De forecast bepaalt de voorraad. En hij draait op gemiddelden.
Stratalytic bouwt vraagvoorspellingen op de eigen verkoopdata, inclusief seizoen, promo's en kanalen, en bewijst de verbetering in een benchmark voordat er iets vastligt. Geen planningspakket, geen abonnement per SKU.
Wat is een betere forecast waard?
Ook een bescheiden verbetering tikt flink aan. Stel de eigen situatie in.
Een 15% betere forecast is goed voor ongeveer
€ 8.925 per jaar
Plus € 31.500 werkkapitaal dat vrijkomt uit veiligheidsvoorraad.
20-40%
Minder forecastfout vs basislijn
€475K
Onbeheerd voorraadverschil bij één klant
Weken
Doorlooptijd benchmark
100%
Van u, code én model
Direct een solution architect aan tafel.
Bij Stratalytic zit de solution architect aan tafel die de modellen ook bouwt, geen salesteam. In 30 minuten lopen we het assortiment en de huidige methode langs, met een eerlijk oordeel of een benchmark op de data de moeite waard is. Is de huidige forecast al goed, dan is dat het antwoord.
Wat het deze bedrijven opleverde
Herkenbaar?
Inkoop draait op het gemiddelde van vorig jaar, en dat is te merken
Te veel kapitaal in slow movers, lege schappen bij stijgers. De forecastfout staat op geen enkel dashboard, maar wél in het werkkapitaal en de nee-verkoop.
De offerte van het planningspakket deed pijn aan de ogen
Enterprise planningssoftware factureert per SKU per maand, voor altijd. En de promo-weken en marketplace-kanalen passen alsnog niet in het standaardmodel.
Elke leveranciersorder gaat op onderbuikgevoel
Door lange levertijden en minimale ordergroottes is elke misser in een inkooporder duur, naar beide kanten.
Zo werkt het, gemeten in plaats van beloofd
30 minuten met de solution architect
Aan tafel zit de solution architect die de modellen ook bouwt, geen tussenlaag. We lopen samen assortiment, kanalen en huidige methode langs, met een eerlijk antwoord erbij: is een betere forecast realistisch op deze data?
Forecast-benchmark op de eigen historie
Onder NDA draaien we onze modellen tegen de huidige methode én een naïeve basislijn, op de echte verkoopdata. De verbetering staat per productgroep zwart-op-wit, gemeten, niet beloofd.
Van forecast naar inkoopbeslissing, in eigen beheer
Het model plus de vertaling naar bestelpunten en inkoopadvies, gekoppeld aan wat er al gebruikt wordt. Vaste prijs. Het draait in de eigen omgeving, en code en model zijn van u.
Waarom geen planningspakket of spreadsheet?
| Excel | Planningspakket | Maatwerk-forecast | |
|---|---|---|---|
| Omgaan met afwijkingen (promo's, kanalen, seizoen) | Formules op gemiddelden | Standaardmodel, config-grenzen | Getraind op de data |
| Eerst het bewijs, dan het besluit | Geen | Demo van de leverancier | Benchmark op de eigen historie |
| Kostenmodel | Gratis, maar de fout is duur | Abonnement per SKU, voor altijd | Eenmalig, vaste prijs |
| Eigenaarschap | Van u | Platform van de leverancier | U bezit code en model |
Benieuwd hoe dit er op de eigen data uitziet?
Plan een gratis gesprek van 30 minuten met de solution architect die het werk ook bouwt. We lopen samen de processen langs en zeggen eerlijk waar het geld zit en waar niet.
Vrijblijvende kennismaking
30 minuten, geen verplichtingen, direct met de bouwer.
Voor het gesprek
Waarom geen Slimstock, Optiply of een andere planningssuite?
Die pakketten zijn sterk voor bedrijven die in hun standaardprofiel passen. Wijkt de werkelijkheid af (promo-gedreven verkoop, marketplaces naast eigen kanalen, importlevertijden, hard seizoen), dan rekent een standaardmodel met gemiddelden. Een maatwerk-forecast traint op de eigen data en de eigen afwijkingen, en kost eenmalig in plaats van een abonnement per SKU.
Hoe weet ik of het echt beter wordt?
We meten het voordat er iets besloten wordt. In een forecast-benchmark komt onze voorspelling naast de huidige methode én een naïeve basislijn, op de eigen verkoophistorie, zwart-op-wit per productgroep. Verslaat het model de huidige aanpak niet, dan stopt het daar en blijft er een gratis inzicht over.
We hebben zelf al iets gebouwd dat werkt. Wat voegt u dan toe?
Goed teken. Dan is de vraag niet meer óf het kan, maar of eruit komt wat erin zit. Daar loopt het meestal stuk: Gartner verwacht dat 30% van de AI-projecten na de proof of concept sneuvelt, en MIT vond dat 95% van de pilots geen resultaat oplevert dat terug te vinden is in de cijfers. Zelden omdat het model niet werkt, meestal omdat niemand eigenaar is van het getal. Wat er mogelijk is, verschuift bovendien snel, en dat bijhouden lukt niet naast het draaien van een operatie. Wij rekenen vooraf op de eigen data uit wat er te halen valt, gratis, en zorgen dat het daarna ook echt draait. Bij een forecast die op gemiddelden liep, was dat €778.000 per jaar.
Wat kost het?
De benchmark is afgebakend en kost weinig tot niets; het volledige traject (model en koppeling met het voorraad- en inkoopproces) ligt doorgaans tussen €15.000 en €40.000 eenmalig. Ter vergelijking: bij een voorraadwaarde van enkele tonnen is 10-15% minder overvoorraad al een veelvoud daarvan. Reken het na met de module bovenaan.
Welke data is er nodig?
Verkoophistorie per artikel per week (minimaal zo'n twee jaar, voor het seizoenspatroon), en idealiter de promo-kalender en voorraadstanden. Dat zit vrijwel altijd al in de webshop, kassa, ERP of fulfilmentsysteem. Wij halen het eruit; dat hoort bij het werk.
Wat gebeurt er met de forecast in de praktijk?
Een voorspelling die niemand gebruikt, is waardeloos. We vertalen hem door naar het besluit: bestelpunten, inkoopadvies per leverancier, promo-weken apart gepland. De inkoper krijgt geen grafiek maar een lijst: dit wel bestellen, dit niet, en waarom.
