Psychologische personalisatie werkt niet (maar clickbait titels wel)
In dit artikel:
De auteur, een marketeer/onderzoeker die schrijft vanuit praktijkervaring, bespreekt een recente meta-analyse over personalisatie in CX en marketing en plaatst kritische kanttekeningen bij de toepasbaarheid van de bevindingen in de dagelijkse praktijk.
Wat en wie: de studie onderzoekt cases die persoonlijkheidspsychologie (voornamelijk het OCEAN-model: Openness, Conscientiousness, Extraversion, Agreeableness, Neuroticism) gebruiken om personalisatie te onderbouwen. De schrijver stelt dat dit theoretisch logisch is, maar dat weinig marketeers hun campagnes concreet op die vijf dimensies afstemmen; psychologie blijft vaak hangen in vage persona’s of losse theorieën in plaats van in concrete experimenten.
Belangrijkste bezwaar: datakwaliteit. Veel onderzoeken zijn uitgesloten door problemen zoals ‘data leakage’ — verstoringen waardoor controlegroepen niet zuiver zijn — en andere vervuiling. Digitale data is van nature onbetrouwbaar: wisselende apparaten, browsers die haperen, identiteitsresolutie die ontbreken. De meta-analyse probeert dit te mitigeren door psychologische factoren aanvullend via surveys te controleren, maar dat leest volgens de auteur als onrealistisch voor echte, ‘in het wild’ A/B-tests.
Praktische implicaties: zelfs als je psychologische inzichten toepast, blijft meten van effect problematisch wanneer de data slordig is. Voor veel bedrijven wegen omzetcijfers en meetbare resultaten zwaarder dan perfect uitgewerkte persona’s. Bovendien zitten veel organisaties nog in silo’s en profiteren zij nog lang niet van geavanceerde datagedreven oplossingen of AI; de belofte van persoonlijke experiences valt tegen zolang de onderliggende datakwaliteit en -structuur slecht is. Personalisatie beperkt zich te vaak tot oppervlakkige tweaks (zoals knopkleur of samengestelde banners) zonder dat helder is wát precies heeft gewerkt of waarom.
Waarom dit ertoe doet: echte relevantie voor de klant vraagt een compleet en betrouwbaar klantbeeld en doordachte hypothesen—niet alleen technische tricks of halfslachtige AI-oplossingen op slechte data. Ethische en verklaarbare resultaten zijn belangrijker dan academische perfectie of clickbait.
Kernlessen (conclusie van de auteur):
- Zonder goede data blijft veel personalisatie in de praktijk ineffectief of onmeetbaar.
- Relevantie vergt een integraal klantbeeld en zorgvuldig opgebouwde hypothesen; personalisatie is meer dan semi-gepersonaliseerde prikkels en vraagt zowel technische als organisatorische kwaliteit.