Sogeti - Big data gives marketing Analytics a boost - Paul Poelmans

Prof. Dr. Dirk Van den PoelFaculty of Economics and Business

AdministrationDepartment Marketing

Ghent University

ir. Paul PoelmansTransformation & Innovation Officer

Sogeti Belgium/Luxemburg

Big Data gives Marketing Analytics a

Boost

1

© Sogeti

Sogeti R&D Belgium & Universities, a unique collaboration !

2

© Sogeti

Security BigData

Big Data projects

3

CALM

BigData Cluster

© Sogeti

Big Data Security, the new SIEM !

4

© Sogeti

Big Data Security, the new SIEM !

5

Big Data Gives Marketing Analytics a BoostProf. Dr. Dirk Van den Poel

www.bigdata.ugent.be6

Wie ben ik?Hoogleraar Marketing Analytics UGentHoofd van de modeling cluster in de vakgroep marketing

Onderzoek gericht op de integratie van customer analytics & nieuwe methodologie

Interesse: HPC, Big Data, Ensemble methods, …

@dirkvandenpoel

www.crm.ugent.be

http://www.bigdata.ugent.be/



MSc. in Marketing AnalysisLangstlopende Analytics programma ter wereld

Diepgaande kennis van verschillende analytische technieken en softwarepakketten (SAS, R)

Bedrijfsgerichte Master met bedrijfsafstudeerproject

www.mma.ugent.be


http://www.mma.ugent.be/


www.bigdata.ugent.be

Wat is “Analytics”

8

Operational & Other Data

Domain Knowledge

IT (Databases)HPC + Big Data

Algorithms & Models

Analytics




Van beschrijvend tot vóórschrijvend

9





10





11

7% extra marketinguitgaven

10% meer orders in segment X

20% minder orders in segment Y

6% reductie in distributiekosten Product Blauw





12

Voorspellende Analytics

Voorschrijvende

Analytics

Beschrijvende Analytics

Wat gebeurt er?

Wat zal er gebeuren

?

Wat moeten we

doen om ditzo optimaalmogelijk tebereiken?




Gevallenstudie – Context

Huis-aan-huis levering




Gevallenstudie – Probleemstelling

Hoog verloop bij het personeel: kennis gaat verloren

Verlies van klanten + inefficiënties in distributie

Lage opbrengst per route

Managementbeslissing: Smart Downsizing




• 120 000+ klanten, bediend vanuit 8 opslagplaatsen- 5% B2B- 95% B2C

• 130 vertegenwoordigers

• 15M transacties in de laatste 3 jaar

Gevallenstudie – Kengetallen

15




Customer Analytics & Logistics Management

16

Predictive Analytics Logistics Management

Customer Lifetime Value

Location Analysis

Vehicle Routing

C.A.L.M.




Customer Analytics

17

P(klant aanwezig)

P(aankoop gegeven aanwezig)

Opbrengst (aankoop)




Customer Analytics

18

Big Data




Customer Analytics – Resultaten

19





20

Totaal potentieel aan omzet van alle klanten:

13M

Hoe kunnen we zoveel mogelijk van dit potentieel bereiken aan de laagst mogelijke

kost?





21

Andere voorspellingen

• Op basis van de transacties kon men ook voorspellen op welke dag en wanneer iemand aanwezig is

• Gegeven het verbruikspatroon konden ook betere orderhoeveelheden voorspeld worden

• Hierdoor konden voorspeld worden hoeveel voorraad in de vrachtwagen moet opgeslagen worden waardoor een optimale capaciteit bereikt werd




maandag dinsdag woensda

gdonderd

ag vrijdag

Chauffeur 1

klant Aklant Bklant C

...

Chauffeur 3

Chauffeur 4

Totaal 2.1M 2.2M 2.6M 2.3M 2.7M


gdonderd

ag vrijdag

Chauffeur 1


...

Chauffeur 3

Chauffeur 4

Totaal 2.1M 2.2M 2.6M 2.3M 2.7M

Logistics Management

22


gdonderda

g vrijdag

Chauffeur 1


...

Chauffeur 3

Chauffeur 4

Totaal 2.1M 2.2M 2.6M 2.3M 2.7M





24

Waarom is dit zo’n complex probleem?

2 Customers

2! x 2! = 4

3 Customers

3! x 2! = 12

120,000 Customers

120,000! x 768! =

1x101,000,000,000,000,...





25

Parallelle / Big Data oplossing

Regio toewijzingDistributie schema

OR gebaseerd optimalisat

ie-algoritme




Impact

25% minder FTE ⬌10% reductie in klanten

Efficiëntere routes

1M liter minder brandstof per jaar

Opbrengst per route + 28%28




Impact• Analytics geeft een betere indicatie van

het opbrengstpotentieel

• SLA kunnen worden verbeterd door een nauwkeurigere opvolging van leveringen

• Voorraadkosten worden verlaagd door het analyseren van orderpatronen

29




Wat hebben we geleerd?• Datakwaliteit

- Gestructureerde CRM data is van goede kwaliteit (na goede training van de vertegenwoordigers)

- Geografische informatie is niet noodzakelijk eenduidig. Aanvankelijk: locatie van de woning, later: parkeerplaats van de vrachtwagen (maar is wellicht niet eenduidig)…

- Wegenwerken, tijdelijke wijzigingen, …

30




Wat hebben we geleerd?• Zorg ervoor dat iedereen mee is

- Problemen met de vakbonden zorgden er voor dat modellen telkens weer moesten worden herzien

- Resultaten zeggen meer dan woorden: start met een uitrol op kleine schaal

• Zorg voor de juiste mensen- Indien de kennis niet aanwezig is, zoek

partners of bouw je eigen team

31




Wat hebben we geleerd?• Spreek dezelfde taal en gebruik dezelfde

tools- Bij het uitleggen van de verschillende

concepten werd er vaak gebotst op problemen met terminologie. Schep hier duidelijkheid in.

- Qlikview vs Microsoft vs ...

• Gebruik de huidige ervaring van mensen om je data en modellen beter te maken

32




[email protected] [email protected]

www.BigData.UGent.be


Sogeti - Big data gives marketing Analytics a boost - Paul Poelmans

Documents

Transcript of Sogeti - Big data gives marketing Analytics a boost - Paul Poelmans