Groothandel & Logistiek 2014 - Vincent Weinschenk, Wherehows

988 views
877 views

Published on

Published in: Marketing
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
988
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
8
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Groothandel & Logistiek 2014 - Vincent Weinschenk, Wherehows

  1. 1. Omni-channel en Big Data! Twee zijden van dezelfde medaille? 15 mei 2014 Zaal A 13:30 uur Vincent Weinschenk WHEREHOWS Logistic Consultants
  2. 2. Logistic Consultancy, Supply Chain Warehouse Planning, Re-modeling E-commerce Integration & Fulfilment Creating value in logistics Performance Management, Benchmarks, Audits Analytics, Intelligence & Visualization
  3. 3. In korte tijd is het consumentengedrag drastisch veranderd In Store Catalog Web E-mail Mobile Device Contact Center Social Media Wearable Devices 1990 2000 2005 2010 2011 2012 2013
  4. 4. Diverse kanalen, diverse strategieën Multi-channel De consument kiest voor een koopkanaal dat het beste past. Zowel communicatie als distributie zijn afgestemd op de specifieke koopkanalen. Kanalen fungeren als onafhankelijk van elkaar opererende silo’s, kennen eigen prijzen, voorraad en communicatievormen. Cross-channel Aan de ‘’voorkant’’ ziet de consument meerdere kanalen met één en dezelfde uitstraling. Gekozen kan worden voor een bepaald koopkanaal om via een ander kanaal te communiceren en/of geleverd te krijgen. Operationeel gezien zijn de kanalen aan de ‘’achterkant’’ nog altijd functionele silo’s. Omni-channel De omni-channel klant will alle kanalen gelijktijdig kunnen gebruiken. Retailers die gebruik maken van een omni-channel benadering willen klanten kunnen volgen over alle kanalen heen. Doel is een transparant en geïntegreerd proces waar kanalen vlekkeloos in elkaar overlopen en die de klant als uitgangspunt nemen (één beleving, één informatiebron, één prijsstelling). Aan de “achterkant” moeten systemen worden gekoppeld en is één volledig geïntegreerde voorraad voorwaarde.
  5. 5. Introductie Omni-channel (video) URL is: https://www.youtube.com/watch?v=zgkpVuehwZA
  6. 6. Van single naar omni-channel
  7. 7. Fysieke en informatiestromen worden almaar complexer Web Order Mobile Order Call Center Order Point of Sale Order Ship from Warehouse Pickup in Store Web Order Mobile Order Call Center Order Point of Sale Order Pickup in Store Ship from Warehouse Ship from Store Transfer from Store A/WHS to Store B for pickup in Store B Traditional Omni-channel
  8. 8. Distributed Order Management koppelt alle legacy systemen Distributed Order Management System CRM Point of Sale POS ERPWMS
  9. 9. Eén enkele, fysieke voorraad voor alle kanalen Optimale fulfilment locatie bepalen Optimalisatie o.b.v. voorraad, transport-, arbeidskosten en service levels Mogelijkheid voor Click & Collect Ordering op basis van Available-to-Promise (ATP) Anticiperen op voorraadtekorten en leverproblemen Wat doet Distributed Order Management? Inventory Pool Intelligent Order Routing Service Level Commitment Best Source Fulfilment Distributed Order Management
  10. 10. Personalisatie; Visibility in gedrag van klanten! ???????
  11. 11. De juiste informatie, op de juiste plaats, op het juiste moment bij de juiste persoon Visibility Voorraad De juiste producten, in de juiste hoeveelheid, op het juiste moment op de juiste locatie Klanten Inventory Visibility 360˚ View of Customer Omni-channel vereist inzicht in ‘’gedrag’’ van voorraad en klanten
  12. 12. ServicePick-upBuyShop Customer Journey als aanjager van personalisatie In Store Catalog Web E-mail Mobile Device Contact Center Social Research Comparison Site Browse Catalog Google Search Facebook Fan Club Visit Retail Store Kiosk Product Info Read Reviews Buy Online Chat, place Order Email Order Confirmation Share Experience on Twitter Local Store Buy Online Call to Research Accessory Return in Store Troubleshoot on Community Start
  13. 13. Koppeling on-line en off-line werelden om de klant te ‘’volgen’’ On-line wereld Affiliate Social Radio/TV Winkels Catalogus Off-line wereld Search Apps Customer Cards Universal Analytics Internet Kiosks Kortings- Bonnen E-mail Integratie
  14. 14. Is Big Data de heilige graal? big data big ‘dāt-ə Refering to technologies and initiatives that involve data that is too diverse, fast-changing or massive for conventional technologies, skills and infrastructure to address efficiently.
  15. 15. Introductie Big Data (video) URL is: https://www.youtube.com/watch?v=XALj8QKi368
  16. 16. Big Data gaat niet om “Big”, maar om Fast From Big Data Executive Summary – 50+ top executives from Government and F500 firms 64% Focus op Velocity en Variety van data
  17. 17. Voorbeeld ongestructureerde data (foto’s, beelden)
  18. 18. Big Data kent twee kanten, Fast en Slow data Focus op voorspellen (Predictive Analytics) On-line Fast Data Off-line Slow Data Real-time Snelle beschikbaarheid Personalisatie Long-running Trends Strategische beslissingen
  19. 19. Operational Systems Analytic Systems Nog altijd wordt Analytics/Intelligence als een aparte tak van sport gezien. Veelal buiten de dagdagelijkse business om en binnen aparte afdelingen. Let wel: als het al gebeurt. Analytics als integraal onderdeel van day-to-day business (real-time)
  20. 20. Operational Systems Analytic Systems Decision Management Systems koppelt analytics aan operational systems Analytics als integraal onderdeel van day-to-day business (real-time) Decisions
  21. 21. 360˚ View of the Customer Product Catalogs In-store marketing Marketing based on location Recommendation Engine (Amazone) Churn Analysis Transaction Analysis Clickstream Behaviour On-line Fast Data Off-line Slow Data Competetief blijven vereist toepassing (Predictive) Analytics
  22. 22. Take away…. Verkrijg inzicht, start met Slow Data On-line Analytics Off-line Slow Data IntegratieBij Slow Data worden ondermeer trends en klant-/order-/voorraadprofielen diepgaand geanalyseerd. Gezocht wordt naar correlaties, patronen om o.a. consumer behaviour te voorspellen. Anders gesteld: Where Fast Data takes real-time decisions, Slow Data takes really time

×