Blog: Slimme retailers, verdien aan big data!

Door Ernest Aberson, countrymanager Rocket Fuel Nederland

Slimme retailers gebruiken big data om de beste klantenservice en winkelervaring te bieden en kunnen met allerlei gegevens over hun (potentiële) klant zelfs meer omzet pakken. Zo verzamelen retailers met loyaliteitsprogramma’s gegevens die laten zien wat een klant vaak koopt en worden patronen in het koopgedrag van klanten inzichtelijk. Gegevens over verkooppunten laten retailers zien wanneer klanten winkelen en of die klanten gebruikmaken van aanbiedingen. Door al deze verkoopgegevens te combineren (big data analyse) ondersteunen ze retailers bij het nemen van belangrijke marketingbeslissingen. Beslissingen die het verschil kunnen maken tussen het nemen van verlies of het maken van winst. 

Geautomatiseerd analyseren 
Maar het gaat niet alleen om het gebruiken van deze gegevens voor marketing of om te bepalen hoe de verkoop in het verleden was. Het is nu ook mogelijk om met al deze gegevens realtime strategieën te creëren voor groei, retentie en bijverkoop. Door middel van geautomatiseerde rekenmodellen ontstaat inzicht in bijvoorbeeld koopgedrag maar ook demografische en geografische gegevens. Retailers kunnen daarmee in een fractie van een seconde cruciale beslissingen nemen over op welke klanten ze zich moet richten en met welk product. Bovendien is de data te combineren met de eigen gegevens van retailers voor het definiëren van bijvoorbeeld voormalige klanten of juist nieuwe klanten. 

Prospecting 
Hoewel de aandacht meestal gericht is op het herwinnen van klanten die voorheen producten hebben gekocht of interesse getoond hebben, kijken retailers nu ook steeds vaker naar het identificeren van nieuwe kansen. Het rekenmodel analyseert de data van consumenten die een product al eerder hebben gekocht. De retailer kan zich vervolgens precies richten op consumenten die hetzelfde gedrag vertonen als klanten die eerder het product hebben gekocht. Hierdoor wordt de ‘return on investment’ van de campagne voor dit product een stuk beter. 

Het realtime aanpassen van de hierboven beschreven standaardstrategie werkt vooral goed als klantgedrag seizoensgebonden is en patronen regelmatig veranderen. Neem bijvoorbeeld een retailer die herenmode verkoopt. Zijn of haar klanten zullen zich over het algemeen op een bepaalde manier gedragen. Tijdens een seizoensgebonden event zoals Vaderdag krijgt de retailer opeens allemaal klanten die helemaal niet lijken op de reguliere klant – dochters, zonen en jonge moeders kopen allemaal Vaderdagcadeaus. Door een realtime microtargetingstrategie te ontwikkelen, kan het modehuis maximaal profiteren van deze nieuwe groep. Er ontstaat meteen inzicht in welke aanbiedingen werken en men loopt veel minder risico. 

Slimme retailers 
Retailers hebben een moeilijke tijd achter de rug en moeten nu elke kans grijpen om te innoveren om uiteindelijk de verkoopdoelstellingen te behalen. De geautomatiseerde technologie van big data analyse draait om efficiency – en elke retailer kan profiteren van deze technologie, ongeacht wat zij verkoopt of waar. Big data analyse biedt retailers een oplossing om op de juiste wijze gebruik te maken van alle klantengegevens die hij tot zijn beschikking heeft. Innoveren is van levensbelang voor de Nederlandse retailer en deze waardevolle schat aan klantgegevens moet optimaal worden benut. 

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Voorwaarden RetailNews Blog: 
- Inzendingen per e-mail (bijdrage opslaan in .doc formaat) 
- Onderteken duidelijk met (functie)naam, adres en telefoonnummer. Bij eventuele plaatsing worden alleen naam en functie vermeld 
- Publicatie vindt plaats op basis van exclusiviteit 
- Artikel is geen commerciële uiting 
- Inzendingen worden automatisch eigendom van RetailTrends Media 
- Rechten kunnen niet worden ontleend 
- Maximale lengte van 500 woorden 

U kunt uw bijdrage o.v.v. 'RetailNews Blog' mailen naar redactie@retailnews.nl.