Hoe real-time klantdata een industriële revolutie ontketenen

Het pas verschenen boek Fusion Strategy voorspelt een revolutie in de manier waarop industriële bedrijven hun klanten bedienen. Als ze real-time ‘zien’ hoe een klant hun eindproduct nu eigenlijk echt gebruikt, zullen ze misschien wel heel andere oplossingen gaan ontwikkelen. ‘Het Treacy & Wiersema-model is straks niet meer aan de orde’, stelt medeauteur Venkat Venkatraman. ‘Je mag dan misschien denken dat je productleader bent, als uit data blijkt dat jouw klant door allerlei omstandigheden te weinig waarde haalt uit jouw product, dan ben je weg.’

Waarom kan een bedrijf als Google zo hard groeien en continu nieuwe diensten bedenken waar consumenten laaiend enthousiast van worden? Omdat ze een product bieden waarvan ze real-time kunnen zien hoe een individu dit gebruikt. Hierdoor weten de algoritmen van Google precies welke aanbevelingen ze moeten doen om deze klant tegemoet te komen en kunnen ze er intussen voor zorgen dat hun producten nog beter worden. Jarenlang dachten maakbedrijven dat zo’n real-time connectie met eindgebruikers niet hun ding was. Een fysiek product is immers iets heel anders dan een zoekmachine, een navigatiesysteem of een onlinevideodienst. De focus van maakbedrijven lag niet op de gebruiksfase, maar op het ontwerpen, produceren en distribueren van eindproducten. Industrie en digitaal, dat waren altijd twee totaal verschillende werelden.

Die tijd is nu voorbij, als we de Amerikaanse innovatie-experts Vijay Govindarajan en Venkat Venkatraman (foto) mogen geloven. In hun baanbrekende boek Fusion Strategy noemen ze als voorbeeld autofabrikant Tesla, dat ook fysieke producten maakt, maar dan wel tjokvol sensoren, software en telematica. Zodat ze real-time kunnen volgen hoe een klant deze gebruikt. Met de data die dit genereert, kunnen ze continu hun algoritmen voor autonoom rijden verbeteren. Iedere Tesla heeft een soort schaduwsysteem dat voortdurend het rijgedrag van een chauffeur voorspelt. Wijkt een chauffeur hiervan af, dan is dat voor Tesla een aanleiding om te analyseren wat er aan de hand was en wordt de eigen software steeds slimmer gemaakt. Hoe meer gebruikersdata, hoe beter Tesla kan inspelen op de klantbehoefte; een mechanisme dat zichzelf versterkt. … … …