Retailers klantgerichter met data science oplossingen

Amsterdam, 3 juli 2018 – Data science, machine learning en het doorbreken van datasilo’s in de organisatie stellen retailers in staat een 360° klantbeeld te realiseren. Het centraal stellen van de klant wordt al jaren gezien als speerpunt binnen de retail, maar met nieuwe technologie kunnen er nu flinke stappen worden gezet die leiden tot toegevoegde waarde voor consument en retailer. Dat concludeert Building Blocks, specialist op het gebied van data science en machine learning oplossingen voor het voorspellen van consumentengedrag, in de whitepaper ‘Customer Centricity: win-win voor retailer en consument’.

Door de veelheid aan digitale verkoopkanalen is het voor retailers lastig de klant door en door te kennen en aan zijn individuele wensen te voldoen. Zij zijn dan ook naarstig op zoek naar mogelijkheden om hun organisatie klantgerichter te maken. In de whitepaper wijst Building Blocks op het belang van de integratie van bestaande datasilo’s bij retailers. Dat maakt de weg vrij om afzonderlijke afdelingen met elkaar te verbinden en klantinformatie, die gedurende de gehele customer journey en over verschillende touchpoints is verzameld, te integreren. Daardoor komen meer en meer data beschikbaar en komt een 360° klantbeeld voor retailers voor het eerst binnen handbereik en kunnen consumentenbehoeften en -gedrag voorspeld worden.

Relevant voor de klant
Data science oplossingen bieden in dit opzicht legio kansen. De retailer kan hierdoor zeer accuraat voorspellen welk aanbod het beste past bij de wensen van welke klant en welk assortiment daarbij aansluit op winkelniveau. Tevens biedt data science voorspellende inzichten in hoe de voorraad het beste gemanaged kan worden met een minimale lost sales en redundant stock. Data science brengt inzichten met betrekking tot assortiment, prijs en kanaal bij elkaar en vertaalt dit naar acties over de gehele customer journey. Naast interne data, bijvoorbeeld afkomstig van loyaliteitsprogramma’s, websitegedrag en aankoophistorie, kunnen ook externe databronnen worden aangewend waaronder het aanbod, de reviews en levertijden van concurrenten. Hierdoor ontstaat de mogelijkheid om de consument een scherp competitief aanbod te doen. Zo kunnen retailers in iedere fase van de customer journey, zowel online als offline, zeer relevant zijn voor de consument.

Waardevolle inzichten
Door de integratie van de beschikbare data science oplossingen onderbouwen retailers belangrijke bedrijfsprocessen met waardevolle inzichten die bijdragen aan zowel de customer lifetime value als het uiteindelijke bedrijfsresultaat. “Om onderscheidend te blijven en aan de hoge verwachtingen van de moderne consument te voldoen, moet de retailer weer terug naar de situatie van de winkelier op de hoek van vroeger, die zijn klanten door en door kende. Maar dan wel zo dat het schaalbaar is en de retailer deze klant via meerdere kanalen kan bedienen, zowel offline als online”, stelt Alexander van Eerden, CEO bij Building Blocks. “Data science levert zeer belangrijke bouwstenen voor deze klantgerichte aanpak. Aanbiedingen worden steeds relevanter voor de klant en door een strategische omnichannel-benadering bereikt de retailer zijn klant via het juiste touchpoint op het juist moment. Of dit nou de marketingafdeling betreft of de klantenservice, de klant interacteert met één bedrijf en verwacht dan ook een consistente ervaring over alle touchpoints.

Win-winsituatie
Het resultaat is dat je als retailer met data science en machine learning grote stappen zet richting optimale klantloyaliteit, een groot potentieel aan mogelijkheden voor klantgericht werken aanboort en toegevoegde waarde creëert. Zo zijn alle bouwstenen aanwezig om je als retailer blijvend te onderscheiden. Zowel voor de klant als voor de retailer ontstaat een win-winsituatie.

Al deze kansen worden nader toegelicht in de whitepaper ‘Customer Centricity: win-win voor retailer en consument’. Lees hier de whitepaper.

-----

Over Building Blocks
Building Blocks is gespecialiseerd in data science en machine learning-oplossingen gericht op het voorspellen van klantgedrag in de retail- en verzekeringsbranche. Gedreven data scientists, data engineers en data translators ontwikkelen blocks, waarin techniek en algoritmen ruwe data vertalen naar accurate voorspellingen voor verscheidene businessproblemen. Building Blocks zet de klant centraal en stelt organisaties in staat de integrale customer journey te optimaliseren.
Meer informatie: Website | LinkedIn

Marcommit
Maartje van Oeveren
+31 (0)35-5822730
maartje@marcommit.nl