Web-hyperpersonalisatie

Deze dinsdag neem ik binnen het evenement Business+ Ecommerce Lab 2026 – Strategische Ecommerce: AI, logistiek en ervaring om beter te verkopen, deel aan een rondetafel waarin ik mijn visie probeer te geven op dit hele verhaal van personalisatie op basis van digitale marketing.

Iets dat niet nieuw is, maar dat ik al meer dan tien jaar in projecten toepas, zoals je zo zult zien. Maar het klopt dat AI enorme schaal mogelijk maakt op het niveau van de gemiddelde gebruiker, iets wat vroeger moeilijk te bereiken was. Dat is echt veranderd.

Hieronder geef ik je mijn antwoord op elk van de grote punten die we in het gesprek bespraken.

Welke organisatorische en technologische capaciteiten zijn onmisbaar om van eenvoudige dataverzameling naar intelligente real-time activatie te gaan zonder operationele problemen te veroorzaken? (datagovernance, afstemming marketing-IT…)

Meestal is het geen kwestie van organisatie en ook geen technologische kwestie, maar eerder een kwestie van visie. Van analyseren welke data we hebben en wat we ermee kunnen doen.

Een normale website of app genereert miljarden datapoints. Sommige verzamel je op de ene manier (server), andere op een andere (Google Analytics of CRM) en weer andere verzamel je simpelweg niet. Omdat ze je niet interesseren of omdat je er niet aan hebt gedacht, wat meestal gebeurt.

Dus dit is geen probleem van tools, maar, zoals ik zeg, vooral van visie. En het eerste is er een hebben.

Vanaf hier moeten marketing, IT en business met elkaar praten:

• Beslissen wat er verzameld moet worden.
• Waarvoor.
• Hoe het technisch wordt uitgevoerd.
• Hoe de data wordt geactiveerd.
• En eentje die vaak wordt vergeten: hoe het succes van de actie wordt gemeten.

En klaar.

Verderop geef ik meerdere voorbeelden van personalisatie en beantwoord ik deze vier vragen bij elk ervan, maar eerst wil ik dat je één idee onthoudt:

Totale real time bestaat niet.

En dat is geen probleem, want veel van deze activaties en personalisaties hebben geen milliseconden nodig, maar logica en consistentie.

Hoe wordt advanced analytics (voorspellende modellen, machine learning, scoring) gebruikt om koopgedrag te anticiperen en er niet alleen op te reageren? (winkelwagenverlating, dynamische prijzen…)

Het eerste is onderscheid maken tussen analytics en reporting. Reporting is een onderdeel van analytics en wordt in alle middelgrote bedrijven gedaan. Maar analytics is meer. En advanced analytics nog veel meer.

Zien dat een gebruiker de checkout verlaat, is geen advanced analytics. Het is zelfs geen analytics, vanuit mijn standpunt. Het is een event dat een actie moet triggeren, zoals een exit-intent popup of het versturen van een automatische e-mail. Dan zouden we eerder over CRO praten.

Iets anders is wanneer we binnenkomen in modellen die een waarschijnlijkheid toekennen aan een gebruiker / klant:

• Koopwaarschijnlijkheid.
• Verlatingswaarschijnlijkheid.
• Churn-waarschijnlijkheid.

Deze scores controleren en toekennen maakt het mogelijk om te handelen vóór het event plaatsvindt, met meer kans op succes dan wanneer je achteraf ingrijpt.

Bijvoorbeeld, een score voor koopintentie die specifieke aanbiedingen of content activeert, kan heel goed werken. Hetzelfde geldt voor dynamische pricing: prijzen aanpassen op basis van vraag, voorraad en gedrag heeft directe impact als het in de business geïntegreerd is.

In beide gevallen is het moeilijke de “signalen” onderscheiden die een gebruiker richting aankoop bewegen, van de rest die zijn gedrag ons laat zien. Zodra ze zijn gedetecteerd, is ze activeren relatief eenvoudig.

Bovendien werken, in mijn ervaring, eenvoudige goed uitgevoerde regels -zoals die gebaseerd op biases- beter dan andere complexere en vergezochte algoritmen.

Waar ligt het evenwicht tussen echt actiegerichte segmentatie en analytische complexiteit die de uitvoering verlamt? (automatisering, kosten, omnichannel…)

Hier denk ik dat ik tegen de stroom in ga. Ik zeg dit omdat ik projecten zie die beginnen met een eenvoudige segmentatie en die steeds ingewikkelder maken, om te eindigen met honderden microsegmenten die eigenlijk weinig opleveren.

In die zin gebruik ik graag segmenten uit beproefde methodologieën zoals RFM en wijk ik daar weinig van af. Ik denk dat die heel goed bedacht is en het mogelijk maakt om groepen gebruikers aan te pakken die zich echt van elkaar onderscheiden.

Uiteraard taal en/of land, moet je meenemen, vooral vanwege de uitingen en copy, meer dan vanwege het gedrag zelf, al telt dat ook.

Hoe garandeer je een coherente hypergepersonaliseerde ervaring op alle contactpunten —web, email, social, paid media, klantenservice— zonder de merkconsistentie te breken?

Destijds sprak ik al over wat omnichannel inhield in tegenstelling tot multichannel. Hyperpersonalisatie maakt dit veel ingewikkelder. Daarom denk ik dat je niet gek moet worden.

Een voorbeeld: bij Lowi, toen we van mobiel aanbieden naar glasvezel gingen, kwamen we erachter dat er meer dan 100 verschillende klantcases waren bij upselling (één lijn, meerdere lijnen, gelijk of verschillend, bedrijven, particulieren…). Dit was overduidelijk onbeheersbaar.

Wat hebben we gedaan? We kozen ervoor om iedereen een redelijk goede ervaring te bieden. Er waren vaker voorkomende cases waarvan de ervaring meer werd gepolijst, maar de vreemdste werden allemaal gegroepeerd onder een acceptabele ervaring, niet de meest optimale.

Deden we het verkeerd? Door de bril van hyperpersonalisatie kan het lijken van wel, maar elk geval één voor één op de meest optimale manier oplossen zou een VEEL grotere investering in middelen hebben betekend dan de vermeende voordelen. Het compenseerde niet.

Daarom, vanuit mijn standpunt, winnen consistentie en omnichannel altijd van personalisatie. Want als het systeem niet perfect is afgestemd, kan een gebruiker een bericht per e-mail ontvangen, een ander op de website en nog een ander in de winkel, wat veel meer frictie oplevert dan wanneer je helemaal niets probeert te personaliseren. 

De uitdaging is consistent personaliseren. En dat is niet altijd mogelijk.

Daarnaast is er een merkcomponent die vaak wordt genegeerd. Niet alles moet hypergepersonaliseerd zijn. Er zijn boodschappen die voor iedereen hetzelfde moeten zijn omdat ze positionering bouwen. Het evenwicht zit in het combineren van lagen: een coherente merkbasis plus contextuele personalisatie, dát is het ingewikkelde.

Welke metrics bewijzen dat hyperpersonalisatie echt impact heeft op conversie, gemiddelde orderwaarde en loyaliteit, en hoe bereken je de ROI ervan rigoureus?

Nou, op deze niveaus, bedrijven die hyperpersonalisatie overwegen, worden geacht alles wat ervoor komt al sterk geoptimaliseerd te hebben. En dan zijn er geen grote sprongen, maar kleine stijgingen.

Dus, aangezien je al op een hoog niveau zit, worden wijzigingen voorzichtig gedaan en, omdat je moet experimenteren, zijn A/B-tests je vrienden.

En bereid je erop voor om veel tests te zien die geen verbetering in conversie halen of geen statistische significantie hebben.

Dat is normaal.

Dit als we het over de website of app hebben. Maar als het gaat om van geen geautomatiseerde email marketing naar goed gesegmenteerde flows en RFM te gaan, dan verandert de zaak. En dan kunnen we wel degelijk dubbelcijferige stijgingen in conversie en kanaalomzet zien.

Naast deze stijging zullen waarschijnlijk nog twee KPI’s meekomen:

• Percentage terugkerende klanten.
• Totale omzet.

De reden is niets anders dan het herhalingseffect van reclame: je zult veel meer aanwezig zijn in het hoofd van je klant, en dat is het beste wat je kan overkomen.

Wat ROI betreft, tja, als je me kent weet je dat ik geen groot voorstander ben van deze metric behalve wanneer we het hebben over het verkopen van digitale producten of opleidingen. Ik zou dus liegen als ik je een cijfer gaf, want ik weet het niet en het interesseert me niet. Bij personalisatie, zoals bij bijna alles in het online kanaal, volstaat het om de dingen goed te doen, beetje bij beetje en met gezond verstand.

Voorbeelden van personalisatie die je ideeën kunnen geven

Dit zijn enkele cases die we hebben uitgevoerd in projecten op verschillende kanalen en formaten.

Volledige flow: kanalen + web

Dit is tot nu toe het grootste personalisatiewerk waaraan ik heb meegedaan. En het was een heel ambitieus project dat omvatte:

• De website.
• De landing pages.
• Het klantengebied.
• Alle marketingcampagnes en -kanalen.
• Het callcenter (de agent zag precies hetzelfde als de klant).

De volledige user journey, vanaf het moment dat ze ons zagen (display) of naar ons zochten (SEM), tot ze afsloten of het callcenter belden.

En als ik de website zeg, bedoel ik niet een berichtje hier en een ander daar. Nee. De hele website werd gepersonaliseerd:

Kortom, een megaproject, want nu zul je alle variabelen zien die we konden meenemen, die door de sector heel anders zijn dan gebruikelijk.

Variabelen

• Operator waarmee de gebruiker navigeert:
• Klant van het bedrijf.
• Van een ander bedrijf uit de groep
• Van de concurrentie.
• Gecontracteerde diensten.
• Heeft glasvezeldekking.
• Heeft ADSL-dekking.
• Bezoek aan tarief-landingspagina’s.
• Diensten van interesse.
• Aantal bezoeken aan de website.
• Bezoek aan het klantengebied.
• Of hij klant is, of hij een contractduur heeft.
• Invoeging van dynamische keywords: de exacte keywords die de gebruiker in SEM gebruikt, tonen we op de website.
• Of de gebruiker van vergelijkers komt (Idealo, Rastreator).
• Geziene displaycampagne: wordt op de website gerepliceerd.

Zoals je ziet, is het niet normaal om in zomaar elk webproject over al dit soort data te beschikken.

Meting

Complexe oefening:

• Meting vóór en na de personalisatie-oefening.
• Google Analytics.
• AdServer.
• Geavanceerde analyse op maat.

CRM

Hier laat ik je een lijst achter met alle gepersonaliseerde e-mails die we destijds bij Yo pongo el hielo verstuurden:

Email marketing voor ecommerce.

Deze gesegmenteerde e-mails toevoegen, samen met de dagelijkse e-mail, was een game-changer in het project. De twee variabelen die ik eerder noemde, herhaling en omzet, schoten omhoog.

Variabelen

Veel, al waren het er minder dan voorheen:

• Geslacht.
• Leeftijd en verjaardag.
• RFM (aantal bestellingen, datum en bedrag).
• Gekochte producten.
• Voorkeurscategorie.
• Tweede voorkeurscategorie.
• Producten die hij heeft bekeken.
• Producten die het meest door andere gebruikers op de website zijn bekeken.

En nog een paar die ik vast vergeet.

Meting

E-mailserver:

• Deliverability.
• Aantal verzonden e-mails.
• Uitschrijvingen.

Google Analytics:

• Verkeer uit getagde links.
• Inkomsten.

Ecommerce

Module met de laatst bekeken producten van de gebruiker

Eenvoudig en effectief. Deze module herinnert de gebruiker aan de producten die hij onlangs heeft bekeken, zodat we hem opnieuw raken met iets dat hem in principe interesseert.

Variabelen

Producten bekeken door de gebruiker.

Meting

Event in GA4.

Sociale media

Gepersonaliseerde assets voor doelgroepen bij Lowi (verschillende personages, voetbalteams…). Het heeft de resultaten niet echt veranderd, dus de inspanning woog niet op.

Variabelen

Interesses en sociodemografische kenmerken, als ik het me goed herinner.

Meting

Platform van Facebook Ads (dat was nog niet Meta).

Conclusies

Personalisatie is geen kwestie van tools, maar van analyse en van weten wat je met de data moet doen. Zonder dat verzamel je data – niet eens informatie – waar je niets mee doet.

Een andere mythe die moet worden neergehaald is dat real time overschat wordt. In de meeste gevallen is niet snelheid of directheid belangrijk, maar de businesslogica erachter.

Binnen analytics is nuttiger degene die je eerder laat handelen met je klanten, dan degene die uitlegt wat er al is gebeurd.

Een ander belangrijk punt is dat segmentatie ingewikkelder maken meestal een fout is. Beter een paar goed onderscheiden segmenten (gebruik RFM) dan veel nauwelijks bruikbare omdat ze te veel op elkaar lijken.

Aan de andere kant kan niet alles gepersonaliseerd worden. Als je de coherentie tussen marketing- of verkoopkanalen breekt, verslechter je de ervaring.

Op bepaalde niveaus verandert hyperpersonalisatie het bedrijf niet in één klap, maar helpt het met kleine stijgingen.

Kortom, ik zou je zeggen dat als je wilt personaliseren, denk aan minder complexiteit en meer uitvoering.