Building Blocks: retailers klantgerichter met data science oplossingen

Data science, machine learning en het doorbreken van datasilo's in de organisatie stellen retailers in staat een 360-graden 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, aanbieder op het gebied van data science en machine learning oplossingen voor het voorspellen van consumentengedrag.

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. Building Blocks wijst 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-graden 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 nu de marketingafdeling betreft of de klantenservice, de klant interacteert met één bedrijf en verwacht dan ook een consistente ervaring over alle touchpoints.

Het resultaat is Building Blocks dat een 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.