EN
NL
Verbeterde klantinzicht en verkoopstrategie
- Cases
- Verbeterde klantinzicht en verkoopstrategie
Een retailorganisatie biedt een breed assortiment producten aan en heeft naast een webshop ook enkele showrooms verspreid over het land. De marges op de producten zijn over het algemeen klein, maar kunnen sterk variëren.
De organisatie was gewend om het online bezoekers- en koopgedrag te analyseren met Google Analytics en de advertentieprestaties te monitoren via Google Ads. Daarnaast werd de fysieke verkoop in de individuele winkels bijgehouden in het ordersysteem. De financiële afdeling voegde de totale omzet van alle winkels en van de online verkoop samen in Excel en beheerde de financiële data, waaronder de productmarges. Het in- en verkoopbeleid werd grotendeels bepaald op basis van de productmarges en de totale verkoopcijfers. Net zoals de investeringen in marketingcampagnes.
Uitdaging
De verschillende datasets waren niet gekoppeld, wat leidde tot inefficiëntie en suboptimale beslissingen. Er was sprake van:
Datasilo’s: Online verkoop, offline verkoop en financiële gegevens waren gescheiden,
Beperkingen van samengevoegde data: Bij het samenvoegen van data ontstond duplicatie en het garbage principe. Achterliggende data gingen verloren.
In de prakrijk resulteerde dit in
- Onvolledige assortimentsstrategie: Beslissingen over het assortiment werden voornamelijk gebaseerd op marges, zonder volledig inzicht in de daadwerkelijke klantbehoeften.
- Inefficiënte advertentiebesteding: Er werd budget uitgegeven aan populaire producten die al goed verkochten of juist aan producten waar helemaal geen vraag naar was.
- Onbenutte bezoekersdata: De gegevens van showroombezoekers, zoals de geografische spreiding en de verschillen in klantbehoeftes en trends, werden niet meegenomen in de showroom plannen.
Oplossing
Een van onze consultants implementeerde Microsoft Power BI als centrale analysetool om alle data uit verschillende bronnen samen te brengen en te visualiseren:
- Dataintegratie: Gegevens uit Google Analytics, Google Ads, Excel-bestanden van winkelverkopen en financiële systemen werden samengebracht in een centrale Power BI-oplossing.
- Volledig klant- en verkoopbeeld: Door het combineren van online en offline verkoopdata ontstond een compleet beeld van klantvoorkeuren en koopgedrag.
- Gerichtere marketingcampagnes: De organisatie kon nu beter analyseren welke producten écht extra promotie nodig hadden en welke al voldoende verkocht werden zonder advertentiebudget.
- Optimalisatie van het assortiment: Beslissingen over productaanbod werden niet langer alleen op basis van marges genomen, maar ook op basis van daadwerkelijke klantvraag.
- Geografische inzichten: Door klantgegevens en showroombezoek te analyseren, werd duidelijk waar de meeste klanten vandaan kwamen en kon men nieuwe showroomlocaties strategisch plannen.
- Slimmere showroomindeling: Per regio kon de indeling en productaanbod van de showroom worden afgestemd op de specifieke voorkeuren van lokale klanten.
Resultaat
Doordat advertentiebudget effectiever werd ingezet en het assortiment beter afgestemd werd op klantwensen, stegen zowel de omzet als de winst aanzienlijk. Ook leidde het tot:
- Efficiëntere marketing: Advertentiebudget wordt gericht ingezet op producten met potentie en op cross-seling.
- Strategische showroomlocaties: Nieuwe vestigingen plannen op basis van feitelijke klantdata, waardoor de bezoekersaantallen omhoog gaan.
- Betere klantbeleving: Het assortiment en de showroomindeling op basis van (regionale) voorkeuren voor verbeterde klantervaring en hogere conversie.
Oftewel, slimmere beslissingen kunnen nemen om een duurzame groei in omzet en klanttevredenheid te realiseren.
Iris de Wit