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.
Rest assured. We've got you.
Laten we contact opnemen en samen uw zakelijke uitdagingen aanpakken.
