Data speelt een cruciale rol in retail. HSO biedt met innovatieve data-analyse en klantinteractie een continue stroom van waardevolle inzichten die bedrijven helpen om voorop te blijven lopen.

De doorlopende cyclus van smart data
Door een doorlopende cyclus van data te creëren haal je het meest uit je data. Hoe doe je dat? Start met het scherp hebben van een doel, en koppel daar vervolgens een sterke use case aan. Een sterke use case begint met een goed begrip van jouw strategie. Identificeer de grootste uitdagingen en de minst presterende processen en focus op de aspecten die direct waarde toevoegen aan je business.

Richt je niet op welke IT-toepassingen je zou willen implementeren, maar kijk welk proces er binnen de organisatie verbetering nodig heeft. Bijkomend voordeel hiervan: de techniek die wordt gebruikt voor use cases die echt waarde toevoegen wordt binnen het bedrijf direct omarmd.

Vervolgens verzamel je uit verschillende interne en externe databronnen relevante data die worden gebruikt om actionable insights te generen. Deze inzichten krijgen nog meer waarde wanneer ze zijn verrijkt met de juiste modellen vanuit Machine Learning of Artificial Intelligence.

Dan gaan we kijken uit welke bronnen deze data vandaan moet komen en hoe we accelerators kunnen inzetten om je moderne dataplatform te vullen met data die relevant zijn voor de use case.

Het resultaat? Jij neemt beter onderbouwde strategische beslissingen. Volgende use cases doorlopen dezelfde cyclus, waardoor resultaten steeds verfijnder zijn. Door data te hergebruiken en aan te vullen, creëer je een doorlopende cyclus waarin data elkaar versterkt en constant nieuwe waarde heeft.

Twee voorbeelden uit de praktijk
Optimaal kortingen geven
Overtollige en verouderde voorraad aan het einde van het seizoen is een veelvoorkomende uitdaging bij retailers, ze blijven maar al te vaak zitten met onverkochte spullen. Om dit te voorkomen is een goed lopende afprijzingstrategie cruciaal.

Data over klanten, vraagvoorspellingen, voorraadniveaus en omloopsnelheid van artikelen worden gebundeld. Deze data, uit je POS, PIM en ERP, moeten zo slim en snel mogelijk in je data lake terecht komen, en door dit proces te herhalen ontstaan accelerators die het proces versnellen.

Deze data wordt vervolgens omgezet in AI-modellen die helpen bepalen welke artikelen richting het einde van hun levenscyclus gaan en welke er over dreigen te blijven. Maar ook voorspellingen over trends en koopkracht kunnen bepalen wanneer welke korting het meest effectief is.

Op basis van de output van modellen worden de kortingen bepaald. Door bundeling van data worden deze automatische doorgevoerd in zowel kassasystemen als webshops. Zo kan een kledingwinkel goed onderbouwd een beslissing nemen over kortingen, niet op ervaring en gevoel, maar op basis van data. Bovendien: met de nieuwe data over de verkoop van de afgeprijsde producten is de volgende prijsactie nóg beter onderbouwd. Deze cyclus blijft zich oneindig herhalen.

Altijd verse broodjes
Stel je een bakkerij voor op een druk treinstation die dagelijks honderden broodjes bakt. Door verkoopdata te analyseren en voorspellende modellen toe te passen, kan de bakkerij nauwkeurig voorspellen hoeveel broodjes op elk moment van de dag nodig zijn.

Dit resulteert in minder verspilling en hogere klanttevredenheid doordat er altijd verse broodjes beschikbaar zijn. Maar; op zaterdag zijn er niet net zoveel klanten als op maandag en in de winter gelden andere bezoekersaantallen in het station dan in de zomer. Doordat de cyclus zich maar blijft herhalen worden ook op het eerste gezicht verscholen patronen in de data zichtbaar. Het voorspellend advies wordt zo steeds nauwkeuriger. Nu kan de bakkerij ook voorspellen hoeveel broodjes hij moet bakken op een maandag in de zomervakantie bij 23 graden.

Als de cyclus volledig in plaats is kan het proces in een volgend seizoen, maar ook bij een ander product, herhaald worden. De AI-modellen evalueren én nieuwe data wordt gekoppeld aan bestaande. Zo wordt het advies van een hoger niveau. En deze cyclus blijft zich oneindig herhalen.

Voordelen van de Smart Datacyclus Strategie

1. Geïntegreerde aanpak
   Met duidelijke doelen zorg je voor een holistische benadering van data-initiatieven. Fragmentatie wordt voorkomen door verschillende data-initiatieven te bundelen in één coherente strategie.
2. Schaalbaarheid
   Kan gemakkelijk worden opgeschaald naarmate de behoeften van het bedrijf groeien. Begin met kleine projecten en breidt deze incrementeel uit naarmate je meer ervaring en succes hebt.
3. Focus op waarde
   Richt je op het leveren van concrete waarde in plaats van rapporten. De nadruk ligt op praktische resultaten die direct bijdragen aan doelstellingen.
4. Snelle implementatie
   Door gebruik te maken van accelerators en frameworks zoals het HSO DNA Framework en AI modellen, kunnen initiatieven snel worden uitgevoerd.
5. Betere samenwerking tussen IT en business
   Het succes van data-initiatieven hangt af van een goede samenwerking tussen IT en de business. Deze strategie bevordert samenwerking door duidelijk gedefinieerde doelen en verantwoordelijkheden.

Met een modern dataplatform zoals Microsoft Azure integreer je al je interne databronnen—van ERP tot website en CRM—tot één enkele waarheid. Dit levert diepgaandere inzichten op in je bedrijfsprocessen en biedt je hoogwaardige data om mee te werken. 

Wil jij ook meer inzichten halen uit jouw data dan je nu doet? HSO heeft uitgebreide retailkennis en -ervaring en denkt graag met je mee. Maak vandaag nog een afspraak met HSO.