Vroeger waren we vooral afhankelijk van persoonlijke uitwisseling om producten te bekijken, te vergelijken en te kopen. Nu is er een overvloed aan online- en offline-kanalen voor elke fase van het klanttraject.
Hiermee zijn ook de verwachtingen van de klant veranderd, deze verwacht veel meer persoonlijk maatwerk en snelle reacties van de verkoper. Retailers moeten aan deze verwachtingen zien te voldoen.
Predictive analytics kan hieraan bijdragen. In dit artikel bekijken we wat dat is en hoe het merken kan helpen om betere relaties met hun klanten op te bouwen.
Met alle historische en realtime gegevens van klantcontacten kunnen merken met voorspellende analyses trends en gedragingen van hun klanten identificeren en daarmee proactief reageren. Koopt een klant bijvoorbeeld een regenjas, dan kan het merk predictive analytics gebruiken om hem de volgende keer op de site automatisch te wijzen op regenlaarzen, omdat deze artikelen vaak samen worden gekocht.
Voor sommige retailers klinkt dit nog steeds als sciencefiction. Toch zijn de meeste merken al in staat om deze mogelijkheid te benutten. De pandemie dwong nog meer retailers om online te gaan en met e-commerce te starten. Met deze tools hebben ze nu toegang tot een schat aan klantgegevens, zoals surfgedrag, gemiddelde waardes van de winkelwagen, voorraad- en aankoopgegevens. Door deze data te integreren en te benutten – en ze bijvoorbeeld met een gecentraliseerd dashboard van Microsoft Dynamics te beheren – worden insights verkregen waarmee klanten op het juiste moment de juiste productsuggestie wordt gedaan.
Bovendien kunnen voorspellende analyses de koppeling maken tussen winkels en de back-office. Met deze krachtige tool die uw inkoop- en voorraadgegevens analyseert, kunt u ook geautomatiseerde alerts krijgen die uw inkoopteam of fabrikanten waarschuwen om meer voorraad aan te houden.
Het concept van voorspellende analyses bestaat niet alleen in de digitale wereld. Slimme retailers die optimaal gebruikmaken van voorspellende analyses, koppelen de online en in-person ervaring, zodat ze hun klant een ervaring op maat kunnen bieden.
Neem Sephora. Klanten kunnen bij Sephora via meerdere kanalen contact opnemen: via hun winkels, website en mobiele applicatie. Naast het bekijken van producten, kunnen klanten ook digitaal met een consulent afspreken. Wanneer ze in de winkel komen voor de afspraak, is alle informatie die ze op hun klantprofiel hebben gezet, zoals huidtype en productvoorkeur, al direct voor de consulent beschikbaar.
Deze omnichannel benadering stelt merken in staat om zoveel mogelijk gegevens te verzamelen waarmee zij hun klanten een optimale en op maat gemaakte klantbeleving kunnen bieden. De kans wordt daarmee ook groter dat klanten terug blijven komen. En een hogere retentie leidt weer tot meer inkomsten.
Het belangrijkste advies dat we kunnen geven aan retailers die op zoek zijn naar predictive analytics is om eerst de doelen te bepalen. Wat wilt u ermee bereiken? Wilt u sterkere relaties met uw klanten opbouwen of hoopt u uw voorraadbeheer te optimaliseren? Of allebei?
Zodra u uw doelen hebt vastgesteld, bent u in staat om een betere context en aanpak te kiezen voor het bouwen en gebruiken van voorspellende analyses. Bovendien kunt u dan zien of u uw doelen bereikt of dat ze moeten worden bijgesteld.
Retailers hebben zoveel klantgegevens binnen handbereik. Ze moeten er soms alleen nog gebruik van maken. Wilt u weten hoe Intwo u daarbij kan helpen? Neem dan contact met ons op.
Predictive analytics in de retail gebruikt historische en realtime data die worden verzameld via klantcontactpunten om patronen te herkennen en toekomstig gedrag te voorspellen. Het combineert statistische algoritmes en machine learning om te voorspellen wat klanten waarschijnlijk als volgende gaan doen, welke producten in trek zullen zijn en hoe koopgedrag zich zal ontwikkelen. Als een klant bijvoorbeeld een regenjas koopt, kan het systeem bij het volgende bezoek automatisch regenlaarzen aanbevelen. Het zet de data die retailers toch al verzamelen om in toekomstgerichte inzichten waar zij direct naar kunnen handelen.
Predictive analytics onderzoekt data van elke klantinteractie, waaronder aankopen, websitebezoeken, app-gebruik, activiteit binnen loyaltyprogramma’s en gedrag in de winkel. Door deze patronen te analyseren kunnen retailers anticiperen op wat individuele klanten willen, nog voordat zij erom vragen. Hierdoor kunnen merken gepersonaliseerde productaanbevelingen, gerichte promoties en op maat gemaakte ervaringen leveren die relevant en actueel aanvoelen. In plaats van alle klanten hetzelfde te behandelen, helpt predictive analytics retailers om elke klant als individu te herkennen en dienovereenkomstig te bedienen, wat loyaliteit opbouwt en herhaalaankopen stimuleert.
Ja, voorraadbeheer is een van de meest impactvolle toepassingen van predictive analytics in de retail. Door historische verkoopdata, seizoenstrends en realtime vraagsignalen te analyseren, kunnen retailers voorspellen welke producten zullen verkopen en in welke aantallen. Dit helpt twee kostbare problemen te voorkomen: te veel voorraad van artikelen die niet verkopen, en het uitverkocht raken van producten die klanten willen. Betere voorraadprognoses verminderen verspilling, verlagen de opslagkosten en zorgen ervoor dat populaire artikelen altijd beschikbaar zijn wanneer klanten klaar zijn om te kopen, zowel online als in de winkel.
Retailers gebruiken predictive analytics om hun klantenbestand te segmenteren en marketingboodschappen te versturen die relevant zijn voor elke groep of elk individu. Door aankoopgeschiedenis, browsegedrag en klantdemografie te analyseren, kan het systeem voorspellen welke promoties, producten of content bij elke klant zullen aanslaan. Dat betekent dat uw e-mailcampagnes, websiteaanbevelingen en loyaltyaanbiedingen op maat zijn in plaats van generiek. Gepersonaliseerde marketing op basis van predictive analytics vergroot de betrokkenheid, verbetert de conversieratio’s en geeft klanten het gevoel dat het merk daadwerkelijk begrijpt wat zij willen.
Een omnichannel-benadering betekent het bieden van een consistente, verbonden ervaring op alle manieren waarop een klant met uw merk in contact komt, of dat nu in een fysieke winkel is, op uw website of via een mobiele app. Predictive analytics ondersteunt dit door data uit elk kanaal samen te brengen in één uniform beeld. Sephora is hier een goed voorbeeld van. Klanten kunnen online producten bekijken, via de app afspraken in de winkel boeken en voorkeuren delen op hun profiel. Wanneer zij in de winkel aankomen, beschikt de consulent al over al die informatie, waardoor een naadloze, gepersonaliseerde ervaring ontstaat die klanten telkens weer terug laat komen.
U hoeft geen grote onderneming te zijn om van predictive analytics te profiteren. Cloudgebaseerde tools van Microsoft Azure, Google Cloud en andere platforms hebben deze mogelijkheden toegankelijk en betaalbaar gemaakt voor retailers van elke omvang. Begin met het bepalen van uw doelen. Wilt u overvoorraad terugdringen? Klantretentie verbeteren? Online conversies verhogen? Zodra uw doelen duidelijk zijn, identificeert u de data waarover u al beschikt, zoals verkoopgegevens, website-analyses en klantprofielen. Werk samen met een technologiepartner zoals Intwo om de juiste tools op te zetten en uw eerste voorspellende model te bouwen rond het oplossen van een specifiek zakelijk probleem.
Predictive analytics kan klanten identificeren die het risico lopen om te vertrekken, nog voordat zij dat daadwerkelijk doen. Door patronen te analyseren zoals afnemende aankoopfrequentie, verminderde betrokkenheid bij e-mails of veranderingen in browsegedrag, signaleert het systeem klanten die tekenen van afhaken vertonen. Retailers kunnen vervolgens proactieve stappen zetten om deze klanten opnieuw te betrekken via gepersonaliseerde aanbiedingen, loyalty-beloningen of gerichte outreach. Klantverloop aanpakken voordat het plaatsvindt is veel kostenefficiënter dan proberen klanten terug te winnen die al zijn overgestapt naar een concurrent.
Dynamische prijsstelling gebruikt predictive analytics om productprijzen in realtime aan te passen op basis van factoren zoals vraag, concurrentie, seizoensinvloeden, voorraadniveaus en klantgedrag. In plaats van een vaste prijs vast te stellen en te hopen op het beste, kunnen retailers de prijsstelling optimaliseren om de omzet te maximaliseren en concurrerend te blijven. Bedrijven zoals Amazon, Airbnb en ride-sharing platforms passen deze aanpak al uitgebreid toe. Voor retailers helpt dynamische prijsstelling ervoor te zorgen dat producten geprijsd zijn op het optimale punt waar klanten bereid zijn te kopen en het bedrijf toch een gezonde marge overhoudt.
Retailers hebben een combinatie nodig van historische verkoopdata, klantdemografie, browse- en aankoopgedrag, activiteit binnen loyaltyprogramma’s, voorraadgegevens en externe data zoals seizoenstrends of lokale evenementen. Hoe meer contactpunten u vastlegt, hoe nauwkeuriger uw voorspellingen worden. De sleutel is het beschikken over schone, goed georganiseerde data die kunnen worden samengebracht in één platform voor analyse. Veel retailers hebben deze data al, verspreid over verschillende systemen. De uitdaging is om deze te verenigen zodat voorspellende modellen toegang hebben tot een compleet beeld in plaats van te werken met gefragmenteerde, onvolledige informatie.
Intwo helpt retailers om de kracht van hun klantdata te benutten met Microsoft-technologieën zoals Azure AI, Power BI en Dynamics 365. Wij werken met u samen om uw analytics-doelen te bepalen, uw databronnen te verenigen en voorspellende modellen te bouwen die zijn afgestemd op uw specifieke bedrijfsbehoeften. Of u nu de vraagvoorspelling wilt verbeteren, klantervaringen wilt personaliseren, de voorraad wilt optimaliseren of klantverloop wilt verminderen, Intwo levert de strategie, implementatie en doorlopende ondersteuning om dat waar te maken. Onze ervaring binnen de retailbranche betekent dat wij de uitdagingen begrijpen waar retailers voor staan en oplossingen leveren die echte, meetbare resultaten opleveren.
Rest assured. We've got you.
Laten we contact opnemen en samen uw zakelijke uitdagingen aanpakken.