Skip to main content

Signalen

Geavanceerde data-analyse stelt retailers in staat om een diepere klantband te smeden

Persoonlijk

Van oudsher worden consumentengegevens ontleend aan bronnen zoals demografie, zoekopdrachten, surfgedrag en aankoopgeschiedenis, wat brede, algemene productaanbevelingen en aanbiedingen oplevert.

​In de toekomst hebben retailmerken het potentieel om AI, machine learning en big data-analyse te gebruiken om dieper inzicht te krijgen in de voorkeuren en het gedrag van consumenten door veel rijkere consumenteninformatie te ontleden: posts en recensies op sociale media, klantenservicesessies met slimme chatbots, productinteracties in AR/VR-omgevingen en zelfs productevaluaties in de winkel. 

Met deze informatie kunnen bedrijven een dieper, gedetailleerder inzicht krijgen in de motivaties, waarden en intenties van consumenten. Generatieve AI kan deze inzichten vervolgens gebruiken om opkomende interesses en onvervulde behoeften te voorspellen, en klantspecifieke berichten, marketing, aanbevelingen, prijzen, promoties en incentives te informeren. Deze kunnen precies worden geleverd hoe, waar en wanneer elke shopper dat wil, waardoor een dynamische fit-for-me-ervaring ontstaat.

Personalisatie is belangrijk

40%

Bedrijven die prioriteit geven aan personalisatie zien inderdaad een aanzienlijke toename in betrokkenheid, conversie en retentie.27 snelgroeiende bedrijven genereren 40% meer inkomsten uit personalisatie dan hun langzamer groeiende tegenhangers.28Zoekertjes

3/4

Drie van de vier consumenten verwachten dat retailbedrijven hun unieke behoeften en verwachtingen begrijpen24 en op maat gemaakte interacties leveren25 - en ze zullen vasthouden aan merken die dat wel doen en degenen die dat niet doen in de steek laten.26

 

​

De nadruk op personalisatie heeft geleid tot een grotere focus op verantwoord datamanagement. In het licht van geavanceerde datalekken en gemeld misbruik van gegevens, is vertrouwen een nieuwe valuta geworden voor merken. Retailers die een deel van de portemonnee willen winnen, zullen het vertrouwen van de consument moeten winnen door te voldoen aan de regelgeving die gelijke tred houdt met de verwachtingen over hoe gegevens op verantwoorde wijze moeten worden gebruikt.

(Lees meer in Mastercard's Q1 Signals-uitgave.)

Dynamische loyaliteit

Diepere consumenteninzichten zullen retailers in staat stellen om merkloyaliteitsprogramma's te verschuiven van traditionele, op punten gebaseerde systemen naar dynamische, gepersonaliseerde, ervaringsgestuurde contactpunten. Op basis van de gewoonten en geschiedenis van individuele consumenten zullen technologieën, waaronder AI en AR en nieuwe loyaliteitsnetwerken aangedreven door blockchain, nieuwe klant-merkinteracties mogelijk maken, partnerschappen die merkoverschrijdende loyaliteitsplatforms en hypergepersonaliseerde beloningen creëren.

Loyaliteit gedecodeerd

De best presterende programma's kunnen de inkomsten van klanten die punten inwisselen met maar liefst 25% verhogen door de frequentie en omvang van aankopen te verhogen.29Zoekertjes

De gemiddelde Amerikaanse consument is ingeschreven in ongeveer 15 loyaliteitsprogramma's, maar is actief in minder dan de helft daarvan.

Twee derde van de consumenten zal van merk veranderen voor een betere beloning.31

Loyaliteit exploratios

Singapore Airlines lanceerde een loyaliteitsportemonnee die is gebaseerd op blockchain-technologie waarmee reizigers hun airmiles gemakkelijk kunnen uitgeven bij tal van winkels.32 Emirates Skyward heeft een vergelijkbaar op blockchain gebaseerd programma.

Snow Peak, een Japanse detailhandelaar in outdoorapparatuur, nodigt klanten uit om deel te nemen aan gepersonaliseerde workshops, gemeenschapsbijeenkomsten en exclusieve kampeerervaringen op locaties in Japan en de VS. Het doel is om merkaffiniteit op te bouwen, inzichten te vergaren en klanten te helpen 'de verjongende kracht van het buitenleven te ervaren'.33 Het bedrijf crediteert het programma voor het vergroten van de klantbetrokkenheid en het marktaandeel

Vroege gebruikers

Grote retailers lopen voorop. Amazon, Walmart, Nike, Starbucks en Target gebruiken AI, machine learning (ML) en geavanceerde datatools om het gedrag en de voorkeuren van consumenten te analyseren, waardoor ze marketing, winkelervaringen en productaanbevelingen kunnen personaliseren.

Coach gebruikte een diepere consumentensegmentatie om de Tabby-tas te identificeren als een belangrijke aantrekkingskracht voor jonge shoppers.35 Met inzichten uit data-analyse maakte het bedrijf gebruik van directe consumentenbetrokkenheid, productiteraties en marketingcampagnes zoals 'Courage to Be Real' met Lil Nas X en 'In My Tabby'. Deze aanpak leidde tot een golf van zoekopdrachten en verkopen, waarbij de Tabby een groot succes werd.

Startups leveren ook innovatieve oplossingen. De grootste categorie in het laatste rapport van CB Insight over startups op het gebied van retailtechnologie is digital shopper engagement, waaronder bedrijven vallen die retailers helpen "contact te maken met shoppers via platforms en kanalen met een focus op personalisatie en loyaliteit."36

Uitgelicht

Opkomende gebruiksscenario's, zoals virtuele try-ons en apps voor thuisvisualisatie, zullen naar verwachting op grote schaal worden toegepast vanwege hun vermogen om het vertrouwen van de klant te vergroten en het aantal retourzendingen te verminderen. 

Het is een uitdaging om te zorgen voor nauwkeurige en gebruiksvriendelijke technologie voor bodyscanning en AR/VR-ervaringen, en de huidige kosten van MR-apparaten vormen een belemmering. Naarmate de technologie vordert en de kosten dalen, kunnen retailers die privacyproblemen kunnen aanpakken en naadloze, waardevolle en meeslepende ervaringen kunnen bieden, het voortouw nemen bij het herdefiniëren van het e-commercelandschap.

[24] https://www.salesforce.com/eu/blog/future-of-customer-service/

[25] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying

[26] https://blogs.perficient.com/2023/03/01/customer-experience-trends-in-2023/

[27] https://explodingtopics.com/blog/personalization-stats

[28] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying

[29] https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/next-in-loyalty-eight-levers-to-turn-customers-into-fans

[31] https://info.bondbrandloyalty.com/the-2016-bond-loyalty-report-press-release-us

[32] https://www.ccn.com/singapore-airlines-will-launch-blockchain-loyalty-wallet-frequent-flyers/

[33] https://www.snowpeak.com/pages/campfield

[34] https://outdoorindustry.org/press-release/snow-peak-usa-announces-the-launch-of-its-global-loyalty-program/

[35] https://www.businessoffashion.com/articles/technology/how-coach-used-data-to-make-its-tabby-bag-a-hit/

[36] https://www.cbinsights.com/research/report/retail-technology-startups-2023/

[37] https://www.voguebusiness.com/technology/mapping-the-net-a-porters-of-nfts

[38] https://hypebeast.com/2021/5/virtual-gucci-bag-roblox-resale

[39] https://www.voguebusiness.com/consumers/new-era-ar-vr-pop-ups-enough-to-lure-customers-in

[40] https://www.voguebusiness.com/consumers/new-era-ar-vr-pop-ups-enough-to-lure-customers-in

[41] https://wwd.com/fashion-news/fashion-scoops/jacquemus-café-fleurs-seoul-1235882485/

[42] https://www.cnbc.com/advertorial/behind-the-vs-series-by-sk-ii-studio/

[43] https://www.retaildive.com/news/savage-x-fenty-delves-deeper-into-fitting-room-tech/643390/

[44] https://www.emarketer.com/content/retail-executives-worldwide-say-physical-stores-add-personal-element-customer-experience

[45] https://www.geekwire.com/2024/former-niantic-leaders-spatial-computing-startup-aims-to-help-retailers-track-shelf-inventory/

[46] https://www.salesforce.com/news/stories/loreal-salesforce-success-now/

[47] https://shop.lululemon.com/story/like-new

[48] https://www.alpinetrek.co.uk/blog/patagonia-worn-wear/