Data is de nieuwe brandstof. In deze woelige retailtijden is het cruciaal geïnformeerde beslissingen te nemen. RetailDetail lanceert daarom samen met RetailSonar unieke datapacks voor handelaars.
Buikgevoel overtuigt de bank niet
Wat is het omgevingspotentieel van een nieuwe winkellocatie? Of wat is het bestedingspotentieel voor de wijk waar je je vestigt? Geven mensen er jaarlijks veel uit aan jouw product of is de concurrentie er al te hoog? Retaildata helpt met al die vragen en meer, zodat handelaars weloverwogen beslissingen kunnen nemen.
“Toen wij zeven jaar geleden van start gingen, was er heel veel expansie in retail, maar die beslissingen gebeurden nog voornamelijk op buikgevoel. Uiteraard is ervaring waardevol, maar om ook anderen van dat buikgevoel te overtuigen heb je data nodig”, zegt Dieter Debels van RetailSonar, de dataspecialist waarmee RetailDetail RetailData lanceert.
De datamethodes die in de sector werden gebruikt, waren echter achterhaald. “De modellen gingen niet diep genoeg”, zag Debels, die zelf een achtergrond in Artificial Intelligence heeft en lang actief was in ‘supply chain’-consulting. Zo kwam hij ook in aanraking met distributienetwerken, waar hij zag dat het beter kon.
Met dank aan machine learning en AI
“Het is belangrijk om je antwoorden te halen uit informatie over de klant zelf. Vroeger ging dat via postcodebevraging, nu hebben bedrijven hun eigen CRM-systemen. Maar daarnaast moet je die informatie ook koppelen aan externe data; aan marktinformatie, zoals de concurrentie, de mobiliteit, informatie over wie de buren zijn, wat het bestedingspotentieel is en zo meer”, aldus Debels.
Zo heeft RetailSonar dan ook modellen opgebouwd, gewapend met de nieuwe kracht van machine learning en artificiële intelligentie, die ze meteen mochten testen op de toenmalige Champion-supermarkten van Groupe Mestdagh. Het model bleek te werken en het gerucht ging de ronde. De afgelopen twee jaar prijkte RetailSonar zelfs op de Fast 50-lijst van Deloitte.
Ondertussen hebben de oplossingen van RetailSonar hun weg gevonden naar alle sectoren: “We hebben vandaag een 40-tal grote retailers in vijf landen als klant en werken voor bedrijven uit alle sectoren van retail en dienstverlening.”
Vastgoed, sales en marketing horen samen
Wat het model voor bedrijven zo interessant maakt, is dat de data op verschillende niveaus en verschillende afdelingen gebruikt kan – en eigenlijk ook moet – worden. Wanneer een retailer de investeringen in zijn netwerk wil optimaliseren, start hij vandaag best met vragen binnen sales, zoals “welke onrendabele winkels zouden beter kunnen draaien en waarom”, aldus Dieter Debels.
“Voor sommige winkels zal er echter weinig verbeterpotentieel geïdentificeerd worden. Vaak is dan de koppeling naar vastgoed de enige uitweg: “waar kunnen we beter locaties vinden”. Na een sluiting of verhuis is er vervolgens werk aan de winkel binnen marketing, om verlies van klanten tegen te gaan en instroom van nieuwe klanten te ondersteunen met een gerichte (optichannel-)targeting. Al die problemen zijn dus met elkaar verweven en ons platform brengt de antwoorden dichter bij elkaar.”
Het platform wordt daartoe zowel met gerichte partnerships als met veel open data gevoed. “We hebben een heel ruime database met bijvoorbeeld ook scholen, openbaar vervoer, bevolkingscijfers, de tewerkstellingsinformatie en zo meer. Aangezien we ons expliciet toespitsen op retail hebben we inmiddels ook sectorkennis en weten we heel goed wat de belangrijkste factoren zijn.”
Exclusief: omgevingsrapporten en wijkpotentieel
Al die data resulteert nu ook in twee exclusieve datapacks voor lezers van RetailDetail:
1. Omgevingsrapporten voor retaillocaties, waarmee handelaars het marktpotentieel van een nieuwe of bestaande retaillocatie kunnen verkennen. Handelaars krijgen zo een handig overzicht van de relevante omgevingskenmerken, zoals het aantal perfecte buren, de mobiliteit en klantenpotentieel.
“Op basis van dit omgevingsrapport kunnen heel wat beslissingen rond retailvastgoed objectief onderbouwd worden. Heel vaak krijgen we die vragen van zelfstandige ondernemers, franchisenemers etc. Nu kunnen zij eenvoudig becijferen wat de leefruimte op een locatie is”, legt Dieter Debels uit.
2. Het totaal bestedingspotentieel per wijk. Deze kaart geeft tot op wijkniveau (NIS9) in België een overzicht van de jaarlijkse gezinsbestedingen voor een marktsegment naar keuze. Met deze kaart kunnen FMCG-bedrijven en retailers aan de slag om analyses op te bouwen, zoals de optimale bedeelzones voor folderverspreiding, ‘territory planning’ voor sales of nog geomarketinganalyses.
Debels: “Denk maar aan het bepalen van huidige marktaandelen, blinde vlekken en locatieplanning. In Frankrijk kennen ze deze informatie al langer als ‘indices de consommation’, maar tot nu toe werd dat in België nog niet uitgegeven.”
Data is nog maar de ruwe grondstof
Nieuwe technologie maakt het volgens Debels steeds meer mogelijk om ongeziene hoeveelheden data te verzamelen en ook de analyses steeds verder te verfijnen. “Via algoritmes schrapen we bijvoorbeeld maandelijks data van het web (scraping), zo hebben we steeds actuele data. Vooral de evoluties op het vlak van AI zorgen ervoor dat we enorme sprongen kunnen nemen. We werken altijd op zeer vertrouwelijke manier samen met onze klanten, dus we maken op geen enkele wijze gebruik van confidentiële data voor deze nieuwe dataproducten.”
Data is de nieuwe brandstof, besluit Dieter Debels, maar het blijft maar een ruwe grondstof. Waar het om draait is ‘intelligence’: het zijn algoritmes en analisten die het echte werk doen. En daarin is duidelijk nog werk genoeg: sinds begin 2018 heeft RetailSonar ook een tweede kantoor in Amsterdam en de dataspecialist wil dit jaar nog verder internationaliseren. “Retail is vaak internationaal en retailers willen graag dat één oplossing alle landen dekt. Daarom gaan we voor dekking in de Benelux, Frankrijk en Duitsland.”
