Tegenwoordig is het bij het opzetten van advertentiecampagnes op onder andere Facebook, Instagram, Twitter, Youtube en Google mogelijk om doelgroepen te maken op basis van een klantenbestand. Door een lijst met e-mailadressen te uploaden kunnen de advertentietools achter deze netwerken een match maken met geregistreerde gebruikers. De optie is geen geheim voor de meeste online marketeers, maar wordt vaak verkeerd of slechts beperkt benut en is bij veel ondernemers niet bekend.

Wat is Audience matching?

Op basis van een bestand met e-mailadressen kunnen diverse kanalen de match maken naar hun gebruikers. Door het maken van de match ontstaan er doelgroepen die ingezet kunnen worden voor campagnes, maar ook uitgesloten kunnen worden. Bij Google (en dus ook Youtube) heet dit Customer Match, Facebook (waar ook het in 2015 verworven Instagram onder valt) noemt het Custom Audiences en bij Twitter heeft men het de naam Tailored Audiences gegeven.

Controverse rondom Audience matching

Op het internet is privacy een steeds belangrijker wordend topic. Mede door de massale inzet van retargeting groeit het gebruik van AdBlockers explosief. Het is dan ook niet vreemd dat er de nodige discussie is over de inzet van Audience matching vanwege het privacy-aspect. Een ander belangrijk issue is de herkomst van e-mailadressen. Het is door de genoemde advertentieplatformen namelijk niet mogelijk om te controleren of er sprake is van een échte klantenlijst of gekochte e-mailadressen. Een ander aandachtspunt is het feit dat er bij het uploaden van een klantenlijst gevoelige data wordt afgestaan aan de grootmachten uit Silicon Valley.

Wanneer er e-mailadressen uit een echte klantenlijst worden geüpload zijn er legio mogelijkheden te bedenken om resultaat te boeken. In dit artikel delen we een aantal praktijkvoorbeelden die voor onze klanten hebben geleid tot aansprekende uitkomsten. Voordat we overgaan tot deze voorbeelden geven we eerst nog een indicatie van matchpercentages.audience-matching-percentages

Deze percentages zijn gebaseerd op de gemiddelde resultaten die wij in de afgelopen zes maanden (januari-juni 2016 hebben geboekt) en wijken af per doelgroep. Een relatief jongere doelgroep is bijvoorbeeld vooral aanwezig op Instagram, en zal een lager percentage hebben bij Google en Twitter.

10 voorbeelden voor het gebruik van Audience matching

  1. Gebruikers die een nieuwsbrief niet openen alsnog bereiken;
  2. Klanten aanbiedingen tonen op basis van eerder aankoopgedrag;
  3. Belangrijke, relevante evenementen aankondigen en onder de aandacht laten blijven;
  4. Bij gericht zoeken naar een product of dienst bestaande relaties andere boodschap tonen;
  5. Uitsluiten van doelgroep(en) tijdens wervingsacties, om onnodig uitgegeven van budget te voorkomen;
  6. Bezoekers van beurs (visitekaartjes) een beursaanbieding doen;
  7. Bezoekers triggeren een reeds gestarte actie te voltooien (verlaten winkelmand alsnog afrekenen, offerteformulier helemaal invullen);
  8. Bij dure zoekopdrachten wel (of juist niet) adverteren voor bestaande relaties;
  9. Klanten tot fans maken en zo snel het aantal pagina likes laten groeien;
  10. Heractiveren van opt-outs of inactieve klanten.

Grijze gebieden bij Audience matching: wanneer gaat het te ver?

De mogelijkheden van Audience matching zijn – met een beetje creativiteit – eindeloos te noemen. Toch is het min of meer persoonlijk targeten niet risocovrij. Iemand kan zich betrapt of achtervolgd voelen en daardoor een afkeer krijgen tegen de afzender. Zeker wanneer er een grijs gebied betreed wordt. Denk aan het targeten van medewerkers van een specifiek bedrijf. Door e-mailadressen te scrapen via een tool als Mailhunter is het bijvoorbeeld mogelijk om alle e-mailadressen die aan een bepaald domein gekoppeld zijn te achterhalen. Handig wanneer je een recruiter bent en personeel bij de concurrent wilt wegkapen, om maar een kans te benoemen.

Andere mogelijkheden die op of misschien wel over het randje zijn: LinkedIn connecties exporteren en vervolgens via Facebook benaderen, segmenteren op voornaam en zo een artikel met daarop een bepaalde naam aanbieden, lijsten kopen en gebruiken, targeten op mensen die e-mails van je concurrent lezen etc. Allemaal kansen, maar ook risico’s zodra een advertentie eng, griezelig of zelfs wanhopig overkomt.

Vergelijkbare doelgroepen

Een andere optie die Audience Matching met zich meebrengt is het creëren van nieuwe doelgroepen met daarin gebruikers die (meerdere) overeenkomsten hebben met je echte klantenlijst. Deze zogenaamde vergelijkbare doelgroepen zijn op bijna ieder kanaal mogelijk. Op deze wijze kunnen er campagnes worden opgezet voor een doelgroep die vergelijkbaar is met het huidige bestand, wat een beter resultaat op zou kunnen leveren dan een willekeurig getargete doelgroep.

Drempel

Een belangrijk aandachtspunt is de minimale grootte van een doelgroep. Vanuit privacy-oogpunt zijn lijsten van tien of twintig e-mailadressen logischerwijs te klein. In dat geval wordt het namelijk bijna mogelijk om op individueel niveau te matchen, en dat is niet toegestaan. Facebook hanteert een minimum van 100, Google zelfs 1000. Twitter stelt dat er minimaal 500 matches dienen te zijn, waarbij de klantenlijst bij een gemiddeld matchingspercentage van 6.1% dus minimaal ruim 8000 entries dient te hebben.

Conclusie

De mogelijkheden van Audience Matching zijn eindeloos. Het is een geweldige manier om klantenlijsten in te zetten voor specifieke doeleinden of juist uit te sluiten voor nieuwe campagnes. Belangrijk is om niet griezelig over te komen op klanten, door bijvoorbeeld te targeten op bepaalde demografische gegevens en deze te tonen in de advertentie. Blijf bij het opzetten van campagnes je aan de hand van persona’s verplaatsen in de doelgroep, om te kijken hoe een bepaalde boodschap overkomt.