Vi lever i en digital tidsalder som defineres av enorme mengder lagret informasjon. Data er tilgjengelig for hver og en av oss i store mengder og detaljer. Dunnhumby har anvendt ‘big data’ fra før begrepet eksisterte, og har hjulpet store retailere med å forstå sine kunder, personlig-gjøre handleopplevelsen og opp-nå lojalitet i et unikt omfang.
I 2014 feirer vi 25 år som en av de ledende “customer-science” selskapene i verden. Vi er nå i stand til å forstå og respondere på behovene til mer enn 660 millioner kunder over hele verden, tilsvarende $550 milliarder i årlig retailsalg. Men en av tingene vi har lært er at det ikke er mengden av data som er viktig. For å forbedre kundeopplevelsene og levere virkelig konkurransefortrinn, må dataen gjøres om til klar, tydelig og praktisk innsikt, og kundefokuset må være forankret i hele selskapets organisasjon.
Dunnhumby ble etablert i 1989 og raskt etterpå begynte vi å arbeide med Tesco og etablerte deres velkjente lojalitetsprogram – Clubcard. Vi kom til Norge i 2012, takket være en joint venture med Coop, og i 2014 kjøpte vi Sociomantic, et verdensledende selskap innen digital reklame, som skal hjelpe oss å vinne lojaliteten til kunder i sanntid på tvers av digitale plattformer. I dag har dunnhumby mer enn 3000 ansatte fordelt på 55 kontorer i 29 markeder.
Kundeforståelse
Vi har lært at det ofte er best å ha en holistisk tilnærming til data. Vi samler data fra ulike kilder som kassatransaksjoner, markedsundersøkelser, web trafikk og mediebruk og ser på det i et helhetlig bilde. Vårt mål er å forklare det vi ser og bygge et komplett bilde av kundene, et bilde som kontinuerlig utvikler og endrer seg. Vi bruker det vi lærer til å hjelpe retailere og deres leverandører til å agere på innsikten for igjen å skape bedre kundeopplevelser.
I Norge bruker vi hovedsakelig anonymiserte transaksjonsdata fra Coop og spesielt medlemsdata fra 1.3 millioner Coop medlemmer, som representerer nærmere 60 % av husholdningene i Norge. Vi benytter i tillegg markedsundersøkelser og har også begynt å se på andre datakilder for å forstå kundene enda bedre. Vi arbeider både på retailsiden, med Coop direkte, og på leverandørsiden for å sørge for at deres tilbud i størst mulig grad er tilpasset behovene til kundene og den faktiske atferden til shoppere.
I dagens verden med svært mange nye tilgjengelige datakilder har vi enda flere muligheter til å forbedre kundeopplevelsene. Med Sociomantic, er vårt mål å bidra til å skape en revolusjon i online annonsering – tenk deg en verden hvor hver annonse du så på nettet var interessant for deg, en verden hvor du faktisk ville kikke på innholdet i stedet for å raskt surfe videre. Vi vil bruke innsikten til å tilpasse det elektroniske innholdet for mennesker, basert på hva de faktisk liker, ønsker og trenger – akkurat som vi har gjort med lojalitetsprogrammer og personlige tilbud i flere år – alt med omfanget og hastigheten til den digitale verden.
Gjøre det komplekse til enkle og handlingsbare tiltak
I Norge er vi nok mest kjent for måten vi har kundetilpasset Coop’s tilbud til sine medlemmer. Ved hjelp av transaksjonsdata identifiserer vi de produktene som er mest relevante for kundene til en hver tid. Hver kupong er skreddersydd og tilpasset hver enkelt kunde – ikke to personer mottar det samme settet av tilbud og rabatter.
I tillegg til å optimalisere Coop’s 1:1 kommunikasjon jobber vi både med Coop og deres leverandører for å forbedre kampanjer, sortiment, spacing, produkttilgjengelighet, innovasjoner, butikktester og -analyser, kategori- og merkevareanalyser etc.
Mye av innsikten er avdekket ved bruk av ulike segmenteringsmodeller som vi har utviklet basert på faktisk atferd. Segmenteringsmodellene hjelper oss med å identifisere de viktigste kundegruppene og bedre forstå deres behov. Dette er vitalt når man arbeider med store datamengder og spiller en nøkkelrolle i vår filosofi om å gjøre det komplekse enkelt. Våre segmenteringsmodeller er basert på differensiatorer som prisfølsomhet, livsstil, handlemønster, lojalitet til merkevarer og til Coop, kategoribehov etc. Dette hjelper oss til å forstå hvem kundene er, slik at vi kan forstå hvordan man best kan tjene dem.
Ved å se på kundens behov innenfor en kategori kan vi blant annet optimalisere sortimentet og selve produktplasseringene. Vi ser blant annet på hvilke produkter innen en kategori som er kjøpt sammen eller hver for seg og basert på disse analysene kan vi gruppere produkter i hyllene på en måte som gjør det enklere for kundene å finne produktet de søker.
Som et eksempel så har vi i ett av våre markeder sett på hvordan kundene søker etter og kjøper deodoranter. Vi fant ut at kundene aller først differensierer på deodoranter til kvinner og menn, kanskje ikke så overaskende, men vi så deretter at de gikk etter type deodorant, slik som spray, stick eller roll-on, og først etterpå etter merke for til slutt å velge sin prefererte duft. Som et resultat av denne innsikten anbefalte vi at man ikke skulle plassere de ulike merkene sammen, men gruppere dem etter kjønn, deretter etter type deodorant for så å gruppere etter merker og ulik type duft. Dette gjør det lettere for kundene å finne det produktet de er ute etter, og hvis deres foretrukne deodorant er utsolgt kan de lettere finne en relevant erstatning.
Ved hjelp av kundebehov og andre segmenteringsmodeller har vi hjulpet Coop og deres leverandører med å identifisere nye produktmuligheter. Vi kan blant annet se om alle kundebehov i en kategori er dekket, om de ulike kundesegmentene blir tatt vare på, om det vokser frem noen nye trender, eller om visse produkter i ulike kategorier ofte blir kjøpt sammen, som igjen kan tyde på et behov for et nytt produkt, ny forpakning, en ny smak ol.
Når produktet er utviklet støtter vi også lansering med kommunikasjon til de mest relevante kundene. Vi vet hvor viktig det er å skape tidlig førstegangskjøp for en nylansering. Vet å skreddersy kommunikasjonen og tilbudet til de kundene som vil være mest interessert i det nye produktet, er det i snitt 4 ganger flere som prøver produktet. Våre lengre tidsanalyser viser også at de som mottar kommunikasjonen har dobbelt så stor sannsynlighet for å bli lojale kunder av merkevaren.
Etter at produktet er utviklet, lansert og kommunisert, hjelper vi til med å evaluere lanseringen. Vi kan se hvem som faktisk kjøper produktet, er det produktets målgruppe, eller er det en annen kundegruppe som faktisk viser størst interesse. Vi kan finne ut hvor mange kunder som kun har kjøpt produktet en gang og hvor mange som har kommet tilbake og kjøpt det igjen. Vi kan også se om det nye produktet har fått flere kunder inn i kategorien, eller om det kun har tatt kunder fra de andre produktene i kategorien etc.
Sette kundene først igjennom langsiktige partnerskap
Dette er kun noen eksempler på hvordan vi benytter “big data” i våre analyser, men vår rolle er ikke bare å presentere innsikt, vi hjelper også Coop og leverandørene til å gjennomføre tiltak og måle effekten av tiltakene i etterkant.
Vi er lidenskapelig opptatt av lojalitet og partnerskap for fremtidig vekst og det er derfor vi alltid jobber langsiktig med våre samarbeidspartnere og hjelper dem til også å sette kundene i sentrum. Vi vet at lojalitet driver salg og vår hovedkompetanse ligger i å skape lojale kunder som fører til virkelig verdi for selskapene. Som et eksempel vet vi at 1 lojal kunde har samme verdi som 10 ikke-lojale kunder. Hvis våre beslutninger ikke appellerer til de viktigste kundene er man dømt til å mislykkes.
