Hoe we data driven marketing kunnen redden

Wetenschappelijke oplossingen voor het minimaliseren en anonimiseren van data op Brand Growth Event

Om de privacy van consumenten zo goed mogelijk te beschermen, wijzen wetten en regels vaak in de richting van minimalisatie en anonimisering van data. Jaap Wieringa van de Rijksuniversiteit Groningen gaf gisteren een kort college tijdens het DVJ Brand Growth Event over wetenschappelijke ontwikkelingen die we op dat punt in de gaten zouden moeten houden. En we schreven mee.

Gisteren vierde onderzoeksbureau DVJ zijn jaarlijkse feestje, het Brand Growth Event, en Data Driven Decision Making (in marketing) was ditmaal het thema. In de regel zijn die events boeiende bijeenkomsten, want het is vaak nogal hardcore marketing in het programma. Ergens jammer dat het opnieuw een digitale editie werd. Da’s weliswaar makkelijk bezoeken, maar toch minder gezellig en je loopt op de borrel niet zomaar een oude of nieuwe bekende tegen het lijf. Je kunt wel makkelijker opschalen en dat was te merken want het was best druk in de chat naast de presentatie.

Dat ‘groeien van een merk’ heeft momentum

Op de vierde editie van vorig jaar sprak Tooske het programma aan elkaar en maakte de verschrikkelijke Ritson zijn opwachting, náást DVJ-eindbaas Lucas Hulsebos die er uitgebreid in de materie dook van Brand Growth. Ditmaal zat Hulsebos de bijeenkomst zelf voor als eindbaas, host en medebedenker van het hele event en dat voelde eigenlijk wel zo comfortabel. Beetje als marketing-nerds onder elkaar. DVJ begint zelfs internationaal uit te groeien tot hét marketingonderzoeksbureau, doet al jaren onderzoek naar dat ‘groeien van een merk’ en dat heeft momentum. Tussen het event in 2020 en nú verschenen talloze artikelen waarin de relevantie van merkgroei wordt bezongen, nog steeds in lijn met de theorie van Byron Sharp, die waarschijnlijk het belangrijkste boek over marketing heeft geschreven van de eeuw-tot-nu: How Brands Grow. Vorig jaar kregen we ‘factoren die bepalend zijn voor marketingsucces’ en waarover Ritson dus sprak: “Vergeet ‘little agile brands’ en kong fu: Kapitalisme is niet eerlijk, dat was ook nooit de belofte. David gáát Goliath niet verslaan, sterker: die vermorzelt je, draait zich om en gaat een appeltaart bakken.” (samenvatting van vorig jaar lees je hier)

Goed, dat was Ritsons lichtpunt in rampjaar ’20, voor de 2021-editie stonden Pat Nestor & Nicky Claeys van Domino’s geprogrammeeerd (een techbedrijf dat pizza’s bakt volgens Hulsebos), Konstantze Fichtner van Facebook en Jori van de Spijker deelde de inzichten uit de Brand Growth Study en dan dus met name naar de relatie tussen data driven beslissingen nemen en commercieel succes. Die uitkomsten en ontdekkingen van dát onderzoek verdienen trouwens een losse blogpost.

Best Teacher of the year

De belangrijkste reden om ditmaal aan te schuiven waren de resultaten van dat DVJ-onderzoek jaar maar vooral ook een spreekbeurt van prof. Jaap Wieringa, die volgens zijn profielpagina genoeg expertisegebieden heeft om met gemak een heel Marketingfacts Jaarboek in elkaar te hacken: Data Science, Marketing Analytics, Econometrics, Marketing Model Building, Time series analysis, State Space Modeling, Kalman Filtering, Diffusion modelling, Database Marketing, Privacy, Pharmaceutical marketing, Statistical Quality Control, Six Sigma. Buiten dat heet het ook een prettig mens te zijn want een paar keer ‘Best Teacher of the year’ én co-auteur van boeken als ‘Modeling Markets’ en ‘Creating Value with Data Analytics in Marketing’.

Het ligt vast aan ons maar we kenden ‘m eigenlijk helemaal niet en vaderlandse marketingwetenschappers kun je niet genoeg koesteren, dus we probeerden te begrijpen wat er werd verteld. Tenslotte is data driven marketing wel het verhaal van het moment. In november verschijnt trouwens weer een nieuw boek over marketing met data, waarin Wieringa samen met co-auteurs Verhoef, Kooge en Walk een nieuw data science value creation model lanceert.

We tippen ‘m ongelezen vast voor de PIM Marketing Literatuur Prijs van ’22. Het verhaal van Wieringa gisteren was bondig en fascinerend: Hij sprak over uitdagingen in data driven marketing, of beter over het enorm snel toenemend belang dat wordt gehecht aan data en data science in marketing, afgezet tegen de beperkingen die worden opgeworpen door allerlei recente wet- en regelgeving. Want wie nog dacht dat de GDPR-wetten in Europa een uniek fenomeen van de oude wereld was: kennelijk niet.

De vraag die bij omgang met dergelijke wetgeving steeds opdoemt is hoe privacy te garanderen, zonder in te hoeven leveren aan wetenschappelijke waarde van marketing analytics. Wieringa schetste twee oplossingen voor actuele problemen, of beter, twee richtingen waarin ‘we’ de oplossing kunnen zoeken. En daar werd het al redelijk technisch voor de argeloze bezoeker, maar het bleef goed te volgen: er ligt een vraag om data-minimalisatie en data-anonimisering. Met het eerste wordt bedoeld dat data alleen mag worden opgeslagen als dat nódig is en gebruikt wordt voor doeleinden die vooraf zijn vastgesteld. Wiersma legde uit dat veel informatie over – bijvoorbeeld – klanten onnodig wordt bewaard en bestudeerd omdat de onderliggende aanname is dat het van belang is te weten hoe iemand op een bepaalde positie is geráákt. Het customer-journey-denken.

De relativiteitstheorie drong zich op

In geval van een klant: hoe die zich in het afgelopen weken, maanden jaren heeft gedragen waardoor die nú een bepaalde positie inneemt. Theorieën van onder meer elektrotechnicus en wiskundige Rudolf (Rudy) Emil Kálmán leren onder meer dat het bij het afpellen van data vooral van belang is te weten waar iemand (of iets) is en in welke richting iemand beweegt om te kunnen voorspellen waar iemand geraakt. Onderzoek dat ooit werd verricht, onder meer ten dienste van de ruimtevaart. De relativiteitstheorie drong zich op, maar Wiersma sloeg het plat en gaf een voorbeeld van een ziektekostenverzekeraar waar op basis van zo’n uitgeklede dataset prima voorspellingen konden worden gemaakt. In 2017 verscheen over dit punt een paper van Holtrop, Niels; Wieringa, Jakob; Gijsenberg, Maarten; Verhoef, Pieter C, No Future Without the Past? Predicting Churn in the Face of Customer Privacy, waarin het collectief een en ander toelicht. Leestip voor mensen die de databerg maar zien groeien.

Generative Adversarial Networks

Tweede punt dat Wieringa besprak betrof anonimisering van data en de onderliggende vraag was óf je het gedrag van bestaande personen moet analyseren om te kunnen voorspellen hoe anderen zich gáán gedragen. Dat lijkt op het eerste gezicht het geval want het heeft niet zoveel zin zelf AI-klanten te ontwerpen om vervolgens te voorspellen hoe échte klanten zich gaan gedragen, maar ook hier lijkt het denkbaar of mogelijk om te lenen uit al bestaande ontdekkingen uit wetenschap. Wieringa legde uit dat Generative Adversarial Networks (GANs) – bedacht en ontwikkeld door Ian J. Goodfellow een onderzoeker op het gebied van machine learning, het mogelijk maken om avatars of entiteiten te ontwikkelen die op verregaande wijze gedrag vertonen dat overeenkomt met het gedrag van echte mensen, door te werken met de uitslag van ‘een strijd of samenwerking’ tussen het neurale netwerk van een AI en bijvoorbeeld een levend brein. Je hebt dan in principe ook geen data meer nodig van individuen maar zo’n ‘cross domain transfer’ zou kunnen volstaan. Zitten nog wat haken en ogen aan gaf Wieringa aan, maar het is op z’n minst een ontwikkelrichting die het mogelijk maakt een groot deel van de privacygevoelige persoonsgegevens uit databases te verwijderen.

Wieringa was de eerste om te erkennen dat de GDPR en overige mondiale wetgeving een uitdaging vormen voor effectieve analytics, dus voor data driven besluitvorming, maar het werken met – bijvoorbeeld – inzichten als die van Goodfellow en Kalman geven dan wel weer hoop om via slimmigheden te kunnen blijven voorspellen wát een consument gaat doen. Als een soort Robbert Dijkgraaf probeerde hij vooral uit te leggen wáár we wetenschappelijk gezien staan en wat de volgende horde wordt op een terrein waar niet zo héél veel mensen het fijne van begrijpen. Al met al enorm interessant om eens over te horen van iemand die het weten kan en we kijken dus uit naar dat boek.

En zoals het een goed congres betaamt bleef er één inzicht hangen dat we lenen, overnemen en zelf gaan gebruiken. Marketing is dus wél rocket science.