Zo leg je als grote organisatie het datafundament voor marketing automation
Het is de ambitie van elke organisatie: je stuurt het juiste bericht op het juiste moment naar de juiste klant. Kleine organisaties richten hun marketing daar makkelijk op in, maar voor veel grote organisaties, met klantbestanden die bestaan uit miljoenen datarecords, is dat een flinke uitdaging. Terwijl gepersonaliseerde communicatie en content at scale wél het antwoord is op verdere groei.
)
)
Waarom grote organisaties vastlopen
Grote organisaties, of enterprises, vaak gegroeid door overnames en uitbreiding van het productportfolio, bouwen onvermijdelijk een complex datalandschap op. Klanten bestaan in meerdere systemen met verschillende ID's en campagnes draaien op moeilijk te schalen maatwerkoplossingen. Marketing automation biedt dan uitkomst, maar vaak ontbreekt het binnen organisaties aan goede technologische infrastructuur en een stevig datafundament. De keuze om een CRM-platform zoals HubSpot te implementeren is dan juist, maar organisaties vergeten dat daar veel bij komt kijken.
Technologie is het sluitstuk, niet het startpunt
Een van de grootste misvattingen bij CRM- en marketing automation-trajecten is dat het CRM-platform het probleem oplost. De stappen die nodig zijn voor succesvolle implementatie draaien alleen niet om de technologie; die gaan over de collega’s die met het CRM werken en zich nieuwe processen moeten eigen maken. Én het gaat over het neerzetten van een stevig datafundament. De zwakste schakel in de combinatie mens, proces, informatie en technologie bepaalt uiteindelijk of je als organisatie de capability ontwikkelt om van je marketing automation een succes te maken. Technologie faciliteert, de andere drie factoren bepalen het succes.
)
Start met alignment en use cases
Voordat je ook maar één CRM-licentie aanschaft moet er eerst tussen je teams een gedeeld begrip bestaan hoe je het schaalprobleem met marketing automation oplost. Een voor de hand liggende, maar effectieve manier om op één lijn te komen zijn workshops. Zet je marketing-, IT- en BI-team in dezelfde ruimte. Laat marketing uitleggen welke uitdagingen ze hebben. Laat IT horen wat er aan de andere kant van de organisatie speelt en laat BI zien welke data er is en hoe deze is opgebouwd. De gedeelde taal en het begrip die tijdens de workshops ontstaat is de basis voor alles wat daarna komt kijken.
Vervolgens kun je vanuit die workshops toewerken naar een concreet implementatieplan, inclusief use cases. Denk aan concrete campagnes die je wilt kunnen uitvoeren. Wat is daarvoor nodig? Welke data? Welke architectuur? Wat moet er eerst op orde zijn? Die concreetheid laat zien wat marketing automation kan opleveren, en dat maakt het gesprek om de directie te overtuigen ook een stuk eenvoudiger.
)
Het datamodel: de kern van alles
Pas als je teams op één lijn zitten en de use cases helder zijn, kun je bouwen aan een datamodel dat de complexiteit van je klantbestand én organisatie aankan.
In de context van een grote organisatie is een klant zelden één simpel record. Denk aan een organisatie met meerdere diensten per klant, waar de persoon die het contract tekent niet dezelfde persoon is die de communicatie ontvangt. Of aan klanten die verhuizen, van contractvorm wisselen of iemand anders toegang geven tot hun account. Al die veranderingen mogen de klantrelatie niet verstoren. Een robuust datamodel houdt rekening met die complexiteit en is dus essentieel voor je automation.
Door niet álle beschikbare data in te laden, maar samen met IT te bepalen welke data marketing daadwerkelijk nodig heeft, houd je het systeem beheersbaar. Het resultaat is één bron van waarheid: complete en actuele klantprofielen, campagnesegmentatie op basis van gedrag, geautomatiseerde triggers en gecentraliseerd consentbeheer. Uiteindelijk vanuit één CRM-platform.
)
Van implementatie naar werkwijze
Zodra het datafundament en het CRM er staan, en de eerste campagnes draaien, verschuift er iets in de organisatie. Marketeers die voorheen afhankelijk waren van IT voor elke aanpassing, bouwen nu zelf workflows. Teams die nooit AB-testen uitvoerden, testen nu standaard welke variant beter converteert. En campagnes die vroeger weken kostten, worden nu in dagen gebouwd. Marketing automation wordt een manier van denken en werken.
)
En AI?
Terecht rijst de vervolgvraag welke rol AI binnen marketing automation kan spelen. Ook hier geldt; AI versterkt wat er al is. Zonder een gedegen fundament levert AI vooral ruis op. Met een goed gestructureerd datamodel, betrouwbare integraties en heldere processen wordt AI pas nuttig. Vervolgens zet je het binnen je CRM in voor next best action-logica, voor het automatisch genereren van contentvariaties of voor het voorspellen van klantgedrag.
Drie belangrijke lessen
Kies je als grote organisatie ervoor om je marketing automation te professionaliseren door de implementatie van een nieuw CRM-platform, dan gaan er dus heel wat stappen aan vooraf. Samenvattend vallen er drie belangrijke lessen te trekken:
Als organisatie implementeer je niet alleen nieuwe technologie, je ontwikkelt een capability. Denk voordat je kiest voor een CRM-platform na over je mensen, processen, informatie en technologie. Alignment tussen teams gaat altijd vóór het platform. De technologie die je kiest is het sluitstuk, niet het startpunt.
Je data is het fundament, geen bijzaak. Investeer eerst in een toekomstbestendig datamodel. Zonder stevig fundament bouw je een CRM op los zand, hoe goed het platform ook is.
Maak ambities concreet voor alle betrokkenen. Abstracte ambities overtuigen niemand. Concrete use cases wel. Als je aan de directie laat zien welke campagne je gaat bouwen en wat die oplevert, wordt draagvlak vanzelf makkelijker.
Wil je weten hoe je het datafundament voor marketing automation legt in jouw organisatie? Neem contact op met onze experts.