Verschillende soorten data, datastructuur en softwaresystemen combineren tot één systeem

De CEO van één van de grootste automotiveconcerns in Nederland klopte bij ons aan met de vraag: ‘Ik weet dat ik veel verschillende soorten data heb, maar we doen er niet voldoende mee om de concurrentie voor te blijven en onze processen te verbeteren. Wat moet ik doen?’ Het bedrijf heeft onlangs diverse bedrijven overgenomen, met allemaal hun eigen datastructuur en softwaresystemen. En binnen die bedrijven werd ook weer gewerkt met verschillende softwaresystemen. Het herstructureren en combineren van deze ongestructureerde gegevens is een uitdaging die MarketResponse graag aangaat.

Ook was het voor de CEO van belang dat het niet maandenlang zou duren, hij wilde een ‘snelle en functionele’ integratie. Daarnaast vond hij het belangrijk dat hij geen dure externen hoefde in te huren, maar zijn werknemers zelf met data aan de slag konden.

De aanpak: verschillende softwaresystemen in één datawarehouse onderbrengen

De gecombineerde softwaresystemen bevatten diverse gegevens van klanten en processen. Uit de eerste gesprekken met MarketResponse kwam naar voren dat in sommige rapportages meer klanten werden gerapporteerd, dan er auto’s verkocht waren. Hieruit werd duidelijk dat de databronnen niet uniform benaderd werden.

Inventarisatie

Het bedrijf had door de snelle groei geen centraal datawarehouse of datalake. Wel staken inmiddels op verschillende plekken softwaresystemen met waardevolle klant- en procesdata de kop op. Het bedrijf worstelde met drie verschillende CRM-systemen, twee ERP-systemen, speciaal op maat gemaakte huur-software, lease-software (zowel B2B als B2C), de Email Service Provider, RDW en Autotelex. Een hele hoop systemen dus, met veel waardevolle data. Het klinkt als een onbegrijpelijke mix van verschillende ingrediënten die op het eerste gezicht helemaal niet bij elkaar lijken te passen. Voor ons als data-experts ligt dat anders. Wij zien de structuren achter deze data en laten ons niet afleiden door de voorkant. Wij begrijpen wat er aan de achterkant gebouwd is en hoe deze tabellen en data aan elkaar gekoppeld kunnen worden.

Integratie en creatie golden record

Om de data bijeen te brengen is het belangrijk dat deze uniform worden gemaakt. Met de klant spraken we af welke business rules nodig waren om ervoor te zorgen dat de data in één systeem konden worden gebracht. In dit geval gebeurde dit door te kijken naar een combinatie van verschillende factoren, afhankelijk van de betrouwbaarheid. In de eerste iteratie werd vooral gekeken naar bedrijfsnaam en KVK-nummer. Deze combinatie werd steeds verder uitgebreid, bijvoorbeeld met telefoonnummer en postcode. Doordat de verschillende systemen met elkaar gecombineerd werden, ontstond een steeds vollediger beeld van de klant, en welke producten door deze klant werden afgenomen. Door de data uit verschillende systemen samen te brengen ontstond:

1. Een volledig beeld van elke klant; inclusief afgenomen producten, klantprofiel en klantwaarde;
2. Een betrouwbaar beeld van het daadwerkelijke aantal unieke klanten; waardoor rapportages betrouwbaar en uniform konden worden opgezet;
3. Een beeld bij de vervuiling en slechte datastructuur in de verschillende bronsystemen.

Dashboarding en reporting

Sinds de overname van de verschillende dealerorganisaties was dit weer de eerste keer dat betrouwbare analyses gedaan konden worden. Ook kon de organisatie de analyses met haar klanten delen, waardoor de MijnOmgeving een jaar eerder live werd gezet dan aanvankelijk verwacht. De dashboards, die real-time informatie aan de directie verschaffen, zorgen momenteel voor meer grip op de organisatie. Zelfs de accountants, ook de externe, maken momenteel gebruik van de gegevens uit het dataplatform. Een nauwe samenwerking tussen de data-experts en de business was hierbij van cruciaal belang. Door respectievelijk gebruik te maken van de haute cuisine-kennis van de experts en de kennis van de business ontstonden dashboards die betrouwbaar en functioneel zijn.

Marketing automation

Tijdens het opzetten van de dashboards werd ook gewerkt aan de customer journey. Doordat er een volledig beeld van de klant was gemaakt, konden eindelijk een-op-een campagnes verstuurd worden. Hierbij kan gedacht worden aan e-mails om mensen te herinneren aan de aankomende APK-keuring, of het oproepen tot een onderhoudsbeurt. Door verschillende datapunten met elkaar te verbinden is dit proces volledig geautomatiseerd. Doordat ook de resultaten van de e-mails worden gemeten en inzichtelijk worden gemaakt, kan snel besloten om bepaalde mails te verbeteren, uit te breiden of juist uit te zetten. Een ander interessant voorbeeld is retentie. Door lease-klanten tijdig te informeren over het aflopen van hun contract, steeg het percentage klanten dat voor een nieuw contract bij dezelfde organisatie koos met 18%. Hier is uiteraard een zuivere A-B test voor gebruikt.

Machine Learning & AI

Enthousiast door de eerste successen van onze hulp, werd ons gevraagd om onze expertise ook in te zetten bij de volgende stap in de data-volwassenheid van dit bedrijf. Allereerst was de vraag of we mee konden werken aan een manier om de sales-effectiviteit te verhogen. Hiervoor is een voorspelmodel gemaakt de een score aan leads geeft. Met deze score wordt automatisch bepaald of een lead door sales gebeld wordt, of opgevolgd wordt door een e-mail journey. Na enkele iteraties was dit proces zo succesvol geworden, dat 70% van de sales FTE anders ingezet konden worden, omdat het programma precies wist wie zou converteren en wie niet. Waarom zou je immers leads opvolgen die toch niet converteren?

De tweede vraag was of we een geautomatiseerd aanbod konden doen aan de leaserijders die hadden aangegeven niet meer te willen leasen bij het bedrijf. Door een integratie met de Autotelex-database is het mogelijk om mensen vlak voor ze hun auto inleveren, een aanbod te doen om de auto over te nemen. Het bedrag van Autotelex wordt verhoogd met de gemiddelde outperformance, om zoveel mogelijk winst te behalen.

Het resultaat: zelf aan de knoppen

De laatste fase die we ingingen was het overdragen van de werkzaamheden aan de organisatie. De uitdrukkelijke wens was om de reguliere werkzaamheden zelf op te kunnen pakken. Ook wij vinden dat belangrijk, dus hebben wij onze kennis succesvol over kunnen dragen. Het platform is gebruiksvriendelijk ingericht om zo eenvoudig analyses te kunnen doen, campagnes te kunnen versturen en dashboards van de juiste informatie te voorzien. Daardoor is dit bedrijf momenteel in staat om zelf de gewenste werkzaamheden uit te voeren en uit te breiden met nog betere processen. Het platform communiceert met zowel de website als de Email Service Provider waardoor klanten een optimale klant- en leasejourney krijgen aangeboden.