Digital Meeting – Zonder data geen toekomst

Het verzamelen van data is voor geen enkele retailer een probleem, maar waarde halen uit die grote hoeveelheden data, dat is heel wat anders. In deze Digital Meeting duiken we met een aantal data-experten dieper in de wereld van data. Retailers gaan meer en meer inzien dat ze strategisch beter met data moeten omgaan, maar waar moeten ze starten en hoe pakken ze dat aan? Wat zijn de trends en wat is de impact van de wereldwijde pandemie? Genoeg onderwerpen voor een boeiende discussie.

In hoeverre zijn retailers effectief bezig met waarde halen uit hun data?

Veel te weinig, klinkt het resoluut. Er is wel heel veel data bij retailers beschikbaar, maar de focus ligt heel erg op het tactisch ondersteunen van campagnes en acties. Het overkoepelende 360-klantbeeld en het volgen van de journey is vandaag voor de meesten een stukje spielerei in plaats van het effectief als een strategische tool te gaan inzetten. Het wordt niet als een continue opdracht gezien. Komt nog bij dat investeringen op dat vlak door corona redelijk stil zijn komen te vallen. 

Anderzijds, het besef groeit wel. Bedrijven gaan meer en meer inzien dat ze strategisch beter met data moeten omgaan. Dat begint volgens de experts met het op orde krijgen van de interne processen om masterdata in de breedste betekenis van het woord te managen en beheren. Zo’n gestroomlijnd proces is in veel gevallen al niet aanwezig. Er wordt dan ook gepleit voor een Chief Data Officer die het proces op alle niveaus in een organisatie installeert en de nodige tools voorziet om digitaal en gestandaardiseerd data en informatie met elkaar uit te wisselen. 

Het ontbreekt vaak aan een langetermijnvisie. Veel bedrijven hebben maar een horizon van een half jaar of een jaar in plaats van een visie voor de komende drie tot vijf jaar. Natuurlijk, er verandert heel veel, maar je moet een doel bepalen waar je naar toe wilt werken. Anders kun je dat soort gestroomlijnde processen nooit implementeren. Monetising data moet bij retailers in de strategische scope zijn opgenomen om meer waarde uit data te halen en processen en onderliggende systemen goed op elkaar af te stemmen.

Waar moet je beginnen? Een lastige vraag om te beantwoorden. Er is zoveel mogelijk. Maar begin met het zetten van steeds kleine stappen vooruit. Ga niet in één keer je technologiesystemen omkeren om mee te zijn. Je moet daarin flexibel groeien en de samenwerking aangaan in alle lagen van de organisatie. En vooral: doe het ook in één keer goed. Voor je het weet zit je op een berg gegevens waar je eigenlijk nog niks mee kunt of data die kwalitatief niet goed genoeg is om er resultaten uit te halen. 

Datakwaliteit is key en tegelijk één van de grootste strategische uitdagingen voor de komende vijf jaar. De experts moeten pijnlijk vaststellen dat bij veel organisaties de datakwaliteit absoluut niet in orde is. Veel retailers zullen een serieus tandje moeten bijzetten om te overleven, zeker met het oog op heel wat nieuwe wetgeving die vanuit Europa wordt opgelegd.

Welke trends en innovaties constateren we in de datawereld?

Datakwaliteit versus ‘consument in control’ is een belangrijke trend en actueler dan ooit. Het is onder meer het gevolg van de veranderende wetgeving ten aanzien van cookies. Die maakt het lastiger om consumenten te targetten online. Maar anderzijds wil je wel als retailer relevant blijven door de individuele klant altijd het beste aanbod te kunnen doen. Dat betekent dat je meer zal moeten putten uit je eigen data. Opnieuw geldt hiervoor: een goede basis is cruciaal. 

Een andere belangrijke trend is het zogenaamde Solid Concept, een idee van Tim Berners-Lee, die samen met de Belg Robert Cailliau de bedenker en grondlegger is van het wereldwijde web. Hij heeft een tweetal jaren geleden gezegd dat het internet zoals we nu kennen ‘kapot’ is. Omwille van het feit dat de consument geen grip meer heeft op de eigen data. Data wordt massaal te grabbel gegooid en het zijn alleen de grote jongens die ervan profiteren. Het Solid Concept gaat uit van digitale datakluizen die door de consumenten zelf worden beheerd en up to date worden gehouden. De Vlaamse overheid is hier ook op ingesprongen en ondersteunt dit initiatief. Nu is de vraag of het ook daadwerkelijk wordt opgepakt door de markt.

Voor 3rd party cookies en data zou zo’n digitale kluis inderdaad een goede oplossing zijn. Maar veel retailers kunnen ook zelf een eigen data privacy vault aanbieden waar elke individuele eindklant toegang toe heeft. Een retailer of merk die engagement heeft met de eindklant, is prima in staat de data goed te beheren, menen de experts. Daar zijn genoeg oplossingen voor beschikbaar. Rond dit topic zijn overigens nog meerdere initiatieven die zelfs retailer-overschrijdend kunnen werken, mits toestemming van de eindklant. Waarbij de consument inderdaad zijn NAW-gegevens en opt-ins zelf kan beheren.

Ongeacht waar het naar toe gaat, het kadert wel binnen de grote trend waarbij de consument zich meer bewust is van zijn privacy. Je zal als retailer of merk moeten gaan aantonen waarom je data nodig hebt en welke meerwaarde dat oplevert voor de consument. Dat is de grote shift die gemaakt moet worden. Met andere woorden, uitleggen aan de consument wat het verschil is tussen een ervaring mét data of zonder data. Als de consument de meerwaarde voelt en de toegevoegde waarde ervaart, zal hij bereid zijn data te delen. Maar hij moet wel zelf ‘in control’ zijn.

In welke (software)systemen moet je investeren?

Het gedrag van consumenten wordt door veel meer zaken verklaard dan alleen de contact- en aankoopgegevens. Het capteren van andere interacties en touchpoints is heel belangrijk om het toekomstig gedrag van iemand te voorspellen. Probeer informatie uit customer service systemen terug te centraliseren naar een customer data platform. Ga het klikgedrag volgen. Niet de 3rd party cookies, maar ga tracken binnen je eigen website. Marketing automation tools, CRM-tools, ze bieden ongelooflijk veel informatie over de touchpoints. Opnieuw, je hebt consent nodig van de consument. Maar diegenen die daarvoor openstaan, kun je een veel sterkere experience bieden. 

Veel bedrijven investeren bovendien in een PIM. Om de eenvoudige reden dat een ERP en CRM niet geschikt zijn voor het snel uitwisselen van data met klanten. Er liggen dus ongelooflijk veel opportuniteiten om de industrie op een hoger niveau te zetten en digitalisering een stap verder te brengen. De nood is heel hoog. Als je het allemaal zelf binnen je eigen organisatie standalone wilt doen, wordt het heel duur, erkennen de experts. Als je zoekt naar een ecosysteem om het op een andere manier in de cloud te gaan oplossen, kan het snel renderen. Gelijk vroeger vanuit IT perspectief het allemaal zelf willen doen, is alleen weggelegd voor de grote spelers. En dat is volgens de experts absoluut geen garantie voor succes. Het is verstandig om het datavraagstuk samen met dedicated partners te gaan oplossen.

Probeer het conservatisme bij de IT afdeling te doorbreken. Ga samen rond de tafel zitten, maak agile en crossfunctionele teams en doorbreek de afgeschermde silo’s. De beste ideeën ontstaan samen van onderaf in plaats van ze van bovenaf op te leggen. 

Welke impact heeft de pandemie op het klantgedrag?

Corona heeft het voorspellen van het klantgedrag veel moeilijker gemaakt. In de digitale wereld is de pandemie een uniek gegeven. Het is niet eerder voorgekomen en er is dan ook geen historische data om je op te baseren. Het is dus met recht een gigantische leerperiode. De impact is bovendien heel sectorafhankelijk. Sommige sectoren hebben heel erg afgezien (en nog steeds), anderen ervaren een exponentiële groei.

Los daarvan, heeft het online shoppen wel een enorme boost gekend. Men is nu gewend geraakt aan het gemak en comfort van online shoppen. Anderzijds, in de periode tussen de lockdowns, zochten consumenten ook de fysieke winkel weer op. Het zal uiteindelijk leiden tot een hybride systeem, een balans tussen online en offline shoppen. Bedrijven die dat op die manier kunnen vormgeven, hebben een hele belangrijke troef in handen. 

De overheid heeft volgens de experts tijdens corona een rol gespeeld in het online succes van Belgische retailers met de ‘koop lokaal-campagnes’. Er is een bepaalde goodwill gecreëerd. Voor Belgische retailers die nog niet mee zijn, is het nu dan ook hét moment om in te zetten op een omnichannel experience en consumenten ook online een goede ervaring te bieden, hetzij via een eigen webshop, hetzij via online marktplaatsen of een combinatie van beide. Doen ze dat niet, zullen ze op termijn opnieuw de klant verliezen aan internationale spelers. 

In hoeverre is Artificiële Intelligentie al een topic bij retailers?

Artificiële Intelligentie is nog een brug te ver, menen de experts. Zeker bij die partijen waar de datakwaliteit nog niet op orde is. Het is natuurlijk goed dat ermee geëxperimenteerd wordt, maar echt hele concrete resultaten op basis van Artificiële Intelligentie (AI) zijn er nog weinig in België. 

Machine Learning (ML) daarentegen wordt wel al meer ingezet en is ook veel toegankelijker geworden de laatste jaren, dankzij de vele beschikbare cloudoplossingen. Met hele beperkte investeringen (maar wel met kennis van zaken) kun je al interessante voorspellingen gaan doen. Het is in retail heel belangrijk dat als je een model bouwt of Machine Learning gebruikt, dat het interpreteerbaar is en geen blackbox is. Je moet goed snappen wat een model doet, wat de uitkomsten zijn en hoe je er waarde aan kunt toekennen. 

De experts pleiten dan ook naast ML en AI voor HI oftewel Human Intelligence. Laten we niet vergeten dat we mensen zijn en consumenten ook als mensen moeten behandelen. En niet als een nummer en in een hokje horend. Die twee kunnen perfect nuttig zijn, maar waar het om gaat is dat er een dialoog wordt opgebouwd. Een goede data scientist is iemand die met de business in dialoog kan gaan en de juiste conclusies eraan kan verbinden. 

Een praktisch voorbeeld van Machine Learning zijn zogenaamde lead scoring modellen om je conversiestrategie te optimaliseren. Een consument laat ergens zijn gegevens achter en wil benaderd worden voor een bepaald product. Van de consumenten die zich registreren, converteren er doorgaans maar weinig. Deze leads fysiek opvolgen, kost veel tijd. Door er een data science model op los te laten, zal altijd 90% laag gekwalificeerd worden. Die leads volg je (geautomatiseerd) op via het emailkanaal. De andere 10% krijgt meer aandacht en wordt actief benaderd per telefoon, per direct mail, enz. Het kost minder tijd, converteert beter en iedereen wordt toch netjes opgevolgd. Een mooi voorbeeld dat data science werkt.

Naarmate AI of modelleren meer ingeburgerd raakt, kun je op zoek gaan naar nieuwe informatie in je bestaande data die toch net dat verschil gaat maken om gedrag en toekomstig gedrag van iemand te voorspellen. 

Zijn er grenzen aan het ontginnen van data?

Het potentieel van data en het nut ervan voor de samenleving wordt erkend. Toch zijn er steeds meer bedrijven die zich afzetten tegen het inwinnen van data. Die juist stoppen met elke klik analyseren (of doorverkopen) en gebruiken dat als USP voor de bezoekers. The New York Times is daar een voortrekker in. Zij plaatsen geen enkele tracker meer van andere partijen en hebben bewust de banden met Facebook en Google verbroken. Het beperkt ze naar targetting en mogelijkheden, maar dat hebben ze er bewust voor over. 

Als retailer is het soms best verstandig om er even bij stil te staan wat de meerwaarde is van het delen van data met bijvoorbeeld een Facebook. En op basis daarvan een afweging te maken of het inderdaad wenselijk is, rekening houdend met alle complexiteit (het ethisch en wettelijk kader) die erbij komt kijken versus de opbrengst. The New York Times wil goodwill creëren en effectief een aantal datakeuzes uitsluiten. Al zullen ze niet alles rond data-analyses uitsluiten. Zelfs The New York Times heeft geen toekomst zonder (eigen) data.

Kortom, op een bepaald moment ben je min of meer verplicht om data te capteren om rendabel en efficiënt te kunnen werken. En het allerbelangrijkste: de consument de juiste service te bieden met relevante content.

Deelnemers:

Kris Vranken, Stratics

Kathy Mebis, Efficy

Bert Jacbos, Impaqtr

Sabine Mussche, Standaard Boekhandel 

Peter Rombaut, Le Fou du R.O.I.

Jente de Ridder, Stitchd

Francis Huysman, Weba Meubelen

Jan Somers, GS1

Lucas Bos, EDM/The Data Agency

Jennifer Roelens, Python Predictions

Geef als eerste een reactie

Geef een reactie

Uw e-mailadres wordt niet gepubliceerd.


*