Een gouden advies

Auteur: Carol Velthuis | Beeld: Yvonne Kroese | 25-11-2016

Een gouden advies

Advies geven bij de verkoop van producten was natuurlijk altijd al de normaalste zaak van de wereld. Voor advies kunnen bedrijven zich nu naast menselijke expertise ook verlaten op big data en algoritmes. Zo neemt de waarde van advies steeds meer toe. De contouren van een nieuwe advieseconomie tekenen zich af.
 

Michelin geeft zakelijke klanten advies hoe ze brandstof kunnen besparen op basis van data die sensoren in de band leveren. General Electric adviseert luchtvaartmaatschappijen waar en wanneer hun vliegtuigen het best kunnen tanken. Adviseren op basis van big data is ín. Ook consumentenbedrijven experimenteren ermee. Zo vertelt BMW bestuurders waar er in de buurt nog een parkeerplaats vrij is. En op basis van transactiegegevens wijst de bank HSBC klanten erop dat zij bijvoorbeeld veel meer aan horeca uitgeven dan de meeste mensen. Al sinds jaar en dag zijn verkopers gewend om bij de aankoop van producten advies te geven. Door slimme inzet van (big) data en algoritmes naast dure, menselijke expertise neemt de waarde van advies ten opzichte van de kostprijs echter sterk toe, waardoor het advies steeds meer een kernonderdeel van de propositie van het bedrijf wordt. Dit verschijnsel noemen we consultative business models. We voorzien dat deze adviesintensiteit zo sterk toeneemt dat je kunt spreken (naar analogie van de experience economy) van een advieseconomie. Hier ligt voor elk bedrijf een kans om te onderzoeken hoe het door intelligente, proactieve inzet van persoonlijke data en advies, klanten nog beter kan bedienen en zo onderscheidend kan blijven in steeds competitievere, transparantere markten.

BASAAL OF OP MAAT
Wat we in die nieuwe consultatieve bedrijfsmodellen zien, zou je ‘de vier p’s’ kunnen noemen. De adviezen zijn persoonlijk, gebaseerd op de specifieke data van elke klant afzonderlijk zodat de klant fact-based verbetermogelijkheden krijgt aangereikt die voor hém relevant zijn. De adviezen zijn ook product-overstijgend. Het gaat niet meer over verlenging van de levensduur van die ene band, maar over de gehele bedrijfsvoering. Daarnaast is de advisering proactief. Slimme producenten en dienstenleveranciers die over interessante gegevens beschikken, wachten niet meer af tot de klant er zelf om vraagt, maar bieden de kennis gericht aan op het moment dat zich kansen of risico’s voor die specifieke klant voordoen. En tenslotte is de advisering permanent geworden op basis van continue real time data. Bedrijven die hun afnemers adviezen kunnen geven die diep ingrijpen in de bedrijfsprocessen van hun afnemers, kunnen erop rekenen dat de relatie niet van de ene op de andere dag wordt verbroken.
Op beperkte schaal komen adviescompetenties nu al in verschillende vormen voor. In de meest basale variant worden algemene algoritmen met beperkte data, ‘slimme apps’, geleverd. Met de Good home-app van All State bijvoorbeeld krijg je advies op maat over de risico’s, veiligheid en onderhoud van je huis op basis van de ouderdom, bouw en ligging ervan.
Ook komt het voor dat juist alleen de ruwe data worden geleverd, zonder bewerking. B2b-leveranciers zoals GE en logistieke dienstverleners maken hier gebruik van. Dit soort adviescompetenties is nog maar in beperkte mate persoonlijk en productoverschrijdend. Dit kan worden uitgebouwd tot een consultatieve propositie door slimme bewerkingen los te laten op actuele, persoonlijke data, soms verrijkt met data van derden, om zo digitaal advies op maat kunnen geven. Hiermee ontkomen bedrijven aan een negatieve prijsspiraal en onderscheiden ze zich in steeds transparantere markten.
Het omgekeerde geldt ook: niet investeren in digitale gepersonaliseerde adviesproposities kan betekenen dat het bedrijf de boot mist in de nieuwe advieseconomie. In veel sectoren ligt nog een ongekend potentieel voor dit soort proposities. Banken hebben inzicht in alle transactiegegevens van hun klanten en kunnen door benchmarks en marktanalyses adviseren over kostenmanagement, marketing en vestigingsbeleid. Verzekeraars kunnen op maat adviseren over risicopreventie. Energiebedrijven over besparingspotentieel.

EEN EERSTE STAP
Binnen A.T. Kearney zien we afgelopen jaren een toename van bedrijven die hun klanten advies geven via apps die de klant eventueel zelf kan vullen met persoonlijke data. Vrijwel alle grote bedrijven als banken, verzekeraars en retailers bieden dergelijke apps of online tools aan waar de klant advies krijgt over zijn verzekeringspakket, trainingsschema, dieet of recept. Soms gaat het om complexe software; Akzo levert een pakket waarmee reders een coating voor hun schepen kunnen kiezen die het brandstofverbruik reduceert. Deze tools kunnen worden gezien als een eerste stap op weg naar een consultatief businessmodel. Het advies is niet proactief, maar een momentopname geïnitieerd door de klant zonder koppeling naar real time klantgegevens. Het kan zeker de moeite lonen om hierin te investeren; tegen relatief lage kosten versterken de tools de klantrelatie en merkpositionering. Anderzijds zien we bij veel bedrijven apps met lage gebruikscijfers. Klanten zijn selectief en gebruiken maar enkele apps regelmatig; om tot die groep te behoren moet de app grote relevantie hebben voor de gebruiker.
Een stap verder gaan bedrijven die persoonlijke klantgegevens uit hun bedrijfsvoering die van nut zijn voor de afnemers op regelmatige basis aanleveren. Bedrijven krijgen vanuit hun technologie en processen de beschikking over steeds meer gegevens die voor klanten waardevol kunnen zijn. De laatste locomotieven van GE hebben 250 sensoren die 150.000 datapunten per minuut leveren. Deze worden meegeleverd aan de gebruiker, die ze kan inzetten om zijn eigen operatie beter aan te sturen. Een industrieel klimaatbedrijf levert op verzoek van klanten de gegevens uit hun koelcompressoren die de temperatuur tijdens het transport continu monitoren. Tegen lage meerkosten kan de klant op die manier hoge extra waarde worden geleverd. Nauwe afstemming met de klant is essentieel, zodat de stroom gegevens exact aansluit op de behoeften en systemen van de ontvanger. De leverancier kan zich onderscheiden en daarmee de relatie met de klant versterken en de loyaliteit vergroten.

18 MILJARD BESPAREN, GRAAG
Echt persoonlijk, proactief én productoverschrijdend wordt het advies als de continue stroom van klantgegevens wordt geanalyseerd en bewerkt, waardoor de klant gericht advies op maat krijgt. B2b-bedrijven combineren daarvoor real time data, bijvoorbeeld uit Internet of Things-technologie, met intelligente algoritmen. Zo geeft Caterpillar klanten proactief persoonlijk advies over preventief onderhoud en vlootmanagement, waarmee dealers voor hun klanten naar hun schatting in totaal 9 tot 18 miljard kunnen besparen. Op een vergelijkbare manier kan CLAAS, leverancier van landbouwmachines, boeren advies geven over optimalisatie van de oogst en minimalisering van verliezen. Ter verrijking van de data wordt samengewerkt met weerbedrijven, verzekeraars en producenten van bestrijdingsmiddelen. Mastercard geeft banken en retailers op basis van miljarden transactiedata inzicht in klantgedrag. In de VS heeft het bedrijf hiervoor al een unit met vijfhonderd consultants opgebouwd. In veel sectoren staan deze ontwikkelingen nog in de kinderschoenen maar wordt er wel hard aan gewerkt. Komende jaren kan een stroomversnelling van deze consultatieve bedrijfsmodellen worden verwacht.

INVESTERING TERUGVERDIENEN
Ontwikkeling van onderscheidende consultatieve modellen vergt een forse investering. De vraag is hoe deze wordt terugverdiend. Een eerste antwoord hierop is dat het bedrijf zich ermee kan onderscheiden en de pure prijsconcurrentie vermijden. Het advies vertaalt zich in loyalere klanten en een hogere prijs. Sommige bedrijven, zoals Mastercard, kiezen ervoor het advies zelf te tariferen, vergelijkbaar met pure play adviesbureaus. Essentie is dat niet alleen uren en analysekracht worden aangeboden, maar dat die worden versterkt door intelligente tools en big data. Een derde verdienmodel ontstaat als de data en intelligentie met het basisproduct worden gecombineerd om klanten totaaloplossingen te bieden, waarbij je niet voor het product betaalt maar voor de voorziening. Zo levert Michelin Tire as a Service: Michelin neemt het gehele bandenmanagement over en de klant betaalt per kilometer. Dergelijke pay per use-modellen bestaan al langer. Nieuw is het gebruik van data en technologie waarmee de leverancier een veel hogere mate van efficiency kan bereiken dan de klant zelf, waardoor prijzen voor de klant lager en marges hoger zijn, en de aantrekkelijkheid exponentieel toeneemt.

VERBEELDINGSKRACHT
Het ontwikkelen van slimme, consultatieve businessmodellen start bij de klant. Het is van belang diepgaand inzicht te hebben in klantbehoeften en -processen en de rol die het product of dienst daarin speelt. Vervolgens moet worden bekeken over welke data het bedrijf beschikt, of zou kunnen beschikken bij inzet van digitale technologie als Internet of Things en door samenwerking met partners. Vaak is een volgende stap om in enkele pilots samen met de klant experimenten te doen en diverse mogelijkheden te onderzoeken, eventueel samen met gespecialiseerde partners. Daarna kan de consultatieve dienstverlening worden uitgerold. Vaak gaat het om nieuwe, nog niet eerder toegepaste modellen die verbeeldingskracht vergen. Het resultaat is echter de moeite waard, want juist door first movers worden de belangrijkste voordelen behaald in klantloyaliteit en nieuwe omzet.

Bronnen
Michelin solutions press release, July 11, 2013
Wayne Grayson, Equipment World, May 21, 2014
Paul Daugherty e.a., Accenture, Driving Unconventional Growth through the Industrial Internet of Things



Carol Velthuis is director bij A.T. Kearney.


Deze analyse is gepubliceerd in Management Scope 08 2016.

Wat vond u van het artikel? Stem / Waardeer:



Score 0 | 0 Waarderingen

Nieuwe businessmodellen

In dit dossier

Meer opinie