Twin Sport heeft een sterke marktpositie en een omvangrijke klantendatabase, maar die data zat vast in losse systemen. Gedrags- en interessedata werd opgebouwd in het CDP maar kon niet gebruikt worden om advertenties of e-mails te personaliseren en clicks in e-mails werden niet opnieuw getarget middels advertising. Hierdoor bleven veel use cases op de plank liggen en de licentiekosten stonden niet in verhouding tot wat de tooling opleverde. We vervingen die losse silo's door één centraal klantbeeld in Bloomreach en koppelden advertising, e-mail en website aan hetzelfde profiel, waarmee de omzet uit marketing automation met 95% groeide en die uit e-mailmarketing met 29%. De webshop groeide in dezelfde periode met 22,5% in omzet.
Onze aanpak
Het idee
Twin Sport wilde meer waarde halen uit de digitale kanalen die er al waren, en data inzetten om commercieel te groeien. Het knelpunt zat in de fundering onder die kanalen. De marketingtools sloten niet meer aan op de bedrijfsdoelstellingen.
Drie problemen kwamen steeds terug. Gedragsdata zat in losse silo's en was daardoor niet bruikbaar voor e-mails en automations. De bestaande tooling was te beperkt en te onhandig om use cases echt uit te voeren. En de licentiekosten waren hoog in verhouding tot de waarde die eruit kwam.
De strategie
Zolang klantdata versnipperd blijft, werkt elk kanaal op zichzelf en blijft het grootste deel van de potentie liggen. Personalisatie begint bij één profiel waarop alle kanalen kunnen bouwen.
De huidige infrastructuur stelde Twin Sport onvoldoende in staat om haar doelen te bereiken. Daarom hebben we opnieuw de martech stack onder de loep genomen. Uiteindelijk hebben we gekozen voor een ander activatieplatform waarbij gekeken werd naar vier belangrijke randvoorwaarden: gebruiksvriendelijkheid, een centraal klantbeeld met echte personalisatiemogelijkheden, profielopbouw en segmentatie, en sterke, betrouwbare integraties. Daaromheen bouwden we een geïntegreerde aanpak die de volledige funnel afdekt: advertising voor awareness, landingspagina's voor interesse, automations voor overweging en on-site personalisatie voor de aankoop.
Het proces
- Datafundament gelegd. Eén 360-graden klantbeeld met profieleigenschappen, events, bekeken en gekochte producten, consentmanagement en voorspellingen (gekoppeld aan de productcatalogus), zodat e-mail, automations, website, A/B-testen, segmentaties en advertising uit dezelfde bron putten.
- Basis triggers gebouwd. Van een cookie-based bezoeker naar een herkend profiel: een incentive in de vorm van een kortingscode, gevolgd door een geautomatiseerde mail die direct persoonlijke recommendations laat zien. Resultaat: 9,4% databasegroei in vier maanden.
- Websitegedrag op profielniveau opgeslagen. Elke paginaweergave, productweergave en winkelmandmutatie landt als event op het profiel, inclusief categorie, merk en prijs. Daarmee is gedrag bruikbaar als interessedata.
- Multichannel automatisering ingericht. Een bezoeker die via een Meta-advertentie voor sneakers binnenkomt maar niet koopt, wordt automatisch opgevolgd: een e-mail met persoonsgebonden recommendations op basis van wat hij bekeek, een incentive om alsnog te converteren, en retargeting via ads, allemaal getriggerd vanuit hetzelfde profiel.
- Onsite recommendations toegevoegd. Upsell en cross-sell op de productpagina, gevoed door het profiel en de catalogus in plaats van door een generieke bestsellerlijst.
- Database opgeschoond met geavanceerde workflows. Inactieve contacten drukken de engagement en kosten geld. We bouwden een automatische heractivatieflow voor klanten die dreigden af te haken; wie daarna inactief bleef, mailen we niet meer. Het actieve e-mailsegment werd 37,8% kleiner, en daarmee schoner, goedkoper en beter presterend.
Resultaten door onze experts
