michiel croon - sas nederland
TRANSCRIPT
Verbeter de 360° klantervaringwerken met online data en voorspellende modellenUtrecht, 24 November 2016 Michiel Croon, SAS Customer Intelligence
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2016, SAS Institute Inc. Al l r ights reserved.
Vandaag
1. CX: de uitdagingen2. Data en analytics3. Cases4. Learnings
Customer ExperienceDe uitdagingen
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
De marketing droom…
4
RealtimeHyper
personalisatie
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
De werkelijkheid
De uitdagingen
Schijnbare tegenstelling?
7
Online data en analyticsEen nadere verkenning
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
Data & data driven
Van veel data naar
relevante data
9
Relatie & Transactie
data
Interactie data(web&app)
Externe data
Page load Focus change Served HTMLForm field Watch video
Research online Find a branchRead blog post
Check on order
Customers
Visitors
Sessions
Interactions
Interactie: Online Data
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
data heeft een beperkte houdbaarheid
11
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
Real-time
Analyse volwassenheid
learn
• beschrijvend
model
• Voorspellend• Statisch• dynamisch
detect
• streaming
12
Batch
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
Mogelijke roadmaps
13
Outbound (statisch)
Outbound (dynamisch)
Outbound & inbound Batch
Outbound & Inbound(Batch/Real Time)Tr
ansa
ctie
+ In
tera
ctie
Tran
sacti
e
Segmentatie Model
DATA
ANALYSE
sneller
relevanter
CasesHoe onze klanten gebruik maken van online
data en voorspellende modellen
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
Case: KNVB
Klantvraag• KNVB wil de ervaring van klanten (spelers, scheidsrechters, ouders van jeugd spelers en toeschouwers) te verbeteren in
haar digitale kanalen (websites, app en mail) teneinde de waarde voor en van klanten te verhogen
• Dit wil zij bereiken door haar digitale kanalen in hoge mate te personaliseren
Aanpak• Verzamelen van online data op klantniveau (over alle kanalen)
• Identificatie van relevante segmenten en momenten
• Personalisatie van email, website en app
Resultaten• Beter inzicht in:
• de overlap en overgang tussen ‘klantrollen’• De interesses van de verschillende klantgroepen• de waarde die klanten zoeken bij en hebben voor de KNVB
Copyr igh t © 2016, SAS Ins t i tute Inc . A l l r i gh ts r es erved.
RETAIL
Klantvraag• Om de klantervaring te verhogen zag Shop Direct de noodzaak om productaanbiedingen op haar
mobiele kanalen te personaliseren – wetende dat persoonlijke en relevante aanbiedingen tot een hogere conversie zouden leiden
• Hierbij wilden zij de sortering van producten op de site optimaliseren, dit op basis van bestaande historische klantdata alsmede data van de huidige online sessie
Aanpak• Meerdere bronnen (aankopen, email response, callcenter informatie, historisch en actueel web
bezoek) werden gecombineerd en gekoppeld in een centrale analytische omgeving. Deze bevat een periode van 2 jaar, 2 miljoen klanten en meer dan 100 analyseattributen per klant
• Door het koppelen van een groot aantal modellen kan per klant het meest relevante aanbod worden bepaald
Resultaten• De mogelijkheid om 1,5 miljoen gepersonaliseerde aanbiedingen per uur te kunnen genereren
• Verwachte groei van 25 miljoen euro per jaar aan extra omzet
LearningsHoe gebruik te maken van online data &
voorspellende modellen
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
Learnings - algemeen
• Het effectief inrichten van gepersonaliseerde campagnes begint met het formuleren van duidelijke doelstellingen
• Relateer deze aan cross/upsell, behoud of verbetering van service
• Centraliseer je klant analytics & klantinzichten
18
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
Learnings - data
Veel bedrijven vinden het nog lastig om online data te ontsluiten en te koppelen aan de overige klantinformatie. Requirements:
• Data continue ontsluiten (niet in Batch)• Wegschrijven in een schaalbare (hybride) omgeving• Bewaren interactie historie• Opslag in een logische structuur (klant, bezoeker, sessie,
interactie): waardoor koppeling met relatie data mogelijk is
• Controle over ‘Personal Identifying Information’ (PII)19
Company Confidential - For Internal Use OnlyCopyright © 2015, SAS Institute Inc. All r ights reserved.
Learnings - analyse
Hoe de stap van beschrijvende naar voorspellende analyses te maken• Beschikbaarheid van relevante en gestructureerde data is de basis• Geef je data analist data, ‘rust’ en tools om voorspellende modellen te
bouwen• Indien er weinig kennis en kunde mbt het bouwen van algoritmes, overweeg
dan een oplossing met voor-gedefinieerde algoritmes die je later kan optimaliseren of vervangen met eigen modellen
• Zorg dat voorspellende modellen direct kunnen worden geoperationaliseerd• Zorg voor directe terugkoppeling van resultaten zodat modellen continue
kunnen worden verbeterd
20
Copyr igh t © 2012, SAS Ins t i tute Inc . A l l r i gh ts r es erved.
? QUESTIONS?