Voor het gericht inzetten van je e-mailmarketing kun je niet zonder goede software. Deze software wordt ontwikkeld door een E-mail Service Provider, afgekort ESP. 100%EMAIL is software onafhankelijk en heeft kennis van diverse pakketten. We krijgen vaak vragen over wat nu een goede ESP is of beter wat een goed pakket is. We helpen regelmatig klanten met het maken van de juiste keuze. Want wat doet een ESP nou eigenlijk? En waar let je op bij het selecteren van de verzendsoftware? In deze blog gaan we in op een aantal basisfunctionaliteiten van een ESP en de vragen die je jezelf moet stellen bij het selecteren van een ESP.
Highlights uit deze blog
- ESP = bedrijf dat e-mailmarketing software en daaraan gerelateerde services aanbiedt
- Deze modules vind je altijd terug in een ESP: e-maildesign, database beheer en reporting
- Let bij ESP selecteren op gebruiksvriendelijkheid, opmaken van e-mails, database en budget
Wat is een E-mail Service Provider (ESP)?
Er zijn honderden aanbieders van software waarmee je e-mailings kan opmaken en versturen. En die software kan heel eenvoudig zijn of allerlei geavanceerde functionaliteiten bezitten. De meeste ESP's worden nu ook steeds meer Marketing Automation software. Bekende Nederlandse ESP’s zijn bijvoorbeeld CanopyDeploy, Spotler, Copernica en Tripolis. Maar de meeste opereren ook internationaal zoals Selligent, Emarsys, Maileon, Actito en de hele grote/bekende Mailchimp en Salesforce Marketing Cloud.
Een ESP is er om je te helpen om op een goede manier e-mailings te verzenden aan jouw relaties. Hierbij kun je denken aan het maken van de e-mail, het hosten van de database van de e-mailadressen en het bijhouden van de resultaten. E-mail verzendsoftware is daarmee onmisbaar voor e-mailmarketeers, CRM-marketeers, database managers, contentmanagers en online marketeers.

De modules binnen een ESP
Globaal gezien vind je altijd drie modules terug in een E-mail Service Provider:
1. E-maildesign
Je hebt een boodschap en wilt deze op een aantrekkelijke manier overbrengen op de doelgroep.
In een E-mail Service Provider kan je afbeeldingen en teksten omzetten in een mooi opgemaakte e-mail. In de meeste gevallen kan je ook interactieve elementen aan de e-mail toevoegen. Vaak gebruik je hiervoor een HTML-template, zo hoef je geen zorgen te maken over het design.
Alleen nog de afbeeldingen, teksten en linkjes invoegen zodat je hebt een goede, mooie e-mail hebt om te verzenden. Heb je geen template, dan kun je een design omzetten in HTML. Daarna zet je deze HTML-code in de ESP waarmee de e-mail wordt gemaakt.
2. Database beheer
Je kunt ervoor kiezen om je e-maildatabase(s) direct in de E-mail Service Provider te plaatsen, maar je kunt ook een koppeling maken met een al bestaand CRM-systeem.
In de e-maildatabase staan gegevens opgeslagen ‘van het e-mailadres’, zoals bijvoorbeeld de naam van de persoon en waarvoor die toestemming heeft gegeven (optins). Beetje omgekeerde situatie eigenlijk, je zou verwachten dat er kenmerken staan van je klant. Maar vaak is het e-mailadres het unieke gegeven waarop de database is opgebouwd.
Het voordeel van het hebben van je data in de ESP is dat de data wordt aangepast als een ontvanger bepaald gedrag vertoond. Bijvoorbeeld iemand die zich afmeldt voor het ontvangen van e-mail, kan een seconde later al niet meer gemaild worden. Bovendien hoef je geen koppelingen te maken met andere systemen en kun je vaak snel beginnen. Leg je wel een koppeling met andere systemen, bijvoorbeeld met een CRM-systeem of een transactiedatabase, dan heb je meer gegevens beschikbaar over de ontvanger en kun je persoonlijker communiceren.
Het wordt wel wat complexer. Worden mutaties bijvoorbeeld beide kanten op verwerkt? En gebeurt dat realtime of met enige vertraging? Dit kan er voor zorgen dat mutaties pas later worden verwerkt. Denk hierbij aan afmeldingen.
3. Reporting
Nadat je je e-mail hebt verstuurd, wil je natuurlijk weten hoe de campagne is verlopen en wat je eventueel kan doen om deze te verbeteren. In een e-mailreport vind je veel informatie die je nodig hebt om te evalueren. Denk daarbij bijvoorbeeld aan:
- Preview van de e-mail
- Aantal verzonden e-mails (sent)
- Aantal aangekomen (delivered)
- Aantal gebounced (niet aangekomen)
- Aantal geopend (openratio)
- Aantal geklikt (klikratio)
- Waarop is geklikt (clicks per link)
- Hoeveel afgemeld (unsubscribed)
Het niveau van reporting verschilt heel erg per E-mail Service Provider. In sommige software kun je alleen het bovenstaande rijtje zien per verzonden mailing. Bij andere ESP’s kan je ook e-mailings met elkaar vergelijken of meerdere e-mailings in één report verwerken.
Daarnaast zijn de reports die je kan exporteren erg verschillend. De ene ESP geeft je alleen een Excel-bestand met platte cijfers, zodat je er zelf mee aan de slag kan. Dit is bijvoorbeeld het geval bij Selligent. In een andere ESP krijg je een kant-en-klare PDF met mooie diagrammetjes en visuele weergaves. Dit laatste is bijvoorbeeld het geval bij CanopyDeploy.
Met het combineren van de data uit de e-mailreports met bijvoorbeeld transactiedata van je webwinkel kunnen waardevolle inzichten geven in het gedrag van je klanten.

Een ESP selecteren; waar let je op?
Er bestaan dus veel verschillende softwarepakketten, maar hoe selecteer je nu de juiste voor jouw marketingafdeling? Dat verschilt per bedrijf, voor ieder bedrijf zijn andere functionaliteiten relevant. Hieronder enkele vragen die je jezelf kan stellen bij het selecteren van een ESP.
1. Gebruiksvriendelijkheid: wie zit er aan de knoppen?
Het niveau en de expertise van je e-mailmarketeers speelt een rol. Heb je iemand met minder affiniteit met technische aspecten dan is gebruiksvriendelijkheid erg belangrijk. Hiervoor wil je waarschijnlijk graag dat e-mailings makkelijk op te maken zijn en dat de verzending via ‘drag & drop’ in elkaar geklikt kan worden. Kijk dan bijvoorbeeld eens naar Mailchimp, CanopyDeploy of Spotler.
In andere tools zoals bijvoorbeeld Spike (Measuremail & Tripolis) of Selligent kunnen de wat meer technische marketeers de diepte in. Als je in een selectietraject zit, laat de gebruikers dan gewoon een paar uurtjes ‘spelen’ met de tools.
2. Opmaken van e-mails: via templates of technische HTML hoogstandjes?
Wil je je e-mailings opmaken met voor-gedefinieerde blokken die je alleen nog hoeft te vullen met content of wil je je e-mail (zelf) voorzien van de nieuwste technieken? Denk daarbij bijvoorbeeld aan live aftelklokken, formulieren die je in de e-mail kunt invullen of zelf-afspelende video’s.
Templates met vaste blokken kunnen in bijna alle ESP’s, maar als je technische hoogstandjes wilt zoals hierboven beschreven, dan kan dat bijvoorbeeld in Selligent, Spike (Measuremail & Tripolis) of Salesforce Marketing Cloud.
3. Database: hoe worden je data geordend?
In een e-maildatabase staan de e-mailadressen opgeslagen. Hierin moet worden vastgelegd of een persoon toestemming heeft gegeven voor het toesturen van commerciële e-mailings. En jij gebruikt deze database voor het bereiken van je doelgroepen met de juiste content.
We zien grote verschillen in de wijze waarop data worden opgeslagen in de verschillende softwarepakketten. Je kunt eigenlijk altijd kiezen voor profielen per e-mailadres (platte database), maar het kan zijn dat je ook subprofielen wilt bewaren (relationele database). Hieronder zie je een voorbeeld van een autodealer. Bij een platte database bewaar je bijvoorbeeld de volgende eigenschappen:
- Naam
- Adres
- Woonplaats
- Type auto
Heb je een relationele database, dan kun je er bijvoorbeeld voor kiezen om een subprofiel van de auto op te slaan. Het kan namelijk zijn dat iemand meerdere auto’s heeft. Er komt dan een extra profiel bij met:
- Kleur auto
- Datum aankoop
- Datum laatste APK
- Etc.
Voorbeelden van ESP’s met een relationele database zijn CanopyDeploy, Copernica, Salesforce Marketing Cloud en Selligent.
4. Budget; eenvoudig, middensegment of high-end?
Een belangrijke overweging voor de aanschaf van de e-mailmarketing software is het kostenplaatje.
Vaak zie je twee kostencomponenten bij een ESP: een licentie en een bedrag per duizend verstuurde e-mailtjes (CPM). Ook zie je wel ESP’s die uitgaan van het aantal adressen voor het vaststellen van de prijs. Je kunt dan ‘onbeperkt’ e-mailen naar je adressenbestand en stijgt je aantal adressen boven een bepaalde grens dan ga je meer betalen.
De beschikbare functionaliteiten van de software zijn ook bepalend voor de hoogte van (licentie-) kosten. In het algemeen geldt: hoe meer je met de software kan, hoe hoger de prijs.
Er zijn honderden aanbieders. Wil je eenvoudig en overzichtelijk starten, heb je een kleine database met e-mailadressen en weinig budget? Dan is Mailchimp wellicht een goede starters optie. In het ‘middensegment’ zitten bedrijven als Copernica, Spotler, Tripolis, Maileon en CanopyDeploy. High-end marketing automation tools zijn weer wat duurder en hierbij kun je o.a. denken aan Salesforce, Selligent, Marketo, Emarsys, Microsoft Dynamics. De exacte bedragen variëren enorm en zijn afhankelijk van de situatie bij jouw organisatie.
de nummer 1 in e-mailmarketing automation
Is Artificial Intelligence (AI) niet alleen voor de écht grote bedrijven? Nee, zeker niet. Als je AI op de juiste manier inzet verbeter je de klantervaring, waardoor je uiteindelijk nog meer resultaat behaalt uit je marketing efforts. Hoe kun je zo’n technologische ontwikkeling als kunstmatige intelligentie nou optimaal benutten?
In dit blog gaat Nicolas van Vijnckt (Head of Partnerships – Benelux bij Selligent) in gesprek met Alexei Kounine (VP Product Manager & Innovation bij Selligent) en Michael Straathof (Commercieel Directeur en Medeoprichter van 100%EMAIL). Samen hebben ze het over het benutten van data, de ontwikkelingen binnen AI en omnichannel marketing, en hoe je AI kunt implementeren in jouw eigen marketing automation strategie.
Highlights uit deze blog
- Je kunt data zo inzetten dat de klant zich herkend voelt
- Van massamarketing naar realtime voorspellingen en omnichannel hypergepersonaliseerde ervaringen
- Ook als je denkt dat je niet voldoende data tot je beschikking hebt, is de toepassing van AI relevant
- Hier start je met automatiseren en het toepassen van AI
Wat is kunstmatige intelligentie?

Artificial Intelligence (AI), ook wel kunstmatige intelligentie genoemd, is een technologisch hulpmiddel waarbij computers zo geprogrammeerd worden dat ze net zo kunnen denken als mensen. Deze computers kunnen zelf juiste beslissingen nemen of nieuwe inzichten verwerven. Je kunt AI op verschillende manieren toepassen, binnen de marketing wordt AI vaak gebruikt om verschillende taken (communicatie) te automatiseren en optimaliseren. Zo haal je sneller nóg meer resultaat uit je marketingactiviteiten.
Data staat centraal bij Artificial Intelligence
AI-gestuurde en gepersonaliseerde ervaringen worden steeds belangrijker bij het benaderen van je doelgroep. En daar heb je data voor nodig. We leven in een datagedreven tijdperk. Of het nu gaat om marketing, sales, productontwikkelingen of klantenservice. In alles wat we doen hebben we te maken met data. De grote hoeveelheid data die nu beschikbaar is, moet op de juiste plek opgeslagen worden. Daarnaast wil je die data natuurlijk ook zo goed mogelijk benutten. Zet je de beschikbare data op de juiste manier in, dan voelt de klant zich herkend.
Michael: “Mijn vader runde een winkeltje in Den Haag. Hij kende elke klant uit zijn hoofd en wist precies waar de klant woonde, wist wat hij of zij als laatst had gekocht en kende de interesses van de klant. Hij vroeg zijn klanten ook altijd om feedback. Wat marketeers nu doen komt eigenlijk heel erg overeen met wat mijn vader toen deed. Het enige verschil is de hoeveelheid beschikbare data, dat is nu gigantisch.”
Relevante data om op te slaan en te gebruiken
Zoals Michael aangeeft is de hoeveelheid data gigantisch, maar welke data is dan belangrijk om te beheren? Denk aan demografische data, maar ook data van derden kan relevant zijn. Eigenlijk alles waarmee je de klantervaring kunt verbeteren. Een paar voorbeelden van data die relevant kan zijn:
- Profielgegevens
- Interesses: Welke auto rijdt de klant? Welke nieuwsbrieven ontvangt en leest de klant? Etc.
- Laatste aankoop
Het verhaal van Michaels vader toont aan dat iedere klant een bijzonder en uniek persoonlijk profiel heeft. Elke consument of klant laat verschillende soorten data achter als spoor. Door dit goed in kaart te brengen, kun je een analyse maken van het gedrag van jouw consumenten en klanten. Vaak kun je hiervoor jouw marketing automation software gebruiken. Binnen Selligent heb je hier bijvoorbeeld de mogelijkheid voor.
Nu wil je als bedrijf niet alleen data uit het verleden vastleggen, maar je wilt op basis hiervan ook voorspellingen kunnen doen voor toekomstig gedrag. Ook dit is mogelijk in bepaalde MA tools, waaronder Selligent. Zo kun je makkelijker upselling kansen spotten, churn voorkomen, je klantenservice verbeteren, enzovoorts.

De invloed van AI op data: van massamarketing naar realtime voorspellingen
Bovenstaande processen – het opslaan van data, het analyseren van deze data en het doen van voorspellingen – heeft in de afgelopen twintig jaar meerdere ontwikkelingen doorgemaakt. Onder andere de opkomst van de AI-technologie heeft hier een rol in gespeeld.
Hoe het begon: gedrag-gebonden data per kanaal
Twintig jaar geleden werden er per kanaal consumentenprofielen samengesteld. Daarop kon je segmenteren, en zo werd het mogelijk om vrij eenvoudig één mail te sturen met contentpersonalisatie. Je bereikte in één keer veel verschillende mensen. Dit gebeurde op basis van gedrag-gebonden data. Denk aan: views, kliks, etc.
Dit werd een steeds ingewikkelder proces, omdat consumenten meer diverse kanalen gingen gebruiken. Ze lieten dus ook meer digitale sporen achter. Daardoor kwam het wel eens voor dat je als bedrijf in je e-mail segmenteerde op basis van niet-vertoond gedrag (geen kliks of geen aanschaf via het kanaal e-mail), terwijl de klant dit gedrag wel had vertoond op een ander kanaal.
De volgende stap: inzicht in omnichannel gedrag
Om deze complexiteit enigszins op te lossen ontstond de mogelijkheid om omnichannel data te verzamelen en op te slaan. Er werd niet langer gekeken naar één grote massa mensen bij één kanaal. De focus kwam te liggen op één persoon over verschillende kanalen. En zo ontstonden universele consumentenprofielen, een 360-graden klantbeeld en zogenoemde ‘gouden profielen’.
Hierbij ging het niet langer om alleen data van vertoond gedrag, maar om alle beschikbare data van één klant of prospect. Data werd daardoor steeds complexer en marketing automation software heeft zich hierop moeten aanpassen door nieuwe mogelijkheden toe te voegen. Zo is het bij Selligent mogelijk om alle gegevens van één consument (over verschillende kanalen) op te slaan, als een soort stermodel. Op basis daarvan is het makkelijker om je doelgroepen te segmenteren en voorspellingen te doen op basis van alle beschikbare data.
Nu en de toekomst: realtime voorspellingen en hypergepersonaliseerde klantervaringen
Door het steeds groeiende aantal beschikbare data zijn er weer nieuwe mogelijkheden nodig om je doelgroep kloppende gepersonaliseerde ervaringen te bieden. Hier komt AI om de hoek kijken. Door Artificial Intelligence in te zetten kan de beschikbare data snel en foutloos worden geanalyseerd. Op basis daarvan kun je met AI-modellen bepaalde voorspellingen doen. Een aantal toepassingen van AI binnen marketing zijn:
- Klantgegevens analyseren om nieuwe inzichten te ontdekken.
- Dynamische content bieden per unieke ontvanger/lezer (voorbeeld: aanbevolen producten in een webshop dynamisch laten wijzigen op basis van een algoritme voor productaanbevelingen).
- Vaststellen welke campagne het meest relevant is voor individuele prospects of klanten.
- Campagnes creëren die zichzelf optimaliseren o.b.v. een model die per individuele klant of prospect bepaalt wat de beste aanpak is.
- Eenzelfde e-mailcampagne op verschillende tijdstippen verzenden op basis van eerder vertoond gedrag door de individuele ontvangers.
Als het je lukt om kunstmatige intelligentie op een passende en juiste manier in te zetten, bied je iedere klant of prospect een relevante customer experience aan.
Alexei: “Alles wat we nu al doen, kunnen we steeds dichter bij het moment uitvoeren waarop een consument daadwerkelijk betrokken is. We zagen een evolutie van massamarketing en één campagne voor vele ontvangers naar heel persoonlijk en in realtime één campagne per persoon. Realtime, hypergepersonaliseerde communicatie. Voorspellingen met de inzet van Artificial Intelligence zijn hierbij essentieel.”

Hoe wordt AI gebruikt in omnichannel marketing?
Omnichannel communiceren is vandaag de dag eigenlijk een must-do voor bedrijven. Klanten en prospects verwachten afstemming op elk contactpunt en dit kan alleen als je goed omkijkt naar je data. Hiervoor moet je ook goed in kaart hebben gebracht hoe de customer journey eruitziet, wat die verschillende contactpunten zijn en welke behoefte er is bij de consument. Je wilt namelijk wel met de juiste content uitpakken om zo relevant mogelijk te zijn. Surfen klanten en prospects naar je website, bellen ze naar je contact center of zien ze een advertentie via Facebook of LinkedIn?
Zoals we hierboven hebben vastgesteld is data ontegenzeggelijk een troef voor je marketingafdeling. Volgens Michael valt er op dat gebied voor een hoop bedrijven nog wel veel winst te behalen. Michael: “Ik zie een aantal écht goed ontwikkelde voorbeelden, maar ook bedrijven die nog geen flauw idee hebben. Ze zijn wel bezig met het opslaan van data, maar weten niet hoe ze dit optimaal kunnen benutten.” Als bedrijf is dit het juiste moment om na te denken over hoe je dit hele proces het meest effectief kunt vormgeven. Nog belangrijker is dat bedrijven weten hoe ze dit ‘digitale goud’ zo kunnen gebruiken dat het voor hen het meeste oplevert. Hier is een duidelijke visie en strategie voor nodig.
Maak kunstmatige intelligentie een belangrijk onderdeel van je marketingstrategie
Om je doelgroep zo goed mogelijk in hun behoefte te voorzien moet je verder kijken dan de inzet van data voor de basismogelijkheden van marketing automation. Er is zoveel mogelijk op het gebied van AI. Als je Articial Intelligence nog niet inzet als een belangrijk onderdeel van je marketingstrategie, dan loop je een hoop mis vergeleken met je concurrenten die hier wel al mee bezig zijn. Machine Learning, een component van AI, is namelijk de volgende golf waarmee bedrijven gaan automatiseren.
Door de vele mogelijkheden van kunstmatige intelligentie te benutten kun je voorspellingen doen per individuele consument op zo’n hoog niveau, dat je hen een hypergepersonaliseerde omnichannel customer experience kan bezorgen. Je data moet daarvoor op orde zijn, je hebt een feedback loop nodig die data van alle kanalen verzamelt en je hebt de juiste tools nodig om bepaalde geavanceerde technologieën te benutten.
We zijn het gewend om regels te gebruiken (voorbeeld: Is iemand tussen die en die leeftijd? Dan stuur je dit bericht). Wat je eigenlijk wil is dat verschillende systemen zo met elkaar samenwerken dat je per individuele consument op een veel fijnmaziger manier voorspellingen kunt doen. Op basis daarvan kun je dan gepersonaliseerde en relevante ervaringen bieden.
Alex: “Ik verwacht dat de meeste merken AI-gestuurde tools zullen gaan gebruiken. Zelfs als ze niets van AI weten of hoe het precies werkt. Het gaat erom dat je ‘out-of-the-box’ automatiseringstechnieken gebruikt die via platformen beschikbaar zijn en die jouw marketing op de juiste manier aanvullen.”
Voor wie is AI in marketing automation bedoeld?
Nu rest natuurlijk de vraag voor wie AI in marketing automation is bedoeld. Marketeers hebben misschien nog twijfels, omdat ze denken dat ze niet genoeg data hebben om het optimale uit kunstmatige intelligentie te halen. Je kunt echter klein starten en dan groeien in het proces. Het is immers mogelijk om AI-gestuurde tools te gebruiken waarmee je heel eenvoudig al veel kan bereiken.
Denk jouw marketingafdeling niet voldoende data tot zijn beschikking heeft, waardoor het inzetten van AI-technologie niet relevant is voor jouw organisatie? Denk dan aan de volgende twee punten.
E-mailmarketing is niet het enige beschikbare marketing automation kanaal
E-mail automation is misschien wel de meest voorkomende vorm van marketing automation, maar niet de enige. Er zijn meer kanalen die je kunt inzetten om data te verzamelen. E-mail is slechts een van de vele kanalen die je kunt inzetten om individueel gedrag bij te houden en op basis daarvan gepersonaliseerd te communiceren. Naast e-mail heb je waarschijnlijk ook een website. Met die website verzamel je websitedata. Deze data kun je combineren met je e-maildata om zo je e-mailmarketing te verbeteren. Zo haal je het meeste uit AI en marketing automation, ook als je een kleiner merk hebt, een beperkt aanbod of weinig internetverkeer.
Er zijn kant-en-klare marketing automation tools met AI-functies
Je hebt misschien niet het budget en de know-how om dure AI software (zoals Machine Learning tools) aan te schaffen en te gebruiken, omdat het veel te technisch en ingewikkeld is. Dat is echter niet de enige manier om Artificial Intelligence in te zetten voor je marketing automation. Kijk eerder naar kant-en-klare marketing automation platforms die AI-functies, zoals machine learning, aanbieden. De meeste software, waar Selligent een goed voorbeeld van is, bieden deze tools aan, zodat ook jij kunt genieten van de voordelen van AI.

Zelf aan de slag met Artificial Intelligence
Als je zelf aan de slag gaat met kunstmatige intelligentie, begin dan met het in kaart brengen van je customer journey. Al deze contactmomenten, de informatiebehoefte per fase en de kanalen die je inzet bepalen uiteindelijk waar jij precies AI voor kunt gaan inzetten. Daarna kun je je focussen op data. Hoe is data bij jullie opgeslagen en over welke technologie beschikt het bedrijf om marketing automation en Artificial Intelligence in te zetten?
Michael: “Teken je ideale klanttraject uit, kijk wat er nu gebeurt en of de klanten tevreden zijn. Schrijf op basis daarvan op wat je als eerste wilt gaan automatiseren. Nadat je gestart bent met de implementatie is het belangrijk dat je dit evalueert. Het bereiken van jouw klant of prospect met het juiste aanbod of de juiste content, op het juiste moment, via het juiste kanaal blijft immers een continu proces.”

Bij 100%EMAIL is jouw ambitie onze drijfveer, want ieder e-mailvraagstuk verdient het een succesverhaal te maken. Met onze gestructureerde en volledige aanpak én ons gedreven en ervaren team van e-mailexperts halen we buitengewone resultaten. Zo creëren we samen met onze klanten succesverhalen.
Je hebt direct contact met je eigen e-mailexpert en daarachter een team van experts. Je krijgt dus niet te maken met dure tussenlagen, zoals projectmanagers of accountmanagers. Bovendien zijn we software onafhankelijk, dat betekent dat we verder werken in jouw e-mailsoftware of marketingplatform.
Dus, zeg het maar… Gaan wij samen van jouw e-mailambitie een succesverhaal maken?
Bel ons gerust voor een vrijblijvend gesprek over jouw uitdagingen. Je kunt ons per telefoon bereiken op 010 – 254 03 20, of een e-mail sturen naar info@100procent.email.