Data & ICT

Klantdata

Hoewel in de hoofden van ondernemers binnen de branche veel kennis bestaat over de vaste klanten en hun routines, is de beschikbaarheid van klantdata nog zeer beperkt. Dit maakt het lastig om objectieve analyses te maken over klantgedrag en daarmee scherpere keuzes te maken die kunnen leiden tot hogere omzet en lagere kosten. Daarnaast is de hedendaagse consument grilliger dan ooit in aankoopgedrag wat betreft aankoopkanalen, zowel in retail als online, deels gestimuleerd door de toenemende branchevervaging.

Het is daarom wenselijk om klantdata te verzamelen op 3 niveau’s:

  1. Binnen de individuele winkels of winkelketens.
  2. Binnen de tabaks- en gemaksbranche als geheel – dus het terrein van de NSO
  3. Andere aankoopkanalen, waarbij soortgelijk assortiment wordt gekocht bv. supermarkten, drogisterijen etc. , maar ook online aankopen

De meest voor de hand liggende klantdata zijn:

  • Aankopen per transactie (basket), waarbij analyses gemaakt kunnen worden over cross-sell van assortimenten (bv. giftcard met een wenskaart)
  • Gemiddelde besteding per transactie of per assortimentsgroep
  • Frequentie – hoe vaak komt deze klant in de betreffende winkel en hoe vaak koopt hij dan ook iets (= conversie). Detectiepoortjes kunnen bv. aantal binnenkomende klanten meten, waarmee je personeelsbezetting kan optimaliseren.
  • Wanneer komt de klant in de winkel – welke dagen en op welk tijdstip
  • In hoeveel winkels binnen en buiten de branche wordt het soortgelijke assortiment gekocht, oftewel wat is het aandeel in de aankopen van deze winkel
  • Etc. Etc.

Dergelijke informatie is deels te verkrijgen uit de meeste kassa-systemen, mits de basis van data goed op orde is (product data, barcodes etc. –zie hierboven) en daaruit goede rapportages gemaakt kunnen worden.

Dit kan verder worden aangevuld door het gebruik van een klantenkaart, waarmee alleen Primera naar mijn weten echt actief is. Voor de branche als geheel zou de NSO hier een meer sturende rol in kunnen spelen door data op branche-niveau te verzamelen en te (laten) analyseren.

Als laatste bestaat natuurlijk de mogelijkheid om klantdata aan te kopen via bv. het huishoudpanel van GfK, waarbij alle aankopen (dus ook buiten de branche) geanalyseerd kunnen worden.

De belangrijkste benefits liggen o.a. op het vlak van:

  • Assortimentsoptimalisatie – welke producten kan ik het beste verkopen en wat is de ontwikkeling hierin
  • Betere presentatie op de winkelvloer – hoeveel ruimte moet ik ieder assortiment geven en wat zet ik bij elkaar
  • Optimale personeelsplanning – het juiste aantal medewerkers op het juiste moment
  • Betere service – hoe kan ik de klant attenderen op cq. herinneren aan cross-sell producten
  • Juiste prijsstelling – wat is maximale, minimale en gemiddelde aankoopbedrag, waar het assortiment op moet worden afgestemd
  • Effectievere promoties – wat is de drempel van het aankoopbedrag waarmee je klanten wil belonen
  • Wat zijn de belangrijkste alternatieven voor mijn klanten en hoe kan ik daar beter op inspelen (bv. online, supermarkten)
  • Etc.

De gevoeligheid van het verwerken van klantdata is de laatste jaren toegenomen, wat heeft geleid tot nieuwe Europese richtlijnen (GDRP ofwel de AVG – Algemene Verordering Gegevensbescherming).

De 8 belangrijkste thema’s uit deze AVG, die vanaf 25 mei 2018 van toepassing is, zijn:

  1. Inrichting privacy organisatie
  2. Inzicht in verwerkingen & grondslagen
  3. Verantwoordelijke & verwerker
  4. Privacy Impact Assessment
  5. Beveiliging
  6. Privacy by design/default
  7. Rechten van betrokkenen
  8. Privacy cultuur

Om aan de AVG te voldoen, zou de NSO een sterk adviseren rol moeten spelen voor alle bedrijven die actief met klantdata aan de slag gaan.


Ga naar hoofdstuk 6.3: Omni data en innovaties


NSO Toekomstverkenning, Overgoo 15, 2266 JZ Leidschendam
E-mail: info@nso-toekomstverkenning.nl, Telefoon: 070 – 301 27 99


© 2020 Alle rechten voorbehouden