Hoe Corine Noordhoff met data ruimte maakt om het leven fijner te maken
Happyplaces Stories (video)
Ik ontmoette Corine op een congres in Groningen, en besloot dat ik graag van haar meer wilde leren over de rol van data en ruimte — en in het bijzonder over hoe ons (aankoop)gedrag invloed heeft op hoe we keuzes maken, en wat we daarvan kunnen leren. We parkeerden precies tegelijk voor de deur van Soesterdal, het paviljoen bij vliegbasis Soesterberg met een mooi uitzicht op de verlaten asfaltstroken van de vliegbasis. Een heerlijke plek voor een goede wandeling en daarvoor waren we ook voorbereid, maar we bleven vanaf de koffie dik vier uur inclusief een lunch in gesprek. Dus doen we die wandeling een volgende keer.
Corine is sinds 2012 manager Data, Insights & Analytics bij A.S. Watson Health & Beauty Benelux, moederbedrijf van onder meer Kruidvat en Ici Paris XL. Daar combineert ze haar passie voor retail met toegepaste data science, om datagedreven besluitvorming te bevorderen op basis van ervaring en intuïtie. Er zijn weinig sectoren die zo in beweging zijn als retail. Veranderend consumentengedrag, nieuwe kanalen, steeds meer data. Dat maakt het alleen maar steeds interessanter.
Daarnaast is ze werkzaam als Bijzonder Hoogleraar Retail Marketing aan de Rijksuniversiteit Groningen, waar ze zich concentreert zich op het marketingprogramma binnen de Master of Science van de Faculteit Economie & Bedrijfskunde. Daarvoor was ze werkzaam als Assistant Professor bij de VU Amsterdam en ze behaalde haar PhD aan de Universiteit van Maastricht in 2008. Dus als iemand me iets over ruimte en data kan leren dan is het Corine wel.
Het transcript is licht bewerkt om de leesbaarheid te verbeteren.
Vuurtoren
Ik las laatst op LinkedIn een post. Iemand zei: ‘Data is slechts een laserstaal die je gedachten een bepaalde richting op leiden.’ Het is niks meer en niks minder dan dat. Dat vond ik interessant. Wat het zei is dat data heel erg beperkend werkt, omdat het alleen maar die laserstaal is. Je vraagt iets en dan ga je iets onderzoeken op basis van data, die eigenlijk per definitie uit het verleden komen. Je werpt dan een heel nauwe blik op een bepaald onderzoeksveld of op een bepaalde vraag. In zekere zin is dat misschien wel waar, alleen had ik wel een beetje wroeging bij dat bericht. Ik zie het gebruik van data helemaal niet op die manier. Ik vind het niet beperkend, ik vind het eigenlijk alleen maar verrijkend. Ik snap dat het gebaseerd is op het verleden. Hoe ik het gebruik van data zie is — als je het op de goede manier gebruikt—en je kijkt naar wat er in het verleden is gebeurd, je niet alleen een laserstaal op een bepaald onderwerp kunt richten, maar het meer doet als een vuurtoren, die licht werpt op een vakgebied of een onderwerp.
Ik zie het gebruik van data als een vuurtoren, die licht werpt op een vakgebied of een onderwerp.
Ruimteverrijkende data
Laten we even uitgaan van iets heel erg plats. We gaan kijken naar welke winkelervaring een klant zou willen hebben en we kijken naar de transacties die een klant heeft gedaan. Je kijkt naar alle aankopen die hij heeft gedaan. Wat hij daar misschien wel over heeft gezegd online in een review, of in een telefoontje naar onze klantenservice. Wanneer je dat bestudeert, krijg je best wel een goed beeld van de beweegredenen van zo’n klant. En ook wat de klant daarin niet zo leuk vond. Maar ook misschien wel van dingen die de klant heel erg gemist heeft.
Ik vind het heel mooi wanneer je dat in kaart brengt en je maakt een totaalbeeld van die klant, het voor mij misschien wel zo’n laserstaal vanuit het hele leven van een klant is. Maar als je dat vervolgens bekijkt vanuit de interactie tussen een bedrijf en die klant, vind ik het eigenlijk meer die lichtstraal die de vuurtoren erop werpt. Het geeft je een beter beeld van de klant die je normaal gesproken eigenlijk alleen maar in een transactie, op een rijtje in een database ziet. Als je daar een compleet plaatje van schetst en je vertelt daar een verhaal bij, dan komt dat op die manier tot leven. Dat vind ik een mooie manier om data te gebruiken om te verrijken.
Als je dan nog eens kijkt naar wat we allemaal weten over klanten, niet alleen maar op dat ene punt, maar we weten veel meer. En we kunnen ook nog eens data toevoegen. Kijk bijvoorbeeld naar generative AI. Data kan ook veel meer synthetisch worden; je kunt het ook gaan creëren. Dan biedt dat eigenlijk nog meer mogelijkheden om waarde te onttrekken aan data en het leven van een klant mooier te maken.
Klanten willen controle over hun eigen klantreis, dat je altijd dichtbij bent als bedrijf en de beleving frictieloos is.
Controle, dichtbij en frictieloos
Ik was vorige week op een congres om te kijken naar wat er nou allemaal gebeurt in de wereld. Daarin zie je dat klanten controle willen over hun eigen reis. Maar dat ze ook willen dat je altijd dichtbij bent als bedrijf. En met name ook dat de beleving frictieloos is. Die drie dingen zijn wat mij betreft in de hedendaagse klantvraag heel erg belangrijk. Dat je efficiënt werkt, dat je dus een frictieloze ervaring geeft, altijd dichtbij bent, dat de klant mag bepalen, maar ook dat je transparant bent naar de klant.
Als je dan kijkt welke technologieën en data daarin een rol gaan spelen, dan zie je toch echt wel dat data steeds meer een integraal onderdeel zal worden van ons ‘zijn’. We hebben een horloge om waarop we even kunnen zien welke berichtjes binnenkomen. Maar misschien hebben we over een aantal jaren ook wel een lens in die ons een informatielaag geeft over de echte wereld. Waarop staat: ‘Hé, dit café waar je dichtbij bent; jouw omgeving, jouw contacten, die hebben dit café gewaardeerd met een 4,8 uit 5. Misschien moet je daar ook eens even een kijkje gaan nemen!’ Of je staat voor een schap en je wilt weten welk product je nou eigenlijk zou moeten kiezen. Misschien kan je dan wel met je telefoon naar dat schap kijken en zeggen: ‘Ik wil een product dat een hoge sustainability score heeft, want dat vind ik heel erg belangrijk. Ik wil graag dat het een kokosgeur heeft en ik wil graag dat het een bruine verpakking heeft.’
Stel je geeft die zoekcriteria op, kun je eigenlijk de offline wereld combineren met de online wereld, waar al deze informatie beschikbaar is, want die hebben we op onze website, en kunnen de producten die voldoen aan jouw zoekcriteria ‘oplichten’ van het schap. Dat kan een manier zijn om met data je leven enorm te verrijken. Dat maakt je, laten we zeggen, klantreis of beslissingen frictieloos, omdat je heel gemakkelijk kunt overgaan van online naar offline en andersom. Die twee zijn steeds dichter bij elkaar en geïntegreerd. Daarom zie ik enorm veel ruimte voor data om de klant te helpen zo’n frictieloze reis te creëren.
We zijn bereid om data te delen met bedrijven als we daar ook wat voor terugkrijgen, wat ruimte biedt voor data om een rol in spelen om het leven fijner te maken.
Hetzelfde geldt eigenlijk voor altijd dichtbij zijn. Dat is iets waar we heel erg op zitten te wachten. We zijn bereid om data te delen met bedrijven als we daar ook wat voor terugkrijgen. Dat kan misschien ook wel het volgende betekenen. Stel, we stappen in de auto, op weg de meubelboulevard. Dan krijg je misschien wel een suggestie: ‘Hé, als je dan toch op weg bent naar de meubelboulevard, weet dan dat je onderweg langs een winkel komt waar een product dat jij heel graag koopt in de aanbieding is.’ Dat is ook iets waar we steeds meer naartoe bewegen, wat ruimte biedt voor data om een rol in spelen om het leven fijner te maken.
Keerzijde
Wat mij betreft is de keerzijde hiervan, omdat we met modellen steeds meer dingen automatiseren, soms ook niet altijd precies weten wat dat betekent voor elke klant. Wat er dus kan gebeuren is dat je voor ethische beslissingen komt te staan en daarin afwegingen moet maken. Ik vind de zelfrijdende auto een goed voorbeeld. Zelfrijdende auto’s zijn natuurlijk al op een aantal plekken in gebruik. Stel, je komt in de situatie waar je een keuze moet maken tussen een kind aanrijden of een oudere persoon aanrijden. Waar kies je dan voor? Dat zijn echt ingewikkelde dingen.
Dat is een heftig voorbeeld, maar dat soort dingen gebeuren ook op het moment dat je met kunstmatige intelligentie aan de gang gaat. Met goede intenties, wat denk ik gebeurt. In de meeste gevallen wordt kunstmatige intelligentie ingezet om het leven van klanten, mensen te verrijken, te verbeteren, efficiënter te maken. Wat er zou kunnen gebeuren is dat het op een bepaalde manier wordt doorgeoptimaliseerd, omdat het uitgaat van wat je in het verleden hebt gedaan, en daar bouwt het op voort. Dat kan er dus voor zorgen dat je bepaalde vooroordelen of oordelen versterkt. Misschien wel op bepaalde groepen dingen toepast, die, als je zou zeggen dat het zo was ingestoken, heel onethisch zouden kunnen zijn. Op die manier zie ik daar wel echt risico’s in. Het is een heel belangrijk onderwerp is naar de toekomst toe, hoe we daar mee omgaan.
Wat zijn de gevaren daarvan? Welke regels moet je daar dan bij in ogenschouw nemen? Want enige mate van regulering is hier wel van belang. Want er zit vaak een heel erg groot gat tussen de intentie en wat er dan echt gebeurt. Daar moeten we wel met z’n alle richtlijnen voor gaan vaststellen of opstellen. Om ervoor te zorgen dat we, wat we zien, dat we in ieder geval op z’n minst nooit die intentie heeft gehad. Misschien nog wel meer dan dat, nog wel sterker gereguleerd. Maar ik denk dat in ieder geval die intentie wel heel erg helder zou moeten zijn.
Thank you for taking the time to read the article and/or watch the video. I hope that you enjoyed it. If you did, don’t forget to hit the clap button (the icon of the hands below or on the left side of your screen) so I know I connected with you. Follow me here on Medium to automagically see new stories pop up on your Medium homepage. Or follow me on LinkedIn, I also share updates and stories there. Thank you for your support!
