Jörgen Sandig - Scyfer - eRetail 2014
32
(Big)Data en Multi Channel Marketing Jörgen Sandig
Transcript of Jörgen Sandig - Scyfer - eRetail 2014
(Big)Data en
Multi Channel Marketing
Jörgen Sandig
Vandaag
• Wat kun je met data en Multi Channel Marketing?
• Wat hebben je klanten eraan?
• Visie op Big Data
• Wat zijn de consequenties voor de organisatie?
• Van eerste stappen naar concurrerend niveau…
Wat doet Scyfer?
Brug slaan tussen universiteit en bedrijfsleven op het vakgebied predictive analytics
Het maken van de beste voorspellingsmodellen
Prof. Dr. Max WellingHoogleraar Machine learning
Co-founder Scyfer.nl
Data en Multi Channel Marketing
Van outbound naar inbound marketing
5
Offer
Offer Offer Offer
Offer Offer Offer
Offer Offer Offer
Inbound, Pull Marketing :“Zoek de beste offer bij de klant die langs komt”
Op het juiste moment, via het juiste kanaal, met de juiste boodschap
Wat heeft de klant hieraan?
• Relevantie• Geen irritatie• Gemak en service
VISA SMS Service met GAP• Visa wil meer toegevoegde waarde leveren aan Visa card houders
• Visa wil meer toegevoegde waarde leveren aan winkels (GAP, Hilton) die Visa accepteren
• Visa wil dat klanten de Visa card vaker gebruiken
• GAP wil klanten vaker in de winkel (budget gelimiteerd per bezoek)
• Visa weet wanneer u waar hoeveel betaalt
VISA SMS Service met GAP
- Klanten van GAP- Zowel online als winkel- Propositie: Bent geïnteresseerd In aanbiedingen als u in de buurt bent? Klant schrijft zich in
voor deze dienst via GAP site (15%)
GAP zet aanbiedingen klaar, op basis van profiel
- Max. 1 bericht per dag- Max. 3 berichten per week
Ander voorbeeld
Hoe bepaalt AH wie welke aanbieding
krijgt?
De Multi Channel uitdaging
• Wie krijgt welke aanbieding?• Hoe creëer en beheer ik alle content en stel ik
deze uniform in alle kanalen beschikbaar?• Hoe verwerk ik feedback als klant aangeeft
niet geïnteresseerd te zijn
Wat moet u regelen?
Predictive Analytics
Wie krijgt welke aanbieding?
12
Big Data
Affordable computing
power
Advanced modeling
techniques
Voorspellings-modellen- Historie- Behoefte- Gedrag
Per individu bepalen voor wie welk
aanbod het meest relevant is
Industry is Deeply Interested
How to retreive valuable information from data?
14
Data = Continue stromende rivierUseful information = Zalm
Machine learning = De hongerige beer
Informatie en data
1 Mb aan data,Weinig informatie
1 Mb aan data,Veel informatie
Data ≠ Informatie
Meest complexe machine learning algoritme
16
• Een neuraal netwerk door Google getrained met duizenden computers, met miljoenen Youtube video’s.
• Resultaat: een model met 10 miljard parameters
Concrete toepassingen
Hoe detecteert je mailbox de spam?
Big Data in Retail
Wat is er voor nodig?
• Wat zijn de consequenties voor de organisatie?
• Van eerste stappen naar concurrerend niveau…
Tip 1: Regel eigen IT afdeling binnen marketing
Hug the Nerds!
Alles moet aansluiten• Data verzameling op orde
– Gedrag: Taggen van content op sites– Historie: Transactiebestanden– Voorkeuren: Transactiebestanden, formulieren– Extra bronnen
• Marketing en Sales: offers per klant(groep)• Kwalitatieve content produceren (voor alle kanalen)• Kanalen moeten offers kunnen aanbieden• Response moet weer verzameld worden • Iedereen moet durven/kunnen vertouwen op deze keten
Tip 2: Start direct met Experimenteren• Kijk naar andere branches• Kijk wat er online gebeurt en probeer dit naar
off-line te kopiëren• Claim een eigen klantgroep
Voorbeeld van gebruik data
Vorig weekend kochten 138 klanten deze wijn.
Pas online concept toe in eigen winkel
Vorig weekend kochten
45 klanten kaas bij deze wijn
Meer gebruik maken van koophistorie
Tip 3: Luister naar de data
Julie BernardSVP customer strategy, marketing, and advertising at Macy's
Ervaringen Macy’s • Sterk leiderschap:
Chief Customer Officer is eigenaar van de data• Echte inzichten in plaats van conceptuele inzichten• Neem de tijd om experimenten een kans te geven
(6 maanden!)• 1 mln klanten puur voor test en experiment• “Test, learn and abandon”• Succes is niet hoeveel de klant uitgeeft, maar hoe vaak zij de
winkel bezoeken (upsell werkte niet)• Budget per bezoek is gelimiteerd tot een maximum
Tip 4: Gebruik alle data, geen aggregaten
Tip 5: Deel de data
Highly targetedaanbiedingen van Macy’s bij Yahoo
Aanbiedingen van Yahoo bij Macy’s
Trusted third party
Of haal data bij derden
Laatste tip: Terug naar de schoolbank
Massive Open Online Course’s (MOOC’s)• Udacity.com• Coursera.org• edX.org (MIT)
