Hoe begin ik met Magento BI

In mijn vorige blog vertelde ik al meer over de basis van Magento BI. Ik kan mij voorstellen dat je er direct mee aan de slag wilt. Omdat Magento BI een stap verder gaat dan bijvoorbeeld Google Analytics zul je eerst wat configuratie werk moeten doen voordat je alles uit deze tool kan halen. Hoe je het beste start met Magento BI probeer ik je in dit blog zo goed mogelijk uit te leggen. Hiervoor gebruik ik de basis editie Magento BI Essentials. Wil je direct met Magento BI Pro beginnen? Dan krijg je hulp vanuit Magento bij het instellen. Lees meer

Wanneer ben je als organisatie écht succesvol met data?

Kunstmatige intelligentie, machine learning, GDPR, het opbouwen van een data science team: ontwikkelingen waar elke moderne organisatie mee te maken heeft. Maar hoe ga je hier als organisatie mee om en wanneer ben je succesvol met data?

Met Guape e-commerce als één van de partners voeren vakbeurs Big Data Expo en de data-consultants van GoDataDriven voor het derde achtereenvolgende jaar de Big Data Survey uit: de internationale benchmark die laat zien hoe het bedrijfsleven écht omgaat met datatoepassingen. Er is alleen nog één ding nodig: jouw hulp. Doe je mee aan Big Data Survey?
Lees meer

Gepersonaliseerde webshop voor meer conversie

Continu bent u bezig om uw aanbod zo goed mogelijk af te stemmen op uw doelgroep. Uw marketing activiteiten moeten zorgen voor meer traffic, conversie en retentie. Maar hoe houdt u dit in stand? Iedere bezoeker een eigen webshop aanbieden door gepersonaliseerde labeling is de toekomst. Bij grote webshops zoals een Zalando kan de consument door de bomen het bos niet meer zien. Door een relevant en gepersonaliseerd aanbod kan uw conversie aanzienlijk stijgen. Hierin is een combinatie van Big Data en de beïnvloedingsstrategieën van Robert Cialdini een goed voorbeeld.

Big Data

Big Data, het is natuurlijk helemaal hot. Hoe meer data u heeft hoe persoonlijker u uw klanten kunt benaderen. Vergeet hierbij niet de waarde die de consument aan privacy hecht, dit is heel belangrijk. Denk altijd vanuit het belang van uw klant. Als u inspeelt op data door het voor de bezoeker gebruiksvriendelijker en makkelijker te maken dan draagt dit enorm bij aan uw conversie. Lees in ons blog Big Data in E-commerce en het vervolg hierop meer over de regels en kansen met Big Data.

Beïnvloedingsstrategieën

In een eerder blog ‘Meer conversies met ‘The Science of Persuasion’!’ zijn we al dieper ingegaan op de zes beïnvloedingsstrategieën van Robert Cialdini. Mensen moeten zoveel informatie moeten verwerken dat ze uitgerust zijn met de vaardigheden om een beslissing sneller te nemen op basis van short cuts of ervaringen van anderen. Dit heeft Cialdini teruggebracht tot de zes universele short cuts:

  1. Wederkerigheid
  2. Schaarste
  3. Autoriteit
  4. Consistentie
  5. Voorkeuren
  6. Consensus

Onderstaande video geeft nog een duidelijke toelichting.

Als u deze zes strategieën goed begrijpt en deze op de juiste manier weet toe te passen in uw webshop dan zal uw conversiepercentage drastisch kunnen toenemen.

Iedere bezoeker een eigen webshop voor ogen

Door deze data en beïnvloedingsstrategieën te combineren is het mogelijk om iedere bezoeker een eigen webshop aan te bieden. Bezoekers krijgen te zien wat bij ze past en door in te haken op de genoemde short cuts kunnen ze sneller beslissingen maken. U kunt zich natuurlijk wel inbeelden wat dat met uw conversie optimalisatie doet. Een op maat gemaakt aanbod spreekt uw bezoekers aan.

Let wel, profielen en data moeten opgebouwd worden, dit heeft natuurlijk tijd nodig. Het is dus heel normaal dat de conversie in de eerste fase daalt, maar te vroeg afhaken levert uiteindelijk niets op. Het is nodig om het algoritme de tijd te geven om te kunnen meten of het daadwerkelijk werkt. Zorg er wel voor dat het niet teveel geautomatiseerd wordt, de klant heeft altijd nog een stuk vrijheid nodig.

Om de juiste data te verzamelen heeft u nu alleen nog de juiste tools nodig. In de onderstaande twee praktijkvoorbeelden worden twee genoemd.

Praktijk cases

BCC
Eind 2014 is BCC een samenwerking aan gegaan met Sagent. Met de technologie van Sagent wordt data van de bezoekers en producten verzameld. Ze monitoren realtime gedrag en product data. Daarbij gebruiken ze meer dan twintig verschillende beïnvloedingstactieken. BCC zag in het begin de conversie dalen, maar naar mate er meer data was nam deze juist alleen maar toe. In anderhalf maand tijd werden er al 620.000 profielen aangemaakt. Aan de hand van het gedrag van bezoekers zijn de interesse profielen ontstaan. Daaraan zijn labels gekoppeld zodat er een selectie wordt getoond dat aansluit bij de gebruiker. Inmiddels is de conversie met zo’n 10 procent toegenomen. Naast BCC werken ook partijen als America Today, KPN en Scotch&Soda met Sagent.

ANWB
Ook ANWB heeft een personlisatiestrategie uitgerold. Door middel van behavioral targeting is de website relevanter geworden voor individuele bezoekers. Met BlueConic zijn er meer dan 160 profiel kenmerken gerealiseerd. Op basis van deze profielen kan ANWB relevante informatie aan de bezoekers aanbieden.
Zo krijgen bezoekers die onder de doelgroep ‘autovakantie’ vallen op de homepage een banner te zien met de wegenwacht Europaservice, terwijl andere doelgroepen weer andere informatie te zien krijgen.

Heeft u ervaring met andere Big Data tools? Plaats dan uw ervaringen in een reactie hieronder.

 

E-commerce newsupdate week 2

De eerste volle week van 2015 zit er alweer op, met ook deze week een NewsUpdate. Deze week hebben we het volgende nieuws: WhatsApp als klantenservice, slechte klantenservice is een reden om niet weer te kopen, consumenten vertrouwen nog niet optimaal in bezorgen tijdens de feestdagen en als case de conversie optimalisatie bij wijnvoordeel.

Coolblue test nieuwe middelen

Als eerste top tien speler van de Twinkle 100 zet Coolblue WhatsApp in als klantcontactkanaal. Consumenten hebben nu de mogelijkheid om zeven dagen per week tot middernacht vragen stellen aan de klantenservice van Coolblue. De proef vindt nu plaats bij discussies op Facebook of Twitter, die dan naar privékanalen worden gehaald. De gebruiker krijgt dan de keuze om verder te WhatsAppen over zijn of haar probleem. Het sturen van foto’s en video’s is hierdoor ook een stuk eenvoudiger geworden, wat handig kan zijn bij het (snel) oplossen van een probleem.

Ook ging deze week de eerste TV-commercial van Coolblue live. Met deze tv-campagne wil het bedrijf zijn naamsbekendheid vergroten. In reclame heeft het bedrijf nog nooit echt geïnvesteerd, ‘mondhoekmarketing’ was belangrijker aldus CEO Pieter Zwart.

TussenafbeeldingCasengo

Slechte klantenservice reden om niet weer te kopen

Uit onderzoek van Casengo blijkt dat slechte klantenservice en te late leveringen de belangrijkste reden zijn om niet weer te kopen bij een webshop. Ontevreden klanten uiten ook vaker hun ontevredenheid, waarschijnlijk in de hoop dat de webshop hier wat van leert. In deze infographic van Casengo vindt u de belangrijkste conclusies uit het onderzoek. Het is niet voor niets dat een Coolblue zoveel aandacht besteed aan klantenservice.

Bezorging rond de feestdagen vaker op tijd maar consumenten vertrouwen nog niet optimaal

Er zijn dit jaar meer pakketjes op tijd bezorgd dan vorig jaar met de feestdagen. Dit was vooral te merken tijdens Kerst, de verbetering was rond Sinterklaas niet te zien. Q&A Research en Consultancy heeft hier een onderzoek naar gedaan.

De verbeterde levertijden heeft vooral te maken met de dagen waarop de feestdagen vielen. Vorig jaar viel kerst op woensdag en donderdag. Doordat consumenten vaak toch op het laatste moment inkopen doen, hadden webwinkels vorig jaar nog maar één dag om de tijd om de bestellingen te verwerken. Doordat kerst dit jaar op donderdag en vrijdag viel, was er voor de webshops in feite een extra dag om de bestellingen af te leveren.

Er zijn naar schatting zo’n 475.000 consumenten die hun bestelling te laat hebben ontvangen, ten opzichte van zo’n 550.000 vorig jaar. Toch blijkt dat consumenten nog niet alle vertrouwen hebben in het online bestellen voor de feestdagen. 26% van de respondenten geeft aan geen online aankoop te durven doen, omdat ze bang zijn dat het niet op tijd wordt bezorgd. Let er dus goed op dat als er voldoende capaciteit is om op tijd te leveren u dit duidelijk aangeeft om dat vertrouwen te geven. Als een levering niet meer op tijd gedaan kan worden geef dit dan natuurlijk ook duidelijk aan, er is niets vervelender dan teleurgestelde klant.

TussenafbeeldingWijnvoordeel

Hogere conversatie door e-mailmarketing en big data

Gepersonaliseerde e-mailcampagnes zorgen voor een hogere conversatie dan wanneer je dit niet doet. Het is echter makkelijker gezegd dan gedaan en aan de hand van de case van Wijnvoordeel deelt Copernica een aantal tips over hoe u dit kunt verbeteren.

Als eerste is er veel data nodig om geavanceerde personalisatie te maken. Uit algoritmes worden vervolgens de juiste producten bepaalt. Dit moet ook realtime gebeuren, een klant drinkt in de zomer liever een fris wijntje en in de winter een wat zwaardere. De persoonlijke aanbeveling blijft dus niet hetzelfde. Deze personalisatie komt voort uit onder andere kliks, views en aankopen. Een tool toont deze aanbevelingen realtime op de website en in e-mail marketingcampagnes.

Let er ook op dat de juiste aanbiedingen te zien zijn. Een klant zal not amused zijn als hij in zijn persoonlijke carrousel ziet dat een wijn in de aanbieding is, die hij net heeft gekocht voor de volle pond. Gekochte artikelen worden daarom niet in getoond in de tool. De artikelen die in de verlaten winkelmand liggen, worden daarentegen juist wél getoond. Deze worden dan ook zowel op de website als in de nieuwsbrief getoond, om de kans op conversie te verhogen.

Al na drie maanden bleek de personalisatietool een significante bijdrage te leveren aan de verhoging van de omzet. Het aantal orders per klant lag 58 procent hoger bij bezoekers die klikten op persoonlijke aanbevelingen ten opzichte van bezoekers die dit niet deden, waarbij ook de conversie 17 procent hoger ligt. Daarnaast is de orderwaarde 32 procent hoger bij de orders die aanbevolen artikelen bevatten in vergelijking met orders zonder aanbevolen artikelen.
Lees het volledige artikel over de wijnvoordeel case op op marketingfacts.

Big Data – Het vervolg

In het vorige blog over big data zijn de zes gouden regels behandeld. In dit blog gaan we in op de mogelijkheden van big data.

Al een hele tijd is big data een hot topic. Zonder meer gaat dit over de vele mogelijkheden die het te bieden heeft, maar er bestaat ook een hoop commotie over de privacy die er mee geschonden zou worden. Mensen voelen zich ineens bekeken en hebben al vele malen hun zorgen geuit over dit opkomende fenomeen. Echter, het grote gros van de mensen heeft geen flauw benul van wat bedrijven in essentie met de data kunnen. Wat doen bedrijven allemaal met de blootgestelde gegevens, die de privacy zouden schenden? Wat valt er precies te analyseren en waarom is het interessant voor organisaties? Tuurlijk zijn KPI’s als conversie, traffic en bounce rates boeiend en relevant om te meten en bij te houden, maar big data biedt veel en veel meer dan dat. Naast de ‘gewone burger’ bestaan er ook nog steeds managers die niet inzien wat voor enorm perspectief Big data biedt voor hun bedrijf. Hieronder een toelichting wat zij er zoal mee kunnen doen.

Verbanden en invloeden

De basis van alle analyses met big data komt neer op verbanden (correlaties), invloeden (regressies) en kansberekeningen. Een simpel voorbeeld is dat u kunt ontdekken dat de aankoop van meubilair grotendeels afhangt van bijvoorbeeld de leeftijd van de klant, of juist dat 65+’ers het minst gevoelig zijn voor promoties. Ook kunnen zeer geavanceerde kansberekeningen gemaakt worden. Welke klanten hebben de grootste kans om hun rekening niet te betalen, wie heeft de grootste kans om te reageren op een promotie, welke klanten hebben de grootste kans om naar de concurrent te gaan en u kunt zelfs berekenen wannéér ze dat doen. Het klinkt misschien gek maar onbewust worden we bij grote online retailers in groepen in gedeeld. Voor bedrijven die het bijvoorbeeld mogelijk maken om te betalen in termijnen is het handig om te kunnen bepalen welke klanten een grote kans maken in de toekomst nalatig te zijn in het betalen van de rekening. Ook grote financiële instellingen als verzekeringsmaatschappijen en partijen die leningen aanbieden hebben hier veel baat bij, zij kunnen met behulp van big data beter risico inschattingen maken. Daarnaast kunt u ook bepaalde risicogroepen, bijvoorbeeld klanten die kunnen overlopen naar de concurrent, aantrekkelijke voorstellen doen om ze als klant te behouden. De mogelijkheden zijn zo goed als eindeloos.

Clusters

Aan de hand van de cluster analyse kunt u uw klanten, die met betrekking tot een specifiek aspect op elkaar lijken ofwel intern homogeen zijn, clusteren of groeperen. Met de nadruk op een specifiek aspect, want ieder persoon is uniek en groepen die in alle aspecten op elkaar lijken bestaan simpelweg niet, of de groepen zijn te klein, wat niet interessant is binnen big data. Met cluster analyses worden mogelijke patronen zichtbaar. Zo kunt u bijvoorbeeld een cluster ‘big-spenders’ aanmaken, ‘koopjesjagers’ of ‘laat mij met rust klanten’ die ongevoelig zijn voor onder andere e-mail marketing (en dus niet interessant om daarmee te benaderen). Clusters maken het mogelijk om je doelgroepen in segmenten op te delen en de marketing erop af te stemmen, wat een hoop tijd, moeite en geld bespaart en tegelijkertijd de effectiviteit doet toenemen!

Factor analyses

Wat willen klanten eigenlijk, wat vinden zij belangrijk? Dit is lastiger om vast te stellen dan het in eerste instantie lijkt, want klanten weten soms zelf niet eens wat ze willen. Een mooi voorbeeld is de auto, als je ruim 100 jaar terug gevraagd had wat de mensen zouden willen dan hadden ze waarschijnlijk geantwoord “een sneller paard”. De mogelijkheid om een auto te wensen, was bij deze mensen nog niet doorgedrongen. Hoe kan de factor analyse u helpen om te weten wat uw klanten willen? Veel geobserveerde statistieken worden veroorzaakt door achterliggende variabelen. Deze worden factoren genoemd, zij verklaren veel variatie en zijn dan ook belangrijk om te identificeren. Zo kunnen de uitkomsten van een factor analyse gebruikt worden voor product ontwikkeling of bijvoorbeeld om te checken of uw innovatie potentie heeft waardoor u beter kunt inspelen op de (soms nog onbewuste) wensen van de klant. Deze analyse kan tevens gebruikt worden om clusters op te maken, zo zijn er heel veel mensen die aspecten als prijs, korting en promoties zeer belangrijk vinden, maar andere mensen gaan weer af op de geboden kwaliteit en service. U kunt dan vervolgens verschillende segmenten maken bestaande uit prijsbewuste, kwaliteitsgerichte of spontane consumenten.

Voorspellingen

Wie had ooit gedacht dat we in de toekomst konden kijken, wellicht een wazige blik maar big data stelt ons in staat om aan de hand van modellen voorspellingen te doen. Nee, er is geen glazen bol voor nodig. Big data en een analist zijn genoeg om tot interessante inzichten te komen. Zo is het onder andere mogelijk om een model te bouwen die de sales voorspelt. Nu is dit een enkel voorbeeld, maar alleen al het voorspellen van sales maakt een betere afstemming tussen vraag en aanbod mogelijk en zo kunt dus ook de voorraad optimaliseren.

Kanttekening

In het gevecht om de klant, gaan bedrijven ver. Nieuwe klanten werven is duurder dan de huidige behouden, doe er dus uw voordeel mee want big data biedt vele mogelijkheden. Zo zijn we nog altijd menselijk gedrag aan het analyseren met modellen. Modellen zijn een simpele representatie van de werkelijkheid, bovendien wordt er gebruik gemaakt van zogeheten significantie niveaus wat simpelweg een soort bewijskracht aanduidt voor de uitkomst op basis van een steekproef. Veel van deze analyses worden steekproefsgewijs verricht en individuele gegevens worden dan niet eens gebruikt. De conclusie voor een gehele groep wordt in zo’n geval getrokken uit de gegevens van een kleine groep (sample). Deze modellen en analyses bieden dan ook géén garantie om de psyche volledig te begrijpen en te voorspellen. Het klinkt voor veel mensen misschien eng dat bedrijven zoveel van hun (persoonlijke) gegevens verzamelen. Wellicht zien ze toch de voordelen als ze zich bedenken dat dit bedrijven in staat stelt om gepaste korting te sturen, relevante content aan te bieden en de bedrijven te behoeden voor het sturen van promoties waar de klant toch niet in geïnteresseerd is. Alles wordt persoonlijker en dat kan in ieders voordeel zijn.

Omnichannel+: waar informatierelevantie centraal staat

Informatie over (potentiële) klanten is de afgelopen jaren steeds toegankelijker geworden, waardoor personalisatie van informatieaanbod mogelijk wordt. Maar hoe persoonlijk zijn uw aanbiedingen? Sluiten ze wel aan bij de wensen van uw doelgroep?

Uit onderzoek van Forrester blijkt dat 72 procent van de consumenten personalisatie wenst, echter ervaart slechts 39 procent dit ook daadwerkelijk in de praktijk. Omnichannel+ is het vervolg op de omnichannel marktbenadering. Bij omnichannel+ staat personalisatie door relevante informatie centraal. Hoe persoonlijker de informatie, hoe groter de kans dat de klant de informatie tot zich neemt en er iets mee doet.

Groei in data

Er is steeds meer data beschikbaar en door de mogelijkheid informatie over klanten, leveranciers, locatie en producten met elkaar te verbinden is personalisatie steeds gemakkelijker. Tijd voor een volgende stap in de martkbenadering: omnichannel+. Het gaat hierbij om het inzichtelijk maken en combineren van product- en klantdata om relevantie te realiseren. Dit zal grote gevolgen hebben voor de beleving van de klant, deze zal zich (nog) meer betrokken voelen bij een product of merk.

Groei in technische mogelijkheden

De technologische ontwikkelingen hebben het mogelijk gemaakt te groeien van ‘single channel’, via multichannel en cross-channel, naar omnichannel en nu om uit te breiden naar omnichannel+. De klant verwacht dat het mogelijk is productinformatie te bekijken en producten te kopen waar en wanneer dat voor hem het beste uit komt. Hierdoor is het belangrijker dan ooit tevoren dat de gepersonaliseerde informatie beschikbaar is bij elk contactmoment van de klant.

Naar omnichannel+

Omnichannel is gericht op een naadloze beleving van een merk of product voor de klant en dit via alle beschikbare kanalen, zoals mobiele internetapparaten, computers, fysieke winkels, televisie, radio, direct mail en catalogi. Begrijpelijke en complete productinformatie, gebaseerd op de juiste informatie en data, is vereist om concurrentievoordelen te behalen. In de huidige omgeving is informatieconsistentie al de basis, maar dit is niet meer genoeg.

Relevantie

Omnichannel+ tilt omnichannel naar het volgende niveau, door de relevantie van informatie op elk kanaal en bij elk contact toe te spitsen. Relevante informatie heeft een grote invloed op een koopbeslissing van de klant. Om omnichannel+ mogelijk te maken moet u zich afvragen hoe u leveranciers, locatie en productinformatie met de klant kan verbinden. Klantprofielen en doelgroepen kunnen ingezet worden voor het afstemmen van productinformatie in verkoop en marketing,. Denk hierbij aan bijvoorbeeld een laptop die verkocht wordt aan twee compleet verschillende mensen. Dit is te realiseren door de beschrijving af te stemmen op de behoefte van de doelgroep, andere kanalen in te zetten ter promotie en door andere beelden en video’s in te zetten die overeenkomen met het klantprofiel. Het gaat om het verbinden van alle data met productinformatie.

Onmichannel+

Vier elementen in omnichannel+

Informatierelevantie wordt beïnvloed door vier hoofdelementen, die altijd met elkaar verbonden zijn. Deze elementen zijn gebaseerd op een artikel van de Amerikaanse data-expert Ben Rund.

1. Relevante productaanbevelingen

Bij productaanbevelingen dient er gekeken te worden naar een logische vervolgaankoop op basis van de beschikbare klantdata. Dat geldt voor ieder contactmoment. Als een klant bijvoorbeeld in de fysieke winkel is, zal de medewerker ook relevante product aanbevelingen moeten doen voor een ultieme klantbeleving.

2. Relevante kanalen

De kanalen worden steeds flexibeler, klanten worden altijd bediend op een locatie die zij kiezen. Dit kan via de webshop, een fysieke winkel of telefonisch, maar denk ook aan webcare via social media, interactieve labels en point of sale-zuilen.

3. Relevante marketing

Effectievere personalisatie realiseert u door relevante informatie (die aansluit bij product, locatie, leverancier en nu dus ook klantdata) te verspreiden via de juiste kanalen. Deze data, waaronder klantprofielen en productbundels, vormen samen de basis van de klantbeleving.

4. Relevante analytics

Nieuwe technologische ontwikkelingen dragen bij aan het verzamelen van klantdata. Zo is met behulp van beacons precies te zien waar de klant zich in een winkel of winkelgebied bevindt en op welk moment. Dit zorgt voor nieuwe mogelijkheden om op basis van data gepersonaliseerde en relevante informatie te ontwikkelen. Herkenning is hierin belangrijk. Confronteer de klant via verschillende kanalen met een product of merk.

Elementen-Omnichannel+

In de praktijk

De beacon is een voorbeeld van een technologische ontwikkeling die bijdraagt aan deze marktbenadering. Door de inzet van beacons is het mogelijk specifieke klantdata te verkrijgen, waardoor personalisatie mogelijk is. Bij een beacon denkt men vaak direct aan het versturen van aanbiedingen maar er is meer: in-store navigatie, klantenservice en -analyse, gepersonaliseerde promotie en straks handsfree betalen.
Een CRM-pakket dat zowel online als offline data verzamelt in één systeem maakt het mogelijk te personaliseren via alle kanalen. Zo heeft Salesforce in de VS een tablet-editie uitgebracht van het relatiebeheerpakket Salesforce1. Daarmee kunnen medewerkers op de winkelvloer direct op de hoogte worden gesteld van aanwezige klantdata. Klantprofielen bestaan uit onder andere uitverkoopgeschiedenis, verjaardagen en jubilea, maar ook sociale media zijn geïntegreerd.

Door de beacon te koppelen aan een CRM-pakket, is het voor de medewerker mogelijk het klantprofiel al te zien voordat de klant überhaupt binnen is komen lopen. Ook als een klant telefonisch contact opneemt en daarbij bijvoorbeeld een klantnummer doorgeeft, is de klantenservice op de hoogte van alle klantdata. Op basis van deze data kan gericht advies worden gegeven.

Conclusie

De inzet van de verschillende kanalen blijft van belang, echter ligt de focus op personalisatie voor een nog betere klantbeleving. Technologische ontwikkelingen maken relevante informatie op elk kanaal en bij alle klantinteractie mogelijk. Omnichannel+ is de toekomst.

Dit blog is ook te lezen op Twinkle.

E-commerce Newsupdate Week 31

Bent u ook zo benieuwd naar het laatste e-commerce nieuws? Ook deze week hebben we weer alle trends, ontwikkelingen en innoverende start-ups voor u op een rijtje gezet.

E-commerce Insights met PostNL, Adyen en SEO shop

e-commerce-insights Op 4 september a.s. is de volgende editie van E-commerce Insights! Hét event voor e-commerce minded Nederland. Met het oog op de snelgroeiende e-commerce markt heeft ‘Insights’ als doel webshophouders en geïnteresseerden meer inzicht te geven in de nieuwste ontwikkelingen, trends en technologieën. E-commerce Insights kent een interessant programma met experts uit het vakgebied.

E-commerce Insights hebben we opgezet vanuit onze kernwaarde kennisdeling. Deze editie betreden PostNL, Adyen en SEO shop samen met een klant het podium om succesverhalen en valkuilen te delen. Daarnaast presenteert de keynote speaker de laatste e-commerce trends en ontwikkelingen. U bent van harte welkom op 4 september om 13:30 uur in de Media Plaza te Utrecht.

Bestel nu uw early bird tickets!

Beslist.nl laat pixelverplichting vervallen

Leon Kramer, de COO van Beslist.nl heeft aan Nu.nl laten weten dat zij webwinkeliers niet zal dwingen de conversiepixel te plaatsen, afrekening per klik blijft mogelijk: ‘We willen graag iedereen naar het nieuwe model overzetten, maar webwinkels mogen blijven kiezen voor betalen per klik waarbij geen pixel wordt geplaatst.’

‘Buy button’ op Social Media

Facebook Facebook test de ‘Buy Now’ button voor verschillende bedrijven. Eerder deze maand was de knop ook al te zien bij Twitter en Pinterest lanceerde de Do-It-Yourself Promoted Pins. Facebook test de button kosteloos voor verschillende bedrijven. De ‘Buy Now’ button is zichtbaar in newsfeeds en advertenties. De consument kan in Facebook direct een aankoop voltooien. Het aankoopproces wordt hierdoor verkort waardoor de funnel kleiner wordt en de conversie flink kan stijgen. De betaling kan via creditcard, deze gegevens worden opgeslagen en in de toekomst kunnen de details doorgegeven worden waardoor aankopen doen nog sneller gaat. Facebook geeft aan dat de gegevens niet doorverkocht zullen worden aan derden en dat de betalingsoptie ‘privacy safe’ is. Facebook heeft recent ook al stappen gemaakt met de autofill, een functie waarbij betalingsgegevens automatisch worden aangevuld bij een aankoop in een e-commerce app binnen Facebook. Als blijkt dat de ‘Buy Now’ button een succes is zal Facebook waarschijnlijk een fee of deel van de winst vragen van de voltooide aankopen via Facebook. Daarnaast kunnen de aankopen gebruikt worden als return on investment bij adverteerders zodat ze aangemoedigd worden grotere campagnes in te zetten.

Bill Me Later als PayPal Credit in Europa

De betaaloplossing Bill Me Later zal verder gaan als PayPal Credit in Europa. In 2008 heeft eBay de betaaloplossing gekocht. De dienst maakt het voor de klant mogelijk om later te betalen terwijl de webwinkelier de betaling al wel direct ontvangt. PayPal ziet ook mogelijkheden voor een offline implementatie van de dienst. Voor Britten is eerder al Pay After Delivery gelanceerd. PayPal introduceert op korte termijn een oplossing om kosteloos achteraf te betalen in Nederlandse webshops. Het gaat waarschijnlijk niet om Pay After Delivery, maar om PayPal Credit. Eelco van Wijk, countrymanager bij PayPal laat weten: ‘Het is in ieder geval wezenlijk anders dan de bestaande methoden voor achteraf betalen die al op de Nederlandse markt aanwezig zijn.’.

Big Data en Omnichannel

Uit onderzoek van KPMG onder een kleine vijfhonderd mondiale beslissers, verzameld in The Consumer Goods Forum, blijkt dat meer dan de helft van de fabrikanten voor de consumentenmarkt stelt dat omnichannel van groot of zelfs cruciaal belang is voor de bedrijfsvoering. Alleen data-analyse heeft een nog hogere prioriteit voor fabrikanten.

Omnichannel+ Omnichannel+
Informatie relevantie wordt steeds belangrijker in omnichannel. Het gebeurt te vaak dat er gepersonaliseerde aanbiedingen worden verstuurd die niet aansluiten bij de wensen van een klant. Doordat er steeds meer (potentiële) klant gegevens beschikbaar zijn is personalisatie mogelijk in de omnichannel strategie. Daarom hebben we deze week de term omnichannel+ op Twinkle gelanceerd, de vervolgstap op omnichannel.

Bij omnichannel+ staan vier elementen centraal:
1. Relevante productaanbevelingen
2. Relevante kanalen
3. Relevante marketing
4. Relevante analytics

Lees het volledige artikel ‘Omnichannel+: waar informatierelevantie centraal staat’ op Twinkle.

Ruim 50.000 klachten op Klachtenkompas.nl

Klachtenkompas.nl is een online platform dat de consumentenbond heeft twee jaar geleden opgezet. Inmiddels zijn 1300 bedrijven aangesloten die in contact worden gebracht met de consument wanneer er klachten zijn. Klachtenkompas.nl laat weten dat het aantal problemen met webshops stijgt. De meest voorkomende klachten zijn het moeilijk terug krijgen van geld, ongewenste vervolgzendingen en producten die niet worden geleverd. ASR komt het beste uit de bus, er zijn in totaal 54 klachten binnen gekomen waarvan slechts één nog in behandeling is. ING staat er slechter voor, van de 253 problemen zijn 210 opgelost en slechts 26% van de 101 beoordelaars zijn tevreden. Klantenservice is van groot belang, met klachtenkompas.nl kunnen problemen sneller opgelost worden.

Updates in zoekresultaten Google

Google heeft twee interessante updates doorgevoerd deze week. Ten eerste kunnen site links onder Google Ads voortaan automatisch gegenereerd worden. Site links kunnen potentiële klanten direct doorlinken naar een voor hen interessante pagina binnen uw webshop. Ten tweede kunnen review gegevens worden getoond in het product overzicht van een zoekopdracht bij Google.
Google-reviews-Guapa-Media

Big Data in E-commerce

Google is er vanaf de oprichting al mee bezig, data verzamelen. Ze hebben zich tot doel gesteld alle beschikbare data die er bestaat te verzamelen. De enorme hoeveelheden digitale informatie noemt men Big Data. In meer of mindere mate doen wij er allemaal aan mee en we hebben de data ook nodig om onze klant goed te begrijpen. Hiermee kunnen we de manier waarop wij onze producten en diensten aanbieden, afstemmen op de behoefte van onze (potentiële) klanten.

Er zijn echter een aantal zaken waar u rekening mee moet houden voor u bezig gaat met het verzamelen van deze data, zeker met een Europese verordening op komst. Er ligt een dunne maar belangrijke lijn tussen de privacy van de consument en de benodigde economische belangen die e-commerce met zich meebrengt.

Zes Gouden Regels

In de Twinkle van juni 2014 lezen we de zes gouden regels die Jungle Minds hanteert bij de verzameling en verwerking van Big Data, te weten:

  • Zorg voor een nette database
  • Wees transparant
  • Vraag toestemming
  • Bouw een vertrouwensrelatie op met uw klanten
  • Maak gebruik van algoritmen
  • Er is geen ideaal beeld

Voor wie is Big Data?

Iedereen kan met behulp van data het aanbod personaliseren, het is echter wel pas echt interessant vanaf een bepaald aantal bezoekers, kopers en producten. Voor een webshop met bijvoorbeeld maar 15 producten en geen duizenden bezoekers per dag heeft het misschien helemaal geen nut om alle data op te slaan en deze in te zetten middels de webshop. Zorg er altijd voor dat u uw doelen niet uit het oog verliest, anders bent u zich blind aan het staren op data terwijl er klanten wachten.

Big Data in Magento

Bij Magento is men al langere tijd bezig met het inzetten van data in het voordeel van de webwinkelier. Dit wordt pas echt duidelijk als we verder kijken naar Magento Enterprise. De hele database is hierin anders van structuur dan bij Magento Community om zo grotere hoeveelheden aan producten, klanten en bestellingen aan te kunnen. Daarnaast is er de mogelijkheid om te gaan werken met klant segmentatie, een sterke tool die kan worden ingezet om de verzamelde data te gebruiken.

Welke data kunt u inzetten?

big dataEr zijn diverse bronnen waar data tot u beschikking is, data die u verzamelt omtrent bezoekers in Analytics en data die u verzamelt omtrent klanten in uw eigen Magento database. Daarnaast bestaat er publieke informatie die (eventueel tegen betaling) beschikbaar is, denk hierbij aan postcode tabellen of info verkrijgbaar bij het CBS.

Big Data is dus zeer relevant voor personalisatie, houd echter de zes gouden regels in uw achterhoofd. Lees het vervolg.