Klanten hebben torenhoge verwachtingen. Maatwerkproducten, gepersonaliseerde aanbiedingen en altijd gevulde schappen zijn slechts enkele voorbeelden. Veel bedrijven balen ervan dat ze alleen reactief kunnen handelen op de grillen van de klant. Hoe neem je het stuur weer ferm in eigen handen? Danny Pieters, Business Development Manager bij Ctac, legt uit hoe je met Predictive Analytics de controle herpakt.
Waar bedrijven eerst zelf bepaalden welke weg ze insloegen, is dat al lang niet meer het geval. De klant bepaalt. Want in een wereld die wemelt van concurrenten moeten bedrijven zich continu bewijzen. Is een product niet op voorraad? Of is een artikel ergens anders voordeliger? Dan stapt een klant net zo makkelijk over naar een concurrent.
Klantwensen voorspellen
Hoe bepaal je als bedrijf weer zelf welke route je neemt? Door exact te weten waar jouw klanten behoefte aan hebben. Op die manier ga je van reactief naar proactief handelen. Met Predictive Analytics ontdek je via machine learning patronen en trends in data. Zo voorspel je toekomstige klantwensen en -gedrag.
Predictive Analytics in 4 stappen
Om accuraat klantgedrag te voorspellen, moet je gestructureerd te werk gaan. Dan doen we bij Ctac volgens vier stappen:
- Business begrijpen en probleemstelling bepalen
Je kunt klantwensen pas voorspellen wanneer je precies weet tegen welk probleem je aanloopt. Bijvoorbeeld: hoe kan ik de vraag nauwkeuriger afstemmen op het aanbod? Daarom is het belangrijk om eerst samen de business in te duiken en te formuleren wat je wil gaan voorspellen. - Data verzamelen, ordenen en verrijken
De juiste data gebruiken, is cruciaal voor het slagen van Predictive Analytics. In deze stap gaan we daarom op zoek naar data die we nodig hebben om tot een accurate voorspelling te komen. Dat kan data zijn uit je kassa- en voorraadsystemen, maar ook externe data zoals demografische gegevens, weerberichten of social media posts. - Model trainen en data analyseren
In deze stap vindt de magie plaats. We trainen algoritmes met de datasets uit stap twee. In de resultaten proberen we patronen te herkennen. Wat zijn bijvoorbeeld terugkerende gebeurtenissen? En kunnen we daar specifiek klantgedrag in onderscheiden? - Monitoren, evalueren en resultaten toepassen in het bedrijfsproces
Hoe meer we de algoritmes trainen, hoe beter de voorspellingen worden. Daarom monitoren en evalueren we de voorspellingen samen continu. Met als uiteindelijk doel om de voorspellingen compleet te integreren in je bedrijfsprocessen. Zo kun je bijvoorbeeld eerder en preciezer inkopen doen. Op die manier profiteer je volledig van Predictive Analytics!
Meer tevreden klanten met Predictive Analytics
Door klantgedrag te voorspellen met Predictive Analytics herpak je de controle over je bedrijf én bedrijfsprocessen. Dat kan leiden tot allerlei verbeteringen, zoals eenvoudiger inkopen doen, personeel slimmer inplannen en verspilling voorkomen. Zo bepaal je niet alleen weer zélf jouw route, maar handel je ook efficiënter en krijg je meer tevreden klanten.
