Download - Big data | Jeroen wolfs | Webservices.nl

Transcript
Page 1: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

BIG DATA

Jeroen Wolfs

Page 2: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

Agenda

• Big data

• Check-out & big data

• Toepassingen van big

data in eCommerce

Page 3: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

WAT ZIJN BIG DATA?

Page 4: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

‚Big Data is alle data die niet meer fysiek

of logisch in één locatie of in één systeem

kan worden opgeslagen.‛

Page 5: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

>1 mlntransacties

Verbanden tussen

producten

Inschatten & detecteren: - Geslacht- Inkomen

- Sociale klasse - Gezinssituatie

- Levensgebeurtenissen

Database

Page 6: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

DATABASE:

Uniform

Gearchiveerd

Geen Big Data

Page 7: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

Uniform

Gearchiveerd

Aanbieding op maat

bij bezoek website

Klik- en aankoopgedrag

WEL BIG DATA:

Divers

Pluriform

Direct beschikbaar

én gebruikt met het

doel om waarde te

creërente creëren

Page 8: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl
Page 9: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

Voorspellen

Page 10: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl
Page 11: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl
Page 12: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

Dit kan allemaal, omdat

de hoeveelheid

beschikbare data

toeneemt

Page 13: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

• Elk uur meer dan 10 miljoen nieuwe foto’s

• 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

Page 14: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

De hoeveelheid opgeslagen informatie

groeit 4 x zo snel als de

wereldeconomie, de rekenkracht van

computers 9 x zo snel.

Page 15: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

Toekomst

In de toekomst zullen menselijke

oordelen steeds meer aangevuld of

vervangen worden door

computersystemen.

Page 16: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

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

Page 17: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

Stap 1: Sorteer data

Page 18: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

Stap 2:

Analyseer, leer en maak een plan

Eerdere aankopen

Type klantDataverrijking

KvK, D&B, Graydon

Voorspellen nieuwe

aankopen

Financiële status

Branche, regio,#

medewerkers

Bestedings-bedrag

Indeling interessegebie

dHistorie

Klantbeeld

PotentieMarketingacti

e?Concurrenten

Zijn die ook klant?

Potentie

markt

Page 19: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

De praktijk

Navigatie

Productinformatie

Registratie

& Checkout

Betaalwijzen

Logistiek

Verzending

& Logistiek

Verwerking

Transacties

Customer

Support

Boekhouding

Algemene

Informatie

Bezoek Navigatie After Servie

Page 20: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

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

Page 21: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

BtoB segment

Page 22: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

KvK check: geïntegreerd in bestelprocedure

Page 23: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

Bedrijfsgegevens automatisch ingeladen

Velden die

niet

ingevuld

hoeven te

worden

Page 24: Big data  | Jeroen wolfs | Webservices.nl

En wat ziet Central Point?

Betalings-

gedrag

BestuurderBedrijfsgrootte

PD Rating

Branche

Historie

Klant

Krediet-

waardigheid

Da

tum

op

rich

ting

# m

w’ers

Centraal Klantbeeld