71% betere vraagvoorspelling v...71% betere vraagvoorspelling voor nieuwe productlanceringen
Een wereldwijde marktleider in bouwtools wilde de vraagvoorspelling voor nieuwe ...Een wereldwijde marktleider in bouwtools wilde de vraagvoorspelling voor nieuwe producten verbeteren. Met onze ML-modellen bereikten we 71% verbeterde nauwkeurigheid en CHF 778K jaarlijkse besparing.
28% hogere conversie met AI-ge...28% hogere conversie met AI-gedreven personalisatie
Een grote Nederlandse retailer verhoogde online conversie met 28% door gepersona...Een grote Nederlandse retailer verhoogde online conversie met 28% door gepersonaliseerde productaanbevelingen en dynamische content.
Slimmere CPC bidding met AI-ge...Slimmere CPC bidding met AI-gestuurde budgetallocatie
TravelAround, een innovatieve reisorganisatie, optimaliseerde hun Google Ads per...TravelAround, een innovatieve reisorganisatie, optimaliseerde hun Google Ads performance met een custom CPC bid-engine. Machine learning bepaalt nu automatisch de optimale biedingen per keyword en cam...
Een wereldwijde marktleider in bouwtools wilde de vraagvoorspelling voor nieuwe producten verbeteren. Met onze ML-modellen bereikten we 71% verbeterde nauwkeurigheid en CHF 778K jaarlijkse besparing.
0%
Verbeterde nauwkeurigheid
CHF 0K
Jaarlijkse besparing
0%
Forecast accuracy
0
Producten geanalyseerd
Achtergrond
Deze wereldleider in professionele bouwtools stond voor een complexe uitdaging bij het lanceren van nieuwe producten. Traditionele forecastmethoden werkten niet voor producten zonder historische data. Dit leidde tot ofwel te hoge voorraadkosten, ofwel gemiste verkoopkansen door stockouts.
Methodologie
We ontwikkelden een machine learning model dat productkenmerken, marktdata en vergelijkbare productlanceringen combineert om accurate voorspellingen te maken voor nieuwe producten.
Consolidatie van productdata, markttrends, seizoenspatronen en historische lanceringsdata in één unified dataset.
Ontwikkeling van predictieve features zoals productcategorie similarity scores, marktpenetratie indices en cannibalisatie-effecten.
Training van ensemble ML-modellen (XGBoost + Neural Networks) met cross-validatie op historische productlanceringen.
Implementatie in de planning systemen met automated retraining en real-time forecast updates.
Impact
De nieuwe forecasting oplossing leverde meetbare resultaten op binnen 6 maanden na implementatie.
0%
Verbeterde voorspelnauwkeurigheid
Van 40% naar 68% forecast accuracy voor nieuwe productlanceringen
CHF 0K
Jaarlijkse kostenbesparing
Door optimale voorraadniveaus en minder spoedleveringen
0%
Reductie handmatig werk
Forecasters focussen nu op strategie in plaats van data-entry
0 weken
Snellere time-to-market
Door betere planning van supply chain en distributie
Stratalytic heeft ons geholpen een data-gedreven aanpak te implementeren die direct impact had op onze bottom line. Het team begreep onze business uitdagingen en leverde een oplossing die écht werkt.
Head of Supply Chain Planning
Global Construction Leader
Technologieën
Laat uw e-mail achter en wij nemen contact met u op om te bespreken hoe we vergelijkbare resultaten voor uw bedrijf kunnen behalen.
Ontdek hoe wij uw bedrijf kunnen helpen groeien met data-gedreven oplossingen. We bespreken uw uitdagingen en mogelijkheden.

Rutger Geerlings
Solutions Architect
@rutger@stratalytic.nl