Bouwen aan een 360° klantbeeld met BigQuery en Server side tagging

Google Analytics 4 (GA4) is voor veel organisaties nog steeds de standaard om webverkeer te meten. Maar wie verder kijkt dan sessies en events, loopt al snel tegen grenzen aan. Want GA4 laat soms nét die inzichten liggen die je nodig hebt om écht slimme keuzes te maken.

Tijd om breder te denken. Datawarehouses zoals Google BigQuery geven je grip op het grotere plaatje. Van klantgedrag tot voorraadcijfers en offline interacties: alles komt samen op één plek. Je krijgt niet alleen toegang tot diepere inzichten, maar ook tot data die verder teruggaat in de tijd én veel completer is.

→ Ik gaf hier eerder al een webinar vol praktische voorbeelden over: je vindt ‘m hier.

Met de toenemende privacyregels en daarmee de afnemende third-party data zien we een verandering in de collectie van data. Zero en First Party data worden steeds belangrijker.

• Zero-party data wordt door de gebruiker bewust gedeeld, bijvoorbeeld via voorkeuren, intenties of ingevulde formulieren. Bijvoorbeeld als een gebruiker zich inschrijft voor een nieuwsbrief en daarbij zijn voorkeuren opgeeft voor reisbestemmingen zoals Zweden.
• First-party data wordt ook door de gebruiker verstrekt, maar wordt vaak verzameld via gedragingen zoals aankopen of klikgedrag zonder expliciet te vragen. Denk hierbij aan een gebruiker die doorklikt naar een product in een e-mail of een specifieke aankoop doet, waarna die data wordt opgeslagen.

Combineer je deze databronnen slim, dan bouw je een 360 klantprofiel op. Zo koppel je online én offline gedrag aan elkaar en speel je sneller in op klantbehoeften. Denk aan campagnes die écht relevant zijn, maar ook betere service en slimmere voorraad keuzes.

Breng je klantdata bovendien samen met businessdata, zoals voorraden of verkoopcijfers, dan kun je zelfs met behulp van AI voorspellen wat een klant morgen nodig heeft.

Wanneer klantdata wordt geïntegreerd met businessdata, zoals voorraadniveaus en verkoopgeschiedenis, kan je de juiste acties nemen op het juiste moment. Je kunt zelfs met behulp van AI voorspellen wat een klant morgen nodig heeft, op basis van hun gedragingen uit het verleden.

Hier komen Server-side tagging (SST) en tools als Google BigQuery om de hoek kijken. Met SST verzamel je data direct op de server en stuur je die veilig door naar een centrale warehouse zoals BigQuery. Hierdoor wordt de controle over data aanzienlijk vergroot. Gegevens kunnen snel worden verwerkt en geïntegreerd, wat resulteert in meer gedetailleerde en actuele inzichten.

Steeds vaker verschuift de ‘single source of truth’ van tools zoals GA4 naar een data warehouse. En dat is niet voor niets. Een data warehouse fungeert als centrale hub waar álle databronnen samenkomen, van klantgedrag tot salesdata, en zelfs externe info zoals het weer.

Google BigQuery is hier een krachtige speler in. Deze cloud-gebaseerde oplossing helpt je om grote hoeveelheden data razendsnel op te slaan, te verwerken en te analyseren. Het is schaalbaar, betaalbaar (vooral bij kleinere volumes), en werkt feilloos samen met andere Google-tools zoals Google Ads en Looker Studio waardoor je makkelijk dashboards kunt maken en rapportages kunt automatiseren.

Een van de grote voordelen van een datawarehouse is de integratie met server-side tagging. Server-side tagging is dé manier om meer controle te krijgen over je datastromen. In plaats van data direct door te sturen naar tools als GA4 of Google Ads, loopt alles eerst via je eigen server. Zo bepaal jij zelf welke data je deelt, met wie en waarom.

Met Server-side tagging creëer je rijkere klantprofielen. Denk aan voorkeuren, gedrag op de site of zelfs favoriete kleuren, data die je normaal mist als je alleen naar aankopen kijkt. Door deze informatie slim op te slaan en te combineren, leer je je klant echt kennen. En dát is de basis voor gepersonaliseerde marketing die werkt.

Google BigQuery biedt tal van toepassingen die bedrijven kunnen helpen om hun data optimaal te benutten:

• Rijke klantprofielen bouwen

Leg voorkeuren vast zoals favoriete producten, kleuren of veelbezochte categorieën. Zo weet je niet alleen wie je klant is, maar ook waarom ze kiezen wat ze kiezen.

• POAS-logica toepassen met inkoopdata

Importeer inkoopprijzen en gebruik slimme berekeningen, bijvoorbeeld wanneer verzendkosten afhangen van gewicht of formaat. Zo stuur je op winst in plaats van alleen op omzet.

• Real-time dataverwerking

Lees en schrijf data direct, bijvoorbeeld om dubbele transacties te voorkomen of klantinformatie op te halen wanneer het er écht toe doet.

• Slim onderscheid maken in conversies

Zie in één oogopslag of een conversie komt van een nieuwe of bestaande klant, en stem je campagnes daar strategisch op af.

En dankzij de koppeling met tools zoals Google Ads gebruik je die data direct om doelgroepen te verfijnen, advertenties relevanter te maken en je campagnes scherper te sturen. Denk aan feedverrijking met voorraadstanden, klantgedrag of verwachte verkoop, alles om precies op het juiste moment zichtbaar te zijn.

Customer Data Platforms (CDP’s) zoals Spotler of Tealium zijn prima als je snel en gebruiksvriendelijk klantdata wilt verzamelen en inzetten voor campagnes. Ze zijn gemaakt voor marketeers: met standaardkoppelingen, overzichtelijke interfaces en focus op klantprofielen.

Maar wil je meer dan dat? Dan kom je uit bij een datawarehouse zoals BigQuery, Snowflake of Azure. Daar combineer je niet alleen klantdata, maar ook informatie uit je ERP, CRM of andere interne systemen. Zo krijg je een compleet beeld, van voorraad tot klantgedrag, en kun je écht de diepte in met je analyses.

Hoe dat werkt? Wij hanteren een modulaire aanpak. We starten met het inladen van data in BigQuery, en bouwen daaruit verder. Heb je bijvoorbeeld te maken met seizoensinvloeden of weergevoelige verkoop? Dan kunnen we weerdata integreren voor nog slimmere voorspellingen. Alles draait om schaalbaarheid en aansluiten op jouw doelen.

Een datawarehouse implementeren? Begin met begrijpen.

Waar zitten jouw pijnpunten? Welke systemen gebruik je nu en welke inzichten mis je het meest? Begin met een kleine dataset en deel je inzichten. Kijk hoe je kunt verbeteren, en breidt de toepassing van je datawarehouse stapsgewijs uit. Ga aan de slag met onze way of work van data en geef je bedrijf de tools die het nodig heeft om te slagen in de digitale wereld.

→ Lees hier verder voor jouw volledige stappenplan voor een data warehouse implementatie

Klaar om het maximale uit je data te halen? Wij helpen je graag om die volgende stap te zetten richting een 360° klantbeeld, met een werkwijze die past bij jouw doelen.