Case Study - 10DAYS

Diepere data-inzichten zonder eigen data-team

Datagedreven werken is van strategisch belang voor 10DAYS. Hierin had de organisatie behoefte aan duidelijke antwoorden op vragen als:

• Kopen klanten die tijdens de sale kopen ook full-price?
• Welke producten worden doorgaans als eerste gekocht door nieuwe klanten?
• Wat is de impact van specifieke promoties op klantwaarde?

Hoewel de behoefte groot was, bood de bestaande technische infrastructuur geen eenvoudige manier om deze inzichten te verkrijgen. Eerdere plannen om een data-analyst en data-engineer aan te nemen bleken kostbaar en tijdrovend.

“Mijn pitch was simpel: we hebben een data-analyst nodig, maar daarvoor moeten we eerst een data-engineer hebben die onze volledige Google Cloud omgeving bouwt.”

‍

De AI Data Assistent als kostenefficiënt alternatief

Tijdens de zoektocht naar een efficiëntere aanpak kwam 10DAYS in contact met de data-assistent van AdPage. De keuze werd snel duidelijk door het kostenplaatje en de snelheid van de eerste resultaten. De jaarlijkse investering in de data-assistent lag zelfs lager dan één maandsalaris van een data-analyst. Bovendien konden ze direct starten met het draaien van analyses dankzij een eenvoudige integratie.

“De jaarfee is lager dan een maandsalaris van een data-analyst. Toen was de keuze snel gemaakt.”

‍

Zo werkt de AI Data Assistent voor 10DAYS

Klantgedrag en aankoopclusters

Door analyse van het koopgedrag ontdekte 10DAYS dat 12 procent van hun klanten zowel in sale als full-price koopt. Deze groep heeft de hoogste customer lifetime value. Het verhogen van dit percentage van 12 naar 15 procent zou potentieel 10.000 euro extra omzet opleveren.

‍ 

Eerste aankoop patronen

De data-assistent onthulde dat nieuwe klanten doorgaans beginnen met:

• Sweaters en tops (eerste aankoop)
• In de tweede aankoop volgen klanten met broeken of jurken
• Sokken worden vaak toegevoegd om aan een bestellimiet te komen

Deze inzichten worden meegenomen in de toekomstige digitale strategie omtrent bundels, klant aanbevelingen en content.

‍

Strategische beslissingen

De cijfers helpen interne discussies te onderbouwen. Zo bleek dat het Private Member Sale concept niet alleen een acquisitiemiddel is, maar ook uiteindelijk leidt tot méér full-price klanten.

“Dit lost eigenlijk al zoveel op, dat we geen data-analist of data-engineer meer hoeven aan te nemen.”

‍

‍

Het resultaat: datagedreven werken door de hele organisatie

De data-assistent creëert niet alleen inzichten, maar verhoogt ook het datagedreven bewustzijn binnen de organisatie.

‍

Marketing

• Dieper inzicht in persona’s
• Betere analyse van creatives
• Concretere input voor targeting en campagnes

Productie & Design

• Inzicht van best-performing items per drop voor toekomstige drops
• Zicht op populaire combinaties en samenstellingen
• Inzicht in aankoopmomenten als input voor productie cyclus

‍

Management

• Directe onderbouwing van strategische beslissingen
• Inzicht in de werkelijke impact van sales-acties

‍

Persoonlijke samenwerking en continue doorontwikkeling

In de samenwerking met AdPage waardeert Roxanne vooral de continue ontwikkeling van de data-assistent en de persoonlijke betrokkenheid. AdPage verwerkt klantfeedback actief in de doorontwikkeling van het product. De komende periode richt 10DAYS zich op het verzamelen van vragen vanuit de organisatie, het uitvoeren van analyses en het ophalen van concrete actiepunten. Door maandelijkse retrospectives blijft het team leren en optimaliseren.

‍

Conclusie: schaalbare data-infrastructuur zonder extra personeel

Dankzij de implementatie van AdPage beschikt 10DAYS nu over een schaalbare, kostenefficiënte data-infrastructuur zonder extra personeel. Het merk kan sneller beslissingen nemen, klantgedrag diepgaander analyseren en interne teams beter ondersteunen met actuele inzichten. De komende periode zet 10DAYS in op verdere optimalisatie en het uitbreiden van datagedreven besluitvorming binnen alle afdelingen.