Data sleutel tot succes in out-of-home

De wereld van ‘out-of-home’ (OOH) is dynamisch en vol uitdagingen. In tegenstelling tot de relatief stabiele retailsector, kenmerkt de out-of-home-markt zich door een hoge doorloopsnelheid. Nieuwe horecalocaties openen de deuren, terwijl andere sluiten onder druk van stijgende kosten, veranderende regelgeving en dalende marges. Tegelijkertijd biedt deze turbulentie kansen voor producenten die hun strategie aanpassen aan de veranderlijke realiteit. Data bieden daarbij stabiliteit.

Het slim verzamelen, analyseren en benutten van de juiste gegevens stelt producenten en leveranciers in staat om hun klanten beter te begrijpen, efficiënter te opereren en te groeien in een concurrerende markt. De out-of-home-markt staat aan de vooravond van een grote transitie. ‘Data’ wordt niet langer gezien als een optioneel hulpmiddel, maar als een essentiële bron voor succes. Producenten die hierop inspelen, merken dat ze niet alleen efficiënter werken, maar ook sterkere relaties opbouwen met hun klanten. En dat leidt tot meer groeimogelijkheden.

Retail – OOH: fundamentele verschillen

Waar in retail stabiliteit en langdurige klant relaties centraal staan, heeft out-of-home een veel hoger verloop. Vooral in de horeca verandert het landschap snel. Locaties komen en gaan, concepten worden vernieuwd en horeca- eigenaren staan onder druk om flexibel en creatief te blijven. Een ander fundamenteel verschil tussen retail en out-of-home is dat in out-of-home de ‘route- to-market’ veel meer versplinterd is. In retail gaat bijna alles via de grote supermarktketens, terwijl in out-of-home de groothandel een belangrijke schakel is. Binnen retail zijn data via de supermarkt ruim voorradig, maar in out-of-home is dit zeker niet het geval.

Betrouwbare klantgegevens

Out-of-home-producenten moeten zich daarom constant afvragen: wie zijn mijn klanten, wat zijn hun behoeften en hoe kan ik hen het beste bedienen? De sleutel tot succes: betrouwbare klantgegevens. De kern van het probleem ligt vaak bij de (on)betrouwbaarheid van klant gegevens. Veel producenten en leveranciers geven aan dat ze hun huidige klanten redelijk in beeld hebben, maar in werkelijkheid blijkt de informatie vaak verouderd of onvolledig. Dit leidt tot inefficiënties: vertegenwoordigers die voor gesloten deuren staan, gemiste kansen bij (potentiële) klanten en een focus op de ‘gemakkelijke’ klanten, in plaats van de klanten met de meeste potentie.

Data-gedreven aanpak: waar beginnen?

Een eerste stap is het in kaart brengen van het relevante universum aan locaties. Te vaak missen producenten/leveranciers een groot deel van de relevante locaties, omdat zij enkel werken op onderbuikgevoel en de marktkennis van vertegenwoordigers. Voor producenten/leveranciers die hun klantgegevens willen uitbreiden, zijn externe datapartners een oplossing. Een voorbeeld is de Roamler-locatiedatabase, die via allerlei bronnen een zo compleet mogelijk beeld van de markt schetst. Op basis van een objectief onderhouden segmentatie kan een strategie worden bepaald op de segmenten die het beste aansluiten bij het merk. Na het bepalen van het relevante universum is het tijd om te prioriteren. Alleen al de traditionele horeca in Nederland bevat meer dan 50.000 unieke locaties. Het is bijzonder kostbaar om deze allemaal te bezoeken. Hierdoor is het belangrijk om te bepalen welke locaties interessant zijn.

Welke locaties prioriteit?

Een goed onderhouden CRM-systeem (custom relationshipmanagement-systeem, red.) of SFA systeem (salesforce-automatiseringsysteem, red.) is essentieel als basis voor het gestructureerd beheren van klantrelaties. Hierin worden niet alleen omzetcijfers opgeslagen, maar bij voorbeeld ook contractinformatie, contacthistorie, bestelgeschiedenis en meer. Een up-to-date CRM-systeem stelt vertegenwoordigers in staat om altijd een goed overzicht te houden en op de juiste momenten aandacht te geven aan de juiste klant. Een goed voorbeeld is de contractinformatie: door dit te registreren, kan een vertegenwoordiger een locatie op het juiste moment weer benaderen om een nieuw contract af te sluiten. Daarnaast is het raadzaam om een contact strategie te maken voor bestaande klanten. Het traditionele rondje-om-de-kerk zal langzaam uit de dagelijkse routine van een vertegenwoordiger verdwijnen. Wat komt er voor in de plaats? Wat ons betreft geen strikte sturing op basis van data, maar data als hulp voor de vertegenwoordiger om de juiste locatie te kunnen kiezen voor een bezoek.

Van inzicht naar actie

Out-of-home is minder transparant dan de retailmarkt, maar maakt steeds meer stappen in die richting. Zo zijn er steeds vaker grossiersdata beschikbaar. Door volumegegevens te koppelen aan specifieke locaties, ontstaat er niet alleen een helder beeld van de hardst groeiende klanten, maar wordt ook duidelijk welke locaties juist achterblijven ten opzichte van vorig jaar of helemaal gestopt zijn met het inkopen van het product. Door op het juiste moment de vertegenwoordiger te voorzien van deze informatie, kan worden bepaald welke klant bezocht moet worden. Ook een model op basis van data kan helpen om de juiste locaties te identificeren. Vaak zijn er voldoende gegevens beschikbaar van bestaande klanten, maar is de rest van de markt een grijs gebied. Externe datapartners kunnen uitkomst bieden door het opzetten van een ‘classificatiemodel’. Op basis van verschillende locatiekenmerken wordt bepaald welke locaties in de markt de meeste potentie hebben voor een product. Het toepassen van een ‘ABCD-classificering’ helpt bij het ontwikkelen van een contactstrategie voor bestaande klanten, maar Duidelijke locatiekenmerken helpen om de Duidelijke locatiekenmerken helpen om de potentie van een locatie te bepalen. 

Doorloopsnelheid en constant veranderende omstandigheden. 

In deze turbulentie bieden data stabiliteit. Producenten en leveranciers die investeren in het verzamelen, analyseren en toepassen van gegevens, kunnen klanten beter begrijpen, efficiënter werken en gerichte groeistrategieën ontwikkelen. Ook om de beste potentiële klanten te vinden. Het verzamelen van data is echter slechts de eerste stap. De echte waarde ligt in de analyse. Steeds meer producenten/leveranciers investeren in interne datateams of schakelen externe specialisten in om hun gegevens te interpreteren en om te zetten in bruikbare inzichten. Dit stelt hen in staat om proactief te handelen en snel in te spelen op veranderingen in de markt. Een voorbeeld: een producent of leverancier merkt dat een specifieke stad ondermaats presteert. Door dieper te graven en de grossiersdata te analyseren, ontdekt het bedrijf dat een groot aantal horecazaken in de stad minder omzet doet dan voorgaande jaren. Met deze informatie kan de producent/leverancier de strategie aanpassen en accountmanagers naar deze locaties sturen.

Conclusie: data als ‘omzetverhoger’

De out-of-home-markt is zoals gezegd dynamisch en uitdagend, met een hoge De transitie naar data-gedreven werken is essentieel. Zo kunnen producenten/leveranciers op basis van data hun universum in kaart brengen, bepalen welke klanten prioriteit hebben en andere slimme databronnen gebruiken om de efficiëntie bij de buitendienst te verbeteren en de omzet te verhogen.

Reageren of ideeën? In elke editie van FPWork bespreken we een onderwerp op het gebied van retailexecutie. Heb je vragen of suggesties? Laat het Martijn Nijhuis weten via martijn@roamler.com.