Data- en AI-oplossingen die zichzelf terugverdienen.
Betere voorspellingen, minder handwerk. Bij een internationale fabrikant steeg de nauwkeurigheid van de forecast van 40% naar 68%, goed voor €778.000 per jaar.
We beoordelen data-oplossingen op wat ze opleveren:
kostenreductie, omzetgroei en ROI.
Met een bedrag erbij, nog voor de investering.
Cases
Wat het opleverde, in cijfers
84% nauwkeurige offertevoorspelling met AI-gedreven sales-intelligentie
Masparts, dé specialist in exclusieve auto-onderdelen voor Maserati, Ferrari en Lamborghini, zet zijn webshop-data om in omzet. Drie AI-modellen voor cross-sell, offerte-scoring en vroege klantsignalen draaien direct in de Laravel-backend. Het salesteam weet nu vooraf welke offertes kans maken en welke onderdelen samen verkopen.
71% betere vraagvoorspelling voor nieuwe productlanceringen
Een wereldwijde marktleider in bouwtools wilde de vraagvoorspelling voor nieuwe producten verbeteren. Onze ML-modellen maakten de voorspelling 71% nauwkeuriger en besparen €778.000 per jaar.
28% hogere conversie met AI-gedreven personalisatie
Een grote Nederlandse retailer verhoogde de online conversie met 28% door gepersonaliseerde productaanbevelingen en dynamische content.
Slimmere CPC-bidding met AI-gestuurde budgetallocatie
TravelAround, een innovatieve reisorganisatie, verbeterde haar Google Ads-resultaten met een CPC-bid-engine op maat. Machine learning bepaalt nu automatisch de optimale biedingen per keyword en campagne.
45% minder ongeplande downtime met predictive maintenance
Een grote producent had 45% minder machinestoringen door sensordata te combineren met machine learning voor predictive maintenance.
Wat levert het op?
Drie manieren waarop data en AI zich terugverdienen
We beginnen altijd bij een concreet resultaat, getoetst op de eigen data, vóór er een offerte ligt. Kies waar de grootste winst zit.
Forecasting verbeteren
Nauwkeuriger voorspellen, getoetst tegen de huidige forecast op de eigen data.
€778K
bespaard per jaar, nauwkeurigheid 40% naar 68%
Werk automatiseren
Het overtikken van orders uit e-mail verdwijnt. Het team controleert alleen nog de uitzonderingen.
60 uur
handwerk per week terug
Datafundament voor AI
Eerst de databronnen, koppelingen en toegangsrechten op orde, dan pas AI.
60%
strandt zonder AI-klare data (Gartner)
ML-modellen in productie
Gerealiseerde opbrengst bij klanten
Minder ongeplande stilstand (case)
Gemiddelde ROI
Geen formulier nodig
Plan direct een strategiegesprek van 30 minuten
Kies een moment dat past. We lopen de data- of AI-vraag door en kijken wat er concreet haalbaar is.
Wat het deze bedrijven opleverde
Drie plekken waar het vastloopt
Ze komen in vrijwel elke operatie terug. We pakken ze aan in sprints van twee weken, niet in trajecten van maanden.
Organisaties verzamelen bergen data en zien er in de cijfers weinig van terug. Het ontbreekt zelden aan data. Het ontbreekt aan de stap van analyse naar iets wat elke dag draait. Bij een internationale fabrikant was die stap €778.000 per jaar waard.
Bekijk onze cases
De Data Impact Scan
Dertig minuten met de data scientist die het model ook bouwt. Geen accountmanager, geen overdracht naar een junior team.
- Vrijblijvend, 30 minutenGeen verkooppraatje, geen slides
- ROI vooraf duidelijkEerlijk onderbouwd, ook als het niets oplevert
- Van inzicht tot productieWij bouwen werkende modellen, geen POC's in slides
Blijkt er na de verkenning niets te halen? Dan stopt het traject en betaalt u niets.
Werkwijze
Van data naar resultaat
in vier stappen
- 01
De Data Impact Scan
Dertig minuten over de data die er is. Daarna liggen er drie tot vijf kansen, elk met een orde van grootte in euro's. Ook een eerlijk 'hier zit het niet' is een uitkomst.
Vrijblijvend30 minutenGeen verplichtingen - 02
Haalbaarheidsonderzoek & ROI-validatie
We zoeken datakwaliteit, haalbaarheid, ROI en scope uit voordat er geïnvesteerd wordt. Valt er niets te halen, dan volgt er geen voorstel.
DatavalidatieROI-berekeningVrijblijvend - 03
Agile ontwikkeling & implementatie
Elke twee weken staat er iets werkends. In week 1-2 het fundament, in week 3-8 de kern van de oplossing, in week 9-12 de verfijning. De kennisoverdracht loopt elke sprint mee, niet pas aan het eind.
Sprints van 2 wekenIteratiefWerkend resultaat - 04
Oplevering, training & continuïteit
Documentatie, praktische training, monitoring en drie maanden support. Daarna draait het team het zelf, zonder vendor lock-in.
TrainingDocumentatie3 maanden support
Waarom bedrijven kiezen voor Stratalytic
Eerst het bewijs, dan de offerte
We zoeken haalbaarheid en ROI vooraf uit. Valt er niets te halen, dan stopt het daar, zonder factuur.
Het probleem, niet de technologie
De keuze voor een model volgt uit het probleem, niet andersom. Technologie is het middel.
Elke twee weken iets werkends
Geen maanden in het ongewisse. Vanaf de eerste sprint draait er iets, en is er iets te zien.
Gebouwd om gebruikt te worden
95% van de AI-pilots levert niets op wat terug te zien is in de cijfers (MIT). Zelden omdat het model niet werkt, meestal omdat niemand ermee werkt. Daarom werkt het team van de klant bij ons vanaf dag één mee.
Nog niet toe aan een gesprek? Begin met de gids.
Gratis PDF: welke AI-toepassing wel geld oplevert en waarom de meeste projecten stranden, met drie gemeten cases, van 71% minder forecastfout tot 84% nauwkeurige offerte-scoring.
FAQ
Veelgestelde vragen
Wat teams meestal willen weten voordat ze een gesprek plannen.
Voor organisaties die genoeg data verzamelen om erop te sturen, en die beslissingen nemen die ervan afhangen: voorraad, prijzen, planning, capaciteit. De sector maakt weinig uit: productie, logistiek, retail of dienstverlening. De rode draad is een terugkerende beslissing die nu op gevoel of in een spreadsheet wordt genomen.
Een eerste werkend model staat doorgaans in 2 tot 4 weken. We werken in sprints van twee weken met zichtbare voortgang, dus geen maanden in het ongewisse.
De Data Impact Scan is vrijblijvend. Blijkt er na de verkenning niets te halen, dan stopt het en betaalt u niets. De prijs van een eerste project hangt af van de scope en de complexiteit van de data. Die bepalen we na het haalbaarheidsonderzoek. We brengen pas een voorstel uit als de verwachte besparing of opbrengst ruim opweegt tegen de investering.
We tekenen een NDA voordat er data wordt gedeeld. De verwerking gebeurt in de eigen cloud van het bedrijf of in een EU-cloud, volgens de AVG. We trainen nooit op data van derden.
Met Rutger, oprichter en data scientist, die zelf aan het traject meewerkt. Geen overdracht naar een junior team na het eerste gesprek, en geen accountmanager tussen het bedrijf en de persoon die het model bouwt.
Waar we mee bouwen
Van data-engineering tot machine learning. Welke tools we kiezen, hangt af van het probleem en van wat er al draait, niet van onze voorkeur.
