3 juli 2017 683 woorden, 3 min. gelezen

Klantenervaring : hoe ze verbeteren met Single Sign-on en algoritmen

Door Pierre-Nicolas Schwab Gepromoveerd in marketing, directeur van IntoTheMinds
Onlangs werd ik uitgenodigd om te spreken over identiteitsbeheer en GDPR op de conferentie Gigya “Identified 2017” (Engels)  in Londen. Voor ik aan de beurt was, had ik er de gelegenheid een andere deelnemer te horen, namelijk Julien Marlot, verantwoordelijke voor digitale […]

Onlangs werd ik uitgenodigd om te spreken over identiteitsbeheer en GDPR op de conferentie Gigya “Identified 2017” (Engels)  in Londen. Voor ik aan de beurt was, had ik er de gelegenheid een andere deelnemer te horen, namelijk Julien Marlot, verantwoordelijke voor digitale activiteiten bij Unibail. Unibail-Rodamco (Engels) is een gekend bedrijf, eigenaar en beheerder van veel winkelcentra in de Europese hoofdsteden.

Julien gaf zeer interessante informatie over de wijze waarop Unibail-Rodamco gebruik maakt van identiteitsbeheer op haar website, wat me deed nadenken over de mogelijkheden om het beheer van digitale identiteit te koppelen aan aanbevelingsalgoritmen en zo de klantenervaring in de shoppingcentra te verbeteren.

 

Hoe Unibail-Rodamco gebruik maakt van identiteitsbeheer

Unibail Rodamco heeft identiteitsbeheer ingevoerd op de websites (Engels) van haar commerciële centra en biedt haar klanten promoties aan om hen zo te motiveren een account aan te maken (gratis parkeergelegenheid, kortingen). De Single-Sign-on (SSO) wordt ook toegepast in de mobiele applicatie van het winkelcentrum waarmee de locatie van cliënten via de geïntegreerde GPS in de smartphone kan worden gevolgd. Aanbevelingen in real time kunnen dus worden gegenereerd via vroegere aankopen terwijl de klant zich in het winkelcentrum bevindt.

 

Klanten kopen uit gewoonte in  winkelomgevingen

De echte kans die ik voor aanbevelingsalgoritmen zie, is hun vermogen om invloed uit te oefenen op het gedrag van consumenten en hun gewoonten te veranderen. Dit kan op manipulatie lijken, maar als de intenties achter het algoritme eerlijk en respectvol zijn, kunnen ze positief zijn voor de consument.

Zoals u ongetwijfeld weet worden klanten geleid door gewoonten wanneer zij in een winkel zijn. In een supermarkt bijvoorbeeld zijn de gevolgde route, de volgorde van de producten die in het winkelkarretje worden gelegd, de kassa waaraan wordt betaald, het moment waarop de aankopen gebeuren allemaal zo voorspelbaar. Wij zitten vol gewoonten en die zijn erg moeilijk te veranderen. 

Het aanbevelingssystemen toepassen in een winkelomgeving (kleinhandel)

Als het gaat om verandering van gewoonten doen supermarkten geen half werk.  Producten van plaats veranderen is altijd al een middel geweest om gewoonten te breken en mensen te verplichten op zoek te gaan.  Het effect op de aankopen bleef beperkt, maar niet op de ontevredenheid (Frans) en frustratie van de klant. Als u iets gewoon bent, is verandering het laatste wat uw wilt.

Als u de gewoonten van uw klanten wilt wijzigen en hen tegelijk tevreden houden, moet u een ware strateeg zijn. Een van de technieken is de aandacht van de klant te trekken via een signaal (sms, mobiele waarschuwing), die als stimulans fungeert. Deze stimulans kan, mits goed ontwikkeld en uitgedacht, bijvoorbeeld leiden tot een wijziging van de normale route in de winkel.

Er zijn interessante experimenten uitgevoerd met prikkels via een promotie-sms, die werd verzonden terwijl de klanten in de winkel waren. En het werkte! De klanten wijzigden hun normale route om de promotie te ontdekken. Dit is wat men noemt exploratie.
Wanneer aanbevelingsalgoritmes kunnen bijdragen aan het stimuleren van deze exploratiefase (i.p.v. zich altijd te concentreren op het onderzoeken van vroegere aankopen) zijn ze een waardevol hulpmiddel. Cross-selling is  inderdaad een erg onderschat manna. De aanbevelingsmodellen die momenteel worden gebruikt in de wereld van de detailhandel zijn grotendeels gebaseerd op “collaboratief filteren” (klanten die product x kochten, kochten ook product (y) om nieuwe producten met korting aan te bieden. Maar als ik zie welke suggesties Colruyt mij stuurt, vind ik dat ze nog veel werk voor de boeg hebben. De nauwkeurigheid lijkt me niet erg goed te zijn.

De aanbevelingsalgoritmen kunnen nuttig zijn voor het ontdekken van nieuwe zones in de winkel, die de klant nog onvoldoende heeft verkend (met het risico producten aan te bevelen in zones die de klant niet kent). Dit is een toepassing die ik zie voor Unibail-Rodamco. Door gebruik te maken van technologieën zoals bakens gekoppeld aan een weloverwogen aanbevelingsalgoritme is het mogelijk om nieuwe trajecten voor te stellen in een winkelcentrum, waarbij de controle weer aan de klant wordt geven en wordt afgestapt van een verkoopstrategie die alleen is gericht op « gedwongen » exploratie via tijdelijke promoties.



Posted in Marketing.

Plaats uw mening

Je e-mailadres zal niet getoond worden. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *