Fra kundeavis til personlig kommunikasjon : en casestudie om datadrevet kundeinnsikt

Abstract

Datadrevet innsikt har for alvor blitt avgjørende for norske detaljforhandlere og skaper mange muligheter. Det store potensialet ligger nå i analyse av data og å skape verdi av innsikten. Formålet med denne oppgaven er å utforske hvordan en norsk bedrift utnytter tilgangen de har på data, og hvilket potensial som ligger i datadrevet innsikt. Dette er en enkeltcasestudie av Europris ASA, hvor det har blitt gjennomført både kvalitative og kvantitative undersøkelser. Gjennom semistrukturerte intervjuer og analyse av transaksjonsdata indikerer resultatene at Europris er i startfasen av å benytte datadrevet innsikt til mer personlig kommunikasjon til kundene. Enkle automasjoner og testing av mer personaliserte nyhetsbrev med bakgrunn i historisk data er prosesser som er under utvikling. Videre i studien illustreres mulighetene ved bruk av assosiasjonsregler for å skape et beslutningsgrunnlag som er basert på analyse av data. Ved benyttelse av assosiasjonsregler kan bedrifter få god innsikt i kundens kjøpsmønster. Dersom reglene kan predikere fremtidig atferd vil Europris kunne treffe kunden med mer relevant kommunikasjon. Assosiasjonsreglene kan også bidra til å løse mange av utfordringene som Europris har i forbindelse med personalisering av kommunikasjon. Avslutningsvis indikerer resultatene at det ligger et potensial for økt omsetning ved bruk av assosiasjonsregler. Studiet konkluderer med at Europris har behov for å tilegne seg dypere kundeinnsikt, og at data mining kan være til god hjelp i denne prosessen. Videre kan assosiasjonsregler være en lønnsom metode for å løse flere av utfordringene som ble identifisert gjennom de kvalitative undersøkelsene.

Data-driven insight is increasingly crucial for Norwegian retailers and creates many opportunities. The great potential now lies in the analysis of data and creating value out of the insight. The purpose of this thesis is to study how one Norwegian company utilize their access to data and explore the potential value of analysing data. This study is a single-case study of Europris Norway, with both qualitative and quantitative data. Through semi-structured interviews and analysis of transactional data, the results indicates that Europris is in the initial phase of using data-driven insight for more personal communication to customers. They base their personal communication on a few simple automations and have started testing personalized newsletters based on historical data. Furthermore, the study illustrates the possibility of using association rules to simplify decisionmaking based on analysis of data. By using association rules, companies can gain insight into the customer's buying pattern. If the rules can predict future behaviour, Europris will be able to meet customers with more relevant communication. The association rules can also help solve many of the challenges that Europris has in connection with personalization of communication. In conclusion, we see that there is great potential in using association rules to grow sales through the use of data-driven insight. The study concludes that Europris needs to gain deeper insight to customer shopping patterns. The use of association rules can be a good first step for Europris regarding the challenges outlined in the qualitative surveys.