Tijdens de WebWinkel Vakdagen van 2018 verzorgde Daniel Kieviet de presentatie 'Van retailen op onderbuik gevoel naar retailen op basis van feitelijke data: het succes van een datadriven e-commerce organisatie’.

1. VAN RETAILEN OP ONDERBUIKGEVOEL NAAR
RETAILEN OP BASIS VAN FEITELIJKE DATA:
HET SUCCES VAN EEN DATADRIVEN
E-COMMERCE ORGANISATIE
Daniel Kieviet
https://www.linkedin.com/in/danielkieviet
woensdag 24 januari

2. WAT IS DE LIEVELINGSTAART VAN EEN AMERIKAAN?

4. MEER DATA: NIET APPEL

6. ARTIFICIAL INTELLIGENCE
BIG DATA
ANALYSE
data
systems
robots
CUSTOMER EXPERIENCE
communication
MACHINE LEARNING
SIMULATION
knowledge
information
data science
COMPUTER
MANAGEMENT
research
machine search
APPS
statistics
CHAT BOTS
automate
mobile
technology
software
REALITY
CYBER
BIG DATA
ANALYSE
data
systems
robots
CUSTOMER EXPERIENCE
MS PowerBI
SIMULATION
knowledge
information
data science
COMPUTER
MANAGEMENT
research
machine search
APPS
statistics
PROCESSING
automate
mobile
technology
software
REALITY
AI & AR
ARTIFICIAL
systems
communication
MACHINE LEARNING
SIMULATION data science
research machine search
automate
QLIK
data
systems
data science
AI-First
software
CYBER
statistics

7. ARTIFICIAL INTELLIGENCE
BIG DATA
ANALYSE
data
systems
robots
CUSTOMER EXPERIENCE
communication
MACHINE LEARNING
SIMULATION
knowledge
information
data science
COMPUTER
MANAGEMENT
research
machine search
APPS
statistics
PROCESSING
automate
mobile
technology
software
REALITY
CYBER
BIG DATA
ANALYSE
data
systems
robots
CUSTOMER EXPERIENCE
communication
SIMULATION
knowledge
information
data science
COMPUTER
MANAGEMENT
research
machine search
APPS
statistics
PROCESSING
automate
mobile
technology
software
REALITY
CYBER
ARTIFICIAL
systems
communication
MACHINE LEARNING
SIMULATION data science
research machine search
automate
CYBER
data
systems
data science
COMPUTER
software
CYBER
statistics
Hoe blijf je
aangehaakt in
een steeds
complexer
landschap?

8. WAT ZEGT DIT U ALS
RETAILER?
• DATA: de nieuwe brandstof
• Vertrekpunt: bouw uw Datawarehouse
• Samenbrengen eigen en externe databronnen
• Inzicht in alle data met Business Intelligence-
tooling van Microsoft: PowerBI

10. KLANT & ORDER
DATA

11. DOEL
• Zo min mogelijk klanten verliezen
• Grip op de customer lifecycle
• Loyale klanten
• Hoge retentie en orderwaarde
• Hoge customer lifetime value (CLV)
• Maximale omnichannel prestaties

12. Hoe vaak plaatst uw klant een order (per jaar)?
ORDERFREQUENTIE
aantal unieke
klanten
afgelopen jaar
aantal orders
afgelopen jaar
=
orderfrequentie
1,17
Huidige orderfrequentie

13. Gemiddelde tijd tot klant een nieuwe order plaatst.
Inzicht in kooppatronen.
tijd tussen orders
TIJD TUSSEN ORDERS
365 dagen
=
orderfrequentie

14. Hoeveel procent van de klanten missen we?
Specifieke groep?
KLANTVERLOOP, MISSENDE KLANTEN
klantverloop
aantal klanten afgelopen
periode gemist
=
totaal aantal klanten
MISSENDE KLANTEN = 10%
kenmerken risicogroep:
60% 4 - 5
orders
zakelijk
25%

15. Kans dat klant nieuwe aankoop doet.
Inzicht in wanneer klanten afvallen.
KANS OP HERHAALORDER
kans op
herhaalorder
aantal klanten die X maal
kochten in periode
=
totaal aantal klanten
in periode
x

16. Hoe verhogen we de orderwaarde?
ORDERWAARDE / WINST
totaal netto omzet
in periode
=
totaal aantal orders
in periode
gemiddelde
orderwaarde
totale winst in periode
=winstgevendheid
per order
netto omzet
X( marge
)
min
marketing-
en handlings-
kosten
totaal aantal orders
in periode

17. Hoeveel omzet zal de klant brengen over de totale relatie?
CUSTOMER LIFETIME VALUE
customer lifetime
value
=
gemiddelde
orderwaarde
X
order
frequentie
gemiddelde
levensduur
klantrelatie
X

18. RETOUREN

19. GRIP OP RETOUREN
• Analyse in de tijd: altijd o.b.v. oorspronkelijke verkoopdatum

20. GRIP OP RETOUREN
• Top 10% slechtst presterende producten
• Nieuwe producten die slecht scoren
(productbeheer, fotografie)
• Welke klantkenmerken geven een hoger retourpercentage?
• Retourredenen: uitvragen en analyseren
• Inzicht in enkelvoudig/samengestelde orders
en netto orderresultaat
• Ruilingen
• Hoe lang zijn goederen onderweg?
Impact op actuele voorraad?

21. LOCATION
INTELLIGENCE

22. GEOGRAFIE & DEMOGRAFIE
• CBS, Google/Microsoft en andere dataleveranciers
• 5200 postcodegebieden in Nederland en België

23. Hoeveel klanten heeft u in een bepaalde regio, zijn er
blinde vlekken waar lokale marketing nodig is?
KLANTDICHTHEID
klantdichtheid
aantal actieve klanten
per regio
=
totaal aantal
inwoners/huishoudens
per regio
klantdichtheid
omzet per regio
=
totaal aantal
inwoners/huishoudens
per regio

24. KLANTDICHTHEID
2015 2017

25. Webshopprestaties versus bevolkingskenmerken.
Heeft lokale targeting zin?
BEVOLKINGSKENMERKEN
omzet
retouren
customer
lifetime
value
locatie/bevolkings-
kenmerken

26. WEER

27. Stijgt/daalt webshop bezoek bij bepaald weer?
Bestaat er een verband tussen weer en omzet/orderwaarde?
Welke producten worden vooral bij bepaald weertypes verkocht?
WEERSINVLOEDEN

28. GOOGLE DATA

29. VWO geeft geen compleet beeld.
Google meet niet altijd alle conversies zuiver.
1 gebruiker meerdere sessies naar 1 order.
CONVERSIERATIO
ophalen unieke clients
uit GA-API
eigen orders

30. CONVERSIERATIO

31. GA-data koppelen eigen ecom-data.
Profiling/personalisatie.
Interface-optimalisatie.
CUSTOMER INTELLIGENCE
eigen order- en klantdata
gebruikers en
transactiedata
uit GA-API

32. Lage PageSpeed funest voor conversie en SEO.
Via API details beschikbaar die zelfs via interface
Google PageSpeed niet zichtbaar zijn.
GOOGLE PAGESPEED

33. Keywords organisch verkeer inzichtelijk.
Signalering en inzicht in door klant gebruikte benamingen.
Historie opslaan/bewaren: Google bewaart data maar beperkt.
GOOGLE SEARCHCONSOLE

34. Kan ik stoppen met merk X?
Wat kost een nieuwe klant?
Wat is de impact van mijn loyalty programma?
Hoe vaak komen mijn (online) klanten in de winkel?
Hoeveel spaarpunten kunnen nog verzilverd worden?
Welke producten moet ik inkopen?
Welke productgroepen worden vaak door een klant in combinatie gekocht?
Hoe loyaal zijn mijn bestaande klanten?
Verkoop ik de juiste merken?
Welke producten springen eruit?
Verlies ik klanten?
Hoeveel medewerkers heb ik vanavond nodig in het magazijn?
Wanneer moet ik mijn sale starten?
Waar open ik mijn nieuwe winkel?
Kan ik mijn verzendkosten verlagen?
Hoe optimaliseer ik mijn voorraad?
Groei ik sneller dan mijn concurrent?
Hoe hoog moet mijn Black Friday korting zijn?

35. SAMENGEVAT