Hoe big data bol.com elke dag een stukje persoonlijker maakt

Customer-centric selling bij een webwinkel

Dit jaar is bol.com door de Stichting Nationale Thuiswinkel Awards uitgeroepen tot de beste webwinkel van Nederland. Deze prestigieuze prijs heeft bol.com, volgens de jury, mede te danken aan twee zaken: het Plaza-concept (het opstellen van de winkel voor andere zakelijke aanbieders) en het inzetten van big data om het de klant nog beter naar zijn zin te maken. Tijd om de aanpak van deze datagedreven organisatie onder de loep te nemen. En wie kan het beter vertellen dan Jens-Leendert Waaijers, director customer-centric selling.

Dit artikel is geschreven door een Digital Power-collega van Bertwin Menninga.

Bol.com (Bertelsmann On-Line) werd in 1999 opgericht door het Duitse mediaconcern Bertelsmann AG en vanaf 2013 onderdeel van Ahold. Het bedrijf is al vanaf het begin datagedreven geweest en er worden nog steeds grote stappen gezet om met behulp van big data en analytics zo veel mogelijk een persoonlijke winkelbeleving te creëren voor zijn klanten. En dat is een flinke klus met een gigantisch en steeds verder groeiend assortiment van 7,5 miljoen artikelen, 4,5 miljoen klanten, meer dan 20 winkels waarin je een product kunt vinden en miljoenen reviews.

Customer centricity in de praktijk

Het belangrijkste doel van de inzet van big data binnen customer-centric selling is om de online winkelbeleving voor iedere klant zo persoonlijk mogelijk te maken. Hoe meer de winkel aansluit bij jouw behoeften, hoe relevanter en interessanter hij voor jou is. Drie jaar geleden zijn de eerste kleine stappen hiermee gezet. De director customer-centric selling, Jens-Leendert Waaijers, verduidelijkt: “Onze doelstelling is om voor iedere klant zijn eigen persoonlijke winkel te maken, gebaseerd op je behoeften, interesses en voorkeuren. Hierin hebben we de afgelopen jaren grote stappen gezet en we zien dat de klanten dit ook waarderen.”

Terwijl de ene klant zich voornamelijk oriënteert door de reviews te lezen, heeft een andere klant veel meer behoefte om de technische specificaties van producten met elkaar te vergelijken. Om voor iedereen deze persoonlijke omgeving te kunnen creëren, geheel volgens de preferenties van de online shoppers, heb je uiteraard een ‘deep insight’ van de klanten nodig; er dienen vele verschillende klantgegevens te worden geanalyseerd. Op hoofdlijnen worden de data door bol.com ingedeeld in drie groepen:

• Sociaal-demografische klantdata: wie ben je en wat zijn je gegevens?
• Productgeschiedenis: wat heb je in het verleden gekocht, en klantwaarde: wat is de financiële waarde?
• Winkelgedrag: welke pagina’s heb je bezocht en welke producten heb je in een winkelmandje gestopt?

Al deze data maken het mogelijk om de klanten op vele verschillende manieren te analyseren. Denk aan: winkelgedrag, interesses en voorkeuren, gevoelig voor reviews of juist helemaal niet, voorkeur voor goedkope of juist dure artikelen uit een productcategorie, etc.

Realtime customer-centric selling

Een persoonlijke winkel voor iedereen houdt in dat je relevant bent voor de klant die op dat moment aan het shoppen is; je probeert de winkel zo veel mogelijk op hem af te stemmen op de behoefte die hij op dát moment heeft. En dankzij real-time campaining & analytics kan dat. Jens-Leendert: “Dankzij big data wordt het steeds minder relevant wat je in het verleden gedaan hebt, het gaat om het hier en nu.”

Het doel is in een flits de behoefte van de klant te kunnen achterhalen, en daarop te anticiperen. “Als een websitebezoeker eerst verhuisdozen bekijkt en daarna keukenapparatuur, dan zou je met een bepaalde zekerheid kunnen vaststellen dat de klant met een verhuizing of verbouwing bezig is; en op dat niveau kun je veel slimmer worden.”

Om crosscategorie-verkopen te stimuleren, worden er clusteranalyses van producten gemaakt: er wordt gekeken naar welke producten bij elkaar liggen en hoe het pad naar de aankoop van een bepaald product eruitziet. Neem bijvoorbeeld de babywinkel van bol.com. Qua categorie is deze in de afgelopen tijd sterk gegroeid. Een grote uitdaging is nu de awareness van deze winkel vergroten en die wordt dankzij de cross-categorie inzichten vergroot.

Als iemand in de woonwinkel meubels voor de babykamer aan het bekijken is, is deze klant wellicht ook geïnteresseerd in een dvd van Nijntje of babyverzorgingsproducten. Oftewel, artikelen uit een andere productcategorie. Big data en analytics helpen om te bepalen welke crosscategorieën het dichtst bij elkaar liggen en om deze te bloot te leggen.

Technologie

Bol.com is traditioneel een bedrijf dat het graag zelf doet of maakt, bijna alles is ‘insourced’. Anderhalf jaar geleden is het bedrijf geswitcht naar Hadoop, simpelweg omdat ’de ‘traditionele’ database niet schaalbaar was. En dat is natuurlijk niet zo raar: 7,5 miljoen producten en soms tientallen recommendations per product zijn een uitdaging voor elk IT‑systeem; dat past niet zomaar.

‘Ongestructureerde data’ zijn niet alleen de boeken van Bol.com

Naast traditionele gestructureerde data worden er ook ongestructureerde data gebruikt. Jens-Leendert: “Feitelijk zijn alle interactiegegevens in beginsel ongestructureerd. Alleen door op een gestandaardiseerde wijze de meest relevante informatie eruit te halen, maak je gestructureerde data van.” Dit brengt ons direct bij wat volgens Jens-Leendert ‘het nieuwe datadenken’ heet: in plaats van alle data verzamelen om te kijken wat er met de data gedaan kan worden, beginnen met denken wat je aan ongestructureerde data nodig hebt.

De kracht van realtime

Het verschil tussen de waarde van data die in batches geanalyseerd wordt versus realtime analytics is enorm. Bol.com heeft afgelopen jaar daar zijn eerste kleine stap in gezet. “Op het moment dat jij een product bekijkt, geven we je de drie meest relevante producten terug om te helpen in je keuze. Deze producten worden bepaald door middel van de wisdom of the crowd.”

Stel je voor dat je dat nog slimmer kan doen. Dankzij realtime analytics kun je de personalisatie van de winkel nog verder vergroten door de specifieke behoefte van de klant mee te nemen in je selectie van de producten. Jens-Leendert: “Als iemand vijf tv’s bekeken heeft, wil je weten wat de samenhang van deze tv’s is. Als iemand alleen televisies van hetzelfde merk bekijkt, wil je je winkel daar op afstemmen en niet tv’s van andere merken laten zien.”

Daarnaast speelt realtime analytics een belangrijke rol in de profiling van de consumenten: elke klant heeft een verschillend koopgedrag. Als je tijdens een lunch op je smartphone een boek wilt bestellen, doe je dat waarschijnlijk zo snel mogelijk. En als je je op zondagmiddag op een nieuwe tv aan het oriënteren bent, ga je wellicht op je gemak alle reviews zitten lezen en heel veel modellen met elkaar vergelijken. Uit een Amerikaanse studie is bijvoorbeeld gebleken dat er een groot verschil zit tussen het koopgedrag van dezelfde consument die ’s middags en ’s nachts aan het shoppen is.

Kortom, de context heeft invloed op het koopgedrag en dankzij realtime analytics kun je het koopgedrag op dat moment veel beter matchen met je eigen proposities. “Het gaat echt om het moment. Hoe meer dingen je realtime doet, hoe relevanter jij voor de klant bent. Oftewel, realtime verhoogt relevantie voor de klant en maakt de winkel echt persoonlijk.”

Datagedreven, datagedrevener, bol.com

Bol.com is heel erg datagedreven. Jens-Leendert: “We zijn ons ervan bewust dat het steeds belangrijker wordt om een datagedreven bedrijf te zijn en dat te blijven ontwikkelen. Hoe groter wij worden, hoe belangrijker big data en analytics voor ons worden. Dit betekent dat de mensen die je binnenhaalt datagedreven moeten zijn.” En sinds de overname door Ahold is er wat dat betreft niets veranderd. Integendeel. Na de overname is customer-centric selling nog steeds een van de strategische pijlers van bol.com. Er is voldoende sponsorschap vanuit het topmanagement om zich als een datagedreven bedrijf verder te blijven ontwikkelen.

Master data management en privacy

Verschillende afdelingen zijn verantwoordelijk voor hun eigen data. Zo is de financiële afdeling die onder de CFO valt verantwoordelijk voor alle financiële data, de afdeling operations (valt onder COO) voor alle informatie over de producten (waaronder het ontsluiten van de juiste informatie bij de leveranciers) en marketing (valt onder CMO) voor de klant. Door de groei van de organisatie wordt master-data management steeds belangrijker.

Bol.com is heel strikt als het om privacy van klanten gaat. Jens-Leendert: “Klantdata worden aan geen enkele organisatie verkocht en niet voor andere doeleinden gebruikt, punt.” Ook doet bol.com niet aan retargeting. Klanten hebben in het verleden bij een test van deze techniek aangegeven dit niet prettig te vinden. “Ook al kunnen we voor onze klanten op andere sites relevant zijn door producten/productgroepen die zij gekocht of bekeken hebben in een banner of een advertentie af te beelden, dat doen wij niet.”

Een datagedreven organisatie worden? Begin klein!

C.K. Prahalad’s ‘think big, start small, scale fast’ is wat Jens-Leendert betreft ook de juiste aanpak voor organisaties die datagedreven willen worden: “Als je begint: keep it simple, keep it small. Begin klein. Het kan zitten in hoe je Hadoop gaat inzetten. Het kan zitten in hoe je analytics inzet. In hoe je een on-site campaign begint.”

“Hou het simpel. Maak er geen groot ingewikkeld project van, maar begin gewoon met een paar simpele testen. Begin bijvoorbeeld met een pilot-campagne van vier segmenten, vier varianten per segment. Met A/B-testen kom je er redelijk eenvoudig achter wat het je oplevert. Maak er vervolgens een businesscase van om commitment van je management te krijgen om de volgende stap te zetten. De businesscase moet te allen tijde positief zijn.”

“De ‘bottom line’ is: er dient meer intelligentie in jouw bedrijf aanwezig te zijn dan de data. Gebruik die intelligentie om een datagedreven bedrijf te worden. En je zult zien wat het met je bedrijf zal doen.”