De top 10 Data Science use cases voor sales management

Tegenwoordig kunnen bedrijven heel snel veel gegevens over hun klanten, activiteiten en prestaties verzamelen en genereren. Echter, veel data uit CRM-, ERP- en marketingcampagnes leidt echter niet direct tot betere verkoop- en winstcijfers.

Data Science is de katalysator voor het omzetten van ruwe data uit verschillende bronnen in bruikbare inzichten. Door toegang te krijgen tot data-gestuurde inzichten kunnen bedrijven hun bedrijfsstrategie aanpassen om maximale waarde uit hun markten te behalen

10 Data Science use cases voor sales management

Volgens McKinsey geeft 72 % van de snelst groeiende business to business organisaties aan Data Science te gebruiken bij het plannen van de verkopen. Data Science zorgt voor groei, verbeteringen, efficiëntie en effectiviteit in het verkoopproces. Alleen al vanwege het repetitieve karakter dat grote delen van de sales industrie kenmerkt, zijn er zijn er tal van dimensies waarin Data Science kan worden toegepast.

Uiteindelijk zorgt het gebruik van Data Science ervoor dat de ultieme droom van elke verkoper, namelijk meer verkopen met minder inspanningen, werkelijkheid wordt. In dit blog bespreken wij de top 10 toepassingen van Data Science in verkoopproces.

1. Analyse van klantsentiment

Klantsentimentanalyse dient als een hulpmiddel om emotionele intelligentie uit communicatie te halen. Zo kunnen we de emoties gemakkelijk begrijpen en dit begrip gebruiken in het voordeel van de bedrijfsvoering

Sentimentanalyse is gebaseerd op de text mining-algoritmen die het mogelijk maken om de algemene houding ten opzichte van de teksten die beschikbaar zijn via sociale mediaplatforms, blogs of recensiesites te bestuderen.

Geautomatiseerde tools voor sentimentanalyse maken het mogelijk om met één klik realtime actiegericht inzicht te krijgen. Deze tools markeren de subtekst van de opmerkingen, rekening houdend met informatie, stemming en algemene mening. Naast de algemene indeling in positieve, negatieve of neutrale opmerkingen, kan ook de omvang van deze emoties worden geïdentificeerd.

De feedback van de klanten is essentieel voor het identificeren van verbeterpunten. De toepassing van klantsentimentanalyse is onvermijdelijk als je wilt begrijpen wat klanten willen, wanneer ze het willen en waarom ze het willen.

2. Maximalisatie van Customer Lifetime Value (CLV)

De Customer Lifetime Value weerspiegelt de winst van een klant gedurende de volledige duur van interactie met je merk. Als je lifetime value van je klanten kent, krijg je een betere indicatie van de toekomstige omzetperspectieven van je bedrijf.

Verschillende statistieken, zoals de brutomarge, aankoopfrequentie, gemiddelde orderwaarde, enz. worden voor de bepaling van de CLV gebruikt. Intelligente algoritmen zorgen volledig voor het volgen, vergelijken en berekenen van alle wijzigingen in die gegevens. Als je al deze statistieken bij de hand hebt, biedt dit een fantastische kans om de Customer Lifetime value te maximaliseren door toepassing van op maat gemaakte aanbevelingen, aangepaste nieuwsbriefcampagnes, klantloyaliteitsprogramma’s etc. Al deze acties hebben tot doel om de statistieken de verhogen.

3. Voorspelling van toekomstige verkopen

Het kunnen voorspellen van toekomstige verkopen is voor bedrijven van essentieel belang. Bedrijven hebben voorraad en moeten deze intelligent beheren. Als er te veel artikelen op voorraad zijn, lopen ze het risico onvoldoende ruimte te hebben of andere artikelen met korting te moeten verkopen. Als er daarentegen te weinig voorraad is, daalt de verkoop. Toekomstige verkopen kunnen ervoor zorgen dat deze problemen worden vermeden en dat er betere beslissingen worden genomen.

Het voorspellingsmodel vereist historische data over o.a. het aantal geworven klanten, het aantal verloren klanten, het gemiddelde verkoopvolume en de seizoenstrends. Daarnaast kunnen bepaalde verkoopverwachtingen – de veranderende omstandigheden die de verkoop dramatisch kunnen beïnvloeden – hieraan worden toegevoegd.

Verkoopprognosesystemen zoeken in deze gegevens naar patronen. De waargenomen patronen worden op hun beurt gebruikt om de salespipeline accurater te kunnen voorspellen.

4. Churn-preventie

Nu veel bedrijven over de tools beschikken om te voorspellen wanneer een klant de volgende aankoop gaat doen, is het nog belangrijker om te voorspellen wanneer een klant stopt met kopen.

Customer churn of klantverloop is de term die wordt gebruikt om te verwijzen naar het percentage klanten dat tijdens een bepaalde periode is gestopt met het kopen van het product en het gebruik ervan heeft beëindigd. Machine Learning algoritmen analyseren de CRM data om de patronen en karakteristieke kenmerken te ontdekken in het gedrag, de communicatie en het koopproces van degenen die in het verleden stopten met kopen. Door deze patronen te vergelijken met de kenmerken en periodieke veranderingen in het gedrag van de huidige klanten, is het vrij eenvoudig om te bepalen wie de relatie met een merk waarschijnlijk zal beëindigen.

Er zijn verschillende redenen voor customer churn: prijs, productgeschiktheid, onbevredigende klantervaring, enz. Om klantverloop te voorkomen of op zijn minst te verminderen, is het van belang om goed en snel met je beste klanten te communiceren, bonussen aan te bieden, en om naar hun mening en feedback te vragen en deze aan te wenden voor verbeteringen.

5. Voorraadbeheer

Om de verkopen te kunnen verhogen is een geoptimaliseerd voorraadbeheer van essentieel belang. Retailers moeten hun voorraden effectief beheren, zodat de aanvoer van producten niet wordt beïnvloed, wanneer de verkopen plotseling stijgen. Om dit te bereiken worden de toeleveringsnetwerken en voorraadketens grondig geanalyseerd.

Krachtige Machine Learning algoritmen identificeren aankooppatronen, evalueren de supply chain data en berekenen de respectievelijke correlaties. De analist evalueert vervolgens deze gegevens en bepaalt de strategie voor omzetverhoging, tijdige levering en voorraadbeheer.

6. Aanbevelingen voor cross-selling

DCross-selling is het verkopen van gerelateerde of complementaire producten aan een bestaande klanten. Het is een van de meest effectieve marketingmethoden. Slimme algoritmen analyseren de transactieverkoopgegevens en CRM data, en zijn in staat om te voorspellen in tot welk segment een bepaalde klant zal gaan behoren. Op basis hiervan kunnen er specifieke aanbevelingen worden gedaan voor de aanschaf van complementaire producten. Denk hierbij bijvoorbeeld aan persoonlijke bonussen in de supermarkt.

Deze algoritmen helpen ook bij het beslissen welke producten samen worden aangeboden of op dezelfde pagina in de productcatalogus worden geplaatst. Ook spelen zij een rol bij het samenstelling van zogenaamde “package deals” van producten die gezamenlijk tegen een bepaalde korting worden aangeboden.

7. Merchandising

Het doel van merchandising is het stimuleren van de verkoop van goederen door hun presentatie en promotie in winkels te verbeteren. Aantrekkelijke verpakkingen en een goede branding helpen de aandacht van de klanten te trekken, terwijl het rouleren van goederen er voor zorgt dat de winkels er steeds fris en vernieuwd uitzien.

Door de toepassingen van algoritmen die rekening houden met factoren als seizoensinvloeden, relevantie en trends, wordt er inzicht verschaft in welke producten sets het beste op welk moment op welke plaats in de winkel kunnen worden gepresenteerd.

8. Prijsoptimalisatie

Het bepalen van de juiste prijsstelling is een uitdagende taak. Er moet een balans gevonden zien te worden die ervoor zorg dat zowel de verkoper als de koper tevreden is. Prijsoptimalisatie heeft direct invloed op de klanttevredenheid van klanten. Bovendien bepaalt het prijsbeleid het type klanten dat je bedrijf aantrekt, hoe je merk wordt gepercipieerd en uiteindelijk de hoogte van de winst.

Data Science kan worden gebruikt om dit proces aanzienlijk te verbeteren. Prijsoptimalisatiemodellen berekenen hoe de vraag varieert op verschillende prijsniveaus in vergelijking met de productie- en voorraadkosten, en helpen zo om de juiste prijs te bepalen. Deze modellen worden ook gebruikt om prijzen aan te passen aan bepaalde specifieke klantsegmenten en te voorspellen wat het beste moment is om en prijspromotie in te zetten.

9. Verkopende Chatbots

De meest fascinerende toepassing van Data Science voor salestrajecten is het gebruik van bots in plaats van verkopers. Chatbots helpen bij het automatiseren van consumenteninteracties en verminderen de hoeveelheid tijd die wordt besteed aan het oplossen van problemen. Moderne chatbots kunnen klantberichten beter interpreteren door middel van algoritmen voor sentimentanalyse.

Daarnaast kunnen chatbots honderden berichten per minuut tegelijk versturen. Als gevolg hiervan zijn de verkopende bots ongelooflijk efficiënt. In sommige omstandigheden is aangetoond dat chatbots betere ervaringen bieden, omdat de verzoeken onmiddellijk worden verwerkt. Het belangrijkste voordeel van het gebruiken van een chatbot is kostenbesparing.

10. Implementatie van Augmented Reality

Augmented reality biedt talrijke voordelen voor de implementatie in salestrajecten. Het gebruik van Augmented Reality kan klanten een verbeterde en meer realistische koopervaring bieden, vooral bij online retailers.

Allereerst kan Augmented Reality worden gebruikt om de navigatie tussen de producten en schappen te verbeteren, zowel in echte winkels als op online platforms.
Daarnaast biedt de mogelijkheid van virtuele paskamers de klanten de kans om met het product te interacteren, hetgeen de kans op kopen vergroot.

Augmented Reality omvat elementen als Gamification, entertainment en visualisatie waardoor het zorgt voor intensere emoties en gevoelens en een onvergetelijke winkelervaring voor klanten. Een nieuwe, opwindende ervaring stimuleert klanten om meer te kopen.

Conclusie

Data Science heeft ongetwijfeld een positief effect op alle industrieën. Elke branche kan profiteren van op gegevens gebaseerde, nauwkeurig en goed gestructureerde beslissingen Zoals je in de bovenstaande voorbeelden kunt zien maakt de verkoopsector intensief gebruik van Data Science oplossingen om een concurrentieel voordeel te behalen.

De innovaties die Data Science brengt, verbeteren vooral de klantervaring en daarmee de verkoop. Verkoop KPI's (Key Performance Indicators) en ROI (Return on Investment) kunnen worden verbeterd met minder inspanningen. Om dit doel te bereiken zal natuurlijk veel dataverzameling, verwerking, opschoning en analyse nodig zijn, maar het is zeker de moeite waard.

Meer weten?

Wil je meer weten over de verschillende Data Science use cases en projecten? Download dan de whitepaper "De 6 basisprincipes van een Data Science Project.