Door de enorme toename aan klantdata heeft predictive analytics de laatste jaren een vlucht genomen. Rob Walker ontwikkelt als vice president decision management analytics bij Pegasystems al 20 jaar modellen die klantgedrag kunnen voorspellen. Een kort interview.
Wat is er op dit moment eigenlijk al mogelijk met predicitive analytics?
Walker: ‘Het analyseren van data om klantgedrag te voorspellen waar je als bedrijf in interesse hebt (bijvoorbeeld als je iemands kredietwaardigheid wilt weten, de interesse in een product, of loyaliteit) heeft nogal een vlucht genomen. Niet eens zozeer wat betreft algoritmen om patronen te kunnen koppelen aan gedrag (de onderliggende statistische methoden zijn vaak al langer bekend) maar vooral door de hoeveelheid data (big data), de granulariteit ervan, en - hoewel daar nog veel aan te verbeteren valt - de kwaliteit van die data.
‘Het gerucht doet de ronde dat je hier alleen wat mee kunt als je een club data scientists kunt verzamelen en dat dat onmogelijk is omdat ze zo ‘in demand’ zijn. Dat laatste is ontegenzeggelijk het geval, maar waar de laatste jaren heel veel vooruitgang is geboekt, is qua toegankelijkheid van predictive analytics en het gemak waarmee op een veilige manier voorspellende modellen van hoge kwaliteit kunnen worden ontwikkeld. Voor 80 procent van de vraag naar voorspellende modellen is helemaal geen club van data scientists nodig. Sterker nog, de huidige technologie biedt zelflerende systemen die een zakelijke gebruiker, een marketer bijvoorbeeld, alleen maar aan het werk hoeft te zetten. Het systeem rapporteert zelf of er voldoende bewijs is (in de statistische betekenis) om betrouwbaar de gewenste voorspelling te kunnen doen en zo ja, dan kan zo’n voorspellend model simpel in productie worden genomen. En ook op dat gebied heeft dit terrein een grote vlucht genomen. Predictieve modellen kunnen heden ten dage in grote aantallen worden ingezet, zelfs in real-time. Telecombedrijven zoals Vodafone of banken zoals RBS evalueren routinematig tientallen of zelfs honderden voorspellende modellen tegelijkertijd om de zogenaamde ‘Next Best Action’ te berekenen: welke actie of welk voorstel (offer) heeft -gegeven het verleden van de klant en de huidige omstandigheden (context)- de beste kans om (direct of op termijn) de klantwaarde te verhogen. Die vele gelijktijdige voorspellingen zijn nodig om in de meest up-to-date context (een nieuwe locatie, de laatste klik, een net gegeven antwoord, een verse tweet, of veranderde externe omstandigheden) onmiddellijk opnieuw de kansen te berekenen, voor een heel palet aan relevant klantgedrag.’
Wat moet een marketeer geregeld hebben voordat je met dit soort modellen kunt werken?
Walker: ‘Toen toegepaste predictive analytics een ‘dingetje’ werd, ergens in de jaren 80, was ieder voorspellend model een technisch, zelfstandig project. Er was er geen sprake van enige ‘data cultuur’, en complexe modellen konden niet in real-time worden uitgevoerd, laat staan met heel veel tegelijk. Daarnaast was er ook scepsis (soms terecht, maar meestal niet) over de voorspellingen zelf en of dat werkelijk wel beter was dan menselijke ‘intuïtie’. We zijn heel erg veel verder inmiddels. Veel disciplines, waaronder (digital) marketing, kunnen niet zonder predictive analytics. Moderne tooling maakt predictive analytics zeer toegankelijk én toepasbaar in productie. En last but not least, er is geen gebrek aan data; het is goedkoop om in enorme volumes op te slaan, al dan niet in de Cloud, het is te koop bij tal van datamakelaars, en klanten en prospects lijken er ook weinig moeite mee te hebben om van alles over zichzelf te vertellen of uit te laten vinden. Iedereen weet, kan weten, of zou moeten weten bijvoorbeeld, dat dat handige Gmail dat je op alle devices kunt raadplegen, Google in staat stelt te weten dat al jouw devices - je laptop, de kantoor PC, smart phone, tablet, straks TV en auto – allemaal bij jou horen en dat iedere site die je bezoekt en elke zoekvraag die je stelt vanaf één ervan, bijdragen aan je profiel en de waarde daarvan voor Google.’
‘Dus: de data is beschikbaar, de technologie is toegankelijk - ook voor non-scientists - en toepasbaar, en we zijn er inmiddels allemaal van overtuigd dat het werkt. Wie predictive analytics nu nog steeds niet volop en doorlopend gebruikt in marketing en CRM, saboteert zichzelf.’
Meer weten over prediciive analysis? Kom dan naar MarketingTechnology 2015, 1 december 2015 in Innstyle Maarsen, georganiseerd door Adfo Groep en Crux Digital. Interesse? Bezoek www.marketingtechnology2015.nl
Plaats als eerste een reactie
Ook een reactie plaatsen? Word lid van Adformatie!