2017 Was het jaar van het woord ‘personalisatie’. Op alle congressen stonden mensen die de kracht van personalisatie predikten en de wereld nam het over: de ene na de andere personalisatie tool schiet uit de grond. Er zijn prachtverhalen over 30 procent verhoging in conversies na het toepassen van personalisatie, magistrale uplifts in AOV, en engagements en e-mail-opens waren nog nooit zo hoog. Toch is er een aantal valkuilen als het gaat over personalisatie.
Personalisatie?
Ten eerste pretendeert de term personalisatie dat er sprake is van een persoonlijkheid. Vanuit een psychologisch oogpunt valt dit echter te betwisten, omdat de enige gevalideerde test voor het meten van persoonlijkheid de OCEAN score is – en uit recent onderzoek blijkt dat ook deze test niet universeel toepasbaar is. Dus, of er daadwerkelijk zoiets bestaat als een unieke persoonlijkheid is nog maar de vraag, laat staan dat we deze al kunnen herkennen.
Of zoals Bart Schutz zegt: “Humanity is unique. Humans are not.”
Maar ik snap dat personalisatie-tools niet daadwerkelijk personaliseren, maar segmenteren, en we eigenlijk te maken hebben met een segmentatietool. De meeste tools bieden dit in de vorm van ‘business rule’-personalisatie, waarbij de segmenten zo klein worden dat het persoonlijk wordt. Door marketing automation bereik je dan iets wat lijkt op personalisatie. Zulke segmenten zijn de ene keer groter dan de andere keer en dat brengt me bij mijn volgende probleem: statistisch is het niet handig om te personaliseren.
Experimenteren is een kerncompetentie van alle snelgroeiende bedrijven omdat je functionaliteiten, services en communicatie kan valideren voordat het live gezet wordt. Een experiment-gedreven cultuur zorgt ervoor dat je niet hoeft te gissen of een verbetering of nieuwe functionaliteit resoneert bij je klanten.
“Experimenteren is een kerncompetentie van alle snelgroeiende bedrijven”
Een voorwaarde om te experimenteren is voldoende power (lees: voldoende bezoekers en voldoende conversies). Personalisatie zorgt ervoor dat je snel naar kleinere groepen gaat kijken, wat als gevolg heeft dat je minder snel verschillen in conversiepercentage zal vinden en dus moeilijker nieuwe functionaliteiten kunt valideren door middel van een experiment. Dat betekent minder data-inzichten en bovenal minder onderbuikgevoelens die je kan valideren met een A/B-test.
En dat brengt me bij mijn laatste argument: hoe komen deze segmenten tot stand?
Het gros van de partijen die zich bezighoudt met personalisatie, maakt keuzes aan de hand van hun onderbuikgevoel. Segmenten die op basis van een vragenlijst of survey worden bedacht, segmenten die perfect passen binnen de persona’s van het bedrijf, maar waar zelden objectieve data bij gepakt is om te kijken of er daadwerkelijk een verschil is tussen beide groepen. En wat ik zelf nog het minst begrijp, is dat er groepen geformuleerd worden, die zo klein zijn dat er totaal geen businesswaarde uit te halen valt.
Dan rijst nu de vraag: hoe moet het dan wel?
Gebruik contextuele data
Onze context is zo ontzettend belangrijk voor de besluitvorming. Je bent eerder geneigd om pindakaas te kopen in de supermarkt als er kinderen rondrennen, omdat je kinderen associeert met pindakaas. Je bent eerder geneigd om minder te kruimelen als een huis subtiel naar citroen ruikt, omdat we citroenen associëren met schoon. Er wordt structureel meer betaald voor kunst op kunstveilingen als het buiten zonnig is, omdat we tijdens zonnige periodes eerder risicozoekend gedrag vertonen, zelfs wat betreft niet-gerelateerde producten. Probeer niet personalisatie na te streven, maar kijk eens naar contextuele segmentaties.
Hoe ziet dat eruit in de praktijk? Iemand die mobiel je site bezoekt, zit waarschijnlijk in een andere context dan iemand vanachter een desktop, want je hebt meer afleiding en zal minder stimuli op je mobiel kunnen verdragen. Een terugkerende bezoeker is waarschijnlijk gemotiveerder dan een nieuwe bezoeker en dus is het handig om de nieuwe bezoeker meer te motiveren en de terugkerende bezoeker minder frictie te bieden.
“Probeer niet personalisatie na te streven, maar kijk naar contextuele segmentaties”
Dit zijn voorbeelden die overigens niet voor iedereen hoeven te werken maar puur ter verduidelijk dienen, en daarom het volgende advies:
Treat personalization like an experiment
Cara Harshman van ClearBit kaart het al aan: ‘Treat personalization like an experiment’. Dat betekent niet zomaar te segmenteren, maar altijd te werken met een controlegroep waar je je segmenten tegen afzet. Maak daarnaast gebruik van experimenten om te onderzoeken wat het juiste moment is om te segmenteren.
Voordat je dus nadenkt over segmenteren (vooral als je weinig bezoekers of conversies hebt), ga eens na wat de context is van je bezoeker. Experimenteer met verschillende varianten, maar zorg altijd dat je groepen niet te klein worden!