Platforms zijn pas begin van verandering

Platformen bundelen het aanbod door ook producten van derden te verkopen, de zogenaamde handelsplatformen (zoals bol.com). Maar disruptiever zijn de platformen die behoeften met aanbod verbinden. De bemiddelingsplatformen kunnen de vraag koppelen aan het aanbod, zoals Uber, Thuisbezorgd en Airbnb. Hierbij staan de klantbehoeften centraal. Vanuit deze vraagsturing komen de nieuwe marketinginstrumenten zoals dynamische prijzen, persoonlijk aanbod gebaseerd op historische aankopen en persoonlijke aanbiedingen.

Deze marketinginstrumenten worden geïnitieerd en gestuurd door algoritmes. Hierbij is sprake van krachtige nieuwe marketinginstrumenten gebaseerd op data, koopgedrag en machine-learning (de algoritmes). Huidige businessmodellen en retailmodellen kunnen hier gewoon niet tegen concurreren en moeten op zoek naar nieuwe marketinginstrumenten, wat tot op heden niet lukt. Maar een platform begin je niet zomaar, naast alle randvoorwaarden is ook de vraag wie is eigenaar van alle data? Wie de data heeft, heeft de macht.

Het is zo makkelijk om alles maar een platform te noemen

Randvoorwaarden platformen

Het is zo makkelijk om alles maar een platform te noemen, maar dat is onjuist. Of het nu om verkopen, informeren of bemiddelen gaat, er zijn altijd aparte systemen (programmatuur) voor nodig. Ook de samenwerking met andere aanbieders is essentieel voor het succes. Het gaat daarbij vooral om de matching tussen behoeften en mogelijke producten of diensten. Voor een succesvol platform is een visie nodig, een andere aanpak van marketing en de toepassing van machine- learning. We moeten weten waarom een klant koopt, om vandaar uit een koopproces te faciliteren en te zorgen voor herhalingsaankopen.

Dit hoeven niet dezelfde producten te zijn, maar kunnen ook aanvullende producten en diensten zijn vanuit de behoeften-associatie van klanten. Naast een vakantiehuisje in Portugal ook een vliegreis, Portugese wijn, een boek over Portugal of misschien wel golfclubs. Welke associatie vindt een klant logisch?

Alleen consumenten of ook B2B?

Ook in de zogenaamde B2B-markt zijn er dergelijke ontwikkelingen: keuzes uit aanbieders (bemiddeling), serviceconcepten of specifieke toepassingen zoals sites voor overstock, transporten (cargo) of tweedehandsvrachtwagens (moving wheels). Hierbij is het van belang wie het initiatief neemt (dit geldt natuurlijk ook bij de consumententoepassing). De eigenaar van het platform heeft data en kennis, maar met wie wordt dit gedeeld? Misschien is een zelfstandige onderneming (entiteit) ook in de B2B de beste oplossing voor een goed platform waarbij vraag en aanbod worden gematcht en processen door algoritmes worden onderhouden.

De kracht van platformen:

• Handelsplatformen bundelen het aanbod en leiden tot marketing en verkoopvoordelen.
  Het percentage verkoopkosten weegt niet op tegen de kosten die je zelf moet maken. Voor aanbieders een efficiënt verkoopkanaal, voor de eigenaar van het platform een nieuw verdienmodel en alle mogelijke data voor de toepassing van machine learning. De waarde van dergelijke bedrijven bestaat juist uit het aantal aanbieders en de gegenereerde kennis. (Amazon.com, bol.com zijn de meest bekende handelsplatformen).
• Bemiddelingsplatformen zorgen voor een matching van vraag met aanbod (outside-in). Dit platform kan snel groeien doordat ze geen eigen producten of diensten hebben (netwerkeffecten). De waarde bestaat uit de groeicapaciteit en de kennis die ze van zoek -en koopprocessen hebben. (Voorbeelden Airbnb, Uber).

Bij beide vormen van platformen zijn de analyses (machine learning) het belangrijkste component. Hier gaat het niet om kennis wat er is gebeurd, maar om kennis wat er gaat gebeuren vooral op persoonlijk niveau.

De volgende stap

Een volgende golf van verstoringen in de retailmarkt komt voort uit de kracht van het zoeken naar de juiste producten en diensten op basis van gespecificeerde behoeften, zoals bij de bemiddelingsplatformen. Nieuwe platformen baseren de selectie niet meer op de aanbieders bij een dergelijk platform, maar gaan op internet op zoek naar het beste aanbod.

Er komen onafhankelijke curation-engines op basis van deze algoritmen. Deze curation-zoekmachines doen verfijnde aanbevelingen voor de gebruiker gebaseerd op zoekacties op internet naar het beste product of dienst, zoals Cheaptickets of Skyscanner dat doen voor vluchten in de luchtvaart. Deze methodiek kan ook worden toegepast voor de detailhandel. Dit maakt het koopproces nog transparanter door een schijnbaar onbeperkt aantal keuzes, die worden beoordeeld op factoren zoals prijs, leveringsopties en servicekwaliteit van de aanbieders, vaak merken of fabrikanten.

CheapTickets zoekt op internet naar alle vluchten tussen Amsterdam en Madrid. Bij boeking regelt Cheaptickets de verbinding met het boekingssysteem van de maatschappij

Het systeem weegt automatisch honderden zo niet duizenden factoren van producten of winkels om het perfecte product te vinden dat het beste past. Dit kan een enorme industrie worden, waar de klanten de kwaliteit door het verbeteren van aanbiedingen van de zoekmachine goedkeuren of negeren. Dit is een lerende interactie voor de aanbieders, de zogenaamde learning loops. Deze serviceplatforms ondersteunen hun gebruikers als ‘digitale personal shopper-assistenten’; door van de algoritmen, die van hun vorige koopgedrag, (merk-) voorkeuren en retouren, te leren.

Deze zoekmachines moeten toegang hebben tot alle verschillende API's van aanbieders en ook handelsplatforms zoals Amazon of Alibaba. Bovendien moeten de algoritmen kunnen omgaan met de enorme schaal en diversiteit van gegevens die gepaard gaat met deze vorm van selecteren. Maar naast de kernproducten kunnen ook meteen geassocieerde producten of diensten worden aangeboden. Vandaar dat dit een verdere ontwikkeling is van bemiddelingsplatformen en uiterst disruptief is voor de handelsplatformen en de bestaande webshops en retail.

Skyscanner zoekt niet alleen welke vluchten beschikbaar zijn, maar toont ook aanbiedingen, hotels, verzekeringen en bijvoorbeeld autohuur (geassocieerde diensten)

Impact op de detailhandel

In de detailhandel, zal het succes van dit systeem afhangen van hogere volumes van gecontroleerde verkopen als gevolg van de lagere prijzen en dus kleinere marges. De toepassing is echter internationaal, waardoor ook buitenlandse aanbieders, zoals uit China, meegenomen gaan worden of zelfs leidend worden.

Voor de duidelijkheid dit is een gevolg van de toepassing van machine-learning (algoritmes), zoals dit nu al wordt toegepast bij handels- en bemiddelingsplatforms. De kennis die opgebouwd wordt van klantbehoefen, klantwensen en koopprocessen wordt veel waardevoller dan de analoge benadering met een customer journey. Als het systeem voor webshops en winkels nu niet aangepast wordt aan deze platforms zal de nieuwe generatie zoek-engines ongekend disruptief zijn.

Of zoals professor Andres Mcaffee zegt: ‘We haven’t seen anything yet’.