Meten hoe groot de kans is dat iemand een product koopt. Voor een etailer een zeer belangrijk gegeven. Als specialist in business analytics software kan SAS Belgium met speciaal ontwikkelde tools vrij concreet voorspellen hoe een potentiële koper zich zal gaan gedragen. We helpen onze klanten data op een vrij systematische manier om te zetten naar kennis. Dat zegt Albert Derasse van SAS Belgium. Hij vertelt wat er allemaal mogelijk is in de wereld waar big data een steeds belangrijkere rol inneemt.
SAS is sinds 35 jaar marktleider op het gebied van business analytics software, zegt Derasse. “We ontwikkelen zelf onze software die we inzetten in een groot aantal sectoren. Zo gebruiken we specifiek ontwikkelde tools voor banken en verzekeringsmaatschappijen om risico’s te bepalen, maar kunnen we met weer andere tools meten, hoe groot bijvoorbeeld de kans is dat iemand een bepaald product of dienst koopt. Dat analyseren we op basis van het historisch gedrag, het huidige gedrag alsmede het opgebouwde profiel van een klant.”
Data splitsen
Om meer inzicht te krijgen in data gaat SAS op een vrij systematische manier te werk. Derasse licht een en ander toe: “We splitsen de bulk aan data altijd in vier delen. Ten eerste bekijken we de descriptive data. In feite is dat niets anders dan analyseren van wat er gebeurt in een organisatie. Sommige bedrijven hebben een gebrek aan visibiliteit over wie nu precies hun klanten zijn, wat ze kopen en waar ze vandaan komen. Stap twee is de diagnostische data. We proberen te weten te komen wat de oorzaken zijn en wat de link is tussen ‘wat ik zie’ en ‘wat er gebeurt’? Mensen die een bepaald boek kopen, zijn bijvoorbeeld ouder dan dertig jaar. Of mensen die een bepaalde applicatie downloaden, zijn afkomstig uit die regio. De derde stap is predictive data. Wat zal er gaan gebeuren? Wat is de kans dat een persoon een nieuwe salon koopt binnen de zoveel maanden? Daarbij rekening houdend met alle informatie die we reeds weten van deze persoon, bijvoorbeeld dat hij net verhuisd of pas getrouwd is. De laatste stap, en dat maakt SAS uniek, is die van prescriptive data. Zo kunnen we een klant adviseren welke promo, via welk kanaal en tegen welke prijs ze moeten gaan uitsturen.”
Software voor e-commerce
SAS bedient wereldwijd meer dan 75.000 klanten in 135 landen. “We zijn een zeer internationaal gericht bedrijf, maar hebben een lokale focus,” zegt Derasse. “Zo zijn we sinds 1989 al fysiek vertegenwoordigd in België met inmiddels ruim 130 medewerkers en hebben ook in Nederland een vestiging. Analytics zit in ons DNA. En we doen dat in allerlei sectoren. Specifiek voor e-commerce hebben we eigen software ontwikkeld om voor elke klant een passende oplossing te kunnen bieden. Voor Shop Direct UK met meer dan 45.000 verschillende producten bepalen we aan de hand van een groot aantal algoritmen welke producten het meest geschikt zijn voor een bepaald type bezoeker. Dat baseren we op alles wat we weten van deze bezoeker. Denk aan de historiek, dus welke pagina’s hij in het verleden heeft bezocht, hoe vaak hij contact heeft gehad met de klantenservice, of hij ooit een klacht heeft ingediend, en ga zo verder. Maar ook real-time informatie wordt meegenomen. Stel, iemand bekijkt op een website de terms & conditions, dan is hij hoogstwaarschijnlijk niet tevreden met een dienst. Op de volgende pagina’s moet hij dan een boodschap vinden die een link heeft met wat hij net heeft bezocht. Bijvoorbeeld de boodschap ‘niet tevreden, neem contact op met de klantenservice’. Alles met als doel de klant te verzekeren dat hij wordt gewaardeerd en loyaal kan blijven aan zijn winkel of etailer.”
SAS gaat nog een stap verder volgens Derasse. “Doordat wij met onze software en algoritmen heel goed kunnen voorspellen wat er zal gebeuren, kunnen we ook gerichte marketingacties uitstippelen. Zo kunnen we in e-commerce rekening houden met de prioriteiten en financiële context van het bedrijf en constant de aanbiedingen aanpassen. Het kan dus zo zijn dat op een bepaald moment ervoor wordt gekozen om een product onder de aandacht te brengen waarvan de neiging om te kopen iets lager is, maar de marge juist veel hoger. Dat resulteert effectief misschien in minder verkopen, maar pakt qua marges beter uit. Op die manier weten we heel goed een evenwicht te vinden tussen een klantgerichte en zeer pragmatische insteek aan de hand van de situatie. Dat komt door onze holistische aanpak. En we zetten data echt om in kennis.”
Geef als eerste een reactie