Wat kunnen data voor uw winkel betekenen?
Christina Stathopoulos op Virtual DIY Summit
Op dag twee van de Virtual DIY Summit was het aan de beurt van de Amerikaanse professor Christina Stathopoulos, om uit te leggen hoe we data kunnen omarmen in alle retailprocessen. "Ontwikkelingen op het vlak van data bieden heel wat nieuwe mogelijkheden om het dienstbetoon aan de klant te verbeteren."
Van data-analyse naar consumentenmeerwaarde
Stathopoulos is verbonden aan de Madrileense IE Business School, waar ze een Master in Science Business Analytics & Big Data behaalde. Daarna werd ze vrij snel door Google aangetrokken als 'analytical consultant'. Ze steekt van wal met de boodschap dat het vijf voor twaalf is om voortaan datatechnologie in haar geheel positief te omarmen in alle retailprocessen, van hoofdkantoor, via voorraadbeheer tot op de winkelvloer. “Als individuen zijn we niet fundamenteel veranderd; wel is de modus operandi van onze dagelijkse retailhandelingen totaal gewijzigd. Alles wat we voortaan aanraken, overal waar we ons begeven, heeft een digitale voetafdruk. Denk maar aan sensoren die alomtegenwoordig zijn in de fysieke winkels en SKU’s (IoT-technologie); maar evengoed de interacties via social media, en de home assistants (zoals Alexa van Google). Aan een hels tempo worden overal data geregistreerd en meteen opgeslagen. We moeten dus snel een manier vinden om ons niet enkel aan te passen aan de accumulatie van gegevens, meer nog: we moeten erover waken dat al onze medewerkers de vertaalslag van data analytics in spoedtempo integreren in hun dienstbetoon naar consumenten.”
Drie katalysatoren dwingen ons om data-analyse om te buigen naar consumentenmeerwaarde:
- De explosie van data in retail
- De gebruikswijze van data
- Het onderscheidend vermogen van data vanuit een competitief perspectief
Het goede nieuws is dat de wetenschappelijke ontwikkelingen op het vlak van data het aanpassingsproces voor medewerkers vergemakkelijken en vooral de mogelijkheid bieden om toegevoegde waarde te creëren in het dienstbetoon. Vervolgens verduidelijkt prof. Stathopoulos het verschil tussen Artificiële Intelligentie (AI) en Machine Learning (ML). Bij AI is het vooral de symbiose tussen de programmering van de computer op zich en de invoering van data die leidt tot ‘narrow intelligence’. Met ML is het de computer zelf die, zonder enige vorm van voorprogrammering, zichzelf voedt met de ingegeven data om vervolgens een eigen ‘leerproces’ te ontwikkelen dat patronen herkent en voortdurend verbetert. De huidige computers helpen ons om kennis te vergaren en te structureren; de computers van de toekomst zullen zelf kennis vergaren en structureren. Het wordt een mooie uitdaging voor de mens om vanuit dat groeiproces meerwaarde te genereren voor de eindgebruiker.
"Wees niet bang voor data, omhels ze"
Stathopoulos nodigt ons allen uit om binnenkort een Chief Data Officer (CDO) in het organogram te voorzien, precies met de bedoeling om data science toegankelijker te maken voor iedereen die betrokken is in het retailproces, online en offline. Ze staaft haar betoog met een praktijkgeval bij The Home Depot. De bekende Amerikaanse grootgrutter besliste vorig jaar om alle gegevens van meer dan 50.000 SKU’s in haar meer dan 2.000 US vestigingen te migreren naar de cloud. Een proces waarbij de data uit de data-opslagruimten met een capaciteit van 450 terabytes verhoogd werd naar 15 petabytes, zijnde 33 keer de oorspronkelijke capaciteit. Dankzij die ommezwaai kon vooral het e-commercebeleid verbeterd worden - snellere logistieke processen en optimalisering van de totale supply chain (vooral voorraadbeheer) - en gelijktijdig gemakkelijkere toegang naar de historiek van honderden miljoenen klantendata worden bekomen. Op die manier kan - bijvoorbeeld aan de hand van de chatfunctie tijdens een online aankoop - in enkele seconden tijd een interactie gevoerd worden tussen klant en retailer telkens onderbouwd met persoonlijke en analytische gegevens, met als doelstelling een klantenbeslissing en wederzijdse tevredenheid.
De data-experte stelt zich hoopvol op: in de nabije toekomst kan de volledige ‘customer journey’ berusten op dergelijke data-aansturing en klantenondersteuning. En ze stelt ons daarenboven gerust: zelfs met Machine Learning komen we nog steeds tot de conclusie dat de menselijke factor doorslaggevend is in de besluitvorming rond retailprocessen. En daarom moeten we al onze medewerkers vertrouwd maken met het onbekende: precies zoals decennia geleden met de eerste computers of smartphones. Technologie is er om de mensen te ondersteunen en niet andersom.
