14/11/2019
Machine Learning inzetten om je website te optimaliseren. Hoe gaaf is dat? Marketing is een vakgebied waar we veel potentiële kansen zien. Veel marketeers maken namelijk gebruik van A/B testen. Voor een bepaalde periode toon je je doelgroep content A, later content B. Daarna vergelijk je: op welk stuk tekst werd vaker geklikt en is dus aantrekkelijker? Wat als je door middel van een algoritme dit proces kan versnellen, verbeteren en verkorten? Machine Learning als tool voor website optimalisatie: je leest het in deze blog.
Slimmere A/B testen
Het is iets waar we bij CQM dagelijks mee bezig zijn: hoe kunnen we processen optimaliseren? Dit doen we voornamelijk voor bedrijven die in de logistiek en op het veld van R&D opereren, maar we kijken veel verder en breder dan dat. Zo kwamen we terecht bij een marketingvraagstuk. Een communicatiebureau wilde iets doen met Machine Learning en website optimalisatie. Dus stelden we onszelf de vraag, in het kader van de bekende A/B testen: kan je een automatisch experiment laten runnen en een computer leren welke content het beste is? Met andere woorden: kunnen we A/B testen nog slimmer doen?
Het antwoord op deze vraag is – als je het ons vraagt – ja. In de online wereld worden technieken gebruikt die wij al jarenlang gebruiken. Een A/B test is namelijk niets minder dan een experiment, iets waar wij dagelijks mee bezig zijn. Echter; zo’n test richt zich op een specifiek onderdeel. Dit kan veel uitgebreider! Stel: je bent Amazon en je doel is om zoveel mogelijk producten te verkopen. Dan moet je onder andere een hele duidelijke call-to-action hebben. Maar uiteraard heeft heel de (product)pagina invloed op het koopgedrag van je bezoeker. Echter: je hebt met diverse doelgroepen te maken. Machine Learning biedt je hierin mogelijkheden.
De voordelen van een algoritme
Stel je nog maar eens verder voor: ouderen willen wellicht een ander design getoond krijgen, met andere content dan jongeren. Deze eerste groep is hoogstwaarschijnlijk ook meer overdag online (pensioenafhankelijk bijvoorbeeld), terwijl de jong volwassenen voornamelijk ’s avonds digitaal actief zijn. Kortom: opties voor geschikte content in overvloed. Om al deze opties optimaal op elkaar af te stemmen, zijn veel A/B testen nodig, diverse menselijke handelingen en bovendien een lange testtijd. Machine Learning neemt dit allemaal weg en geeft je oneindig veel testvarianten.
De voordelen die dit oplevert spreken voor zich. Je kan honderdtallen experimenten naast elkaar draaien, bent veel minder tijd met experimenteren kwijt en je kunt specifieke gepersonaliseerde webpagina’s bouwen, die per doelgroep verschillen. Het algoritme bepaalt wie wat op welk tijdstip te zien krijgt. Bijvoorbeeld dat senioren een andere webpagina getoond krijgen en dat automatisch wordt geleerd waarom dit beter is en wat dan optimaal is. Kortom: je kan op den duur je ideale website creëren.
Machine Learning en online marketing
Met Machine Learning kan extreem veel bereikt worden. Een computer leert automatisch op basis van de gebruikerscontext. Zo weet hij welke browser een bezoeker gebruikt, via welk systeem, enzovoorts. Wanneer een gebruiker cookies accepteert krijg je nog meer data tot je beschikking. Houd hierbij wel rekening met de AVG-wet en gebruik nooit zonder toestemming van je bezoeker enige data.
Machine Learning gaat naast het automatisch leren nog een stap verder: je kunt ermee voorspellen op basis van data. Doordat je meerdere lay-outs en opties kunt voorstellen dan bij A/B testen, maakt de computer ook een schatting: wat is de gewenste lay-out die mijn doelgroep graag ziet en welke conversie krijg ik daar mogelijk op? Vervolgens test je ook of dit klopt. Hoe vaker je dit test, hoe beter Machine Learning werkt, doordat hij continu leert en daardoor zichzelf verbetert. In de beginfase is het dus een investering, die zich uiteindelijk terugverdient: je testen optimaliseren zichzelf en dus wordt er gerichter content aangeboden, die relevant is voor je doelgroep.
Mogelijkheden voor marketeers
Kortom: Machine Learning voor website optimalisatie biedt veel mogelijkheden voor marketeers. Je leert je website zo aan te passen dat je gebruiker optimaal bediend wordt, waardoor uiteindelijk meer leads of verkopen plaatsvinden. Bij A/B testen zie je pas na een bepaalde periode welke content beter is en dan moet je gaan aanpassen. Machine Learning past zichzelf continu aan. Wij zien veel mooie toekomstperspectieven. Ook in combinatie met tekst analytics en dus via het analyseren van online reviews je dienst, product of merk verbeteren. Voor ons wiskundigen maakt het niet uit in welke markt je vraagstuk ligt. Wiskunde is precieze taal die je structuur helpt aan te brengen. Het dwingt je om te begrijpen wat er speelt. Onze 40 jaar ervaring op het gebied van statistische analyses vertalen we naar de online (marketing) wereld. We brengen de fysieke en virtuele wereld bij elkaar. Al lijkt het eerst niet zo voor de hand te liggen, wiskunde voegt echt altijd waarde toe. En daar worden wij ontzettend blij van.
Meer weten de mogelijkheden van Machine Learning binnen Marketing? Neem contact op met Peter Hulsen.
Wil je op de hoogte blijven van het laatste nieuws van CQM, volg ons op LinkedIn of meld je aan voor onze digitale nieuwsbrief.
Fotocredit: Pixabay
