Kunnen we met Big Data zorgen voor een revolutie in de klantenervaring?

Wat zijn de uitdagingen van Big Data voor de consument?

We leven in een wereld waar digitaal een steeds grotere rol speelt. Er zijn maar weinig mensen die een hele dag kunnen doorkomen zonder hun e-mails te lezen, te zijn op hun sociale netwerken, Waze te gebruiken, of een film of serie te bekijken op Netflix. Alle ondernemingen die ons dagelijks leven mee vormgeven, beseffen dat ze geen product of dienst aanleveren, maar een oplossing. De consument zoekt vandaag oplossingen die zijn leven makkelijker, comfortabel maken. Die oplossingen moeten hem op het lijf geschreven zijn. En geen twee consumenten hebben dezelfde behoeften. Data zijn dan ook onmisbaar voor bedrijven die hun aanbod willen personaliseren.

Wat zijn de belangrijkste technologische ontwikkelingen?

Dankzij de technologische stappen die we hebben gezet, kunnen ondernemingen vandaag makkelijk gegevens verzamelen en die doeltreffend en relatief compact opslaan. En kunnen ze nu ook grote hoeveelheden data analyseren. Het zijn die technologische ontwikkelingen die het mogelijk maken om steeds meer oplossingen op maat op de markt te brengen. Die oplossingen zullen steeds beter inspelen op de behoeften van elke consument, zodat de aanbieder steeds relevantere informatie uit de data kan halen. Precies daar ligt een van de grootste uitdagingen voor bedrijven op dit moment: het aanwerven van data scientists.

Bij Delhaize beseffen we dat onze klanten meer en meer op zoek zullen gaan naar oplossingen die passen bij hun behoeften en levensstijl. Daarom investeren we zowel in Big Data als in de ontwikkeling van onze competenties op het gebied van data science. "Mee met 't leven" vat perfect samen wat we met onze Big Data-aanpak willen bereiken: praktische en comfortabele oplossingen ontwikkelen voor onze klanten!

Hoe kan Big Data een revolutie in de distributiesector ontketenen?

Zoals eerder al geschreven, heeft big data altijd een impact op onze klanten. Zo kunnen we onze wekelijkse aanbiedingen aanpassen om een bepaalde groep klanten meer aan te spreken, maar ook bepaalde klanten gepersonaliseerde promoties geven. Voor onze online klanten kunnen we hun zoektocht naar producten vergemakkelijken, en zelfs een deel van hun winkelkarretje al virtueel klaarzetten. De klant moet dan enkel nog de ontbrekende artikelen toevoegen en bevestigen. De klant kan ook gepersonaliseerde voorstellen van recepten krijgen die eenvoudig toegevoegd kunnen worden aan het winkelwagentje. Ook de manier waarop we communiceren met de klant kan geoptimaliseerd worden.

Maar ook naast al de klantgerelateerde use cases kunnen we nog allerlei dingen optimaliseren aan de hand van data science. We denken dan bijvoorbeeld aan supply chain en logistiek. Met goede analytische modellen kunnen we de vraag naar onze producten goed voorspellen, en aan de hand daarvan onze stock optimaliseren en onze shrink verminderen. Met die informatie en verkeers- en weersinformatie kunnen we ook de leveringen aan onze winkels verbeteren zodat ze de juiste hoeveelheden van de verschillende producten aan de klanten kunnen aanbieden.

Ook bij de inrichting van onze winkels kunnen we gebruikmaken van bigdatatechnieken, door de locatie van ieder product te bepalen op basis van het typische klantengedrag in die specifieke winkel.

We kunnen ook helpen met het detecteren van fraude en andere anomalieën in de data die we beschikbaar hebben om zo de andere diensten bij te staan.

Nog op een ander niveau kunnen we datasciencetechnieken gebruiken voor het bepalen van locaties van eventueel nieuwe winkels. Hiervoor kunnen we demografische gegevens gebruiken die publiek beschikbaar zijn.