it is het verhaal van hoe Hunkemöller’s merchandisingteam samenwerkt met een AI-model, geleverd door ADC Data & AI Consulting, om een betere afprijzingstrategie toe te passen. Joost van Rens, Chief Operating Officer bij Hunkemöller, legt uit wat de cijfers lieten zien en hoe het merchandisingteam haar werkwijze heeft aangepast na de introductie van kunstmatige intelligentie.
Resultaten van de transformatie
Samen met ADC startte Hunkemöller's merchandisingteam een pilot om AI-gedreven afprijzing te testen. Om de resultaten goed te kunnen beoordelen, hanteert ADC een retail-benchmark waarmee de impact van AI-oplossingen wordt gemeten. Deze benchmark gaat uit van de volgende resultaten over een periode van 3 maanden:
- +8% omzetstijging.
- +2 procentpunten margeverbetering binnen drie maanden.
De pilot liep van half november tot eind januari—ongeveer tweeënhalve maand. In die periode behaalde Hunkemöller niet alleen de benchmark, maar overtrof deze zelfs. Sneller dan verwacht, zowel qua omzet als marge.
Vandaag de dag draait AI-gedreven afprijzing in elk land waar Hunkemöller actief is, online en in de winkels. Om de verandering duurzaam te maken, zijn tien sleutelmedewerkers getraind in de nieuwe prijsprincipes.
Zie Hunkemöller en ADC op het podium tijdens de RetailTrends Tech op 13 november
De volledige AI afprijs usecase met live Q&A. Alleen op uitnodiging. Meld je aan om in aanmerking te komen. Vraag een toegangspas aan
Waarom Hunkemöller AI koos voor het afprijzen
Een grondige evaluatie van de eerder gehanteerde strategie was de aanleiding van de transformatie. De afprijzingen binnen het bedrijf namen toe en dit vertoonde aanhoudend negatieve trends:
- Het aandeel van de verkoop van producten zonder korting nam af.
- De gemiddelde kortingen en het aandeel hoge kortingen nam toe.
Hunkemöller opereert in veel landen, zowel via offline als online kanalen. Dit zorgt voor een groot aantal mogelijke afprijsopties, waardoor het voorspellen van de juiste korting per markt en kanaal zeer complex werd. Dit resulteerde in een stijging van gemiddelde korting over het gehele assortiment.
De boodschap was duidelijk: er werd niet optimaal afgeprijsd. Een accurate voorspelling van de vraag (demand forecasting) was nodig om te voorkomen dat producten met te lage prijzen werden verkocht. Dit vormde een structurele uitdaging—één die vroeg om een systematische, AI-gedreven aanpak van afprijzen.
Hoe afprijzen werkte vóórdat AI werd ingezet
Voor de transformatie werden prijsbepaling en afprijzen volledig handmatig gedaan. Het merchandisingteam maakte gebruik van ervaring en vakkennis. Beslissingen werden stapsgewijs genomen naarmate de uitverkoop vorderde; het volledige seizoen werd dus niet vooraf gepland. Tegelijkertijd namen de schaal en de behoefte aan meer controle toe. Het beheer op SKU- of productgroep-niveau uitsluitend in Excel werd daardoor te onoverzichtelijk. Dus schakelde Hunkemöller ADC in om een AI-aanpak voor afprijzingstrategie te implementeren en te testen.
AB-testen om de impact van AI te bepalen
De nieuwe aanpak heet SPARO—Strategic Pricing and Revenue Optimization. Een volledig aanpasbaar model dat AI combineert met bedrijfsstrategie om prijsaanbevelingen te produceren. Het systeem is ontworpen om de zakelijke prioriteiten en randvoorwaarden te integreren in de optimalisatie van afprijzingen (Markdown Optimization, MDO). Voor elk product wordt zo de meest geschikte korting bepaald, rekening houdend met de doelen en beperkingen van de business. Om de impact van deze nieuwe aanpak te meten werd er een AB-test toegepast.
SPARO werd ingezet gedurende de volledige uitverkoopperiode—van Black Friday tot en met de End-of-Season Sale—en liep in beide kanalen (online en winkels) in alle landen. Om de impact van SPARO objectief te meten, werden test- en controlegroepen opgezet. Voor de controle groep werd afprijzing gedaan met de eerder gehanteerde strategie. Voor de test groep werden de kortingen gekozen op basis van de aanbevelingen van ADC en het oordeel van het merchandisingteam.
Het team vergeleek niet alleen de hoogte van de kortingen. Ook werd gekeken naar marge en volume. SPARO behaalde op deze 3 punten een beter resultaat. Door op een strategische manier hogere kortingen voor een selecte groep artikelen te selecteren, zag de test groep een hoger margepercentage met gemiddeld een lager kortingsniveau. Ondanks dit bleef het doorverkoopspercentage ongeveer gelijk.
Wat veranderde in de workflow van het merchandisingteam
Met SPARO voegde Hunkemöller een nieuw onderdeel toe aan hun afprijzingstrategie:
- ADC genereert aanbevolen kortingsniveaus.
- Het merchandisingteam beoordeelt deze en geeft feedback.
- Waar nodig past het team gerichte aanpassingen toe; anders worden de aanbevelingen overgenomen.
Omdat de toegevoegde waarde van SPARO is bewezen, is de aanpak nu volledig geïntegreerd. ADC zal Hunkemöller hierbij verder ondersteunen in een driejarig strategisch partnerschap.
Wat veranderde in de afprijsfilosofie
Voorheen werd elke fase van de uitverkoop apart behandeld. Nu wordt de hele periode als één plan geoptimaliseerd. De nieuwe aanpak resulteert in een hoger margepercentage terwijl doorverkoop niet afneemt. De controle is gedetailleerder waardoor kortingen afgestemd kunnen worden op product-niveau in plaats van brede productgroepen.
Advies van Joost van Rens, COO bij Hunkemöller
AI voor afprijzen werkt het best wanneer er een groot assortiment en veel data beschikbaar zijn. Je hoeft niet internationaal te zijn. Modellen draaien per land, met kleinere markten gegroepeerd waar dat logisch is.
Wat telt is een goede basis:
- Twee jaar of meer aan schone transactie-, prijs- en voorraadgeschiedenis,
- Honderden producten per seizoen of categorie,
- Genoeg prijsvariatie om elasticiteit te schatten,
- Duidelijke informatie over voorraadstatus en beschikbaarheid per kanaal (online / winkels).
Adoptie is meestal makkelijker in e-commerce—geen prijslabels om te vervangen—dus kortingsniveaus kunnen heel precies zijn. In winkels houden overzichtelijke stappen in de kortingen het aanbod duidelijk voor shoppers.
Het invoeren van AI gaat niet om het vervangen van mensen. Het draait om een sterkere samenwerking: het merchandisingteam mét SPARO. ADC introduceerde hun model aan ons. Wij voegden de bedrijfsregels en vakkennis van Hunkemöller toe, testten het, zagen de impact en namen het vervolgens aan als onze nieuwe standaard.
Als je het overweegt, begin dan met een fit-check met ADC: een snelle datadiagnose en backtest om de signaalsterkte te bevestigen—dan een gerichte pilot in een uitverkoopperiode.
Zie Hunkemöller en ADC op het podium tijdens de RetailTrends Tech op 13 november
De volledige AI afprijs use case met live Q&A. Alleen op uitnodiging. Meld je aan om in aanmerking te komen. Vraag een toegangspas aan
Reacties 0