hits

juni 2016

Kunnskap om dine kunders behov er ikke forbeholdt Silicon Valley

I en tid der webanalyse og big data er buzz-ord nr det kommer til forst kundenes behov, er det rart at ikke flere prver forst hva som skjer i den analoge verden. Ethvert selskap som bygger en digital tilstedevrelse er godt innforsttt med behovet for sofistikert web-analyse. Faktisk bruker 98% av amerikas 500 strste internettforhandlere en eller annen form for web-analyse. Det er blitt et essensielt verkty for forst kundenes forbrukermnster, og for utvikle forbedringer i driften av butikk.

P tross av den omfattende bruken av analyse p nett, bruker relativt f selskaper med fysiske butikker avanserte analyseverkty for forst omverdenen. Dette gjelder bde det eksisterende kundegrunnlaget for en butikk og potensielle nye kunder nr en ny butikk skal etableres.


Location analytics er en teknologi som setter relevant informasjon i system for hjelpe selskaper i forst sine kunders behov. Hvis du driver en butikk innenfor detaljhandelen, kan det for eksempel vre relevant vite gjennomsnittsalderen p menneskene som bor i nrheten av din butikk, gjennomsnittsinntekten, og hvorvidt dette er barnefamilier eller ikke. Denne informasjonen gir verdifull og unik innsikt i hvilke produkter du skal satse p, bde nr det gjelder utvalg og pris. P samme mte som algoritmer med hy presisjon kan styre hvilke annonser du ser og hvilke tilbud du fr p en nettbutikk, kan algoritmene i location analytics-teknologien beregne beste beliggenhet eller mix av vareutvalg ut i fra hvor den fysiske butikken er plassert.


Nedenfor ser du et eksempel p hvor en algoritme har analysert kundegrunnlaget til to steder basert p en kjreavstand i tid fra butikken p fem minutter i bil. Algoritmen beregner det potensielle kundegrunnlaget og beregner fordeling i alder og inntekt (NB: De to adressene i hhv Sandvika og Lrenskog er tilfeldig valgt. Data er basert p tall fra SSB).  



Man ser umiddelbart at lokasjonen i Lrenskog har et betydelig strre kundegrunnlag, men inntekt- og aldersfordelingen tilsier at type vareutvalg og produkter du vil kunne selge i de to omrdene vil vre svrt forskjellig.


Vi lever i kundens tidsalder, der selskaper m omfavne en form for intimitet med sine kunder ? bde online og offline. Jeg er ikke i tvil om at mange selskaper vil fortsette seile blindt inn i horisonten nr det kommer til forst sitt kundegrunnlag og sine kunders forbruksmnster. Noen vil klare seg helt fint, men mange vil sannsynligvis bomme nr de skal ta beslutninger p sviktende grunnlag, som for eksempel mageflelse. De selskapene som lykkes vil derimot vre de som omfavner og forstr kundenes behov, og benytter data og algoritmer ? som location analytics - som gjr dette mulig.

 Les mer om vre lsninger for retailbransjen, Location Analytics, p vre hjemmesider

 

Smarte byer handler om god design

Det er mye snakk om smarte byer, men hva er egentlig en smart by? De fleste ser nok for seg en by full av avansert teknologi, sensornettverk og automatiske systemer for varsling av nr sppelkassene er fulle. Forrige uke presenterte jeg p Abelias konferanse Smart innbygger - smart by hvor temaet var nettopp smarte byer. Etter ha jobbet med denne tematikken en stund har det blitt mer og mer tydelig for meg hvor lite dette handler om teknologi og hvor mye det handler om brukeropplevelse ? hvordan vi opplever at byen vi bor i er tilrettelagt for vre behov, eller med andre ord: god design.

I en smart by fler du deg trygg - fordi politiet er tilstede der folk er, nr ting skjer. I en smart by blir du inspirert til investere i solceller p taket, fordi kommunen forteller deg om potensialet for innsparinger for akkurat ditt tak, og i tillegg subsidierer investeringen. I en smart by s venter du p neste buss, fordi Ruter forteller deg at denne som kommer n er nesten full, men at det kommer en buss om fem minutter med god plass. I en smart by velger du sykle til jobb, fordi det er tilrettelagt for sykkel fra der du bor ? selv om du m gjennom tett trafikk i bykjernen.


Smarte byer er den brukeropplevelsen du fr som et resultat av mange smarte beslutninger tatt p alle niver. Fra byplanleggere og politikere som tar beslutninger med ti rs horisont; til deg og meg som innbyggere og enkeltindivider nr vi tar en beslutning i nuet, med umiddelbar effekt. Felles for alle disse beslutningene er at lokasjon og stedfestet informasjon er sentralt. Min pstand er at smarte byer m bygges p geografiske data.

 

                         

For illustrere hvor sentralt lokasjon og stedfestet informasjon er for smarte byer viste vi under konferansen hvordan man kan bruke data crowdsourcet fra innbyggerne gjennom en app som Strava ? plandata fra Oslo kommune og data fra Statens Vegvesen. Ved kombinere disse fr man en unik innsikt som setter oss i stand til ta smarte beslutninger: kartet viser oss blant annet hvilke gater som er hyppigst brukt av syklister, hvilke kryss det er strst ventetid, og hvor det oftest skjer ulykker. Dette legger grunnlaget for at man tilrettelegger for sykkel der det trengs. Klikk gjerne p bildet ovenfor for utforske presentasjonen og dataene fra Strava nrmere.

I dette eksemplet benyttet vi sykkelveier, men dette er bare en brkdel av de geografiske data som faktisk finnes tilgjengelig. Disse kan kombineres i analyser som kan bidra til at man tar smartere beslutninger, som leder til bedre brukeropplevelse ? og dermed ogs en smart by.