkelijk klaar zijn om te kopen.
Door duizenden gegevenspunten te analyseren, kunnen modellen voor voorspellende leadscoring de kwaliteit van leads verbeteren en je marketingteam helpen zich te richten op de accounts die waarschijnlijk het vaakst tot een deal leiden. Zo zag ActiveTrail, een aanbieder van e-mailmarketing, na de invoering van een voorspellend leadscoringsysteem een stijging van 25% in kansen en een stijging van 20% in het aantal gesloten deals.
Zodra je een betrouwbaar systeem voor leadscoring 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 conversiekans van elk leadcohort.
Zo ziet dit er in de praktijk uit:
Bron: moengage
Professionele tips:
- Stem scoringsmodellen af op de impact op omzet, niet alleen op activiteit
- Voeg gedrags- en intentiesignalen toe aan basale demografische gegevens
- Kalibreer scoringssystemen met behulp van directe feedback van je salesteam
4. Contentpersonalisatie
Generieke content voldoet niet langer in B2B. Met contentpersonalisatie kun je voorspellende analyses gebruiken om precies te begrijpen waar elk account zich in zijn aankooptraject bevindt, met welke uitdagingen het te maken heeft en welke informatie het vervolgens nodig heeft. Daarna kun je automatisch op het juiste moment de juiste content via het juiste kanaal 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 presenteert de contentpersonalisatie-engine producten waarin elke bezoeker waarschijnlijk het meest geïnteresseerd is. Het resultaat is een stijging van 73% in het bezoekersconversiepercentage van Gemini en een omzetstijging van 128% per bezoeker.
Professionele tips:
- Pas berichtgeving realtime aan op basis van betrokkenheidssignalen
- Gebruik machinaal leren om slimme contentaanbevelingen mogelijk te maken
- Voer voortdurend experimenten uit om personalisatiestrategieën te optimaliseren
Aanbevolen literatuur: 7 voorbeelden van voorspellende analyses ter inspiratie voor je volgende stap
Beste praktijken voor voorspellende B2B-marketing
Het succes van voorspellende marketing is afhankelijk van vier belangrijke pijlers: robuuste gegevensverzameling, conforme systemen, 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 draaien. Daarom moet je eerste doel bij het opzetten van een programma voor voorspellende marketing een uiterst sterke focus op gegevenskwaliteit zijn. Er zijn ongelooflijk veel gegevens die je zou kunnen verzamelen, dus je moet je concentreren 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 monitoren. Waardevol gedrag omvat ook consistente maandelijkse activiteit, betrokken reacties op meldingen, toevoegingen aan het winkelwagentje en zelfstandig uitgevoerd prijsonderzoek.
Net zo belangrijk zijn de risico-indicatoren die op problemen in het verschiet kunnen wijzen. Let op langere perioden van inactiviteit, onregelmatige gebruikspatronen en het systematisch negeren van meldingen. Andere alarmsignalen zijn een afnemende betrokkenheid bij e-mail en sms, afmeldingen voor communicatie, problematische interacties met de klantenservice en het indienen van negatieve feedback.
Professionele tips:
- Creëer systematische processen voor gegevensverzameling via alle kanalen
- Verzamel gegevens uit meerdere bronnen, waaronder CRM-, sociale en intentiesignalen
- Breng historische patronen en realtime signalen met elkaar in balans
2. Bouw systemen voor gegevensverzameling die voldoen aan de regelgeving voor gegevens
Regelgeving zoals GDPR en CCPA heeft de inzet voor gegevensverzameling verhoogd. Het goede nieuws is dat bedrijven die hieraan voldoen een 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 eerder bereid zijn informatie te delen.)
De sleutel tot het naleven van regels voor gegevensprivacy is het creëren van duidelijke mechanismen voor toestemming, die vaak worden beheerd via platforms voor toestemmingsbeheer en precies uitleggen 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 verandert
- Implementeer gedetailleerde toegangscontroles voor gegevens en versleuteling
3. Pas een aanpak van testen en leren toe
In zijn boek Voorspellende analyses zegt auteur Eric Siegel het onverbloemd:
"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 veranderen naarmate marktomstandigheden wijzigen en klantgedrag evolueert. Dat betekent dat een filosofie van ‘testen en leren’ noodzakelijk is om je programma’s voor voorspellende marketing effectief te houden.
Begin met het regelmatig valideren van je voorspellingsmodellen aan de hand van actuele gegevens om te garanderen dat hun nauwkeurigheid niet is afgenomen. Je moet 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
- Houd voorlopende indicatoren bij die kunnen wijzen op modelverschuiving
- Stel een regelmatig ritme vast voor modelupdates
4. Gebruik de beste analysetools
Je strategie voor voorspellende marketing is slechts zo krachtig als de tools die je gebruikt om deze uit te voeren. Let bij het evalueren van opties op deze kritieke factoren:
- Naadloze integratie: Je voorspellende platform moet naadloos gegevens ophalen uit je CRM, tools voor marketingautomatisering en webanalyse. Zorg ervoor dat het probleemloos werkt met je bestaande stack voor marketingtechnologie.
- Modelleermogelijkheden: Zorg ervoor dat je analyseplatform historische gegevens kan analyseren, toekomstig gedrag nauwkeurig kan voorspellen en aangepaste modellen en workflows kan creëren.
- Beveiliging en naleving op ondernemingsniveau: Kies tools met robuuste beveiligingsmaatregelen en ingebouwde naleving van de AVG, CCPA en andere regels voor gegevensprivacy.
Bekijk voor diepgaande aanbevelingen voor tools onze lijst met de beste software voor marketinginzichten.
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.
Bereik betere resultaten met voorspellende marketing
Voorspellende marketing draait niet alleen om betere voorspellingen, maar ook om het realiseren 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 analyses zijn bedoeld om je in de juiste richting te sturen, zodat je een meer datagedreven beslissing neemt in plaats van alleen maar te gokken."
Je kunt voorspellende marketing gebruiken om de manier waarop je met klanten omgaat 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 meer over voorspellende marketing in onze handleidingen over trends in marketingsoftware en prescriptieve versus voorspellende analyses. Vergeet je ook niet te abonneren op de nieuwsbrief van The CMO Club om op de hoogte te blijven van markttrends en meer strategische inzichten te ontvangen die zijn ontwikkeld voor marketingleiders.
