Data-driven contentmarketing: de ultieme gids

Het eerste stuk content dat je maakt is nooit het best mogelijke stuk content. Daarom heb je data-driven contentmarketing nodig: om steeds betere content te maken, verzamel je data om van te leren. Dat doe je door te experimenteren en door in en buiten je bedrijf data te verzamelen over je doelgroep en klanten.

In deze gids laat ik je stap voor stap zien hoe je dat doet. Maar we beginnen bij het begin, met een paar definities:

Wat is data-driven contentmarketing?

Mijn definitie: bij data-driven contentmarketing gebruik je data om te bepalen welke content je moet maken. Je kijkt naar klantgedrag, reacties, trends en meer. Met de inzichten die je daar vindt, maak je content die echt resoneert bij de juiste mensen. Je haalt het 'onderbuikgevoel' uit het proces en neemt beslissingen op basis van data. Zo simpel is het.

En data-driven contentmarketing heeft veel voordelen:

1. Je maakt betere content: je haalt feedback op uit je doelgroep en je weet dus snel wat werkt en wat niet. Zo kun je snel je content verbeteren.
2. Meer engagement: data-driven contentmarketing is goed voor je merk, want je publiceert minder vaak content die niet aanslaat.
3. Hogere ROI: met data-driven contentmarketing maak je uiteindelijk heel veel slechte content niet. Elke marketing-euro die je uitgeeft landt dus effectiever en je haalt meer waarde uit je contentbudget.

Data-driven contentmarketing vs. data-based contentmarketing

Het verschil tussen data-based contentmarketing en data-driven contentmarketing is subtiel, maar belangrijk.

Data-based contentmarketing gaat over het gebruik van data om je content te onderbouwen. Zoals wanneer je besluit om een whitepaper te maken op basis van een aantal klantinterviews. Je bekijkt de data, trekt je conclusies en bouwt daarop je contentstrategie. Je content is dan dus data-informed (in de datawereld heb je nooit gebrek aan buzzwords), maar nog niet data-driven, omdat je niet real-time kunt bijsturen.

Data-driven contentmarketing gaat daarmee een stap verder. Je gebruikt data niet alleen meer om je strategie te ondersteunen, maar ook om het dagelijks proces te leiden. Je verzamelt dus meer data, je raadpleegt je data-dashboards veel vaker (meestal wekelijks) en je maakt heel specifiek kleine stukjes content (zoals LinkedIn-advertenties) om te kijken welke boodschappen en invalshoeken aanslaan.

Ok. Nu zijn we klaar voor stap 1:

1. Kweek een data-mindset

In een gesprek van mens tot mens zien we instinctief of wat we vertellen de ander boeit. In een online conversatie krijg je dit soort signalen niet. Dus moet je andere manieren vinden om erachter te komen wat mensen interessant vinden.

Zit je in een verkoopgesprek en stopt je gesprekspartner met vragen stellen? Kijken ze weg? Proberen ze van onderwerp te veranderen? Dan is het tijd om er een eind aan te breien.

Als verkoper, en als mens in het algemeen, pik je dit soort signalen bijna instinctief op. Maar hoe werkt dat, nu 80% van de klantreis en het verkooptraject online gebeurt?

Je potentiële klant heeft nu een 'gesprek' met je content. Data-driven contentmarketing is de kunst om uit het gedrag van jouw klant af te leiden welke content het beste werkt voor jou (bij het binnenhalen van nieuwe klanten) en voor de klant (bij het beantwoorden van vragen over je product).

Data, bijvoorbeeld van je website, social media en Google, schetsen een gedetailleerd beeld van het gedrag van je contentgebruikers. Met een goed ingericht dataproces en een flinke dosis creativiteit kun je deze data omzetten in killer content. Dat wordt ook steeds belangrijker, want in een overvol en ontzettend gefragmenteerd medialandschap verlies je makkelijk de strijd om aandacht. Je zou dus obsessief bezig moeten zijn met wat jouw publiek interessant vindt.

Waarom data-driven contentmarketing vaak niet lukt

Waarom doen we dat dan zo vaak niet? Waarom maken zo veel bedrijven content die niemand wil lezen? Waarom wordt de website blauw, alleen omdat de directeur van blauw houdt? Dat heeft te maken met tradities en onze menselijke aard.

1. De HiPPO. Als mens, en zeker als ervaren professionals, zijn we gewend om op ons eigen oordeel af te gaan. Dat baseren we tenslotte op onze ervaring met. Traditioneel nemen we binnen bedrijven ook beslissingen door bij elkaar te zitten en standpunten uit te wisselen. En als we het niet eens worden, geeft de stem van de hoogste leidinggevende de doorslag. De 'HiPPO': de Highest Paid Person's Opinion. Helaas sluit die alleen bij heel hoge uitzondering aan bij wat de lezer of kijker wil zien. Die lezer is namelijk de grote afwezige bij dit soort meetings. Toch geeft die uiteindelijk zijn mening op een doorslaggevende manier: door je content simpelweg te negeren.
2. De afwezige klant. Data is de manier om de gebruiker wel vanaf de eerste brainstorm aan tafel te krijgen. Data is in de interne discussie de ontbrekende stem van de klant. Door ideeën en standpunten te onderbouwen met data - en door anderen te vragen dat te doen - krijg je een discussie op basis van feiten en haal je mening, emotie en groepsdynamica uit het gesprek. Dat vraagt van iedereen een zekere nederigheid. Het komt namelijk nogal vaak voor dat je een bepaald idee hebt, maar dat je geen data kunt vinden om het te bevestigen. Dan moet je je idee weggooien en iets anders bedenken. En, hoezeer je als contentmaker ook je best doet om je ego buiten het creatieve proces te houden, dat doet altijd een beetje zeer.
3. Onze sociale instincten. Ook het vragen om data-onderbouwing is niet altijd leuk. Sociale instincten vertellen ons dat we niet de confrontatie moeten zoeken. Zeker niet met de baas en al helemaal niet met de klant. Niemand wil de zeurpiet zijn die een mooi idee de grond in boort. Elkaar uitdagen om met onderbouwing te komen is dus even wennen voor iedereen. Maar als iedereen er de noodzaak van inziet en als leiders en managers zelf het goede voorbeeld geven kun je de data mindset een centrale plek geven in je werkprocessen.

Zo ontwikkel je lerend vermogen

En heb je niet genoeg data? Dan bedenk je experimenten om zo snel en zo goedkoop mogelijk zo veel mogelijk te leren over je doelgroep. Als klanten mij dus vragen welke content ze moeten maken voor hun doelgroep is mijn antwoord dus altijd: 'Geen idee. Laten we dat testen.' En dan gaan we iets maken waarvan we samen denken dat het zal aanslaan, promoten we dat en kijken we wat de resultaten zijn. Soms hebben we het in één keer goed (want je hebt altijd meer data dan je denkt, daarover later meer) en soms maken we iets wat niemand wil lezen en moeten we terug naar de tekentafel. Maar ook dat is data.

2. Zet data in context met benchmarks

Wat doe je liever: 400 hardgekookte eieren eten, of 400 meter rennen? In beide gevallen betekent het getal ‘400’ iets totaal anders. Dat snapt iedereen, toch? Waarom gooien we in marketingmeetings dan nog zo vaak met cijfers zonder context?

Het verzamelen en interpreteren van data is een belangrijk deel van contentmarketing. Maar hoe we die data presenteren en framen bepaalt of we er ook echt iets mee kunnen. Want je weet pas of iets 'veel' of 'weinig' is als je het ergens mee kunt vergelijken.

Waarom hoor ik mensen dingen zeggen als ‘mijn site heeft 30.000 unieke bezoekers per maand’, ‘we hebben 500 kliks op onze advertentie’ of ‘deze maand 100 nieuwe leads’? Ooit kreeg ik zelfs een Analytics-screenshot toegestuurd van een ondernemer. Ik kon eruit opmaken dat er die maand ongeveer 4.200 mensen op zijn site geweest waren. De vraag was: ‘Is dit goed?’ Tja, dat ligt er dus aan hoe je ‘goed’ definieert. Waren het er vorige maand 2.000 of 10.000? Hoeveel van die mensen gaan tot een bestelling over? Hoeveel vertrekken er teleurgesteld? Hoeveel komen er op de site van de concurrent? Die vragen stel je om getallen in een context te plaatsen. Zonder die context betekenen getallen helemaal niets.

Vier mogelijke benchmarks

Je verandert ruwe data in betekenisvolle input door ze in de context van jouw business en doelen zetten. Er zijn oneindig veel manieren om data te benchmarken en wat de juiste is hangt, zoals alles, af van jouw specifieke situatie. Dit zijn goede plekken om te beginnen met zoeken:

1. Targets. Het begint met ambitie, was ooit de slogan van ING. Doelen stellen is een prima manier om je marketing op scherp te zetten. Het risico is wel dat die doelen soms een beetje uit de lucht geplukt worden. Een mooi rond getal bijvoorbeeld: 10.000 Instagram-volgers, 1 miljoen unieke bezoekers. En dan het liefst ook op een mooie datum: voor het eind van het kwartaal, op 1 januari... Niet altijd even haalbaar en ook niet altijd even relevant. Haal dus bij het stellen van doelen als sanity check je oude vriend SMART weer eens van stal en kijk of die 10.000 Insta-volgers, behalve specifiek, meetbaar en tijdgebonden, ook haalbaar en relevant zijn. 'Relevant' wil daarbij zeggen dat je ze kunt koppelen aan een specifiek businessdoel. Met andere woorden: zorg dat het duidelijk is hoe die 10.000 Insta-volgers gaan bijdragen aan je bedrijfsresultaat.
2. Voorgaande periode. Een veel simpeler manier om ‘goed’ te definiëren is ‘beter dan vorige maand’. Zo daag je jezelf uit om steeds betere content te maken en je proces steeds beter te organiseren. Zeker als je net begint met contentmarketing is dih een goede manier om op stoom te komen. Mik bijvoorbeeld voor je belangrijkste metrics eens op 5% maandelijkse groei. Klinkt dat bescheiden? Bedenk dan dat 5% groei per maand uitkomt op 80% groei per jaar! Je krijgt zo ook een goed beeld van je marketingorganisatie. Slaag je er, ook na veel investeren en experimenteren, niet in om groei te realiseren? Dan is er aanleiding om eens naar je interne organisatie te kijken. Heb je genoeg mankracht? Mis je expertise? Heb je wel een goed beeld van je doelgroep? Zo verbeter je niet alleen je content, maar werk je ook aan je bedrijf.
3. Externe benchmark. Benchmarken op je eigen prestaties heeft nadelen. Je weet namelijk niet hoe je het doet, vergeleken met de rest van de wereld. Gelukkig zijn er veel bronnen van informatie waar je externe benchmarks uit kunt halen, hoewel specifieke, openbaar toegankelijke data over de prestaties van content in Nederland nog niet makkelijk te vinden zijn. De DDMA e-mailbenchmark gebruik ik graag. Voor Facebook-campagnes zijn er cijfers uit 2019. Internationaal is er veel meer te vinden, maar mijn ervaring is dat deze, voornamelijk Amerikaanse, informatie niet altijd relevant is voor ons postzegeltje aan de Noordzee.
4. De concurrent. Online, en vooral op social media, zijn veel gegevens over de concurrent openbaar toegankelijk. Je kunt dus vrij makkelijk nagaan hoe vaak jouw concurrenten content publiceren en hoe mensen daarop reageren. Kijk ook eens bij Google. Het aantal zoekacties op de merknaam van een bedrijf is een goede indicatie voor de merkbekendheid. Door jouw ‘branded searches’ uit te zetten tegen die van de concurrent zie je wat jouw ‘share of conversation’ is.

Waarom je altijd in percentages moet rapporteren

Om het echt goed te doen, zouden we eigenlijk alleen nog maar in percentages moeten rapporteren. Absolute getallen brengen veel te veel emotie mee. ‘20.000’ klinkt als heel veel, omdat we als mensen bijna nooit 20.000 dingen (zoals mensen of euro’s) bij elkaar zien. Maar als je 20.000 klanten had deze maand en vorige maand waren dat er 100.000… Enfin, ik val in herhaling. Het komt erop neer dat de waarde van een getal bepaald wordt door de context. Pas in de context wordt data informatie en kun je beginnen met het interpreteren ervan.

Ik stel de ‘meters of eieren’-vraag trouwens vaak bij klanten en als ik voor een zaal sta. En bijna nooit stelt iemand de belangrijkste wedervraag: hoeveel tijd krijg ik ervoor? Want als je voor die eieren een jaar krijgt, en voor die 400 meter een minuut, dan verandert dat getal ineens weer van betekenis…

3. Stel in iedere fase de juiste doelen

Wat wil je eigenlijk bereiken met je contentmarketing? Heb je het antwoord op die vraag niet paraat, dan weet je dus nooit of je content 'werkt'. Je hebt dus voor succesvolle content altijd eerst een duidelijk doel nodig. Wat dat doel moet zijn, dat hangt af van de fase waar je in zit. Ik leg het je uit...

Wat is het doel van je website? Wat is - exact - het nut van jouw Facebook-pagina? Dat zijn vragen waarop veel IT-marketeers de antwoorden niet paraat hebben. Dat is best vreemd. Het maken, publiceren en promoten van content kost veel tijd, geld en energie. Het zou dus een investering moeten zijn: iets dat zich uiteindelijk terugbetaalt. Om te weten wanneer en hoe, moet je aan al je content concrete doelen hangen.

Maar ook om je analytics te kunnen interpreteren, moet je content een doel hebben. Dat doel bepaalt wanneer iets ‘goed’ is. Maar het type doelen dat je stelt moet passen bij de fase waar je je in bevindt. Te vroeg te strikte eisen stellen werkt niet, omdat je nog niet de middelen en de kennis hebt om die doelen te halen (of zelfs maar te meten). Ik noem dat (omdat ik nou eenmaal van sjieke woorden hou) ‘evolutionaire analytics’: een datastrategie die met je contentoperatie meegroeit. Dat zorgt dat je met contentmarketing aan de slag kunt zonder meteen een ingewikkelde, dure analytics-infrastructuur te bouwen die je nog nauwelijks gebruikt.

Fase 1: de machine opstarten

Een contentstrategie optuigen is één ding, hem consequent uitvoeren is vaak heel iets anders. Veel content-metrics, zoals pageviews en sociale interactie, zijn waardeloos als je productie niet op orde is. Twee keer zoveel bezoekers op je site deze maand? Gefeliciteerd! Of komt dat misschien omdat je vorige maand niets gepubliceerd hebt?

Om bereik en succes van je content te meten heb je een consequente productie nodig. Daarom start je je analytics-reis met een fase waarin je alleen je productie monitort en alle andere metrics nog even links laat liggen.

Voorbeelddoelen in deze fase:

• Minimaal 1 artikel per week publiceren
• 3 keer per dag een link delen op Facebook
• Ieder artikel promoten volgens een vast schema
• Minimaal 10.000 LinkedIn-views inkopen

Ben je niet met een blog, social media of een content portal bezig maar met een informatiesite? Dan kun je coverage als productiemetric gebruiken. Je stelt dan niet de maandelijkse productie als doel, maar je kiest een lijst inhoudelijke onderwerpen en streeft ernaar iedere maand een vast aantal pagina's toe te voegen en zo je 'dekkingspercentage' steeds te verhogen.

Veel van mijn collega-marketeers zijn heel erg tegen het gebruik van productie-metrics. Heel erg. Sommigen verheffen zelfs hun stem in discussies erover. En ze hebben op zich een punt hoor: het maken en online gooien van zo veel mogelijk content mag nooit een doel op zich zijn. Dan krijg je overvolle sites vol prut en social media-streams die niemand wil volgen. Maar onder strikte voorwaarden werken productiemetrics wél:

Het is een tijdelijke situatie. Je stuurt alleen de eerste paar maanden op productie, om zeker te zijn dat je organisatie je contentambities waar kan maken. Meestal is dat niet zo en gebruik je die eerste fase om je kwantitatieve ambities omlaag bij te stellen en je te concentreren op kwaliteit (of om je team uit te breiden. Maar de kans dat je daar budget voor krijgt is extreem klein, omdat je nog geen concrete resultaten kunt laten zien).

De definitie 'kwaliteit' zit verankerd in je strategie. Productiedoelen halen is waardeloos als je content geen waarde heeft voor je publiek. Denk dus eerst goed na over welke vragen je met welke content wilt beantwoorden voor welke doelgroep.

Fase 2: bereik opbouwen

Goed, je hebt je productie op orde. Dan wil je natuurlijk ook dat je content bekeken wordt.

Voorbeelddoelen in deze fase:

• 1.000 unieke bezoekers voor ieder artikel in de eerste week na plaatsing
• 50% van het verkeer uit organic search halen
• 1% CTR op LinkedIn-advertenties
• 25.000 unieke bezoekers per maand op de site

In deze fase leer je welke content aanslaat en welke niet. Die input kun je tot op zekere hoogte gebruiken om je content te verbeteren, maar erg precies is het allemaal nog niet.

Helaas is dit de fase waar de meeste bedrijven in blijven hangen. Dat is jammer, want het constant binnenhalen van anonieme bezoekers is duur en arbeidsintensief en bereik-metrics vertellen je niet of je content bijdraagt aan je bedrijfsdoelen. Wil je bouwen aan een duurzame relatie met je publiek én de volgende stap zetten in de evolutie van je analytics? Dan heb je meer betrokkenheid nodig.

Fase 3: betrokkenheid

The money is in the list. Daar bedoel ik mee dat e-mailabonnees een relatief goedkope manier zijn om veel respons te krijgen bij heel specifieke doelgroepen. Daarom richt je je in fase 3 op ‘zachte conversies’, oftewel downloads en nieuwsbriefinschrijvingen. Voorzie al je content van relevante calls to action en leid bezoekers met zachte hand van het ene stuk content naar het andere. Haal ze waar nodig met retargeting en verse content terug naar je site.

Voorbeelddoelen in deze fase:

• 10% maandelijkse groei van e-maildatabase
• 200 downloads per maand
• 50% toename van de CTR van je e-mails

Gefeliciteerd! Nu zijn je data-mogelijkheden exponentieel toegenomen. Heb je een goed marketing automation-systeem? Dan kun je iedere nieuwsbriefinschrijving en iedere download koppelen aan specifieke acties op je website en vaak ook aan social media content of ads. Nu ga je de patronen zien in welke content betrokkenheid oplevert en welke niet. Je kunt nu je content-analytics gaan omzetten in zinvolle actie.

Door al je content een score toe te kennen, op basis van de rol die hij heeft gespeeld in het conversieproces, krijg je inzicht in welke content voor betrokkenheid zorgt. Dit is informatie die je direct kunt gebruiken voor je strategie: maak meer van wat wel werkt en haal wat niet werkt genadeloos offline.

Fase 4: harde resultaten

Als je content kunt optimaliseren voor betrokkenheid, ben je klaar om de laatste stap te zetten: content koppelen aan harde resultaten. De data die je voor deze fase nodig hebt, is grappig genoeg de data is waar je het makkelijkst aankomt. Je hebt klantgegevens en sales gewoon in je CRM of ordersysteem staan. Koppel die op dezelfde manier als in fase 3 aan specifieke stukken content. Zo zie je welke content een belangrijke rol speelt in je verkoopproces. De technische uitdaging (het koppelen van data uit verschillende systemen) is hier wat groter, maar het principe is hetzelfde.

Voorbeelddoelen in deze fase:

• 4 nieuwe klanten per maand, (gedeeltelijk) toe te wijzen aan content
• 20.000 euro omzet, (gedeeltelijk) te koppelen aan content

Ook nu gelden trouwens voor een informatiesite weer andere regels dan voor een commerciële site. Vaak wil je met een informatieve site juist voorkomen dat mensen contact met je opnemen. Een ‘tevreden klant’ is hier iemand die je juist nooit spreekt. Dit kun je afvangen door kwalitatief onderzoek te doen. Vraag mensen bijvoorbeeld om aan te geven of ze op de site hebben gevonden wat ze zochten. We noemen het percentage tevreden gebruikers task completion rate of TCR. Een consequent hoge TCR vertelt je dat gebruikers kunnen vinden wat ze zoeken.

Onthoud wel dat content die deel uitmaakt van een verkooptraject niet per se ook verantwoordelijk is voor de verkoop. Om dat te kunnen vaststellen, heb je gebruikersonderzoek nodig. Maar ook dat is nu makkelijk te regelen. Doe eens gek en neem een half uurtje om met je nieuwe klant te bellen en te vragen welke content wel of niet als nuttig werd ervaren.

4. Kijk nooit naar totalen of gemiddelden

Om je content-dashboard overzichtelijk te houden, werk je met totalen en gemiddelden. Maar die kunnen grote problemen verborgen houden. Doe dus regelmatig een 'deep dive' in je data en vertrouw niet blind op je dashboard.

In een rivier van gemiddeld een meter diep kun je makkelijk verdrinken.

In de beleggerswereld hoor je vaak de uitdrukking 'in een rivier van gemiddeld een meter diep kun je makkelijk verdrinken.' Maar dat geldt ook als je met analytics bezig bent. Open je Google Analytics, het Hubspot Marketing Dashboard of welke andere analytics-tool dan ook, dan zie je meteen een heleboel cijfers. De meeste van die cijfers zijn totalen en gemiddelden, die bedoeld zijn om je een globaal beeld te geven van de prestaties van je site of campagne. Maar ze vertellen nooit het hele verhaal. Ik geef je even een voorbeeld.

Voorbeeld: wat is een goede bounce rate?

Stel, je blogs hebben een gemiddelde bounce rate van 83%. Voor blogartikelen is dat niet slecht. Mensen klikken vanaf social media, lezen het artikel en gaan weer verder met waar ze mee bezig waren. 17% van deze bezoekers blijft hangen om nog een blog te lezen of je productinformatie te bekijken. Goed bezig! Of toch niet?

Komt bijvoorbeeld een derde van je verkeer van mobiele gebruikers en je desktopverkeer heeft een bounce rate van 77%, dan vertrekt blijkbaar 95% van je mobiele gebruikers meteen na het binnenkomen. Dat is een aanwijzing dat er een probleem is met de mobiele bruikbaarheid van je blogpagina. Of misschien wel je hele site. Dit had je nooit ontdekt als je alleen naar de gemiddelde bounce was blijven kijken.

Hetzelfde kan gebeuren met conversies. De gemiddelde conversie van een landingspagina kan prima zijn, terwijl hij toch een bepaald klantsegment totaal niet aanspreekt. Of je time on site is gemiddeld goed, maar je ziet niet dat je social media-verkeer massaal afhaakt. Dit soort issues zie je pas als je je bezoek gaat segmenteren: opsplitsen in specifieke, relevante doelgroepen.

Kansen vinden en problemen oplossen

Niet alleen problemen verschuilen zich in totalen en gemiddelden. Ook kansen kun je makkelijk missen als je niet of niet goed segmenteert. Een beetje rondklikken in je analytics kan je een hoop leren. Vergelijk eens verschillende demografieën, tijdstippen, locaties etc. met elkaar. Het kan zomaar zijn dat er op zondagavond heel veel vrouwen van 65+ op je webwinkel zijn. Daar kun je op inspelen met een korting of een actie.

Ook bij het analyseren van slecht presterende pagina's helpt segmenteren. Heb je een landingspagina die niks doet, probeer er dan achter te komen welke gebruikers het meest wegklikken (begin weer bij mobiel vs. desktop). Andersom werkt het natuurlijk ook: als een stuk content het heel erg goed doet, wil je weten welke doelgroepen verantwoordelijk zijn voor het succes. Met die informatie kun je vervolgens nog betere content maken of specifieke diensten aanbieden.

Welke segmenten zijn relevant?

Maar welke segmenten zijn voor jou nuttig om mee te werken? Het antwoord op die vraag is, zoals op alle marketingvragen: het hangt ervan af.

Toch zijn er wel een paar segmenten die sowieso in je dashboards en rapporten moeten terugkomen:

• mobiel vs. desktop
• bestaande gebruikers, klanten of nieuwsbriefabonnees vs. nieuwe gebruikers
• betaald verkeer
• zoekmachineverkeer
• converteerders vs. niet-converteerders

Welke segmenten je nog meer nodig hebt hangt dus van je situatie af. Misschien is voor jouw markt leeftijd een belangrijke factor. Misschien ben je al zo ver dat je kan inschatten welke persona een bezoeker is op basis van de eerste link die ze klikken vanaf de homepage. Als het goed is kun je de belangrijkste segmenten vrij makkelijk afleiden uit je marketingstrategie. Al is het technisch soms nog even een uitdaging om de data ook netjes op je dashboard te krijgen.

Goed rapporteren

Moet je je dashboard met gemiddelde CTR's, bounce rates en conversies nu de deur uit doen? Niet per se. Het is handig om in één oogopslag een idee te hebben van hoe je marketing draait. En een plotselinge verandering in een gemiddelde waarde is meestal een aanwijzing dat je even moet kijken wat er aan de hand is. Maar moeten er beslissingen genomen worden? Of rapporteer je data aan management, team of klanten? Laat dan altijd data zien voor specifieke, betekenisvolle segmenten.

5. Experimenteer en word wendbaar

Samen een contentstrategie in elkaar zetten is hartstikke leuk. Je sluit je op in een hok met veel post-its en stiften en je bedenkt hoe je de klanten gaat binnenlokken met grappige socials, prachtige downloads en flitsende video's. Als je na een week of twee uitgebrainstormd bent, zet je het allemaal in een powerpoint en presenteer je het aan je baas of opdrachtgever.

Die vindt het - uiteraard - ook prachtig. En dan ga je aan het werk om je strategie uit te voeren...

En dan komt de teleurstelling:

• Die rotbezoekers van je klikken niet op je briljante advertentie
• Ze downloaden je whitepaper niet
• Ze haken na 3 seconden af bij je video
• Of ze krijgen je content helemaal niet te zien, omdat de algoritmen van Google en LinkedIn er blijkbaar ook een mening over hebben

Waarom je content niet presteert zoals je verwacht

Wij - creatieven en marketeers - kunnen enorm slecht kunnen inschatten hoe onze doelgroepen reageren op content. Samen op kantoor, vol prachtige ideeën, realiseer je je nauwelijks dat je in een bubbel zit. Ongemerkt bedenk je vooral dingen die jijzelf en je collega's leuk en mooi vinden, zonder feedback van de mensen waar het uiteindelijk om gaat. In die creatieve uitbarstingen vergeet je ook makkelijk dat de algoritmen van de platformen die je gebruikt ook zo hun voorkeuren hebben.

Gut feeling en ervaring werken... soms

Ik hoor je denken: "Maar ik werk al heel lang in deze markt / met deze doelgroep / met dit platform. Op basis van ervaring en opgebouwde data kan ik prima inschatten wat aanslaat en wat niet." En je hebt waarschijnlijk wel een punt. Met jaren relevante ervaring zul je niet zo snel meer een campagne bedenken die totaal mislukt. Maar ook ervaring is, zelfs al heb je de ervaringsdata die erbij horen, is een valkuil. Want wie zegt me dat de content waar jij goede ervaringen mee hebt de enige content is die werkt? Je kunt met je data misschien bewijzen dat jouw content de beste content is die je tot nu toe getest hebt, maar je kunt nooit bewijzen dat dit de beste content is.

Hoe test je 'alles'?

Om dat te kunnen bewijzen, moet je alles testen. Helaas kan dat niet. Je moet altijd keuzes maken. Toch is het belangrijk om dit principe in je achterhoofd te houden. Want ook al kun je niet alles testen, test wel altijd zo veel mogelijk.

• Heb je 7 verschillende advertenties en twijfel je welke de beste is? Ga niet zitten discussiëren, maar zet ze allemaal tegelijk online. Een week later weet je welke de beste is.
• Vervolgens bedenk je 6 nieuwe (vaak 'challengers' genoemd) en laat je die het een week opnemen tegen de winnaar van vorige week.
• Overweeg je 5 verschillende Facebook-doelgroepen te gebruiken in je campagne? Test ze allemaal, tegelijk. Met 500 euro budget weet je welke de hoogste CTR heeft en welke je voorlopig kunt laten zitten.
• Wil je weten of klanten meer van webinars of van whitepapers houden? Behandel hetzelfde onderwerp in beide formaten.

Alles is een test. Alles is een experiment. Alles wat je doet levert je kennis op, ook als het geen leads of omzet genereert: you win, you win. You lose, you learn. En zolang je nog niet alles getest hebt, kun je ook niet pretenderen dat je alles weet. Dat houdt je nederig en nederigheid heb je nodig om te kunnen leren.

Op weg naar 'agile marketing'

Als je heel snel heel veel content kunt testen bij veel verschillende doelgroepen, ben je in een perfecte positie om de concurrentie achter je te laten. Hoe kom je in zo'n positie? Door wendbaarheid te kiezen boven het uitvoeren van een vooropgezet plan. Lastiger aan je baas te verkopen? Ja. Maar het is de enige manier die werkt, omdat het de enige manier is om nieuwe kennis op te doen over je doelgroep en die kennis ook meteen in te zetten. Er is bijna geen softwareontwikkelaar meer te vinden die dat niet snapt. Die werken allemaal op een of andere manier agile. Toch sloffen we als marketeers, ook in de IT, achter die ontwikkelingen aan.

Tijd dus voor agile marketing.

Dat vraagt wel aanpassingen in je manier van werken. Een paar voorbeelden:

• Die ene kick-off met de opdrachtgever wordt vervangen door een wekelijkse call, met veel tussentijdse goedkeurings- en beslissingsmomenten. Dat vraagt veel betrokkenheid en vertrouwen van business, Sales en management.
• Het verzamelen en presenteren van data vraagt om een goede dashboard-oplossing en om competenties die niet iedere marketingafdeling heeft.
• De doorlooptijden voor het maken en aanpassen van creatieve materialen en online assets zoals landingspagina's moeten omlaag. Dat vraagt flexibele planning en extra inzet van je contentmakers.

Allemaal veranderingen die best lastig kunnen zijn. Maar je krijgt er veel voor terug.

6. Meet de ervaring van je sitebezoekers

Dagelijks content eruit knallen, cijfers verzamelen uit je analytics en zo een een ronkende, rokende, leads genererende contentmachine worden... Dat is hoe het werkt, toch? Nee. Want aan dit plaatje ontbreekt iets belangrijks: de gebruiker.

Veel te vaak beperken we ons bij het verzamelen van data tot kliks en conversies. Want die data is makkelijk te verzamelen. En hij vertelt ons hoe succesvol wij zijn. Maar het succes van je content op de lange termijn hangt af van hoe succesvol je gebruiker is.

Stel de waarom-vraag om kennis te verzamelen

De grote kracht van contentmarketing is dat je je lezers, luisteraars of kijkers echt iets van waarde geeft. Iets wat ze verder helpt en ze daardoor op een positieve manier aan je merk verbindt. Om die verbinding tot stand te brengen, wil je weten wat er in hun hoofden gebeurt. En dat doe je door de waarom-vraag te stellen.

Mensen klikken wel op deze advertentie, maar niet op die.

Maar waarom?

Deze landingspagina converteert niet.

Maar waarom?

Dit blog is immens populair.

Maar waarom?

Vragen stellen (we komen er nog op in een latere aflevering) is altijd de eerste stap naar kennis verzamelen. Want wat gebeurt er als je vragen gaat stellen? Je komt erachter dat je niet alle antwoorden weet. En dus moet je op zoek naar nieuwe data.

De driehoek van Kaushik

Het boek Web Analytics - An Hour a Day is inmiddels een oudje en alleen nog maar tweedehands verkrijgbaar (er is wel een opvolger uit 2009 verkrijgbaar), maar het is nog steeds belangrijk. Avinash Kaushik presenteert in dit standaardwerk zijn trinity, de heilige drieëenheid van de analytics waar hij in 2006 al een baanbrekend blog over schreef.

De eerste punt van de driehoek is de punt die iedereen kent: gedrag. Kaushik noemt dit clickstream data. Dit is wat je binnenkrijgt via Google Analytics, social media, etc. De clickstream vertelt je wat mensen op je site en socials gedaan hebben, waar ze vandaan zijn gekomen, hoe lang ze zijn gebleven en waar ze naar toe zijn gegaan. Deze data is van onschatbare waarde voor het inrichten van je contentmarketing en is eenvoudig te verzamelen.

De tweede punt van de driehoek zijn wat Kaushik outcomes noemt: concrete businessresultaten, zoals orders, leads, nieuwsbriefinschrijvingen of andere organisatiedoelen. Ik ontmoet zelden een marketeer die niet geïnteresseerd is in deze kennis, dus wordt ook deze punt uitgebreid gemeten. Om outcomes netjes in een dashboard te krijgen moet je meestal wel iets meer werk verzetten, omdat je CRM-, order- of marketing automation-systemen moeten koppelen (of wekelijks overtikken...).

Zo meet je 'intent' en klantervaring

Op de derde punt van de driehoek, daar beginnen meestal de problemen. Want hoe meet je het 'waarom' van clicks en conversies? Dit waarom - intent, als je het juiste marketing-lingo wilt gebruiken - is niet in een cijfer te vangen. Het zijn kwalitatieve data. En met kwalitatieve data in dashboards hebben we altijd wat meer moeite. Kaushik zelf lost dit op door websitebezoekers een mini-enquête voor te leggen op het moment dat ze de site verlaten. Zo'n vragenlijstje bevat in principe maar drie vragen:

1. Wat kwam je vandaag doen op onze site?
2. Is dat gelukt?
3. Wat moeten we volgens jou aan de site verbeteren?

In de praktijk ziet dat er bijvoorbeeld zo uit (in dit geval op de site van de Stichting Kwaliteitsregister Jeugd):

De magie van Task Completion Rate en 'toptaken'

Verzamel je deze data consequent, dan ontwikkel je geleidelijk een beeld van wat je bezoeker drijft. En het goede nieuws is: je kunt het antwoord op de ja/nee-vraag omzetten in een cijfer op je dashboard. Het percentage sitebezoekers dat 'ja' antwoordt heet de  Task Completion Rate of TCR. Houd dit percentage in de gaten om te zien of aanpassingen aan je content leiden tot een betere ervaring voor je bezoekers.

In de antwoorden op vraag 1 ('Wat kwam je doen op onze site?') kun je meestal groepen met gerelateerde taken ontdekken. Voor de site van SKJ hadden we al veel data uit de sitezoekmachine en konden we dus met een dropdown de meest voorkomende taken al afvangen. Heb je dat niet, maak er dan een vrij tekstveld van en analyseer de antwoorden. Voor kleine site kan dat handmatig, maar heb je hoge volumes dan zul je al gauw iets met machine learning moeten gaan doen. De software daarvoor is inmiddels goed ontwikkeld en tools als MonkeyLearn en Thematic ondersteunen ook teksten in het Nederlands.

Meestal zie je in je takenlijst een 'kopgroep' van 4-6 taken die samen tot wel 80% van de antwoorden vormen. Dat zijn je 'toptaken'. Om je bezoekers beter van dienst te zijn, moet je die toptaken makkelijk vindbaar maken. Toptakenanalyse is enorm populair onder Nederlandse gemeenten. Dat is de reden dat de homepage van de mooiste gemeente van Nederland, Hattem, er boven de vouw zo uitziet:

Wat doe je met vraag 3? Het enorme nadeel van om feedback vragen, is dat je feedback krijgt... Die moet je lezen, interpreteren en op een of andere manier in actie omzetten. Maar zo'n exit form heeft een conversie van ongeveer 1%. Op een drukke site als die van SKJ, met duizenden bezoekers per dag, heb je dan aan het eind van de maand al gauw tussen de 1000 en 2000 antwoorden. Om dit consequent en kosteneffectief te kunnen analyseren, kun je niet om geautomatiseerde tekstanalyse heen.

Onwetendheid, gemakszucht, angst en eigenbelang

Maar bijna niemand maakt zich druk over het verwerken van klantfeedback op de site. Want bijna niemand vraagt om klantfeedback op de site. Waarom zijn er zo weinig bedrijven en organisaties die deze punt van de driehoek serieus nemen?

Bijna niemand maakt zich druk om wat de klant van de site vindt. Want bijna niemand vraagt wat de klant van de site vindt.

Gedeeltelijk is dat onwetendheid. Er wordt ongelooflijk veel gepraat en geschreven over de 'cijferkant' van analytics, dat de meeste marketeers en ondernemers nog steeds denken dat het daar ophoudt. Koop je een analytics-tool, dan krijg je ook altijd alleen deze kant te zien. Gemakzucht speelt daarbij een belangrijke rol: dashboards worden volgepropt met de data die het makkelijkste te produceren zijn. En al gauw ziet het er indrukwekkend uit.

Maar ga je echte businessvragen stellen bij die dashboards, dan krijg je vaak nauwelijks antwoorden.

En dan is er de angst om mensen lastig te vallen. Veel marketeers zijn bang om mensen vragen te stellen, omdat ze denken dat mensen zich eraan ergeren. En het is waar. Je ergert en hindert mensen met zo'n survey. Maar je hebt deze data echt nodig. En er zullen even zoveel mensen zijn die het juist fijn vinden dat hun mening gevraagd wordt.

Maar de belangrijkste reden dat de derde punt van de driehoek in duisternis gehuld blijft, is dat marketeers niet per se willen weten wat gebruikers drijft. Geef maar toe: je bent al lang blij als je je content gemaakt en gepubliceerd krijgt en als het management tevreden is met hoe het eruitziet en wat het oplevert. Oprechte interesse in wat sitebezoekers drijft wordt binnen marketingorganisaties nauwelijks beloond. Sterker nog: kritiek op de gemaakte content wordt als vervelend en lastig ervaren. En dan is het analyseren van al die data ook nog eens heel veel werk. Dus blijft het analyseren van de content-ervaring van de gebruiker liggen. En staren we weer naar CTR's, bounce rates en contactaanvragen.

En zo frustreren we ons eigen succes. We hebben het antwoord op de waarom-vragen nodig voor het maken van nieuwe, betere content. En we hebben betere content nodig om je gebruikers beter te helpen. Want alleen als we gebruikers beter helpen, scoren we op de lange termijn beter dan de concurrentie.

Bonustip: zoekopdrachten als tussenoplossing

Krijg je je baas of je webteam niet enthousiast voor een exit form? Zoek dan andere bronnen van data. Een zoekmachine op je site is een waardevolle bron van kennis. Groepeer zoekopdrachten en sorteer ze op hoe vaak ze voorkomen. De patronen die je daarin ziet, vertellen je op grote lijnen waarom je bezoekers op je site komen. Perfect is het niet, want toptaken die al in je menu of op je homepage staan zullen minder voorkomen in je zoekmachine, maar je bent in ieder geval begonnen.

Bonustip 2: praat met klanten

Probeer als marketeer zo vaak mogelijk bij gesprekken met echte klanten te zijn. Vraag eventbezoekers hoe ze bij jou terechtgekomen zijn. Stuur drafts van je whitepapers naar bestaande klanten en vraag om feedback. Het mag dan allemaal small data zijn, maar alle kleine beetjes helpen als ze je Driehoek van Kaushik compleet maken.

7. Bouw je dataproces

Het succes van data-based contentmarketing begint, zoals wel meer dingen, bij het begin: nadenken over wat je nou eigenlijk wilt. Ook wel bekend als: strategie. Tenminste, in het ideale geval. Want meestal begint het werken met 'data' op het startscherm van Google Analytics, met het staren naar standaardrapporten. En dat werkt niet.

Google Analytics, HubSpot, Facebook Ads of welke tool je ook gebruikt: ze zijn allemaal gebouwd om je snel het gevoel te geven dat je iets nuttigs aan het doen bent. Daarom zijn ze als vanaf je eerste inlog volgestouwd met standaarddashboards die er al meteen erg indrukwekkend uitzien. Zonder dat je zelf allemaal lastige keuzes hoeft te maken.

Al rondklikkend, inzoomend en filterend probeer je je een beeld te vormen van hoe je content presteert. Je maakt een paar screenshots voor je presentatie voor de directie, verzint er een verhaaltje bij en dat is dan weer je maandelijkse rapportagemomentje.

Wat we aan data gebruiken en belangrijk vinden, laten we nog steeds grotendeels afhangen van wat er toevallig beschikbaar is. En, omdat we nou eenmaal mensen zijn, kiezen we dan natuurlijk metrics uit die toevallig goed passen bij het verhaal dat we willen vertellen. Marketingbureaus zijn hier enorm goed in (en ook ik heb me er schuldig aan gemaakt). Juist als je samenwerkt met externe partijen heb je dus een strategische visie op data nodig.

Maar we kunnen de makers van je marketingtools niet volledig de schuld geven. Dat zou echt een beetje te makkelijk zijn. Ons eigen enthousiasme is ook vaak een probleem.

Want we beginnen vaak ergens middenin het proces (meestal met het maken van content) en vergeten dan de strategie een beetje. Nou is er niets mis met enthousiast van start gaan, maar een paar maanden na die eerste start is het tijd om 'de cirkel te sluiten'. Daarmee bedoel ik: de data die je hebt gegenereerd door content te maken en te publiceren terugleiden het creatief proces in, waardoor je data-based nieuwe, nog betere content kunt maken.

Maar goed, genoeg gekletst. Hoe ziet een goed dataproces er dan uit? Zo:

Stap 1: stel echte businessvragen

Datarapporten die echt werken beginnen met het dichtklappen van je computer. Gewoon even wegleggen dat ding. Je telefoon ook. Ga op een stoel zitten, staar naar een witte muur en bedenk wat je nou echt wilt weten over je content.

Wat is voor jou de indicatie dat het echt de goede kant op gaat met je campagne?

Wat is het belangrijkste resultaat waar jouw baas of opdrachtgever op zit te wachten?

Wat is, kortom, succes?

Laat je bij het beantwoorden van deze vraag nou eens een keer niet leiden door wat beschikbaar is (er is niks beschikbaar, want je laptop is uit. Weet je nog?), maar probeer echte businessvragen te formuleren.

• Welke content draagt het meest bij aan de verkoop?
• Welk kanaal levert me per geïnvesteerde euro het meeste aandacht op?
• Wat kost onze advertentiecampagne per nieuwe lead?
• Wat willen mensen het liefste zien op onze website?

Dat zijn echte businessvragen. Vragen die veel verder gaan dan kliks, sessies en unieke bezoekers.

Maar het zijn ook vervelende krengen van vragen. Omdat je nu al weet dat je standaard dashboards ze niet kunnen beantwoorden (je computer is misschien uit, maar je bent niet gek).

Stap 2: bedenk goede KPI's

Laat je computer nog even uit bij stap 2.

Want voordat je aan dashboards toekomt moet je eerst een getal aan iedere businessvraag hangen. Een getal dat je kunt meten, dat omhoog en omlaag kan en waarbij dan iedereen weet of het goed gaat of juist foute boel is. Zo'n getal heet een KPI. Omdat het hele belangrijke (key) prestaties (performance) laat zien (indicator).

Het bedenken van KPI's is een verrekt moeilijke stap. Je hebt creativiteit nodig, want je moet metrics bedenken die misschien nog niet eens bestaan. Het is ook een leuke stap, omdat je eindelijk het heft in eigen handen neemt. Tot nu toe werd je geleefd door je tools. Nu ben jij de baas en werken de tools voor jou.

Maar hoe zou je nou de vragen uit stap 1 kunnen beantwoorden?

'Welke content draagt het meest bij aan de verkoop?'

Hiervoor moet je van iedere stuk content weten hoe vaak het is voorgekomen in een succesvolle interactie. De content met de hoogste score is het belangrijkste stuk salescontent dat je hebt. Content scoring, heet dat. Kun je bezoekers of bedrijfsdomeinen tracken op je site? Dan kun je content scoring grotendeels automatiseren.

Heb je zulke fancy technologie niet? Dan kun je nieuwe klanten bij de intake vragen welke content ze gezien hebben en wat ze daarvan vonden. Gewoon dom turven welke content aansloeg bij welke klanten en dat in Excel zetten.

'Welk kanaal levert me per geïnvesteerde euro het meeste aandacht op?'

Deze is makkelijk. Je houdt waarschijnlijk al ergens bij wat je maandelijks uitgeeft aan advertenties, bureaus en freelancers. Als je daarnaast een inschatting maakt hoe veel van jouw tijd je per kanaal besteedt, heb je een aardig idee van de kostenkant. In een kolom ernaast zet je het bereik van de verschillende kanalen. Deel ze door elkaar en je weet waar je euro je de meeste eyeballs oplevert.

'Wat kost onze advertentiecampagne per nieuwe lead?'

Aantal nieuwe leads, gedeeld door de kosten van de campagne. Easy. Realiseer je wel dat een campagne meer is dan advertentiebudget alleen. Je hebt ook betaald voor het maken van de advertentie-creative en je hebt uren besteed aan denkwerk en coördinatie.

'Wat willen mensen het liefste zien op onze website?'

Als je goed hebt gelezen, heb je door dat deze vraag een vreemde eend in de bijt is. Er is namelijk geen kwantitatief antwoord op te geven. Maar zoekdata, van Google of van de zoekmachine van je site geven je een goed beeld van de vragen die mensen hebben als ze naar je site komen. Nog makkelijker: zet alle pagina's van je site onder elkaar, op volgorde van het aantal bezoekers dat ze het laatste kwartaal trokken.

Zoals je merkt maak ik me niet zo druk om de precisie van metrics. We zijn marketeers, geen statistici. En we willen vooral weten hoe onze prestaties van deze maand zich verhouden tot die van vorige maanden. Je meetmethodes hoeven dus niet wetenschappelijk verantwoord te zijn, als je maar wel zorgt dat je een metric altijd hetzelfde meet. Want dan vergelijk je altijd appels met appels.

Stap 3: zoek databronnen

Nu mag je je laptop en telefoon weer pakken. Want nu heb je een helder, strategisch idee over welke data je nodig hebt en kun je dus gericht op zoek. Open dus je mooie tools, klik voorbij de startpagina's en standaarddashboards en stel de vraag: 'wat weten we nou eigenlijk?'

Bereid je voor op teleurstelling.

Aan het meeste van wat al die tools iedere dag uitspugen, heb je waarschijnlijk weinig. En wat je wél kunt gebruiken, is meestal niet in de juiste vorm. Je zult dus best veel werk hebben aan het vinden, combineren en berekenen van de juiste metrics. Hulp van een techneut en/of een online marketeer met softwareskills is in dit stadium geen overbodige luxe.

De data die je hebt opgediept vervolgens zien in een overzichtelijk dashboard. Google Data Studio is de bekendste tool daarvoor (en helemaal gratis). Andere populaire tools zijn Databox, Tableau en Microsoft Power BI.

Maar ook hier geldt: verlies je niet te snel in techniek. Al jaren staan al mijn dashboards gewoon in Excel of Google Sheets. Typ of plak daar gewoon wekelijks of maandelijks je metrics in en maak mooie grafiekjes. Ga pas nadenken over automatisering en coole dashboard-features als je zeker weet dat deze set KPI's ook de set is waarmee je de toekomst in wilt. Dashboard-oplossingen hebben namelijk precies dezelfde valkuil als andere digitale tools: zo veel mogelijkheden dat je je al snel laat leiden door wat er kan, in plaats van door wat je nodig hebt.

Stap 4: doe een nulmeting

Metrics klaar? Content maken maar... Niet helemaal. Houd je nog even in. Totdat je weet hoe je gekozen KPI's presteren in de huidige situatie. Het hele idee van een dataproces is dat je je marketing ermee verbetert. En verbetering kun je alleen aantonen als je een benchmark hebt.  Pas als je je nulmeting gedaan hebt, kun je van start.

Een nulmeting doe je één keer. De volgende stappen (analyseren - experimenteren - implementeren) zijn een terugkerend proces, dat zich zal blijven herhalen zolang je doelen niet veranderen.

Gebeurt dat wel (en ik garandeer je dat dat gaat gebeuren), dan ga je uiteraard terug naar stap 1.

Stap 5: analyseer

Je hebt data omgezet in kennis door uit de spaghetti van data die je systemen uitspugen strategische KPI's te filteren. Je bent, kortom, vet goed bezig. De volgende stap is om die kennis om te zetten in begrip. Die stap zet je in de analysefase. Data-analyse is creatief mensenwerk dat wekelijks of maandelijks een paar uur rustige denk- of brainstormtijd vergt. Plan dit in, voordat de waan van de dag het weer overneemt.

Kijk naar de data van je experimenten (of, als je net begonnen bent, van je nulmeting) en probeer te bedenken wat het waarom achter de cijfers is. De analysefase is ook het enige moment waarop je juist wel mag rondklikken in al die mooie data-dashboards, op zoek naar informatie over het gedrag van je klanten.

Het doel is niet om met antwoorden te komen, maar met hypotheses. Dingen die je graag zou willen testen. Een werkbare hypothese is bijvoorbeeld 'als we vaker links op Facebook posten, krijgen onze blogs meer visits'. Of 'mensen downloaden onze whitepaper niet, omdat de call to action niet duidelijk is'.

Stap 6: experimenteer

Een hypothese is in feite niet meer dan een educated guess naar wat er misschien aan de hand zou kunnen zijn. Er is maar één manier om je hypothese te toetsen in de echte wereld: testen. Zet dus experimenten op waarmee je, meetbaar en binnen korte tijd, kunt testen of je hypotheses kloppen. In de gevallen hierboven: tijdelijk vaker links posten op Facebook en de call to action van je landingspagina herschrijven.

Het is belangrijk om dit soort experimenten gestructureerd aan te pakken. Hoe je dat precies doet, lees je in een volgende aflevering.

Stap 7: implementeer

Hypothese bewezen? In deze laatste stap, implementatie, maak je de geteste tactiek routinematig uitvoerbaar. Je neemt de uitvoering ervan op in je planning en proces ('we posten iedere dinsdag en donderdag een link naar ons blog op Facebook') en je belegt de verantwoordelijkheid daarvoor duidelijk in het team. Vervolgens houd je bij of het effect dat je in stap 6 hebt gemeten blijvend is.

In het geval van de CTA voor je download, zou je bijvoorbeeld kunnen besluiten om iedere CTA eerst door een aantal buitenstaanders op duidelijkheid te laten beoordelen. Of te testen op een aantal echte klanten.

Houd bij het implementeren van nieuwe tactieken wel rekening met tijd en budget. Budget en tijd spelen bij implementatie een belangrijke rol. Heel vaak zie ik marketingafdelingen dingen toevoegen aan hun processen en activiteiten, zonder dat er andere dingen verdwijnen. Zoekwoordenlijsten groeien, er komen socialmediakanalen bij, er worden community's en forums gestart en de website ontwikkeld door de jaren heen overgewicht.

Experimenteren en nieuwe tactieken adopteren is fantastisch, maar om ruimte te maken moet je af en toe ook dingen weggooien. Of uitbesteden. Of, en dat is mijn favoriete optie, automatiseren.

Zo ben je aan het eind van je dataproces gekomen. En toch weer niet. Want wat doe je na het succesvol afronden van een experiment? Precies: beginnen aan het volgende.

8. Stel de juiste businessvragen

In het vorige hoofdstuk had ik het over 'denken in businessvragen'. En dat is best een gedoe. Maar het wordt nog ingewikkelder. Niet alle businessvragen (en de bijbehorende antwoorden in de vorm van KPI's) zijn namelijk even belangrijk.

Hoe vind je nou de dingen die er het allermeest toe doen bij het meten van contentsucces? En hoe vind je ze voor ieder individueel stuk content? Daarvoor stel je altijd dezelfde vier vragen over je content.

Maar eerst moet je je realiseren dat ieder stuk content twee hoofddoelen heeft: één vanuit gebruikersperspectief en één vanuit jouw bedrijfsperspectief.

Contentsucces is klantsucces.

En je kent me een beetje, dus je weet vast al welke van die twee ik het belangrijkste vind. Contentsucces is klantsucces.

Het allerbelangrijkste van content is dat de gebruiker er wat aan heeft. Want je kunt 1000 businessdoelstellingen aan een stuk content hangen, maar als niemand hem wil bekijken, blijf je treurig en alleen achter met de scherven van 1000 niet-gehaalde businessdoelen en een stapel content waar je niets aan hebt. Dat wil je niet, dus mik je op content die echt nuttig en relevant is voor je doelgroep. En om de juiste klantsucces-KPI’s te vinden stel je twee vragen:

1. Waar zit deze content in de klantreis?

De eerste vraag is: voor wie is deze content? Het makkelijke antwoord is dan om met een functietitel en wat demografische kenmerken te komen: ‘Een IT-manager met 15 jaar ervaring’. Maar het is voor je content veel interessanter om te weten wat een lezer/kijker op dat moment probeert te bereiken.

Voor content werk ik dus steeds vaker met een ‘state of mind’ dan met een persona. Want een mannelijke IT-manager van 52 die bij een multinational werkt kan onzeker zijn omdat hij geen overzicht heeft over zijn endpoint security. Maar een vrouwelijke developer van 23 kan hetzelfde probleem hebben. Twee totaal verschillende persona’s, zelfde state of mind.

De vraag is: wat wil je doelgroep bereiken?

De vraag is dus: wat wil onze doelgroep bereiken? Willen ze verschillende producten vergelijken? Willen ze weten wat de nieuwste ontwikkelingen zijn in hun vakgebied? Willen ze iets leren van je? Of willen ze gewoon vermaakt worden?

State of mind is lastig vast te pinnen en het is ook totaal niet de bedoeling om lange meetings te vullen met psychologie van de koude grond. Het is het beste om te beginnen met een paar aannames en die gaandeweg te testen. Je ziet aan de data per kanaal snel genoeg wat scoort.

2. Wat is in deze fase ‘succes’ voor een gebruiker?

Als je de context van je gebruiker snapt, weet je ook hoe hun succes eruitziet. Hoewel het enorm lastig blijft om dit in een cijfer te vangen.

Wat meestal het beste werkt, is om je hypotheses bij vraag 1 om te zetten in content en zo een soort ‘nulmeting’ te doen. Bij social media-content is de ‘interactieratio’ (het aantal interacties, gedeeld door het aantal volgers dat je hebt) een goed houvast.

Schrijf bijvoorbeeld 5 educatieve LinkedIn-posts, 5 posts over nieuws in je vakgebied en 5 posts die gewoon grappig en herkenbaar zijn. Na een week of 4 weet je dan hoe die drie ‘states of mind’ het doen op LinkedIn. Iedere volgende post kun je vergelijken met deze baseline. Een educatieve post is dan bijvoorbeeld succesvol als hij meer interactie genereert dan het gemiddelde van die eerste 5 educatieve posts.

Je baseline veroudert wel, dus doe iedere paar maanden een nieuwe nulmeting, of werken met een ‘voortschrijdend gemiddelde’ als benchmark. Daarbij middel je je KPI (in dit geval de interactieratio), over alle voorgaande posts maar geef je recente posts meer gewicht in dat gemiddelde.

Heb je geen wiskundeknobbel? Geen paniek: het is minder ingewikkeld dan het klinkt. Met Excel pruts je dat zo in elkaar.

3. Waar zit deze content in onze funnel?

Nu je het perspectief van je gebruiker uitgebreid hebt bekeken, kun je aan jezelf gaan denken. Want je doelgroep mag dan lekker in zijn state of mind zitten, jij wilt ze het liefst zo snel mogelijk door je funnel jassen en in betalende klanten veranderen.

Je funnel heeft dus een duidelijke richting en alle content in je funnel heeft een duidelijk doel: je gebruiker een stapje verder richting verkoop laten zetten.

Je funnel heeft een duidelijke richting en alle content heeft een duidelijk doel.

Als vegetariër gebruik ik graag het TOFU-model om de contentfunnel op te delen in 3 fasen. Je kunt op het web honderden funnelmodellen vinden, met soms wel 20 fasen. Maar in de praktijk is het vaak al een hersenkraker om content en leads in te delen in 3 verschillende fasen. Een framework met 20 stappen verandert je marketingafdeling onnodig in een soort puzzel- en debatclub.

Ik kies dus voor 3 fasen:

- Top Of Funnel (TOFU). Dit is content voor mensen die jou niet kennen en/of nog niet veel van je product weten. In deze ‘bovenkant van de funnel’ wil je vooral laten zien dat je verstand van zaken hebt en dat je interessant en relevant bent. Het gaat veel meer over je vakgebied en over de belevingswereld van je doelgroep dan over je product. Veel social media-content is TOFU-content.

- Middle Of Funnel (MOFU). In het midden van je funnel laat je mensen zien hoe jouw product of dienst zich verhoudt tot de uitdagingen van je doelgroep en, niet onbelangrijk, tot de concurrentie. De meeste e-mailnieuwsbrieven en een deel van de whitepapers horen bij deze fase. Productbeschrijvingen (‘two-pagers’), webpagina’s en referentiecases zijn de belangrijkste contentvormen hier.

(En ja, ik weet dat de funnel aan populariteit aan het verliezen is. En ik weet dat volgens de principes van demand generation - die ik van harte ondersteun - het midden van de funnel geen interessant gebied meer is voor content, maar dat betekent niet dat mensen geen behoefte meer hebben aan productbeschrijvingen, webpagina’s en referentiecases)

- Bottom Of Funnel (BOFU). Veel BOFU-content in B2B is maatwerk. Het gaat tenslotte om kansrijke prospects. Demo’s, presentaties, LinkedIn-gesprekken en events horen meestal in deze fase thuis.

4. Hoe ziet succes eruit voor ons?

Nu mag je eindelijk nadenken over conversie. Je mag je gebruiker vragen om een stapje te zetten. Verder je funnel in, in de richting van een aankoop. Maar maak die stap niet te groot. Een grote knop met ‘Maak een afspraak’ onder een blogpost levert maar zelden veel resultaat op.

Zelfs het achterlaten van een mailadres kan, in deze tijden van AVG en data-zorgen, voor een gebruiker al een stap te ver zijn. Denk dus aan nog kleinere stapjes:

- Vraag een bezoeker om na het lezen van een blog een productpagina te bekijken

- Retarget websitebezoekers met een download (dan hoef je ze pas bij hun tweede bezoek om een mailadres te vragen)

- Vraag mensen om je te volgen op LinkedIn

Je hebt op deze manier best veel content nodig om een klant uiteindelijk aan het uiteinde van je funnel te krijgen, maar hoe kleiner de stapjes, hoe groter de kans op succes.

Het kiezen van KPI's voor je funnel is gelukkig niet zo heel ingewikkeld. In de meeste analytics-pakketten kun je 'events' of conversies definiëren (bijvoorbeeld as iemand van een blog doorklikt naar een productpagina), die je dan automatisch op een dashboard kunt laten verschijnen.

Geef meer dan je vraagt

Veel verkopers, businessdevelopers en marketeers worden snel ongeduldig van al die kleine stapjes en al dat ‘eerst aan de gebruiker denken’. Ik snap dat. Je wilt gewoon leads. Mensen die je kunt bellen, zodat je ze je product kunt verkopen.

Maar een goed ingerichte contentfunnel levert je uiteindelijk altijd veel meer op en je kunt veel content ook hergebruiken, waardoor het allemaal een stuk minder werk is dan het lijkt. En, nog belangrijker: een goed ingerichte contentfunnel laat jouw nieuwe klant helemaal zelfstandig, vrijwillig en op eigen tempo door de klantreis lopen. Je geeft ze de kans om jou zelf te ‘ontdekken’, in plaats van dat je je spullen onder hun neus moet duwen. Zo’n klant komt dan uiteindelijk in een heel andere gemoedstoestand bij je aan tafel te zitten.

Bij contentmarketing is het dus belangrijk om altijd eerst waarde te geven en dan pas waarde te gaan binnenhalen. En de balans moet altijd doorslaan in het voordeel van je doelgroep. Want internetgebruikers voelen haarfijn aan als ze genept worden of als er door een salesteam aan ze getrokken wordt.

En dan verdwijnen ze voorgoed uit je funnel.

9. Kies de goede KPI's

Je kunt van alles meten (dat is trouwens niet hetzelfde als: je kunt alles meten. Maar dat is een andere discussie). Maar met meten alleen ben je er niet. En dat is een understatement.

Ik heb marketingteams uren, dagen en weken zien verspillen aan het opzetten van dashboards en experimenten, het discussiëren over bounce rates, conversies, views, clicks en whatnot, zonder dat er ooit een concreet resultaat uit kwam. Afgezien dan van schouderklopjes en de kunstmatige joepie-sfeer die hoort bij random pieken in vanity metrics.

Ik heb zelf ook regelmatig naar schermen vol cijfers zitten kijken en me afgevraagd: wat staat hier nu eigenlijk allemaal? En wat moet ik ermee?

Totdat ik besloot om radicaal metrics te gaan wissen uit mijn dashboards. Want de harde waarheid is dit:

Als je niet weet je met de cijfers gaat doen, heeft het geen zin ze bij te houden.

Sterker nog: het bijhouden van allerlei statistieken die niet direct in actie te vertalen zijn, kost je alleen maar tijd. En het vertroebelt alle discussies over doelen en strategie. Doe dat dus niet. Zorg dat je alleen metrics bijhoudt waar je ook echt actie op kunt ondernemen.

Dat zijn actionable KPI's: prestatie-indicatoren die je kunt omzetten in actie.

Het dataproces in de praktijk

Hoe breng je dat in de praktijk? Met een simpel plan in 4 stappen, dat heel erg lijkt op het dataproces waar ik eerder over schreef:

1. Stel jezelf een doel. Dat kan heel simpel zijn (en ik raad je aan om het vooral simpel te houden). Bijvoorbeeld: ik wil dat dit kwartaal 1000 mensen mijn nieuwe propositiepagina bekijken.
2. Koppel een metric aan dat doel. In dit geval ook niet ingewikkeld: het aantal bezoekers van de propositiepagina.
3. Bedenk een manier om je succes te monitoren. Kijk bijvoorbeeld iedere maandag hoeveel mensen vorige week op de pagina zijn geweest.
4. Evalueer je succes en bedenk manieren om je prestaties te verbeteren. Dit is waar de magic happens. Want dit is het moment waar je metrics - in feite niet meer dan een zootje cijfers op een beeldscherm - omzet in echte actie.

Volg dit stappenplan voor ieder doel dat je jezelf stelt en na verloop van tijd heb je een hele set van deze 'contentprojectjes' lopen. Bij ieder projectje hoort een metric, die je toevoegt aan je dashboard. Zodat jij op maandagochtend niet langs 12 verschillende apps hoeft te klikken, op zoek naar je KPI's. En zodat je die KPI's ook niet in een spreadsheet of powerpoint hoeft te kopieren om ze aan het team of  het management te laten zien. Want die geef je natuurlijk gewoon toegang tot je dashboard. En zo ziet iedereen altijd waar het goed gaat en waar iets extra's gedaan moet worden.

En de metrics die niet aan een 'contentprojectje' hangen? Die staan dus ook niet op je dashboard. Want daar heb je niets aan.

Creativiteit en data

Wat je dashboard je niet kan vertellen, is wat je dan moet doen om je grafiekjes de goede kant op te sturen. Dat is aan de creativiteit van jou en je team. Meer mensen naar je propositiepagina krijgen? Dat kan op allerlei manieren:

• Zoekmachineoptimalisatie
• Meer  interne links
• LinkedIn-posts
• Nieuwsbrieven
• Op straat rondlopen en heel hard het webadres roepen tegen iedereen

Waar het om gaat: jij moet je marketingacties bedenken, maar je moet dan wel op je dashboard kunnen zien of die acties ook echt impact hebben op je resultaten. Want als je dat kunt zien, kun je acties baseren op je data en zijn ze dus actionable.

Bonustip: tag je links

Zodra je heel creatief bezig gaat met verschillende tactieken, is het een goed idee om die apart te evalueren. In de praktijk betekent dat, dat je een manier moet vinden om kliks, conversies of wat je dan ook aan het tellen bent te herleiden tot een bron. Door bijvoorbeeld links te taggen met UTM-tags, kun je dat grotendeels automatiseren.

Het kan ook zijn dat je analytics-platform uit zichzelf al onderscheid maakt tussen de verschillende kanalen zoals e-mail, LinkedIn, search etc. Dus voordat je ingewikkelde dingen gaat bedenken: kijk even of je genoeg hebt aan deze automatische functies.

Bonustip 2: geen data? Zoek een proxy metric

Natuurlijk heb je soms doelen waarvoor je in de beschikbare data niet meteen een metric vindt. Sterker nog, ik hoop dat dit af en toe gebeurt. Dat betekent namelijk dat data de strategie dienen, en niet andersom.
Als je techneuten de aanvullende data niet kunnen leveren (door extra tracking codes of dergelijke dingen) en je kunt die data niet op een andere manier vinden (denk aan klantinterviews, gesprekken met sales- en servicemensen of een deep dive in je bedrijfssystemen) kun je misschien een proxy metric vinden. Dat is een meetwaarde die niet precies meet wat je wilt weten, maar je wel een idee geeft.

Het aantal zoekacties in je onsite zoekmachine kan je bijvoorbeeld vertellen of je homepage mensen naar de informatie leidt die ze zoeken. Hoe minder zoekacties, hoe beter je homepage.

Het aantal 'branded searches' (Google-zoekacties met je bedrijfsnaam erin) kan een proxy zijn voor het succes van je brandingcampagne.

En het humeur van je salesmensen kan als proxy dienen voor de kwaliteit van de leads die je genereert.

10. Gebruik content als databron

Leuk hoor, KPI's bepalen voor je hele funnel/klantreis/hoe dat bij jou ook heet, maar hoe weet je eigenlijk in welk stadium van de klantreis een website- of social media-bezoeker zit? En hoe weet je überhaupt eigenlijk welke stadia je funnel heeft? Het antwoord: content.

Meestal zien we als marketeers de klantreis als een ‘funnel’: de bekende trechtervorm waar bovenaan grote hoeveelheden potentiële klanten (of sitebezoekers, of advertentieklikkers) in verdwijnen en waar onderaan nieuwe klanten uitkomen.

Helaas is de marketingfunnel een beetje net als de aandachtsspanne van een goudvis: een mythe.

We gebruiken het funnelmodel in de volle wetenschap dat een echte klantreis er helemaal niet zo uitziet.

Maar goed, dat weet jij natuurlijk ook. We gebruiken dit model in de volle wetenschap dat een echte klantreis er helemaal niet zo uitziet. De ideale, brave, prettig meetbare klant klikt op een advertentie, leest wat informatie, klikt door naar de landingspagina en klikt dan op de offerte- of downloadknop. En dat natuurlijk allemaal netjes voordat onze tracking cookie verloopt. En zonder adblocker of vervelende cookieweigerende do-not-track-dingen.

Keep on dreaming.

Eén klant uit de echte wereld cirkelt een paar keer over je pagina, klikt dan weg om nog een paar blogs te lezen, raakt afgeleid door e-mail of socials (of gaat weer aan het werk, dat komt ook voor) en komt nooit meer terug. Totdat ze zich 4 maanden later bedenkt dat ze ooit wat gelezen heeft over jou en je diensten. Dan googelt ze zich een ongeluk om je terug te vinden en wordt alsnog klant.

Een ander zal juist weer direct vanaf de homepage naar de contactpagina willen. Omdat hij op een event al een van je verkopers gesproken heeft.

Content voor alle stadia

Nou ja, je snapt waar ik heen wil: klantreizen zijn onvoorspelbaar en onmogelijk in een simpel diagram te vatten. Hoe maak je ze dan toch meetbaar? Dat doe je met content.

Om data te verzamelen over wat je klanten doen, voordat ze klant worden (of besluiten dat niet te worden), moet je content hebben voor alle stadia waar die mensen doorheen gaan. Voor de hele klantreis dus. Maar meestal weet dus je niet precies hoe die klantreis er uitziet, totdat je content hebt die erbij past.

Dat pak je zo aan:

1. Kies een hanteerbaar, maar flexibel model. Omdat 'de klantreis' toch niet bestaat, maak ik me nooit zo druk over het exact uittekenen ervan. Maar werken op een helemaal blanco stuk papier is ook weer zo wat. Dus neem ik meestal een standaardsjabloon. Zoals See-Think-Do-Care van Google of Awareness – Consideration – Decision – Retention – Advocacy, de gouden standaard van de marketingliteratuur. Dit standaardmodel pas ik dan, samen met mijn klant, in de loop der tijd aan om beter te passen bij de specifieke situatie.
2. Maak een overzicht van de vragen, onzekerheden en frustraties die je klant heeft in iedere fase van de klantreis. Doe dit voor iedere persona of klantgroep. Een alternatieve aanpak kan zijn om per propositie of product een overzicht te maken van de taken die een klant moet verrichten (dat kan variëren van 'inloggen' tot 'mijn organisatie meekrijgen in de cloudtransitie') en waarbij jij hulp en instructie kunt bieden. Je kunt deze twee benaderingen ook combineren. Dan werk je voor de See- en Think-fases per persona de vragen uit en voor de Do- en Care-fases per product de taken (dit klinkt in tekst allemaal best ingewikkeld, terwijl het dat op een whiteboard met post-its echt niet is).
3. Bepaal per vraag of taak via welke kanalen je klant waarschijnlijk geholpen wil worden. Het kan zijn dat je bepaalde informatie in verschillende vormen via meerdere kanalen moet aanbieden. Voeg in deze stap toe wat je nu al zeker weet over de klantreis. Want je begint natuurlijk nooit helemaal met niks. Je hebt al LinkedIn, een website en een nieuwsbrief. Aan de data over die kanalen kun je zien welke content het goed doet en welke minder.
4. Zet experimenten op. Je 'contentreis' is nu nog steeds een papieren tijger. Je weet pas of je klanten op je content zitten te wachten als je die content maakt en online aanbiedt. Daarvoor ga je experimenten opzetten. Dat betekent: content maken, die promoten en kijken wat er gebeurt. Maar je kunt niet alles tegelijk testen. Sorteer je touchpoints dus op prioriteit. Waar verwacht je de meeste impact? Waar zie je het grootste ‘gat’ in je data? Dat is de plek waar je begint.

Voor veel marketeers voelt dit vreemd en inefficiënt. Je gaat content zitten maken, waarvan je niet zeker weet of je gebruikers erop zitten te wachten. En je loopt dus inderdaad het risico dat je je hart en ziel (of in ieder geval een paar duizend euro budget) stopt in een stuk content waar geen behoefte aan blijkt te zijn.

Maar in feite is dat niks nieuws. Want alle marketing, inclusief jouw contentmarketing, is gebaseerd op aannames. Tot hij gebaseerd is op data.

En die data krijg je alleen door dingen te proberen.

11. Experimenteer en leer

Ok, ik heb je nu een paar keer verteld dat het succes van je content staat of valt met experimenteren. Maar eigenlijk is dat nog best een vaag begrip. In dit hoofdstuk ga ik dat hyper-concreet voor je maken.

Een experiment heeft X hele duidelijke fasen. Je kunt geen enkele fase overslaan en je kunt de fases ook niet parallel uitvoeren. Een experiment is een vast proces waar je 'van voor tot achter' doorheen moet. Daarom is het belangrijk om experimenten klein en kort te houden. Test één aanpassing voor een beperkte periode (bij voorkeur een week, hooguit een maand), evalueer de resultaten en bedenk dan weer nieuwe experimenten.

Dit zijn de fasen waar een experiment doorheen gaat:

1. Vraagstelling en hypothese. Een experiment begint altijd met een vraag. 'Wat zou er gebeuren als...' Je hypothese is het antwoord dat je verwacht.
2. Vormgeving. Om je hypothese te testen, bedenk je een experiment.
3. Uitvoering. Je voert het experiment uit zoals je het hebt vormgegeven. Wijk niet af van de gekozen methode, anders kun je niets met je data.
4. Evaluatie. Pas achteraf kijk je naar je data en bepaal je of je je doel gehaald hebt.
5. Conclusies en actie. De evaluatie inspireert actie. Je hebt nu als het goed is data waarmee je je strategie kunt aanpassen.

Experimenten documenteren

Met gericht en continu experimenteren generereer je in hoog tempo kennis. Laat je die kennis in de hoofden van mensen zitten, dan gaat hij uiteindelijk verloren. Want mensen hebben een feilbaar geheugen en blijven - zeker in marketing - niet voor eeuwig in je team. Je moet de resultaten van je experimenten dus documenteren.

Hoe je dat doet maakt eigenlijk niet zo gek veel uit. Het gaat heel goed in een kanban-tool, zoals Trello. Maak kolommen waar je experimenten doorheen trekt (bijvoorbeeld 'Idee', 'Uitwerken', 'In uitvoering', 'Implementeren', 'Geïmplementeerd', 'Herhalen' en 'Archiveren' - zie voor uitleg van die stadia verderop in deze paragraaf). Voorzie ieder voltooid experiment van een klein verslagje te voorzien.

Maar een Google Doc, waarin je op iedere pagina een experiment beschrijft, werkt ook. Of een OneNote. Of... Nou ja, je begrijpt het: het maakt niet uit waar je het documenteert, als je het maar documenteert.

Noteer van ieder experiment in ieder geval dit:

Nummer, naam en datum

Het hele idee van een logboek is dat je dingen kunt terugvinden. Geef een experiment dus een volgnummer en een naam die duidelijk aangeeft waar het experiment over gaat. Noteer ook wanneer je het experiment hebt uitgevoerd. Dat is belangrijk om het later in context te kunnen plaatsen. Maand en jaartal zijn genoeg.

Voorbeeld:
"1. Dagelijkse curation voor meer social traffic" - september 2018

Hypothese

Schrijf hier duidelijk op wat je verwacht van het experiment. Dat vertelt anderen waarom je dit experiment wilde doen en het helpt je om een succesconditie te kiezen. Je hoeft hier nog geen concrete cijfers te noemen.

Voorbeeld:
"Het dagelijks plaatsen en met een kort commentaar duiden van een infographic, video of link naar een artikel dat nuttig is voor de doelgroep zorgt voor een toename van site traffic vanaf social media."

(Ik heb in deze omschrijving niet genoteerd dat het om mijn site gaat, omdat dit experiment uit een logboek komt dat 'Experimenten boukevlierhuis.nl' heet en het dus duidelijk is dat het om die site gaat. Heb je meerdere sites of kanalen, geef dan aan om welke het gaat of maak een apart log per kanaal.)

Actie en tijdsduur

Maak het nu concreet. Wat ga je doen, hoe lang en hoe vaak? Houd het uitvoerbaar! Data uit experimenten zijn alleen nuttig, als die experimenten ook consequent zijn uitgevoerd.

Voorbeeld:
"Gedurende 4 weken 5 keer per week een curation-post plaatsen. Start op maandag 4-9, einde vrijdag 29-9."

Uitvoering

Beschrijf hoe je het experiment gaat uitvoeren. Houd het simpel. Het heeft geen zin om voor een kort experiment allerlei tooling of processen op te tuigen. Je wilt eerst weten of iets werkt, voordat je over efficiëntie gaat nadenken.

Voorbeeld:
"Bestaande bookmarks gebruiken, video en infographics vinden via social search, Google Blogs, Alltop, Buzzsumo, etc. Posts plaatsen op werkdagen om 8:00."

Succesconditie

Tijd om concreet en SMART te worden. Wanneer is het experiment een succes? Ik vind het zelf fijn om er altijd ook een baseline/benchmark/nulmeting/kies je buzzword bij te zetten, zodat we niet alleen weten waar we heen willen, maar ook waar we vandaan komen.

Voorbeeld:
"Normaal social traffic is 10 sessies per maand. Dit gaat x3 naar 30."

Resultaten

Noteer de gemeten resultaten, met eventueel commentaar of verklaring. Het experiment dat ik als voorbeeld gebruik was een succes:

"Experiment na 13 posts al tot een succes verklaard. Toename social media traffic van 3 naar 35 sessies. Doel van x3 is met x10 dus ruim gehaald."

Implementeren, herhalen of archiveren

Tijd voor actie. Neem, aan de hand van de resultaten, een beslissing:

1. Het experiment is geslaagd en we gaan de nieuwe tactiek een plek geven in het marketingproces (implementeren)
2. Het experiment is niet geslaagd, dus we proberen het nog een keer in aangepaste vorm (herhalen)
3. Het experiment is niet geslaagd en we laten het verder rusten (archiveren)

Kies je voor 'implementeren', noteer dan hoe je dat gaat doen. Hoe ga je het proces efficiënt maken? Wat kun je automatiseren? Welke tools ga je inzetten? Wie gaat het werk doen? Maak het superconcreet en zet de implementatietaken uit. Hier komt een enorm voordeel boven van een tool als Trello: je kunt meteen vanaf het kaartje taken toewijzen aan teamleden.

Kies je voor 'herhalen', noteer dan wat je wilt aanpassen. Maak een nieuw experiment aan en geef dat bijvoorbeeld '.1' of 'b' achter het volgnummer, zodat je altijd kunt zien welke experimenten bij elkaar horen.

Opmerkingen

In dit extra veld kun je alles kwijt wat verder nergens een plek heeft. Denk eraan dat je alles zo opschrijft, dat je collega's het ook nog begrijpen als jij al lang ergens anders werkt.

Een backlog van experimenten

Of een experiment nou succesvol is of niet, het genereert altijd ideeën voor verdere experimenten. En je bedenkt er altijd meer dan je kunt uitvoeren. Maak toch voor ieder idee vast een kaartje (of wat dan ook) aan in je experimentenplanning. Vul daarbij in ieder geval de titel en de hypothese in. Zo gaan ideeën niet verloren en kan iedereen in het team een experiment oppakken als zich de gelegenheid voordoet.

Actie ondernemen

In hoofdstuk 10 had ik het over 'actionable data'. Dat is precies wat de uitkomst van een experiment moet zijn. Experimenteren is geen doel op zich. Het idee is om de geleerde lessen ook echt om te zetten in actie en op te nemen in je vaste contentproces.

Maar hoe veel je daaraan ook automatiseert en optimaliseert, er is altijd een grens aan wat je in een werkweek kunt proppen. Een 'negatief experiment', waarbij je experimenteert met het niet doen van iets, kan dus ook heel nuttig zijn. Documenteer bijvoorbeeld eens wat er gebeurt als je een maandje wat minder blogt of geen video maakt.

Hoe dan ook: bij contentmarketing gaan creëren en leren hand in hand. Hoe meer je maakt en probeert, hoe beter je wordt. Belangrijk daarbij is om de kennis uit je experimentenlogboek breed beschikbaar te maken. Deel het dus met het hele team en laat iedereen met ideeën komen voor nieuw experimenten.

Bouw geen contentfabriek, maar een experimentenfabriek. Train jezelf en je collega's om aan de lopende band dingen te proberen en te testen.

Want dan kom je vooruit.

12. Je hebt meer data dan je denkt

We zijn aan het einde gekomen van dit e-book. Je weet nu waarom en hoe je data in je contentproces een hoofdrol moeten spelen.

Je weet inmiddels ook dat experimenten een goede manier zijn om snel data te verzamelen en te leren.

Maar experimenten zijn ook arbeidsintensief. Je gebruikt ze dus uitsluitend om data te genereren die je echt niet hebt. Gelukkig zijn er ook genoeg data die je wél hebt, maar waarvan je misschien niet weet dat je ze hebt.

Grote techbedrijven laten hun datacenters de hele dag stampen om iedere online gezette letter, iedere foto, iedere muisklik en iedere webpagina te analyseren. Soms kun jij de resultaten van dat werk gebruiken - in SEO-tools, bij het plaatsen van advertenties of bij het gebruik van AI-tools - maar meestal blijft dit soort data- en rekenkracht buiten je bereik.

Je hebt waarschijnlijk ook geen data lake of Customer Data Platform of iets van al dat andere prachtige dataspeelgoed waar de marketingblogs maar niet over ophouden. En als B2B-bedrijf heb je ook gewoon niet genoeg klantdata om daar wat mee te kunnen.

Maar een heleboel data heb je ook gewoon wél. Small data: echte klantinzichten waar je bij het maken van content en het ontwikkelen van proposities je voordeel mee kunt doen. Als ik heel eerlijk ben: de data liggen gewoon voor het opscheppen, maar veel te weinig B2B-bedrijven nemen het verzamelen van klant- en marktinzichten serieus. Veel marketeers laten dus data-kansen liggen omdat ze denken dat data verzamelen iets is voor marketingafdelingen met miljoenenbudgetten.

Ik geef je dus een lijstje van databronnen die ieder bedrijf heeft of bijna gratis kan krijgen:

• Gesprekken met klanten. Maak een afspraak met 5-10 klanten en laat ze praten over hun uitdagingen, drijfveren en ervaringen met jouw content en product. Stel open vragen en houd verder zo veel mogelijk je mond. Knik als een idioot en maak aantekeningen alsof je leven ervan afhangt (of neem de gesprekken op).
• De mensen van Sales. Wat doen verkopers de hele dag? Juist: met potentiële klanten praten. De vragen die zij dagelijks moeten beantwoorden, zouden jouw contentkalender moeten vullen. Concentreer je op de bezwaren die zorgen dat mensen uiteindelijk geen klant worden. Als je daar antwoorden op kunt vinden, gaat je content pas echt rendement opleveren!
• De mensen van de klantenservice. Niemand weet beter waar de klantfrustraties zitten, dan de mensen die ze dagelijks moeten zien op te lossen. Ga bij ze langs (en neem wat lekkers mee).
• Je klantendatabase. Exporteer de hele hap naar Excel en kijk welke klanten en proposities het meeste opleveren. Zoek naar groeimogelijkheden. Meestal kan dit zonder dure tools of al te veel kennis van statistiek of andere studietrauma's. Hooguit kost het je je weekend.
• Website-analytics. Welke content wordt het meeste bekeken? En welke content wordt genegeerd? Waar komen de bezoekers vandaan? Wanneer komen ze? Waar zoeken ze naar? Zoek naar patronen en probeer wat je in de cijfers ziet te matchen aan wat je hoort van Sales, Service en bestaande klanten.
• Google. Een goede SEO-tool vertelt je wat mensen zoeken online. Google Search Console vertelt je of ze jouw site ook vinden. SEO-tooling is over het algemeen prijzig, maar betaalt zich terug. Heb je een SEO-bureau? Vertrouw dan niet op hun rapportages maar vraag zelf toegang tot de tooling.
• Kanalen van de concurrentie. Zijn er bepaalde content-tactieken of -onderwerpen die je bij al je concurrenten terugziet? Dan zijn er twee opties: of zij zijn allemaal idioten en jij weet alles beter, of dat is de content die werkt. Ik stel, with all due respect, voor dat je optie 2 serieus overweegt.
• Externe onderzoeken. Gartner, Forrester, brancheverenigingen, CBS: iedere week komt er wel nieuw onderzoek langs. Verwacht er geen baanbrekende inzichten van, maar gebruik het vooral om op de hoogte te blijven van trends en nieuwe buzzwords. Het maakt trouwens niet zo veel uit of wat er in de rapporten staat waar is: op het moment dat een gerenommeerd instituut iets een trend noemt, is het vanaf dat moment een trend. En voor jou een content-kans.
• De media. De verhalen die jij in de media ziet, zien jouw klanten ook. Komt er iets langs dat relevant is voor jouw business, zorg dan dat je klaar bent om er vragen over te beantwoorden (en maak er content over).

Dit zijn small data: kleine stukjes kennis en inzicht die jou vertellen of je op de goede weg bent en wat het volgende experiment zou kunnen zijn. En meestal is dat genoeg.

Wil je je in de toekomst doorontwikkelen en nog meer en nog gestructureerder data verzamelen? Ja, natuurlijk. Wil je zo veel mogelijk processen, waaronder je dataproces, automatiseren en stroomlijnen? Zeker weten.

Maar dat zijn allemaal volgende stappen. Stappen die je pas kunt zetten als je een basaal, werkend proces hebt voor contentdata.

Hop! Aan het werk!