Data scientists: dé asset van elke datagedreven e-commerce organisatie

Het bieden van een optimale gebruikerservaring en personalisering ontwikkelt zich razendsnel tot een kerncompetentie voor (online) retailers. Veel ondernemingen richten zich daarbij met name op de benodigde data en technologie. En verliezen daardoor te vaak de focus op wat mogelijk het belangrijkste onderdeel van elke datagedreven organisatie is: de data scientists.

Als Director Digital Analytics bij Deloitte help ik organisaties om digital analytics effectief in te zetten als katalysator voor digitale prestatieverbetering. Tot medio vorig jaar was ik eindverantwoordelijk voor het global online analytics-team van Dell.com, een team waarmee ik in 2009 gestart ben. Vanuit die functies ben ik nauw betrokken geraakt bij het transformeren van ondernemingen tot datagedreven organisaties

In mijn ervaring ligt de focus daarbij vaak op de data en de technologieën waarmee bijvoorbeeld de resultaten van de webshop nog verder kunnen worden geoptimaliseerd. Daardoor gaat er regelmatig onvoldoende aandacht naar de in mijn ogen essentiële asset van elke datagedreven organisatie: de data scientists. Dat is jammer. Analisten die in staat zijn de benodigde data te lezen en deze begrijpelijk en uitvoerbaar richting de businesszijde te vertalen zijn namelijk een zeer kostbaar bezit.

Strategie vasthouden

Een van de belangrijkste taken van mijn job in de afgelopen jaren was dan ook het tevreden en scherp houden van deze waardevolle groep medewerkers. In deze blog deel ik de belangrijkste punten van de strategie die ik daartoe heb geformuleerd. Ik ben er namelijk van overtuigd dat de organisatie die in staat is zijn getalenteerde data scientists vast te houden, ook veel minder moeite heeft met de andere drempels op het pad richting de datagedreven e-commerce organisatie.

Belangrijke eerste stap is het in kaart brengen van de ‘digitale beslissers’ binnen de organisatie. Wie hebben feitelijk de grootste impact op de gebruikerservaring van de klant? Vaak zijn dat niet alleen de eindverantwoordelijke business managers, maar de mensen die dag in dag uit knopen doorhakken over zaken als design, content, user experience en natuurlijk ook product en prijs. Een goede werkrelatie tussen deze groep en je data scientists is een essentieel kenmerk van een effectieve datagedreven organisatie.

Succes meten

In goed overleg met al deze betrokkenen kan vervolgens worden vastgesteld hoe het succes van de digitale kanalen gemeten moet worden. Toen ik in 2009 in mijn online analytics functie begon was dat puur vanuit financieel perspectief gericht op bezoekersaantallen, ‘conversie’ en omzet. Gaandeweg zijn we echter steeds meer verschoven richting klantbeleving.

Om daar inzicht in te krijgen analyseerden we onder meer het klikgedrag en andere voice of customer date zoals surveys, die ook regelmatig aan A/B-tests werden gekoppeld. Zo leerden we onder meer dat puur op conversie gerichte tweaks op korte termijn wellicht leiden tot marginaal hogere conversie, maar op lange termijn de gebruikservaring van de consument slechter kunnen maken. Bijvoorbeeld doordat de consument minder gemakkelijk door de webshop navigeert.

Nieuwe klantervaring

Als je eenmaal hebt vastgesteld waarop je wilt sturen, is het zaak elkaar scherp te houden. Dat doe je door naast continue verbetering van het bestaande, oog te houden voor grote veranderingen. Vanuit analytics kun je in principe oneindig doorgaan met het doorvoeren van kleine verbeteringen ten aanzien van historische keuzes in de klantbeleving. Maar welke kennis en organisatie heb je nodig om echt grote stappen te kunnen maken?

Zo hebben wij bij Dell bijvoorbeeld geholpen de vraag te beantwoorden of de online product configurator – toch een zeer belangrijke driver achter het jarenlange zakelijke succes – nog wel onderscheidend genoeg was. En zo nee, wat voor nieuwe klantervaring is dan beter? Typisch een vraag die je alleen stelt als je echt even afstand neemt om met elkaar de big picture te bekijken. En dat niet eenmalig, maar als onderdeel van een vast analytisch proces.

Structurele impact

We weten nu dus wie de belangrijkste gesprekspartners zijn, hoe we succes meten en wat de belangrijkste vragen zijn die we onszelf hiervoor moeten stellen. Om deze datagedreven strategie rond te maken moeten we er vervolgens ook nog voor zorgen dat analytics een structureel onderdeel wordt van elke beslissing die (potentiele) impact heeft op de gebruikservaring van de consument. En dat de verantwoordelijken ook telkens motiveren hoe en waarom zij (geen) gebruik maken van de aangereikte inzichten.

Organisaties die de voorgaande punten omarmen, zorgen ervoor dat hun data scientists het gevoel krijgen dat zij worden gewaardeerd, en echte invloed hebben op wat er binnen de onderneming gebeurt. Tegelijk leren deze waardevolle medewerkers hun input ook steeds beter af te stemmen op de behoeftes aan de businesszijde, zodat er een zelfversterkend proces op gang wordt gebracht. Dat is niet iets dat je op korte termijn kunt afdwingen. Organisaties die bereid zijn hier structureel in te investeren, zullen echter op lange termijn zonder meer de datagedreven vruchten kunnen plukken. En dat die vruchten gewild zijn, zie ik terugkomen in al mijn klantcontacten.