Just Brands | Slimme inzet van data voor klantbehoud
Over de case
Data verzamelen doen alle e-commercebedrijven wel. Maar hoe zet je die bergen aan klantinformatie écht in om klanten te behouden en slimmere beslissingen te nemen? Just Brands, een Nederlandse modegroep achter labels als PME Legend, Vanguard en Cast Iron, worstelde met deze vraag. Jarenlange transactie- en gedragsdata? Check. Maar een gestructureerde manier om deze om te zetten in bruikbare inzichten die retentie verbeteren, marketing relevanter maken en retourzendingen verminderen? Die ontbrak.
De vraag van Just Brands
Just Brands zat op een goudmijn aan data, maar miste de sleutel om deze te ontgrendelen. Hoe zorg je dat al die informatie over online gedrag, aankoopgeschiedenis, retourzendingen en supportinteracties daadwerkelijk bijdraagt aan sterkere klantrelaties? En belangrijker nog: hoe voorkom je dat waardevolle klanten afhaken of juist verkeerde producten bestellen die ze weer retourneren?
Het doel was helder: de retentie verbeteren, marketingrelevantie vergroten en het aantal retourzendingen verminderen. Maar de weg ernaartoe? Die moesten we samen ontdekken.
Onze aanpak
Bij de start van de samenwerking kozen we bewust voor een andere route. In plaats van te beginnen met vaste KPI’s, gingen we de data openlijk verkennen. We legden diepere gedragspatronen bloot en trokken bestaande segmentatiemethoden in twijfel. Hierdoor identificeerden we kansen met grote impact die bij een rigide aanpak misschien over het hoofd waren gezien.
Stap 1: Een schaalbare dataomgeving bouwen
De eerste stap was het creëren van een modulaire, inzichtgedreven dataomgeving. We integreerden aankopen, retourzendingen, CRM-records, digitale interacties en surfgedrag in één platform en implementeerden BlueConic als Customer Data Platform (CDP). Hierdoor konden we 360°-klantprofielen opstellen die in realtime werden bijgewerkt. Telkens wanneer een klant surfte zonder iets te kopen, een winkelwagentje achterliet of een artikel retourneerde, werd zijn profiel onmiddellijk geüpdatet. Elke interactie werd een kans voor tijdige, gepersonaliseerde ervaringen.
Stap 2: Voorspellende modellen ontwikkelen
Om deze omgeving optimaal te benutten, introduceerden we een reeks voorspellende modellen die speciaal zijn ontworpen voor de modebranche, maar toepasbaar zijn op elke e-commerceonderneming die van giswerk naar precisie wil overstappen. Deze modellen geven antwoord op cruciale vragen: Welke nieuwe kopers komen waarschijnlijk terug? Welke producten moeten we vervolgens aanbevelen? Welke bestellingen lopen risico te worden geretourneerd?
Model 1: Voorspellen van herhalingsaankopen We beoordelen nieuwe klanten op hun kans om opnieuw te kopen, rekening houdend met vroeg gedrag zoals tijd op de site, producttype en betrokkenheid bij follow-up e-mails. Hierdoor richt Just Brands marketinginspanningen op klanten die het meest waarschijnlijk loyaal worden.
Model 2: Productrelaties in kaart brengen In plaats van algemene suggesties zoals ‘mensen kochten ook’, brengen we échte relaties tussen productcategorieën in kaart. Klanten die gebreide kleding kopen, kopen vaak ook lichte sweatshirts, maar zelden korte broeken. Deze patronen maken slimmere cross-selling mogelijk.
Model 3: Gepersonaliseerde categorie-affiniteitsscores We voorspellen de waarschijnlijkheid dat elke klant zich met specifieke producttypes bezighoudt op basis van prijsgevoeligheid, surfgedrag, eerdere aankopen en seizoensgebondenheid. Het resultaat? Aanbevelingen die actueel, intuïtief en relevant zijn.
Model 4: Pasvormvoorspelling en retourrisicomodellering Retourzendingen zijn een belangrijke kostenpost. Dit model identificeert producten en klanten die risico lopen op retourzendingen, schat maatproblemen in en voorspelt potentieel problematische bestellingen. Met deze inzichten past Just Brands proactief aanbevelingen aan, geeft advies over maten en biedt ondersteuning voordat retourzendingen plaatsvinden.
Stap 3: Van inzicht naar actie
Alle modellen zijn ontworpen voor realtime activering. We zorgden ervoor dat inzichten direct werden vertaald naar dynamische website-inhoud, gepersonaliseerde e-mails, gerichte promoties en upsell-logica. Personalisatie werd een prestatiehefboom, gestuurd door live gegevens in plaats van statische aannames.
De resultaten
Het mooie aan dit project is dat het laat zien wat een datagedreven aanpak oplevert. Door een flexibele, schaalbare omgeving te creëren en voorspellende modellen strategisch toe te passen, realiseert Just Brands meetbare bedrijfsresultaten:
- Verbeterde retentie
Door vroeg in de customer journey te identificeren welke klanten waarschijnlijk terugkomen, optimaliseert Just Brands het retentiebudget en stimuleert herhalingsaankopen. - Slimmere cross-selling
Door echte productrelaties in kaart te brengen in plaats van algemene aanbevelingen, zijn productaanbevelingen door de hele catalogus relevanter en effectiever geworden. - Minder retourzendingen
Door proactief maatadvies te geven en risicovolle bestellingen te identificeren, verlaagt Just Brands de kosten van retourzendingen en verhoogt de klanttevredenheid. - Effectievere personalisatie
Klanten krijgen aanbevelingen die écht passen bij hun voorkeuren, gedrag en fase in de customer journey. Niet overweldigend, maar intuïtief en relevant.
Just Brands bewijst dat succes niet draait om het hebben van de meeste data, maar om het op een slimmere manier gebruiken ervan. Van giswerk naar precisie, van statische segmenten naar realtime personalisatie, en van reactief naar proactief. Dat is de kracht van datawetenschap in e-commerce.
Benieuwd wat we voor jouw merk kunnen betekenen? En hoe datawetenschap een gamechanger kan zijn voor jouw e-commerce? Neem contact op met ons team en ontdek hoe we samen impact kunnen maken!
Daag ons uit!
Ontdek hoe wij jouw organisatie op de kaart zetten.
