Big Data voor webshops

Eenvoudig gezegd bedoelt men met big data een grote verzameling van verschillende digitale gegevens die zo groot is dat het vaak niet op een plaats (bijvoorbeeld op een systeem of op een locatie) kan worden opgeslagen. Het zijn zoveel gegevens en deze gegevens wijzigen zo vaak in omvang en opbouw, dat ze niet meer in een traditionele database kunnen worden opgeslagen. Maar deze big data kan toch waardevol voor een organisatie zijn door de gegevens waaruit deze big data bestaat met elkaar op de juiste manier in relatie te brengen.

In praktijk komt het er dus op neer dat big data bestaat uit gegevens die, meestal afkomstig uit verschillende bronnen, in combinatie met elkaar informatie kunnen opleveren die zinvol is voor een bedrijf. Als je beschikt over een enorme database met klantgegevens, dan kan deze nog zo groot zijn, maar dan wordt er nog niet gesproken over big data. Pas als je naast je database met klantgegevens ook gegevens hebt van hoe je klanten de webshop bezoeken, tot welke doelgroep ze behoren en wat ze eerder al bij je hebben afgenomen, in combinatie van gegevens over de aangeboden producten, bij welk weertype of op welk moment van de dag deze bijvoorbeeld het meest in trek zijn, en dan ook voor welke prijs, in relatie tot de concurrentie, dan spreekt men wel van big data. Met behulp van big data Analytics zou men, met als basis dus deze gegevens, bijvoorbeeld gepersonaliseerde en op maat gemaakte aanbiedingen kunnen doen wanneer iemand de webshop bezoekt.

Wie zich met big data bezig houdt, komt al snel tot de conclusie dat er behoefte is aan andere dan de traditionele data opslagmethoden. De analyses op de big data gegevens moeten immers zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens met elkaar in relatie kunnen brengen. Gegevens die ook nog eens snel in opbouw kunnen wijzigen. En dat moet dat ook nog eens snel. Het heeft immers geen zin om een aanbieding pas klaar te hebben als de klant al weer vertrokken is van de webshop.

We zien dan ook dat bij big data vraagstukken technisch vaak onderzocht moet worden hoe men zo snel mogelijk de benodigde data kan inladen en kan combineren. Het resultaat van big data analyses moet overigens niet alleen zeer snel, maar ook altijd beschikbaar zijn. Als het systeem faalt, dan krijgt de bezoeker van de webshop immers te laat, geen, of een onjuiste aanbieding te zien. Systemen die werken met big data moeten dus uiterst stabiel zijn en er wordt daarom niet zelden gekozen voor een systeem die zichzelf in de lucht kan houden. Oftewel, de onderdelen van het systeem zijn minimaal dubbel uitgevoerd en ook alle data is op minstens twee fysieke locaties beschikbaar.

In onze praktijk als online marketing bureau, zien we dat veel klanten behoeften hebben om niet alleen real-time te kunnen zien hoe hun online investeringen renderen, maar ook steeds meer om deze gegevens te gebruiken zodat ze met hun online bezoekers geautomatiseerde interacties aan kunnen gaan. In feite is dit een vraag naar een big data toepassing, als wordt dat niet altijd als dusdanig beschouwd.

big data zou voor website eigenaren minstens zo belangrijk moeten zijn als het bekijken van de bezoekersaantallen, SEO analyses en conversies. Tenminste, dat wordt veel beweerd. Het is echter maar de vraag of iedere webshop beter gaat draaien als het individuele klantgedrag volledig beschikbaar is. Weten betekent immers nog niet acteren. Of een organisatie met deze kennis zijn klanten beter kan gaan bedienen, moet dan ook eerst beantwoord worden, voordat men voor een big data oplossing kiest. Ook zou men zich kunnen afvragen of de gegevens, die nu weliswaar aanwezig zijn maar niet in die mate zo gebruikt worden, echt iets zullen veranderen aan de prijsstelling, de processen of het aanbod.

Onlangs sprak ik met een zeer succesvolle internetondernemer. Hij heeft verschillende webshops in met name het buitenland draaien en verdient daar een goede boterham mee. Zijn strategie was helder en heeft daarvoor een relatief eenvoudig big data systeem laten ontwikkelen. Hij verkoopt dezelfde producten als een ander, maar goedkoper en vaak sneller. Zijn big data systeem volgt continue de ontwikkelingen bij de belangrijkste concurrenten maar ook die bij de leveranciers. Het systeem bepaalt per product wie de belangrijkste concurrenten zijn. Tevens kent het van een aantal leveranciers hoeveel van een bepaald product verkocht wordt, en natuurlijk hoeveel de webshop eigenaar daarvan voor zijn rekening neemt. Wijzigt dat percentage teveel, naar onder of naar boven, dan wordt de prijs van het product automatisch en direct aangepast. Een eenvoudig model berekent voor het systeem bij welke prijsstelling hij het meeste verdient en wanneer een productverkoop moet worden gestaakt. De prijzen en het aanbod kunnen daarom op ieder moment wijzigen.

Misschien zijn big data oplossingen toch dichterbij dan verwacht.