Big Data is hot, als we het internet en de sprekers in ons vakgebied mogen geloven. Wanneer je leest over dit onderwerp zul je waarschijnlijk tot de conclusie komen ‘dat je er iets mee moet’. Maar wat dan?
De term valt vaak wanneer er gesproken wordt over de grote reuzen in de online retail wereld. Maar niet iedere ondernemer heeft het logo van bol.com boven z’n deur hangen. En dus vraag jij je wellicht af: wat heb ik eraan als online MKB retailer? Wanneer is Big Data een interessant topic voor mij? Oftewel: wanneer ben ik big enough voor Big Data? En welke kansen biedt het mij?
Om te beginnen: wat is Big Data precies? Er bestaat helaas geen algemeen geaccepteerde definitie. Laten we daarom beginnen met het tweede woord: data. Data komt in allerlei vormen en maten die jij als online retailer zeker kent. Denk bijvoorbeeld aan klantdata, orderdata of de bezoekersaantallen van je webshop. Over het eerste woord ‘Big’ bestaat in mijn optiek nog de minste overeenstemming. Want wat is nou groot? Ik zou Big Data willen definiëren als het proces waarin je gaandeweg waardevolle data verzamelt, zodat je er aanbiedingen, klantprocessen of bijvoorbeeld landingspagina’s mee kunt optimaliseren en er voorspellingen mee kunt doen die gunstig zijn voor jouw online business.
Wanneer ik als consument een webshop met vrijetijdskleding bezoek, is het voor mij weinig interessant als ik word overladen met aanbiedingen voor vrouwelijke accessoires. Hoe fijn zou het zijn als de online retailer in kwestie zou kunnen voorspellen dat ik graag aanbiedingen zie van herenkleding, en het liefst van het merk waar ik na mijn laatste bestelling zo enthousiast over ben?
Je hebt al meer waardevolle data dan je denkt
Jij als ondernemer hebt al een hoop waardevolle data in je achterhoofd zitten. Je kent je klanten en kunt over hun online gedrag waarschijnlijk al een hoop zinnigs zeggen. Laten we het voorbeeld nemen van een online bouwmarkt waar schuurpapier wordt verkocht. De verschillende soorten schuurpapier variëren in de grofheid van hun korrel. De keuze voor de korrel die de klant maakt, vertelt je dus iets over de gebruikerstoepassing. Met de grofste korrel werk je immers niet aan de kleinste details. Wie schuurpapier shopt in een specifieke grofheid, zal dus logischerwijs ook vaak op zoek zijn naar aanvullende producten die binnen een range van toepassingen horen. Met Big Data kun je soortgelijke verbanden ontdekken en er conclusies aan kunnen verbinden. Maar wanneer je de logica als relatief kleine speler zelf al in huis hebt, is de vraag natuurlijk welke meerwaarde Big Data heeft.
Je kunt Big Data zo groot maken als je wilt. Maar aan de benodigde Big Data tools hangt een evenredig Big prijskaartje. Zo zijn er tools die je helpen de data te verzamelen en te analyseren. De inzichten die je opdoet zullen uiteindelijk vertaald moeten worden naar een systeem dat helpt om je webshop gepersonaliseerd en volgens speciale algoritmes of flows te presenteren aan je bezoeker. Nu is investeren natuurlijk geen belemmering wanneer je de investering er dubbel en dwars uithaalt. Of dat gaat gebeuren is afhankelijk van een aantal factoren. Ik ben van mening dat je vooral goed moet kijken naar de volwassenheidsfase van jouw online platform. Stel nu dat jouw webshop momenteel honderd bezoekers per dag heeft. De Big Data tools die je zou inzetten om het online aanbod volledig gepersonaliseerd te kunnen presenteren aan je bezoekers, zijn dan slechts voor honderd mensen per dag aan het werk. De kans dat dit je een aanzienlijke stijging in omzet gaat opleveren is klein. Maar wanneer jouw webshop dagelijks tienduizend bezoekers heeft, en het gepersonaliseerd aanbieden van content levert je 0,1 procent meer conversie op, dan is de investering al gauw terugverdiend. Voor jou als online retailer is het dus belangrijk om je boerenverstand te blijven gebruiken. Groots dromen is mooi, maar de benodigdheden voor de volgende stap zitten misschien al wel in je achterhoofd.
Het antwoord op de hoofdvraag van dit artikel is dan ook vrij eenvoudig. Je bent big enough voor Big Data wanneer je de investering die je aan de voorkant doet in het verzamelen en analyseren van Big Data redelijk eenvoudig kunt terugverdienen.
Big Data survey 2017
Uit het Big Data Survey 2017 blijkt dat organisaties die maximaal rendement uit Big Data willen halen, de meeste moeite hebben met het opbouwen van kennis van Big Data en data science, gevolgd door het beschikbaar stellen van tijd om te experimenteren. Daaruit kun je opmaken dat de toepassing van Big Data niet alleen vraagt om het vrijmaken van budget, maar ook om tijd, nieuwe kennis en kunde.
Verder kun je uit het onderzoek opmaken dat er een groot verschil is tussen het gebruik van technologie binnen grote bedrijven met meer dan duizend medewerkers en andere bedrijven. Het zijn vooral de grote reuzen die Big Data en datascience technologie toepassen. Ook wanneer we andere factoren onder de loep nemen zien we een tendens waarin grote bedrijven op het gebied van datagedreven werken een voorsprong nemen op kleinere organisaties. (Big Data Survey, 2017 )
Aan de slag met Big Data?
Starten met dataverzameling is vrij eenvoudig: je begint met het analyseren van je huidige klantenbestand en gebruikt daarvoor de tools die je waarschijnlijk nu al in inzet, zoals Google Analytics of je kassasysteem. Ga allereerst eens op zoek naar logische verbanden. Wanneer een klant een elektrische fiets koopt in een webshop, is deze wellicht ook geïnteresseerd in een onderhoudsabonnement. Analyseer vervolgens welke inzichten je mist en maak vervolgens een inschatting in hoeverre deze belangrijk zijn voor jouw business en doelstellingen. Klein beginnen verdient dus altijd de aanbeveling. Wil je aan de slag met Big Data tools? Maak dan op voorhand een inventarisatie van verwachte investering en uitkomsten.
Big Data toepassingen kunnen een belangrijke bijdrage leveren aan jouw business, maar het gaat uiteindelijk om het doel. Het gaat erom dat je de klant centraal stelt. Uiteindelijk dient de inzet van welke tool dan ook bij te dragen aan de toegevoegde waarde voor jouw klant.
Goed verhaal. Vooral dat je het ook klein maakt. Veel bedrijven gebruiken den "normal" data niet eens, dus big data is dan niet aan de orde.
Aan de andere kant gebruiken veel bedrijven Big Data zonder dat ze het doorhebben. Google Ads en het testen van advertentie variaties is een laagdrempelige manier om veel data te gebruiken op eenvoudige manier.