Naar inhoud

Retailers kunnen echt niet meer zonder predictive analytics

De strijd tussen winkels van steen en online concurrenten zoals bol.com en wehkamp is nog lang niet gestreden. Elke innovatie die hierbij kan helpen, wordt met open armen ontvangen. Zo ook predictive analytics. En dat is niet vreemd. Hoewel we inmiddels wel weten dat de toekomst van big data en artificial intelligence aan elkaar hangt, hebben we predictive analytics nodig om te zien hoe dat precies gebeurt. Het is een glazen bol, maar dan vol met data.

Dankzij predictive analytics wordt het verschijnsel big data omgetoverd in concrete inzichten. Zo kun je als retailer je klanten beter begrijpen en bereiken. En dat is nuttig. Uit onderzoek blijkt dat winkeliers die hun data goed benutten hun marges tot 60 (!) procent kunnen verbeteren. Maar waar moet je nou op letten bij de keuze voor de juiste tools? Daarom een illustratie hoe je predictive analytics software voor je bedrijf kunt inzetten.

Inzet predictive analytics

Laten we allereerst eens kijken naar de definitie van predictive analytics. Waar je voor traditionele analysemodellen data gebruikt om de huidige situatie te duiden, gebruik je voor predictive analytics data om de toekomst te voorspellen. In de bulk aan beschikbare gestructureerde en ongestructureerde informatie kunnen dankzij slimme algoritmes patronen worden ontdekt, die ons iets vertellen over de richting waarin het naartoe gaat. Uit deze patronen rollen modellen, die weer worden getraind en zo steeds nauwkeuriger worden in hun voorspellingen. De voordelen voor de retail zijn legio.

Blijvende en blijere klanten

De organisatieadviesorganisatie McKinsey claimt dat bedrijven die hun klantreis verbeteren, in staat zijn hun inkomsten met 15 procent te laten stijgen en hun servicekosten met meer dan 20 procent te laten afnemen. Met de beste predictive analytics software is dit daadwerkelijk haalbaar. Je krijgt immers een duidelijker beeld van je klant. Wat vindt hij leuk? Hoe kijkt hij tegen je product aan? En hoe gedraagt hij zich daarbij? Met deze data voed je je analysemodel tot een duidelijk profiel per klant. Dit vertelt uiteindelijk welke producten hij nog meer leuk vindt, hoe hij benaderd wil worden en welke marketingcampagnes hierbij werken. Ook het punt waarop de klant zijn liefde voor het merk begint te verliezen, is een belangrijk moment om te onderscheppen. De juiste software herkent dit moment niet alleen, maar geeft meteen suggesties voor een gerichte aanpak om de klant te behouden – zoals persoonlijke aanbiedingen en andere prikkels.

Persoonlijke en gerichte marketing

Waar personalisatie ooit als leuk extraatje werd gezien, is het inmiddels niet meer weg te denken. Het draagt bij aan zowel winst als klantloyaliteit, aldus het businesstijdschrift Forbes. Ander Amerikaans onderzoek toont aan dat 63 procent van de millennials en 58 procent van de klanten uit generatie X zonder ook maar met hun ogen te knipperen hun data inruilen voor persoonlijke aanbiedingen. Winkels hebben zo de uitzonderlijke positie dat ze gemakkelijk een grote hoeveelheid data kunnen verzamelen over individuele klanten, zoals voorkeuren, aankoopgeschiedenis en winkelgedrag. Voor predictive analytics is dit een goudmijn. Wanneer je hier de juiste software op loslaat, kun je elk aspect van je marketing- en engagementstrategie personaliseren. Met modellen op basis van specifieke klantinformatie worden data zodanig inzichtelijk dat je er gerichte aanbiedingen op kunt baseren.

Beter voorraadbeheer

Predictive analytics wordt steeds vaker ingezet om zowel het winkel- als inventarisbeheer te optimaliseren. Waar in het verleden altijd teveel voorraad was om een tekort te voorkomen, is dat tij nu gekeerd. Immers, hoe minder voorraad, des te meer winst. Dankzij goede software wordt de klantvraag voor retailers duidelijker. Met vooruitstrevende modellen en algoritmes kun je de afdelingen waar veel vraag is beter bedienen, snel populaire producten herkennen en de bezorging verbeteren, zodat de juiste inventaris naar de juiste locatie gaat. Met predictive analytics tools blijf je de klantvraag steeds voor, stroomlijn je je supply chain, verminder je opslagkosten en vergroot je je marges.

Optimale winkellocaties

Hoewel het lijkt alsof de digitale winkel de fysieke variant volledig heeft ingehaald, is het goed om af en te de cijfers erbij te halen. In 2017 was bijvoorbeeld nog 94 procent van alle retailverkopen in de Verenigde Staten van Amerika afkomstig uit de fysieke winkelstraat. Een goede winkellocatie is dus nog steeds van onschatbare waarde op strategisch niveau. Op dit gebied kunnen op data gebaseerde voorspellingen een heel grote rol spelen. Een potentiële locatie kan worden getoetst op omwonenden, vastgoedmarkt, concurrerende activiteiten, marktomstandigheden, koopkracht van klanten en koopgedrag. Op basis daarvan kan nauwkeurig worden ingeschat of een locatie wel of niet rendabel is. Bovendien kunnen deze modellen en algoritmes ook worden ingezet om je bestaande locaties langs de meetlat te leggen.

Data-analyse op microniveau

Als retailer in 2019 kun je niet meer op je lauweren rusten en hopen dat het wel goed komt. Gelukkig zijn de mogelijkheden daar om de schat aan informatie – waarvan je vaak niet eens beseft dat je het hebt – te gelde te maken. Door de beschikbare data op microniveau te analyseren, focus je op individuele interacties van klanten in plaats van de grote lijnen. Zo kun je klantgedrag beter begrijpen, inzien welke producten kans van slagen hebben, prijsstellingen verbeteren, marketing beter voor je laten werken en risico’s in je voorraadbeheer verminderen. De software is er klaar voor, nu de praktijk nog.

Robert Hoeksema is sales director bij het softwarebedrijf OpenText.

Bron: CustomerTalk
0
Logo CustomerTalk

Cookie-instellingen

CustomerTalk maakt gebruik van cookies voor een optimale gebruikerservaring.

Graag vragen wij je toestemming voor het plaatsen van deze cookies.

Accepteren Meer informatie