Inleiding

Marketingautomatisering is de laatste jaren steeds belangrijker geworden voor bedrijven. Het stroomlijnt processen en maakt marketing effectiever.

Volgens Salesforce is marketingautomatisering het toepassen van technologie om marketing te stroomlijnen en effectiever te maken. Hierbij wordt software ingezet voor leadgeneratie, lead nurturing, lead scoring en meer.

Uit onderzoek van Tendenz blijkt dat meer dan 90% van de beste marketeers het erover eens is dat marketingautomatisering erg belangrijk is. Het helpt bedrijven om sneller te groeien.

Kortom, marketingautomatisering is onmisbaar geworden voor moderne marketing. Het zorgt voor meer efficiëntie, betere resultaten en snellere groei.

Geen duidelijke doelen stellen

Het is erg belangrijk om duidelijke en meetbare doelen te stellen voor je marketingautomatisering. Zonder duidelijke doelen is het onmogelijk om de effectiviteit van je campagnes te meten en bij te sturen. Enkele veelvoorkomende onduidelijke doelen zijn:

“Meer leads genereren” – Dit is te vaag, je moet specifiek zijn over hoeveel meer leads en binnen welke tijdspanne.[1]

“De conversie verhogen” – Ook hier ontbreekt specifieke informatie over hoeveel hoger en wanneer dit behaald moet worden.[2]

“Het merk bekendheid geven” – Dit is erg lastig te meten zonder concrete KPI’s te definiëren.

Zorg ervoor dat je marketingdoelen altijd SMART geformuleerd zijn: Specifiek, Meetbaar, Acceptabel, Realistisch en Tijdsgebonden. Alleen dan kun je de voortgang goed monitoren en bijsturen waar nodig.

Onvoldoende segmentatie

Segmentatie is cruciaal voor effectieve marketing automatisering. Als u uw doelgroep niet goed segmenteert, is de kans groot dat uw berichten niet relevant zijn en genegeerd worden. Goede segmentatie helpt u relevante boodschappen te sturen naar de juiste mensen op het juiste moment. Het verschaft u ook bruikbare inzichten in uw publiek.

Slechte voorbeelden van segmentatie zijn het verzenden van dezelfde nieuwsbrief naar al uw abonnees, of het richten van een promotie op alle klanten, ongeacht hun interesses of aankoopgeschiedenis. In plaats daarvan is het beter om uw publiek op te splitsen op basis van demografie, interesses, gedrag en meer. Stuur vervolgens gerichte boodschappen naar elk segment voor een meer gepersonaliseerde ervaring.

Met goede segmentatie kunt u bijvoorbeeld nieuwe ouders promoties sturen voor babyspullen, of techliefhebbers inhoud over de nieuwste gadgets. Dit zorgt voor meer betrokkenheid en conversie. Zorg er dus voor dat u niet te breed gaat, maar uw boodschappen afstemt op de behoeften van specifieke groepen.

Geen A/B testen

A/B testing is een cruciaal onderdeel van effectieve marketingautomatisering. Door verschillende versies van je campagne tegen elkaar te testen, kun je nauwkeurig meten welke het beste presteert. Helaas slaan veel bedrijven deze belangrijke stap over.

Het uitvoeren van A/B tests is essentieel om de effectiviteit van je campagnes te optimaliseren. Je kunt bijvoorbeeld verschillende onderwerpregel, afbeeldingen of call-to-actions testen om te zien welke combinatie de meeste conversies of inkomsten genereert. Zonder A/B testing blijf je in het duister tasten over wat wel en niet werkt. Je mist kansen om de resultaten van je marketingautomatisering naar een hoger niveau te tillen. [1]

We zien vaak dat bedrijven campagnes lanceren zonder verschillende varianten te testen. Ze gaan direct voor hun eerste idee, zonder te controleren of andere aanpakken beter zouden werken. Dit is een gemiste kans. Neem bijvoorbeeld e-mailcampagnes die verschillende onderwerpregel varianten hadden kunnen testen, of social media advertenties zonder gesplitst testen van afbeeldingen. Door A/B testing niet toe te passen mis je waardevolle inzichten.

Geen analyse van data

Data-analyse is cruciaal voor effectieve marketingautomatisering. Zonder goede analyse van je data weet je niet welke campagnes goed presteren en welke niet. Ook kun je trends en inzichten missen die je campagnes kunnen verbeteren.

Veel bedrijven gaan blind campagnes opzetten zonder eerst hun historische data te analyseren. Ze kijken bijvoorbeeld niet naar conversieratio’s van verschillende campagnes uit het verleden om te zien welke het meest effectief waren. Ook segmenteren ze hun doelgroep niet goed op basis van gedrag en eigenschappen. Hierdoor bereiken campagnes niet de juiste mensen of worden kansen gemist.

Een voorbeeld is een campagne gericht op leadgeneratie zonder eerst te kijken naar welke landingpagina’s en calls-to-action in het verleden de meeste leads opleverden. Door dit niet te analyseren mis je kansen om je campagne te optimaliseren.

Kortom, neem altijd de tijd om je historische data te analyseren voordat je een nieuwe marketingautomatiseringscampagne start. Zo kun je op basis van feiten je campagne opzetten in plaats van aannames, en zul je betere resultaten behalen.

Bron: https://www.sender.net/blog/marketing-automation-strategies/