Analytics is het proces van data verzamelen, meten, analyseren en interpreteren om inzichten te verkrijgen die leiden tot betere beslissingen en prestaties. In marketing gaat het om het begrijpen van het gedrag van doelgroepen, de effectiviteit van kanalen en campagnes, en het optimaliseren van de customer journey.
Belangrijke typen analytics
- Descriptief: Wat is er gebeurd? (rapportages, dashboards, trends)
- Diagnostisch: Waarom is het gebeurd? (segmentatie, drilldowns, funnel- en cohortanalyses)
- Predictief: Wat zal er waarschijnlijk gebeuren? (voorspellende modellen, churn- en LTV-voorspellingen)
- Prescriptief: Wat moeten we doen? (aanbevelingen, budgettoewijzing, optimalisatie-scenario’s)
Databronnen
- Web- en app-events (pageviews, scrolls, clicks, transacties)
- Marketingplatforms (advertising, e-mail, social)
- CRM en e-commerce (orders, klantwaarden, abonnementen)
- Product usage (featuregebruik, retentie, engagement)
- Onderzoek (enquêtes, NPS, usability-tests)
Metrics, KPI’s en doelen
Metrics zijn meetpunten (bijv. sessies, CTR), terwijl KPI’s de kritieke prestatie-indicatoren zijn die direct verbonden zijn aan doelen (bijv. conversieratio, ROAS, LTV). Gebruik een meetplan met duidelijke definities, een KPI-tree en een North Star Metric om focus te houden.
Tools en technieken
- Analytics-platforms: Google Analytics 4, Adobe Analytics, Matomo
- Product analytics: Mixpanel, Amplitude
- Tagging & events: Google Tag Manager, datalayer, event- en parameterontwerp
- Rapportage: Looker Studio (voorheen Data Studio), BI-tools
- Data-infrastructuur: datawarehouses (bijv. BigQuery), server-side tagging
Privacy en datakwaliteit
Voldoe aan de AVG met duidelijke consent, Consent Mode (v2), dataminimalisatie en bewaartermijnen. Verbeter datakwaliteit met meetvalidering, botfiltering, consistente naming-conventies en monitoring om afwijkingen snel te signaleren.