Datarevolutie in de retail

Tegenwoordig draait alles om data. Data beïnvloeden vrijwel elk aspect van ons leven, van de resultaten van onze zoekmachines tot het plannen van onze route naar het werk. De datarevolutie verandert ook het retaillandschap en stuwt het naar een opwindend nieuw tijdperk van ultrapersonalisatie, efficiëntie en innovatie. Geavanceerde data-analyses en platformtechnologieën veranderen nu al de manier waarop retailers aan hun klantrelaties werken doordat ze het mogelijk maken ervaringen op maat te creëren. Maar het is nog niet zo eenvoudig om ‘data ready’ te worden. Hieronder gaan we nader in op de rol van technologieën zoals data-analyse, AI, uniforme platforms en cyberbeveiliging. Ze spelen allemaal een cruciale rol in het creëren van een naadloze en hypergepersonaliseerde winkelervaring. Verder kijken we naar de kansen en uitdagingen van retailers in dit steeds veranderende landschap, zoomen we in op de manier waarop data de retailwereld gaan veranderen, en leggen we uit wat er van retailers wordt verlangd.

Data in de retail

Big data belooft de interactie van retailers met hun klanten ingrijpend te veranderen. Dit komt voor een groot deel door de ongekende inzichten die de gegevens opleveren. Tegenwoordig worden gegevens op grote schaal verzameld, omdat retailers zo een 360-gradenbeeld van de klant kunnen ontwikkelen. In een markt die steeds drukker en concurrerender is, moeten retailers weten aan wie zij verkopen, en dit met absolute precisie. Door allerlei datapunten over hun klanten te combineren, kunnen retailers geavanceerde marketingstrategieën ontwikkelen en zich veel doeltreffender op klanten richten. AI is bijzonder nuttig voor het maken van analyses, omdat het ongekend snel hoogwaardige inzichten oplevert. AI identificeert belangrijke trends en overeenkomsten tussen klantervaringen en kan bijvoorbeeld de oorzaak opsporen van eventuele problemen die klanten ervaren met het online platform. Met omnichannel-analyse krijg je een 360-gradenbeeld van het koopgedrag van je klanten. Dit houdt in dat gegevens van alle kanalen en contactpunten worden verzameld om een zeer nauwkeurige weergave van de algemene marketingprestaties te creëren. In tegenstelling tot traditionele analysetools, die zich richten op afzonderlijke meetgegevens, worden bij omnichannel-analyse alle soorten klantinteracties in één totaalbeeld onderzocht.

Tegenwoordig zijn data ook onmisbaar voor het maken van prognoses. Een van de meest voorkomende toepassingen van data science in retail is het anticiperen op de vraag en het signaleren van trends voordat ze belangrijk worden. Analyses kunnen ook helpen om de online en offline winkelindeling te optimaliseren door gedragspatronen en psychologische reacties te observeren, en inzichten te ontwikkelen over hoe beter op de voorkeuren van klanten kan worden afgestemd. Om dit alles te verwezenlijken, is het natuurlijk essentieel te beschikken over een modern dataplatform dat vrijwel onmiddellijk enorme hoeveelheden gegevens kan verwerken. Hierdoor kunnen analisten onmiddellijk beschikken over inzichten en verdere acties inleiden. Deze platforms ondersteunen ook opkomende technologieën zoals generatieve AI door hun intelligentie uit te breiden met meer ruwe informatie.

De kracht van platformtechnologieën

Platformtechnologieën zullen een centrale rol spelen in de datastrategieën van morgen. Zij verenigen alle digitale technologieën van een bedrijf en zijn onmisbaar voor het creëren en uitvoeren van een coherente datastrategie. Alles is mogelijk met platformtechnologie: van de analyse van klantcontactpunten, geschenken en betalingen tot en met influencer marketing. Verder kan een goed geconstrueerd platform vooraf marges laten zien. Terwijl sommige retailers hun marges pas na zes weken zien, maken AI-startups voor de retail, zoals Puzl, het mogelijk om de realtime brutomarge weken van tevoren te zien, waardoor strategieën uiterst flexibel aanpasbaar zijn. Puzl en Woods Supermarkets hebben een partnerschap gesloten om een op AI gebaseerd automatiseringsplatform voor brutomarge en advertentieplanning te ontwikkelen. Dit platform kan retailers helpen om snel en consequent hun doelstellingen voor de brutomarge te behalen of overtreffen.

Platforms maken ook dataconsolidatie tussen verschillende platforms mogelijk, zodat belangrijke trends herkend kunnen worden. Vanwege de hoeveelheid gegevens die ze bevatten, vormen uniforme platforms ook een uitstekende basis voor het opstellen van prognoses en voorspellingsmodellen. Sportspeciaalzaak Sportisimo is een voorbeeld van een bedrijf dat deze capaciteit ten volle heeft benut door gebruik te maken van Keboola's geïntegreerde 'dark sky' API om hun voorspellingen elke dag opnieuw te berekenen. Door de aard van hun sector is de bedrijfsomzet grotendeels afhankelijk van het anticiperen op veranderingen, variërend van het weer tot seizoensgebonden sportactiviteiten. Via het platform van Keboola kan het bedrijf nu dagelijks twaalf miljoen voorspellingen herberekenen en deze informatie gebruiken om zijn marketingstrategieën aan te passen. Het resultaat van deze zeer proactieve aanpak was een toename van de seizoensgebonden omzet, zoals skimateriaal, en een grotere wendbaarheid bij allerlei marketingactiviteiten.

Vernieuwing van de IT-infrastructuur en cybersecurity voor moderne analyses

Met de opkomst van het Internet of Things (IoT) worden er meer datapunten verzameld dan ooit tevoren, waardoor de IT-afdelingen natuurlijk onder flinke druk staan. Zelfs de meest vooraanstaande datawetenschappers zullen het immers moeilijk krijgen als de tech stack van hun bedrijf de softwaretools niet goed gebruikt. Bij een goede infrastructuur is bijvoorbeeld de capaciteit voor het open delen van gegevens geïntegreerd met generatieve AI, zoals Chat-GPT, om nieuwe efficiëntie en innovatieve resultaten te creëren. Zelfs extended reality-technologie zou geïntegreerd kunnen worden. Zo heeft hardwareketen Lowe's een digitale tweeling van enkele van zijn winkels gemaakt op het NVIDIA Omniverse Enterprise simulatie- en samenwerkingsplatform. Hierdoor kunnen werknemers een VR-headset gebruiken voor interactie met een virtuele versie van de echte winkel en scenario's uittesten met betrekking tot activiteiten en logistiek. Het bedrijf is van plan de technologie nog verder uit te breiden, onder meer met augmented reality x-ray vision. Hierdoor kunnen werknemers artikelen in hogere schappen in de echte winkels bekijken - zonder dat ze daarvoor een ladder hoeven te beklimmen.

Een ander cruciaal aspect van de IT-infrastructuur is cybersecurity. Als retailersretailers niet op verantwoorde wijze met klant- en personeelsgegevens omgaan, kunnen ze aanzienlijke financiële en reputatieschade oplopen. Nu bedrijven steeds vaker nieuwe betaalmethoden invoeren, zoals zelfscan, biometrie en digitale middelen, is de druk op bedrijven om hun beveiligingsmethoden te optimaliseren groter dan ooit. In de afgelopen tien jaar zijn alleen al retailers het slachtoffer geworden van meer dan 10.000 datalekken. De meeste van deze inbreuken waren het gevolg van kwetsbaarheden in hun betalingsinfrastructuur. Retailers kunnen de gevoelige gegevens van hun klanten en werknemers echter op vele manieren beschermen, zoals gegevensversleuteling, netwerksegmentatie, gedistribueerde grootboeken, zero trust en geautomatiseerde systemen.

Tot slot

In de hyperconcurrerende retailwereld van vandaag kan het potentieel van data-analyse niet langer worden genegeerd. Het moet zelfs topprioriteit krijgen in de retail. Data-analyse levert inzichten op die op elk niveau van de bedrijfsvoering kunnen worden toegepast en transformatieve bedrijfsresultaten bevorderen. Voorspellende analyses kunnen helpen de prijsgevoeligheid te verminderen in deze moeilijke tijden, waarin de snelle inflatie en de angst voor een recessie het koopgedrag beïnvloeden. Retailers die investeren in personalisatietools en klantgegevens gebruiken, kunnen hypergepersonaliseerde marketingstrategieën creëren om klanten naar hun favoriete producten te leiden. Voor een optimaal gebruik van gegevensanalyse is een modern en uniform platform natuurlijk essentieel. Dat betekent ook dat je een solide IT-infrastructuur en robuuste cyberbeveiliging nodig hebt. Voor retailers die nog steeds traditionele analysemethoden gebruiken, kan het een hele uitdaging zijn om data-ready te worden – maar de resultaten lijken voor zich te spreken.