Maak voorspellingen! En laat je bedrijf groeien! (5 inspirerende voorbeelden)

Volgens de Amerikaanse satiricus Mark Twain geldt: “Profeteren is een mooi vak, maar het zit vol risico's.” Bij RevelX nemen we deze uitspraak ter harte. We kijken naar de toekomst, maar proberen dit te doen op basis van koele, harde data.

De tijd is voorbij dat een louter onderbuikgevoel volstaat voor het nemen van een zakelijke beslissing. Een modernere manier om een prognose van de toekomst op te stellen, is met *predictive analytics*. Deze techniek gebruikt data, voorspellende modellen, wiskundige algoritmes en *machine learning* om patronen te ontdekken. *Predictive analytics* kan bedrijven vele voordelen bieden. Hieronder beschrijf ik 5 mooie toepassingen, elk geïllustreerd met een leerzame casestudy.

Voorspellende analyses kunnen u helpen ontdekken wanneer een klant in de stemming is om een bepaald product te kopen. U kunt precies op het juiste moment tijdens de klantreis een effectieve boodschap versturen. Met andere woorden, u bent op het juiste moment op de juiste plaats.

Casestudie: Amazon

Amazon.com slaat het zoekgedrag van klanten op zijn website op en gebruikt die gegevens om een aanbod op maat te creëren via e-mail.

Volgens een casestudy van Juvlon, Er zijn 2 soorten aanbevelingsmails die Amazon verstuurt. De eerste wordt gegenereerd wanneer een klant een bepaald product meerdere keren heeft bekeken zonder tot aankoop over te gaan. De tweede is een lijst met producten die verband houden met hun browsegedrag.

Als een enthousiaste Amazon-klant weet ik hoe relevant deze e-mails zijn. Vaak zijn ze de laatste stimulans om iets te kopen dat ik eerder overwogen had. Dit zijn producten die ik erg graag wil, dus iedereen wint.

Producten kunnen ook worden ontwikkeld of verbeterd op basis van klantgegevens. Historische gegevens kunnen worden gebruikt om het toekomstige gedrag van consumenten te voorspellen: zullen ze dit nieuwe product leuk vinden, of niet?

Casestudie: Netflix

Bestuurders van Netflix wisten van de tv-serie van regisseur David Fincher Huis van Kaarten zou een hit zijn. Natuurlijk is de voorkeur van het publiek wispelturig, dus in de showbusiness is niets echt zeker. Maar Netflix had diep in zijn gegevens gedoken en, met behulp hiervan, een show gekocht waarvan hun publiek zou houden.

In een geweldig stuk voor De New York Times, schreef journalist David Carr:

“Netflix, dat 27 miljoen abonnees heeft in de natie en 33 miljoen wereldwijd, heeft de cijfers geanalyseerd. Het wist al dat een aanzienlijk deel de werken van de regisseur van had gestreamd The Social Network, van begin tot eind. En films met de heer Spacey hadden het altijd goed gedaan, net als de Britse versie van Huis van Kaarten. Met die drie interessegebieden kon Netflix een Venn-diagram doorsnede vinden die suggereerde dat het kopen van de serie een zeer goede gok zou zijn op originele programmering.”

Carr sprak ook met Rick Smolan, schrijver van het boek Het menselijk gezicht van big data. Smolan had het volgende inzicht te bieden: “Netflix en Amazon weten wanneer je een programma pauzeert en weer afspeelt, of je het hele programma wilde zien, dat allemaal. Programmamakers hebben maar wat rondgedwaald en met een jachtgeweer in de nachtelijke hemel geschoten in de hoop dat ze iets zouden raken, en uiteindelijk betaal ik $150 voor zenders vol met dingen die ik niet wil kijken. Deze jongens weten precies waar ze op mikken.”

Voorspellende analyse kan laten zien welke klanten de komende jaren het meest waardevol zullen zijn. Dit is erg belangrijk, omdat ongeveer 20% van de klanten zijn verantwoordelijk voor 80% van de winst van een bedrijf. Evenzo kan een voorspellende oplossing u vertellen welke klanten mogelijk vertrekken.

Casestudy: American Express

De Australische tak van American Express heeft in haar klantgegevens gezocht naar indicatoren die loyaliteit zouden kunnen voorspellen. Vervolgens zijn geavanceerde voorspellingsmodellen ontwikkeld om te voorspellen wanneer klanten hun account zullen opzeggen. AmEx denkt 24% Australische accounts te kunnen identificeren die binnen de komende vier maanden zullen worden opgeheven. Het doel is uiteraard om tijdig maatregelen te nemen.

Op basis van historische en realtime gegevens kunnen algoritmen helpen bij de efficiënte uitvoering van taken. Dit zal leiden tot lagere kosten.

Het zijn vaak dezelfde datastromen die gebruikt kunnen worden voor predictief onderhoud: je ontvangt dan een melding wanneer onderhoud aan een apparaat nodig is. Dit voorkomt stilstand, wat ook weer lagere kosten betekent.

Case Study: Imbema Groep

De Imbema Groep is een groep technische handelsondernemingen in Nederland, België en Duitsland. Een van hun producten is de Flamingo app. Deze oplossing identificeert en valideert vitale slangverbindingen die gebruikt worden in havenoperaties. Dit resulteert in een efficiënter proces. Maar dat is niet alles. De verzamelde data voorspelt ook wanneer een slang vervangen moet worden.

Voorspellende analyse is ook nuttig op het gebied van personeelsplanning. Door verschillende gegevens te combineren (ziekmeldingen, beoordelingen, en werknemerstevredenheid) kan het personeelsbestand worden geoptimaliseerd. Een slimme HR-oplossing is ook in staat te voorspellen wie van plan is te vertrekken. Het doel is in beide gevallen om tijdig op zoek te gaan naar een vervanger.

Natuurlijk moet de privacy van werknemers gerespecteerd worden, dus er moet een zorgvuldig beleid worden opgesteld voordat deze plannen kunnen worden uitgevoerd.

Casestudy: Xerox

Wereldwijd bedrijf Xerox investeert duizenden dollars in de training van elke nieuwe callcenterwerknemer. Om die investering de moeite waard te maken, wilde het bedrijf het verloop van de 48.500 callcenterbanen verminderen.

Ze beoordeelden hun aannames en combineerden dat met informatie over hun achtergrond en persoonlijkheidstypes. Het verrassende uitkomstCreatieve types bleven langer bij het bedrijf dan analytische types.

Sinds dit onderzoek was uitgevoerd, richtte Xerox zich op creatievere medewerkers in plaats van nieuwsgierige. Dit werd vastgesteld door middel van persoonlijkheidstests. Het verloop van het personeel binnen de callcenters van Xerox daalde met 20 procent.

Zou u ook dit soort resultaten willen behalen? Bij RevelX ontwikkelen en implementeren we winnende groeistrategieën die inzichtelijk, innovatief en praktisch zijn. Wilt u uw bedrijf laten groeien?