Terug

Blog

Doorontwikkeling big data in de fashion retail

Elke keer als je via zoekmachines (Google) iets aanklikt, een aankoop doet in een winkel of een Whatsapp verstuurt wordt er data gegenereerd. Opgesomd heet dit big data. Op basis van historisch koop- en klikgedrag kunnen retailers gepersonaliseerde resultaten (automatisch) genereren. Voor retailorganisaties biedt slimme verwerking en analyse van de beschikbare interne en externe big data dan ook kansen. De vraag is echter hoe de (eerste) stappen kunnen worden gezet naar concrete voordelen. 

Het MKB ziet volgens onderzoek van ABN-AMRO het potentieel van big data maar ziet nog te veel obstakels om big data in te zetten. De meeste technieken die worden gebruikt in big data-projecten vereisen echter geen groot budget of personeel met een specifiek (technisch) kennisniveau. Vaak vereisen ze alleen bereidheid om te leren door te experimenteren, samen te werken en dit vervolgens te vertalen naar kansen en mogelijkheden voor de eigen onderneming. Centrale vraag; welke data heb ik beschikbaar en welke data zou ik willen hebben? En hoe kan ik - met behulp van de beschikbare technieken - die data omzetten naar iets waardevols voor mijn bedrijf?

De inzet van een Customer Data Platform met single sign-on, personal pricing en coupon functionaliteiten zijn het resultaat van de eerste stappen op gebied van big data smart maken binnen een omnichannel architectuur. De voorspelkracht en resultaten die deze functionaliteiten hebben gecreëerd heeft gezorgd voor focus op big data.  

Daadkracht om door te ontwikkelen

Met klantdata “wie is de klant” en “wat koopt de klant” zijn succesvolle marketing campagnes toegepast. Waardevolle informatie die de klant zelf opgeeft of achterlaat (engagement) zijn gewenst om de volgende stap op gebied van webshop engagement en dataverrijking te maken.

Webshop engagement
De “customer journey” beter in kaart kunnen brengen bij geregistreerde klantprofielen, door het webshop bezoek te gaan vastleggen.

Bijvoorbeeld:
•Laatste bezoek(en) van een klant.
•Aantal en type bezochte pagina’s per bezoek. Is de winkelwagen pagina bereikt?
•Bron van het webshop bezoek (nieuwsbrief, zoekmachine, social media, direct, etc.).

Naast het vastleggen van deze gegevens dient dit natuurlijk bruikbaar te zijn binnen rapportage en marketing. Hiermee worden dan o.a. de volgende mogelijkheden bruikbaar:

•Klanten (frequenter) benaderen zodra deze zelf actief wordt online, maar nog geen aankoop heeft gedaan.
•Hoe ziet de customer journey’s er over het algemeen uit. (Relatie tussen bron, webshop, winkel). Daarop inspelen.
•Hoeveel draagt de webshop bij in de oriëntatie voorafgaand aan een aankoop in de fysieke winkel?

Data Verrijking
Meer gegevens van/over “de klant” vastleggen, bijvoorbeeld door vanuit een nieuwsbrief met 1 klik interesses/voorkeuren laten kiezen.
Of middels een landingspagina NAW gegevens, geboortedatum en interesses/voorkeuren kunnen opgeven zonder inloggen.

Via nieuwsbrief-campagnes of automatische-triggers (bijvoorbeeld een "welkom flow") kun je klanten vragen om zelf gegevens aan te vullen. Dus ook klanten die zich in de winkel hebben geregistreerd met enkel e-mailadres. Of de groep waar je nog geen geslacht of geboortedatum van hebt.

Concreet worden! 
Onderzoek door banken zoals ABN AMRO wijzen uit dat big data onderwerp van gesprek is. De verdeeldheid in aanpak en verwachting is echter groot, wanneer en hoe te starten? De grootte van de retailorganisatie speelt daarin een bepalende rol. 75% van de bedrijven groter dan 20 medewerkers geven aan de komende 2 jaar (verder) te investeren in big data. Dat is van omnichannel e-commerce niet vreemd want de potentie om big data meetbaar om te zetten in conversie verhogende marketing- en sales acties is inmiddels bewezen. Waar sta jij op gebied van Big Data?

De volgende stap is zo gemaakt.
Wij helpen graag. Contact
Scroll down

Om u de beste gebruikerservaring te kunnen bieden, gebruiken wij cookies. Als u onze site gebruikt, gaan we ervan uit dat u hiermee akkoord bent. cookiebeleid.