DATA DRIVEN DECISIONS
DATA DRIVEN DECISIONS
Laatste cases
84% nauwkeurige offertevoorspelling met AI-gedreve…84% nauwkeurige offertevoorspelling met AI-gedreven sales-intelligentie
Masparts, dé specialist in exclusieve auto-onderdelen voor Maserati, F…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…
71% betere vraagvoorspelling voor nieuwe productla…71% betere vraagvoorspelling voor nieuwe productlanceringen
Een wereldwijde marktleider in bouwtools wilde de vraagvoorspelling vo…Een wereldwijde marktleider in bouwtools wilde de vraagvoorspelling voor nieuwe producten verbeteren. Met onze ML-modellen bereikten we 71% verbeterde nauwkeuri…
28% hogere conversie met AI-gedreven personalisati…28% hogere conversie met AI-gedreven personalisatie
Een grote Nederlandse retailer verhoogde online conversie met 28% door…Een grote Nederlandse retailer verhoogde online conversie met 28% door gepersonaliseerde productaanbevelingen en dynamische content.
Forecast-nauwkeurigheid klinkt abstract — tot u het vertaalt naar veiligheidsvoorraad, voorraadkosten en nee-verkoop. Deze gratis rekentool laat zien wat zelfs een bescheiden verbetering waard is voor uw voorraad, in euro's.
Conservatieve aannames, hieronder onderbouwd. Geen registratie, er wordt niets opgeslagen.
Ook een bescheiden verbetering telt hard aan. Schuif naar uw eigen situatie.
Een 15% betere forecast is ongeveer waard
€ 8.925 per jaar
Plus € 31.500 werkkapitaal dat vrijkomt uit veiligheidsvoorraad.
Drie conservatieve aannames: veiligheidsvoorraad is ongeveer 30% van de voorraadwaarde en schaalt mee met de forecastfout; voorraad aanhouden kost ongeveer 20% per jaar (rente, opslag, risico, veroudering); en nee-verkoop door stockouts is zo'n 4% van de omzet, waarvan een betere forecast de helft × het verbeteringspercentage terugwint. De uitkomst is bewust voorzichtig gerekend, niet maximaal.
Ja, mits er ruimte zit tussen uw huidige methode en wat uw data toelaat. In benchmarks op verkoopdata zien we tegenover een naïeve of gemiddelde-gebaseerde voorspelling regelmatig 20-40% minder fout op week/SKU-niveau; 15% is daarom een voorzichtig uitgangspunt. De enige manier om het zeker te weten is een benchmark op uw eigen historie.
Veiligheidsvoorraad bestaat om voorspelfouten op te vangen: hoe groter de fout, hoe meer buffer er nodig is om nee-verkoop te voorkomen. Wordt de voorspelling nauwkeuriger, dan kan de buffer bij gelijkblijvende servicegraad omlaag — dat kapitaal komt vrij en de jaarlijkse kosten over die voorraad vervallen.
Een forecast-benchmark op uw eigen verkoopdata, onder NDA: wij zetten onze voorspelling naast uw huidige methode en een naïeve basislijn, zwart op wit per productgroep. Dan weet u vooraf welk verbeteringspercentage voor u realistisch is — niet als belofte, maar gemeten.
Lees hoe wij forecast-nauwkeurigheid meten tegen een naïeve basislijn, of begin met een forecast-benchmark op uw eigen verkoophistorie — onder NDA, resultaat binnen weken.