Optimaliseer het winkelaanbod voor je klant met data science

THU 12:10 - 12:40

Lecture hall 4

Gall & Gall is met meer dan 600 winkels marktleider op het gebied van drank- en wijnhandel in Nederland. Maar terwijl Beerenburg vooral in Friesland populair is, Grolsch uit het oosten komt en Amsterdam graag aan de Gin-Tonic zit, ziet elke Gall & Gall winkel er eigenlijk hetzelfde uit. Hoe mooi zou het zijn als Gall & Gall het assortiment van de winkel kan aanpassen naar de wensen en behoeften van de klant? Gall & Gall zet de volgende stap naar een persoonlijk en relevant winkelaanbod voor al haar klanten door winkelsegmenten te introduceren.

Maar hoe krijg je uit miljoenen transactieregels bruikbare inzichten over verschillen tussen Gall & Gall winkels? Welke data engineering en data science technieken zet je hiervoor in? Hoe krijg je in de beschikbare tijd bruikbare inzichten boven water? En misschien nog het belangrijkste; hoe zorg je ervoor dat de inzichten niet het eindpunt zijn maar ook concreet toegepast worden in de praktijk?

In 30 minuten beantwoorden we deze vragen en meer! Wij laten je zien hoe je in dit clustering project van vragen naar inzichten, en van inzichten naar concrete toepassingen gaat.

  • Theme
    Data Science

    Organisaties beschikken al over extreem veel data. De grote uitdaging zit erin om met de beschikbare data waarde toe te voegen aan een proces of klanttraject. Data science is daarvoor uitstekend geschikt. Finance en het voorspellen van consumentenbehoeften zijn twee gebieden waarop data science effectief is toe te passen. De investering loont sowieso, want beschikt een organisatie over meer inzicht, dan zijn ook slimmere keuzes te maken. Het thema data science neemt precies hierom een steeds prominentere rol in tijdens de Big Data Expo.