Big data uit de interne omgeving, dat is pas onderscheidend

[SebastiaanEikholt]

Uit een onlangs verschenen patentaanvraag van Amazon blijkt dat het bedrijf zich wil focussen op ‘anticipatory package shipping’. Met andere woorden het distribueren van mogelijke aankopen van consumenten, alvorens er überhaupt bestellingen zijn geplaatst door de consument. Het lijkt een groot risico, gezien de distributiekosten zonder ook maar één bestelling binnen te hebben. Toch slaat Amazon de spijker op de kop. Een treffend voorbeeld waar veel e-commerce bedrijven dit jaar zich op dienen te focussen. Het ligt namelijk in verlengde van de veelvuldig genoemde term van de afgelopen jaren: big data.

 

Nu het voor een ieder mogelijk is om met weinig middelen een goed functionerende webwinkel op te starten, zal het steeds moeilijker worden om een product of dienst te onderscheiden ten opzichte van de concurrent. Bedrijven als Coolblue bieden al aan om op dezelfde dag nog een bestelling af te leveren. Andere webwinkels leveren tevens verpakkingen voor het (gratis) retourneren van de artikelen. Het verschil is dat dit slechts een onderscheidende dienstverlening is op basis van een algemene behoefte. Met het analyseren van big data kan op maat een klant worden bediend.

 

Big data is geen doel, maar een middel. Er kunnen analyses worden gemaakt op basis van grote hoeveelheden ongestructureerde data. Bijvoorbeeld eerdere aankopen, zoekaanvragen, wenslijsten, ruilartikelen en winkelwagenproducten. Vervolgens kunnen verbanden worden gelegd tussen bijvoorbeeld het gedrag van consumenten op sociale netwerken en gedrag binnen de webwinkel. De analyses geven vervolgens een betrouwbare voorspelling van bijvoorbeeld het toekomstige zoek en aankoopgedrag van de consument. Kijk bijvoorbeeld naar de telecomsector. Providers koppelen het telefoon- of internetverbruik aan het gedrag van de klant in de communicatie met de provider en daarnaast het gedrag van de klant op sociale netwerken. Wat wordt er gezegd over producten en diensten? Heerst er ontevredenheid? Op basis van een analyse van deze verschillende data kunnen gerichte acties worden opgezet. Bijvoorbeeld een goedkoper telefoonabonnement afhankelijk van het individu.

 

Maar naar mijn mening wordt het vergaren van data uit de interne omgeving juist cruciaal voor een duurzaam concurrentievoordeel van de onderneming. Grote ondernemingen kunnen optimaal profiteren van een verdergaande digitalisering binnen de bedrijfsprocessen. Dataverzameling heeft niet alleen betrekking op de klant. Ook binnen de organisatie wordt op elk mogelijk moment nieuwe data vergaard die gevolgen heeft voor de bedrijfsvoering. Bijvoorbeeld op het gebied van workforce management. Doel van het laatstgenoemde is om de meest geschikte werknemers met de juiste kwaliteiten op de goede momenten en plekken in te zetten. Met data over de productiviteit van werknemers of bijvoorbeeld het ziekteverzuim. Processen kunnen effectiever worden aangestuurd op basis van een schat aan data die in het verleden is opgebouwd. Daarnaast leidt een efficiëntere bedrijfsvoering tot business processen die op basis van lagere kosten kunnen worden aangestuurd.

 

Onlangs verscheen het Accenture Technology Vision 2014. Naar aanleiding van het onderzoek zijn trends opgesteld die een digitale machtsverschuiving in het bedrijfsleven in kaart brengen. Grote ondernemingen automatiseren processen en integreren een steeds groter gedeelte van offline naar online. Bijvoorbeeld in de communicatie met de klant. Daarnaast is er een verschuiving zichtbaar van het inhouse werken naar het uitbesteden van werkprocessen via crowdsourcing. Daarmee volgen grote bedrijven niet alleen de startups die hier al in een vergevorderd stadium mee bezig zijn. Ze zullen ze inhalen, met behulp van een grote hoeveelheid informatie die geanalyseerd kan worden. Vorig jaar was het jaar van de big data. We moesten er allemaal aan geloven. Op basis van klantgegevens voorspellingen kunnen doen over toekomstig consumentengedrag. Dit jaar zullen naar mijn mening verschillen zichtbaar worden van bedrijven die succesvol big data weten in te zetten in de bedrijfsprocessen. Het inzetten van de data uit de interne omgeving zal het fundament vormen om een duurzaam concurrentievoordeel te behalen.

 

[P.J.]

Hoi Linda. Het optimaliseren van bedrijfsvoering, inkoop en marketing is altijd een belangrijk item natuurlijk. Maar ik (als producerende uitvinder) vind dat de focus op vernieuwing in producten veel belangrijker is. Als je om je heen kijkt zie je sommige bedrijven in hun wanhoop allerlei waardeloze en onzinnige producten op de markt brengen, waardoor je je afvraagt of ze in hun bedrijfsvoering wel echt onderzoek naar de behoeftes van mensen hebben gedaan. Het verzamelen van Big Data e.d. en het marketing onderzoeken met alle leuke speeltjes erop en eraan, is in eerste instantie een item waar mensen/consumenten niet als koper mee worden geconfronteerd en wat dan ook een relatief veilige actie is. Je kunt er niet mee floppen t.o.v. de markt. Mijn eigen insteek is heel anders. Ik kijk en onderzoek hoe mensen nu werken e.d. en dan ga ik daarover nadenken. En als ik soms zie hoe krakkemikkig er gewerkt wordt, ga ik nadenken hoe ik dat kan oplossen en of er wel een markt zou zijn voor die oplossing. Dat proces hebben ze toevallig innoveren genoemd, maar die naam is net zo belangrijk en onbelangrijk als die van de hond. In de echte MKB-ondernemerswereld zijn er zeer vele ondernemers, die dit dagelijks bezigen en eigenlijk al decennia lang nooit anders hebben gedaan. In de webhandel doen ze net of er elke keer weer opnieuw een nieuw wiel is uitgevonden, maar in feite doen echte ondernemers dat dus altijd al binnen hun bedrijfskader.

[Norbert Bakker]

@Walter, bij (auto)verzekeringen wordt er volgens mij al onderscheid gemaakt in prijs mbt steden maar dat zou dan nog veel verder uitgesplitst kunnen worden

 

Goed voorbeeld! De huidige indeling van de meeste verzekeraars is erg grof, meestal max 3 regio's en de grote steden.

Maar uiteraard wordt er al op meer criteria onderscheid in prijs gemaakt, oa type auto, wel of geen zakelijk gebruik, leeftijd bestuurder en last but not least geslacht (dat laatste was een poging van Onna Onna, maar die zijn hard teruggefloten)

 

Die laatste 2 geven ook direct weer de knelpunten van big data aan: prijsdifferentiatie op leeftijd en geslacht is strijdig met wetgeving; dus wordt het wellicht aantrekkelijk om een bepaalde correlatie te zoeken om dit te omzeilen. Stel nu dat blijkt dat 65-plussers meer schade veroorzaken én vaker in rode auto's rijden, dan zou een verzekeraar in de verleiding kunnen komen om de tarieven voor alle rode auto's te verhogen onder het mom dat rode auto's meer schade rijden...

 

 

 

 

 

[TwaBla]

Als je nou eens een interessant Big Data Probleempje wil volgen, moet je eens naar Apple's voorraad van iPhone 5c's kijken. Er zouden maar liefst 3 miljoen van die dingen in de pijplijn naar de markt zijn blijven steken. De verkoop valt tegen, omdat klanten liever een 5s hebben.

 

Neem maar aan dat Apple tamelijk goed is in forecasting. Op basis van historische gegevens en wat aanvullende factoren wordt dan productie voor de toekomstige vraag ingepland. Probleem is echter dat de aanvoerlijnen lang zijn. Als die kort zijn, kan snel gereageerd worden op een veranderende vraag (zie fast fashion). Maar als je onderdelen en assemblage maanden vooruit moet inkopen, dan loopt je pijplijn vol tegen de tijd dat je moet bijbestellen.

 

En dat lijkt nu het geval bij de 5c. Apple zou al sinds december niet meer bijbestellen.

 

Maar hoe maak je dan die pijplijn leeg?

 

De kans dat Apple aan prijsdumping gaat doen, acht ik niet zo groot. Dat ondermijnt de waardebeleving van alle modellen. Een optie is een bundel voor een specifiek marktsegment of een doelgroep die nu geen iPhones koopt. Misschien wel een inruilactie om Samsung of Blackberry te ondermijnen.

 

Hoe dan ook: de big data-vraag is, hoe kun je je marktdata en verkoopgegevens zo inzetten dat je scherper kan inkopen?

[P.J.]

Apple verkocht 54 miljoen iPhones in 2013. Als je dan nog 3 miljoen "5c's" in overschot hebt is dat op zich een heel goede prestatie. In mijn optiek heeft Apple de fout gemaakt om niet voor de kleuren van de eerste iMac te kiezen. Als ze dat hadden gedaan had dit model een veel betere verkoop gehad en was er een werkelijk "hebben"-verschil geweest tussen de "5c" en de "5S" Apple heeft destijds ook Clamshell G3 laptops in die kleuren uitgebracht, waarvan de spec's echt niet zo indrukwekkend waren, maar waar de toenmalige gebruikers gebruikers nog steeds met weemoed aan terugdenken. Het zijn bovendien nog steeds verzamelobjecten. Met de iPhone 5c hebben ze hier een kans gemist en in mijn optiek is hierin ook "de hand" van Steve Jobs gemist.