Wat als je nou zou kunnen voorspellen wat een klant gaat doen op basis van zijn eerdere gedrag?

Veel webwinkels weten Google Analytics te vinden, en meten de conversiepercentages en sessieduur. Maar wat als je nou zou kunnen voorspellen wat een klant gaat doen op basis van zijn eerdere gedrag?

Dit is een verslag van het interview met Peter Sheldon, VP of Global Strategy bij Magento, Leah Ard, Business Solutions Architect en mij. Het artikel verscheen in zijn geheel eerder op Emerce.

De organisatie wil meer doen met data, wat nu? Jan Brooijmans: “Organisaties hebben vaak vragen en twijfels als ze overwegen om Business Intelligence in te gaan zetten.” Jan geeft aan dat de mindset van een organisatie erg belangrijk is. “Als een organisatie het strategisch belang van data niet inziet, dan wordt het een strijd om het in te voeren in de organisatie. En dat terwijl een business-intelligence-oplossing het werk vaak makkelijker maakt en er veel vruchten van te plukken zijn. Zo kun je onder andere inzicht in klantgedrag krijgen en de bottom line verbeteren.”

“Wanneer je start zijn er enorm veel keuzes op het gebied van BI”, zegt Leah Ard. De plek waarop je data samenbrengt, in een “datawarehouse”, maar ook de manier waarop deze data inzichtelijk gemaakt kan worden. Denk hierbij aan tabellen, grafieken en andere mogelijkheden om de data inzichtelijk weer te geven. Want de data hebben, betekent niet direct dat er direct conclusies getrokken kunnen worden. Het inzichtelijk maken is een belangrijk onderdeel van het proces.

Quick wins

Een van de valkuilen bij het beginnen met Business Intelligence is meteen de complexe vraagstukken te willen aanpakken. Zowel Leah Ard als Jan Brooijmans zijn het eens over het feit dat er met BI vrijwel direct quick wins te behalen zijn na de eerste implementatie. De kracht van BI is dat het opgebouwd kan worden, zodat je steeds meer inzichten kunt ontwikkelen. Daarbij kunnen er direct met de basisinstellingen van het BI platform al heel veel nieuwe inzichten kunnen worden opgedaan. Hierdoor is het mogelijk om snel te anticiperen op de inzichten en hiermee kan direct resultaat behaald worden.

“Aan de hand van deze data krijg je een up to date overzicht met gegevens die echt belangrijk zijn voor organisaties met een webwinkel”, aldus Peter Sheldon.

Analytics als databron

Analytics-platformen zoals Google Analytics, die worden gebruikt door veel bedrijven, zijn goed om bijvoorbeeld pageviews in kaart te brengen. Ze geven ons alleen geen inzicht in andere data, zoals productmarge, voorraden en financiën. Leah Ard benadrukt dat Google Analytics als een databron gezien moet worden. Doordat er bij een business intelligence systeem meerdere bronnen gekoppeld kunnen worden, krijg je inzicht in de verbanden tussen deze bronnen. Denk dan bijvoorbeeld aan de customer lifetime value, de best presterende producten en welk type klant het meest uitgeeft in je webshop. “De inzichten uit Magento kun je koppelen aan inzichten uit een CRM, ERP of WMS met business intelligence, en hoe meer bronnen gekoppeld zijn, hoe meer conclusies je kunt trekken. Je kunt het meeste uit een BI tool halen als deze gekoppeld is aan zoveel mogelijk verschillende bronnen.

Business Intelligence in de praktijk

Structureel gebruik maken van beschikbare data is voor een organisatie steeds belangrijker. Dan kan een inkoopafdeling slimmere beslissingen nemen op basis van productvoorraden en verkoopgeschiedenis, en kunnen zij samen met marketingafdeling inzicht genereren op het gebied van aanbiedingen en op basis van hun data een succesvolle marketingcampagne lanceren. Zo kunnen verschillende afdelingen van een organisatie gebruik maken van de data die al beschikbaar is, zonder dat ze hier collega’s voor hoeven in te schakelen om hier toegang tot te krijgen of de juiste data beschikbaar te hebben.

Wat dat in de praktijk betekent? “Zekerheid”, zegt Jan Brooijmans. “Een centraal punt om de correcte informatie te vinden voor de hele organisatie. Geen gedoe in verschillende systemen, en het gemak van een centraal punt. Vaak is het lastig voor medewerkers om te bepalen in welk systeem het juiste antwoord te vinden is, en nu is het voor het de hele organisatie duidelijk. Zo is het ook mogelijk om misverstanden te voorkomen, en hoeft het handmatig verzamelen en onderhouden van spreadsheets geen onderdeel meer uit te maken van het proces.”

In de praktijk: Truly Experiences

Truly Experiences, een Brits bedrijf dat unieke ervaringen verkoopt, gebruikt nu al ruime tijd Magento Business Intelligence. Eerder maakten ze veel gebruik van spreadsheets in Excel, en hadden vaak verschillende versies van dezelfde rapportages waardoor er verwarring ontstond. Met de data die ze met BI verzamelden konden ze het moment in de customer lifecycle bepalen waarbij ze klanten die in het verleden al een bestelling hadden gedaan het beste konden benaderen voor een tweede aankoop.

De data liet zien dat binnen één tot vier maanden na de eerste aankoop het beste moment was om een klant te activeren om opnieuw te bestellen. Met deze inzichten startten ze een re-engagement campagne waarmee de retentie met twaalf procent omhoog ging. Door de inzichten uit de BI tool konden ze ook hun advertentiekosten beter benutten. Zo kwam naar voren dat Google Adwords een belangrijk advertentiekanaal was, en door dit kanaal effectief in te zetten werd het advertentiebudget 70 procent efficiënter ingezet.  

Business intelligence en de toekomst

Peter Sheldon verwacht dat Magento BI zich ontwikkelt voorbij ‘business intelligence’ naar predictive intelligence. Hierbij wordt machine learning en artificial intelligence (AI) meegenomen om het product nog beter te maken. “Hierdoor krijg je niet alleen inzicht in het verleden, maar kunnen we ook voorspellingen gaan doen over wat klanten in de toekomst gaan doen. Als je dat eenmaal hebt, kun je nog verder integreren.” Zo zou Magento in de toekomst zelf suggesties gaan kunnen doen op basis van de verwerkte data, waarbij de webshophouder zelf kan beslissen wat hij ermee wil doen.

Met de visie op predictive intelligence is het belangrijk om het menselijke aspect niet te vergeten. Een systeem kan veel voorspellen, maar kent de praktische aspecten van de webwinkel niet. De manier waarop data weergegeven moet worden is afhankelijk van de reden waarom deze data wordt verzameld, en dat hangt altijd samen met een stuk menselijke visie. Hierdoor zal een mens altijd een stuk interpretatie op zich moeten nemen om de beste beslissingen op het gebied van data te kunnen nemen. “Het BI systeem kan heel veel zelf, maar heeft uiteindelijk een stuk menselijke interpretatie en controle nodig om optimaal er gebruik van te maken”, benadrukt Leah Ard.