Dia 1

BIG DATA Jeroen Wolfs

Dia 2

Agenda Big data Check-out & big data Toepassingen van big data in eCommerce

Dia 3

WAT ZIJN BIG DATA?

Dia 4

Big Data is alle data die niet meer fysiek of logisch in n locatie of in n systeem kan worden opgeslagen.

Dia 5

>1 mln transacties Verbanden tussen producten Inschatten & detecteren: - Geslacht - Inkomen - Sociale klasse - Gezinssituatie - Levensgebeurtenissen Database

Dia 6

DATABASE: Uniform Gearchiveerd DATABASE: Uniform Gearchiveerd Geen Big Data

Dia 7

Uniform Gearchiveerd Uniform Gearchiveerd Aanbieding op maat bij bezoek website Klik- en aankoopgedrag WEL BIG DATA: Divers Pluriform Direct beschikbaar n gebruikt met het doel om waarde te crerente creren

Dia 8

Dia 9

Voorspellen

Dia 10

Dia 11

Dia 12

Dit kan allemaal, omdat de hoeveelheid beschikbare data toeneemt

Dia 13

Elk uur meer dan 10 miljoen nieuwe fotos Dagelijks 3 miljard een comment of vind ik leuk 800 miljoen gebruikers uploaden maandelijks >1 uur videomateriaal Aantal berichten groeit jaarlijks >200%, in 2012 al >400 miljoen tweets per dag

Dia 14

De hoeveelheid opgeslagen informatie groeit 4 x zo snel als de wereldeconomie, de rekenkracht van computers 9 x zo snel.

Dia 15

Toekomst In de toekomst zullen menselijke oordelen steeds meer aangevuld of vervangen worden door computersystemen.

Dia 16

Wat kun je hier nu mee als webwinkelier? 1.Koester je klantdata 2.Voeg relevante data toe 3.Structureer en analyseer de gegevens 4.Benut de informatie

Dia 17

Stap 1: Sorteer data

Dia 18

Stap 2: Analyseer, leer en maak een plan Eerdere aankopen Type klant Dataverrijking KvK, D&B, Graydon Voorspellen nieuwe aankopen Financile status Branche, regio, # medewerkers Branche, regio, # medewerkers Bestedings- bedrag Indeling interessegebied Historie Klantbeeld Potentie Marketingactie? Concurrenten Zijn die ook klant? Potentie markt

Dia 19

De praktijk Navigatie Productinformatie Registratie & Checkout Betaalwijzen Logistiek Verzending & Logistiek Verwerking Transacties Customer Support Boekhouding Algemene Informatie Bezoek NavigatieAfter Servie

Dia 20

Optimaliseren van check-out Zorg dat je zoveel mogelijk over je klanten te weten komt tijdens het bestelproces Maak data compleet door integratie met lifestyle, KvK, Graydon of D&B Houd data up to date Regel betaalmethoden in obv risico- analyses

Dia 21

BtoB segment

Dia 22

KvK check: gentegreerd in bestelprocedure

Dia 23

Bedrijfsgegevens automatisch ingeladen Velden die niet ingevuld hoeven te worden

Dia 24

En wat ziet Central Point? Betalings- gedrag Bestuurder Bedrijfsgrootte PD Rating Branche Historie Klant Krediet- waardigheid Datum oprichting # mwers Centraal Klantbeeld