Fashionmerken en -bedrijven sturen tegelijk op collecties, inkoop, voorraad, wholesale, winkels, e-commerce, marges en retouren. De benodigde gegevens zitten verspreid over ERP, webshops, kassasystemen, EDI en logistieke systemen.
Wij brengen die gegevens samen, zodat je beter kunt sturen op collectieprestaties, sell-through, voorraadbeschikbaarheid, bijbestellingen, kortingen, inkoop en rendement.
Een fashionbedrijf wil niet alleen weten wat er is verkocht. Je wilt ook zien welke collecties, artikelen en kleuren goed presteren, waar voorraad blijft liggen en welke producten juist sneller uitverkopen dan verwacht. Voororders geven daarbij een eerste beeld van de verwachte vraag. Consumentverkopen laten zien wat werkelijk aanslaat en vormen de basis voor beslissingen over bijbestellen, voorraadverdeling, kortingen en outlet.
Tegelijk moet de keten beheersbaar blijven. Welke inkooporders lopen vertraging op en wat betekent een latere aankomst voor beschikbare voorraad, uitlevering en omzet? Waar wijken bestelde en ontvangen hoeveelheden van elkaar af? Welke voorraad is vrij beschikbaar, gereserveerd of al langere tijd zonder beweging? En zijn de juiste artikelen op het juiste moment beschikbaar voor wholesale, winkels en e-commerce?
Die vragen raken verschillende onderdelen van de organisatie. Merchandising kijkt naar collectie, sell-through en artikelprestaties, buying naar leveranciers, kostprijzen en leveringen, sales naar klanten, orderintake en bijbestellingen, operations naar voorraad en logistiek en finance naar omzet, marge, budget en forecast.
Informatie over collecties, inkoop, voorraad, verkoop, retouren en finance is verspreid over de hele keten. Wanneer die gegevens niet inhoudelijk op elkaar aansluiten, wordt het lastig om tijdig bij te sturen op assortiment, beschikbaarheid en marge.
Productinformatie, inkooporders, voorraad, wholesale-orders, winkelverkopen en webshoporders staan vaak in verschillende systemen. Daardoor is niet direct zichtbaar hoe een collectie werkelijk presteert, hoeveel voorraad nog beschikbaar is en welke omzet of marge uiteindelijk per artikel, maat, kleur, kanaal of seizoen wordt gerealiseerd.
Een artikel kan bij de ene klant of in het ene verkoopkanaal snel verkopen, terwijl dezelfde voorraad elders blijft liggen. Zonder samenhang tussen voororders, consumentverkopen, reserveringen, vrije voorraad en forecast wordt te laat zichtbaar waar moet worden bijbesteld, herverdeeld of afgeremd.
Voororders geven een eerste indicatie van de verwachte vraag, maar consumentverkopen laten pas zien wat werkelijk aanslaat. Wanneer sell-through, retouren en voorraad niet gezamenlijk worden gevolgd, komen beslissingen over bijbestellen, afprijzen, outlet of het afbouwen van een artikel vaak te laat.
Bruto-omzet geeft geen volledig beeld van het verkoopresultaat. Retouren, kortingen, commissies en andere commerciële afspraken verschillen per klant, verkoopkanaal en productgroep. Daardoor kan een artikel met een hoog verkoopvolume uiteindelijk minder bijdragen aan het resultaat dan verwacht.
Vertragingen bij leveranciers, afwijkingen tussen bestelde en ontvangen hoeveelheden en niet-verzonden orders beïnvloeden beschikbaarheid, verkoop en klantafspraken. Ook wanneer goederen al onderweg zijn, wil je weten wat een verschoven aankomstdatum betekent voor voorraad, uitlevering en omzet. Wanneer buying, logistics en sales ieder vanuit een eigen overzicht werken, wordt die impact vaak pas zichtbaar wanneer artikelen niet op tijd beschikbaar zijn.
Een dashboard wordt pas bruikbaar wanneer het antwoord geeft op vragen die in de dagelijkse praktijk spelen. In fashion gaat het meestal om een combinatie van collectie- en verkoopsturing en de beheersing van inkoop, voorraad en levering.
In een ERP-systeem staat veel van wat nodig is voor analyse: artikelen, klanten, leveranciers, verkooporders, inkooporders, voorraad, facturen en grootboektransacties. Om ermee te kunnen sturen, moeten die gegevens wel inhoudelijk worden verbonden met informatie uit winkels, webshops, EDI, logistiek en andere operationele systemen.
Een artikel bestaat uit meer dan een artikelnummer. Het hoort bij een merk, collectie, seizoen, categorie, kleur en maat. Verkooporders kunnen onder meer voororders, bijbestellingen of outletorders zijn. Daarnaast maakt het uit of verkoop plaatsvindt via wholesale, winkels of e-commerce. Binnen wholesale wil je bovendien kunnen analyseren op bijvoorbeeld klantgroep, klant, land en vertegenwoordiger. Voorraad kan vrij beschikbaar, gereserveerd, onderweg of aan een specifieke klant of verkoopkanaal toegewezen zijn. Alleen wanneer die structuren op elkaar aansluiten, kun je vanuit een totaaloverzicht betrouwbaar doorklikken naar de onderliggende klant, order, artikelvariant, voorraadpositie of factuurregel.
Voor vragen over werkelijk rendement, voorraadbehoefte en toekomstige verkoop zijn soms aanvullende gegevens nodig. Denk aan sell-outdata van wholesale-klanten via EDI, kassadata, webshopgedrag, retourredenen, targets, forecasts, transportinformatie, personeelsuren of kosten uit finance.
Merken, collecties, seizoenen, productgroepen, categorieën, stijlen, kleuren en maten. Door die hiërarchie consequent vast te leggen, kunnen prestaties worden gevolgd van collectie- en merkniveau tot een individuele maat-kleurcombinatie. Ook materiaalgegevens en productafbeeldingen kunnen aan dezelfde productstructuur worden gekoppeld.
Voor wholesale kan de klantstructuur bestaan uit klantgroepen, individuele klanten, landen, prijsgroepen en vertegenwoordigers. Daarnaast onderscheiden we verkoopkanalen zoals wholesale, winkels, e-commerce, marketplaces en outlet. Door klanten en kanalen als aparte dimensies vast te leggen, kunnen orderintake, omzet, marge en sell-through op het juiste niveau worden vergeleken.
Voororders, bijbestellingen, outletorders, openstaande verkooporders, verzendingen, facturen, creditnota’s en retouren. Daarmee kan de volledige orderstroom worden gevolgd, inclusief bruto- en nettohoeveelheden, kortingen, retourredenen, openstaande leveringen en verschillen tussen orderintake en gerealiseerde verkoop.
Inkooporders, ontvangen en openstaande hoeveelheden, leveranciers, leverdata en afwijkingen. De kostprijs kan worden opgebouwd uit de inkoopprijs en aanvullende toeslagen, zoals transport en warehouse. Door inkoop, ontvangsten, verwachte aankomstdatums en kostprijs naast elkaar te zetten, wordt zichtbaar waar vertragingen en kostenstijgingen ontstaan en welke artikelen of verkooporders daardoor worden geraakt.
Actuele voorraad, vrije voorraad, gereserveerde voorraad, voorraad per locatie en voorraad zonder recente beweging. In combinatie met openstaande verkoop, verwachte ontvangst, forecast en sell-through wordt zichtbaar waar tekorten dreigen, waar voorraad kan worden herverdeeld en welke artikelen mogelijk moeten worden afgeprijsd.
Kassaverkopen, webshoporders, targets, budgetten en forecasts. Door consumentverkopen te verbinden met de oorspronkelijke voororders, actuele wholesale-orderintake en voorraad kan worden beoordeeld hoe de werkelijke vraag zich ontwikkelt ten opzichte van de oorspronkelijke verwachting. Daarmee ontstaat ook een betere basis voor bijbestellingen, voorraadverdeling en seizoensplanning.
Wanneer productinformatie, verkoop, inkoop, voorraad, retouren en finance op elkaar aansluiten, ontstaat één basis voor commerciële, operationele en financiële sturing.
Volg omzet, aantallen, sell-through, marge, kortingen en retouren per merk, collectie, seizoen, categorie, artikel, kleur en maat. Vergelijk voororders met consumentverkopen om eerder te zien welke artikelen aanslaan. Die informatie ondersteunt beslissingen over bijbestellingen, voorraadverdeling, kortingen en outlet.
Combineer vrije voorraad, reserveringen, openstaande verkooporders, verwachte ontvangsten en verkopen per kanaal. Zo wordt zichtbaar waar tekorten dreigen, waar voorraad kan worden herverdeeld en welke artikelen te lang zonder beweging blijven. Dat helpt om beschikbaarheid te verbeteren zonder de totale voorraad onnodig te verhogen.
Vergelijk forecasts, voororders, orderintake, inkooporders, ontvangsten en werkelijke verkopen per seizoen en artikel. Buying en merchandising zien daardoor waar de oorspronkelijke verwachting afwijkt van de vraag en kunnen onderbouwder beslissen over bijbestellingen, aanvullende inkoop, outlet of het afbouwen van een artikel.
Breng bruto- en nettoverkoop, kortingen, retouren, commissies en kostprijs samen. Door vanuit het totaal door te klikken naar klant, verkoopkanaal, artikel, seizoen of orderregel wordt duidelijk waar afwijkingen ten opzichte van budget, forecast of vorig jaar ontstaan.
Volg openstaande inkoop- en verkooporders, vertragingen, gedeeltelijke ontvangsten, niet-verzonden orders en on-time performance. Daarmee zien buying, logistics en sales welke orders actie vragen en wat de verwachte impact is op beschikbaarheid, klantafspraken en omzet.
Analyseer wholesale-klanten en klantgroepen op orderintake, omzet en marge, en vergelijk daarnaast de prestaties van wholesale, winkels, e-commerce en outlet als verkoopkanalen. Bestsellers, slow sellers en vrije voorraad kunnen zo worden gebruikt voor gerichtere assortimentskeuzes, bijbestellingen en voorraadverdeling.
Dezelfde gegevensbasis kan ook worden gebruikt voor managementrapportages, targets, budgetten, forecasts, aansluitcontroles en selfservice-analyses. Zo werken merchandising, buying, sales, logistics, finance en directie vanuit dezelfde definities en hoeft informatie niet voor iedere analyse opnieuw uit verschillende systemen te worden samengevoegd.
We bespreken waar jullie nu tegenaan lopen, welke gegevens beschikbaar zijn en waar de grootste kansen liggen voor betere sturing op collectie, voorraad, verkoop, inkoop en marge.
Voor een Nederlandse marktleider in fashion ontwikkelden we een brede Data & Analytics-omgeving met Qlik, TimeXtender, Inphinity en Mail & Deploy. Daarin brachten we gegevens uit verschillende bronnen samen, waaronder meerdere ERP-systemen. Daarmee ondersteunden we niet alleen de dagelijkse sturing, maar ook de overgang van het ene ERP-landschap naar het andere.
De omgeving bestaat uit toepassingen voor management, merchandising, buying, sales, logistics, voorraadbeheer en finance, met analyses voor wholesale, winkels en e-commerce. Gebruikers kunnen vanuit managementoverzichten doorklikken naar onderliggende klantgroepen, klanten, leveranciers, orders, artikelen, maten, kleuren, voorraadposities, facturen en grootboekregels.
Voororders, orderintake, consumentverkopen, sell-through, retouren en voorraad worden per merk, collectie, seizoen, artikel, kleur en maat geanalyseerd. Merchandising en sales zien welke artikelen goed presteren, waar vrije voorraad beschikbaar is en bij welke wholesale-klanten of verkoopkanalen kansen ontstaan voor bijbestellingen, voorraadverdeling of uitbreiding van de distributie.
Inkooporders, ontvangsten, leveringsvertragingen, openstaande hoeveelheden en niet-verzonden verkooporders worden in samenhang gevolgd. Buying en logistics kunnen afwijkingen per leverancier, seizoen, artikel en order onderzoeken en zien welke vertragingen doorwerken in voorraadbeschikbaarheid, klantafspraken en verwachte omzet.
Voor verdere verdieping in voorraadstromen, leveranciersprestaties, warehouseprocessen en leverbetrouwbaarheid, zie ook Data & Analytics voor Supply Chain & Logistiek.
Met Inphinity kunnen gebruikers budgetten, targets, forecasts en planningsgegevens direct vanuit de analyticsomgeving invoeren en aanpassen. Deze input wordt gecombineerd met gerealiseerde verkoop, marge, retouren en voorraad, zodat management en finance actuele resultaten kunnen vergelijken met budget en verwachting.
Financiële gebruikers kunnen vanuit deze overzichten verder analyseren op grootboekrekening, bedrijf, kostenplaats, klant, leverancier en transactie. Met Mail & Deploy worden vaste rapportages periodiek en gericht verspreid naar de gebruikers die ze nodig hebben.
Fashion raakt meerdere disciplines tegelijk. Merchandising, buying, sales, operations, finance en directie kijken ieder vanuit een ander perspectief naar dezelfde collecties, artikelen, orders, voorraad en marge. Wij brengen die informatie bij elkaar en zorgen dat teams vanuit dezelfde definities kunnen sturen.
We beginnen bij de vragen die beter beantwoord moeten worden. Daarna brengen we processen, definities en databronnen in kaart en bepalen we welke gegevens nodig zijn om collectie, orderintake, inkoop, voorraad, verkoop, retouren en marge met elkaar te verbinden.
Is de vraag breder dan één toepassing, dan kunnen we helpen met strategisch advies, datastrategie, AI Readiness of een onafhankelijke BI-toolselectie.
We verbinden gegevens uit ERP-systemen met bijvoorbeeld webshops, kassasystemen, EDI, warehouse- en logistieke systemen, financiële administratie en andere operationele bronnen. We hebben ruime ervaring met Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations, Business Central en Navision.
Daarbij harmoniseren we structuren voor merken, collecties, seizoenen, artikelen, maten, kleuren, klanten en verkoopkanalen. Ook wanneer meerdere ERP-systemen tijdelijk of structureel naast elkaar bestaan, kunnen we zorgen voor één samenhangende rapportagelaag.
Op die basis ontwikkelen we dashboards, analyses en rapportages voor onder meer:
Voor budgettering, forecasting en planning kunnen we invoerfunctionaliteit toevoegen met Inphinity. Met Mail & Deploy kunnen vaste rapportages periodiek en gericht worden verspreid.
Afhankelijk van de bestaande omgeving werken we met Qlik, Power BI, Microsoft Fabric, TimeXtender of een combinatie daarvan.
Hebben jullie al een analyticsomgeving, dan bouwen we daarop voort als dat logisch is. We kunnen bronnen toevoegen, modellen en dashboards verbeteren, definities harmoniseren of een ERP- of analyticsmigratie ondersteunen. Bij twijfel over de huidige aanpak kan een Second Opinion Data & Analytics een goede eerste stap zijn.
Na oplevering kunnen we de omgeving ondersteunen en beheren, zodat nieuwe merken, collecties, verkoopkanalen, KPI’s en databronnen beheerst kunnen worden toegevoegd.
We beginnen bij de beslissingen die beter onderbouwd moeten worden. Dat kan gaan om collectieprestaties, assortiment, orderintake, voorraad, inkoop, verkoop, retouren of marge.
Daarna bepalen we welke definities, processen en databronnen nodig zijn om die vragen betrouwbaar te beantwoorden. Zo voorkomen we dat er eerst een breed dataplatform wordt gebouwd zonder duidelijke toepassing.
We hebben ruime ervaring met Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations, Business Central en Navision. Daarnaast kunnen we aansluiten op andere ERP-systemen en combinaties van meerdere ERP-omgevingen.
Ook gegevens uit webshops, kassasystemen, EDI, warehouse- en logistieke systemen, financiële administratie en andere operationele bronnen kunnen worden gekoppeld. De precieze aanpak hangt af van de beschikbare API’s, databases, exports en toegangsrechten.
Ja. Dat is bijvoorbeeld relevant tijdens een ERP-migratie, na een overname of wanneer verschillende merken, landen of bedrijfsonderdelen nog met andere systemen werken.
We harmoniseren belangrijke definities en dimensies, zoals artikelen, collecties, seizoenen, klanten, leveranciers en grootboekstructuren. Zo kunnen management en gebruikers vanuit één rapportagelaag blijven werken.
We brengen eerst de productstructuur in kaart. Daarbij kijken we onder meer naar merken, collecties, seizoenen, productgroepen, stijlen, artikelen, kleuren en maten.
Zo kunnen analyses zowel op collectie- en merkniveau als op een individuele maat-kleurcombinatie worden uitgevoerd. Ook verschillen tussen productstructuren in meerdere systemen kunnen daarin worden geharmoniseerd.
Ja. We kunnen B2B-orders, winkelverkopen, webshoporders, marketplaces en andere kanalen in samenhang analyseren.
Daarbij houden we rekening met verschillen in ordertype, verkoopmoment, retouren, commissies, kortingen en voorraadreserveringen. Zo kunnen omzet, marge, sell-through en beschikbaarheid per kanaal eerlijker worden vergeleken.
We leggen gezamenlijk vast welke voorraad werkelijk beschikbaar is voor verkoop. Daarbij kijken we onder meer naar actuele voorraad, reserveringen, openstaande verkooporders, voorraad onderweg, verwachte ontvangsten en eventuele blokkades.
De precieze definitie kan verschillen per kanaal, locatie en proces. Daarom bepalen we ook welk systeem leidend is en op welk moment een mutatie meetelt.
Ja. Bruto-omzet alleen geeft geen volledig beeld van het resultaat. We kunnen retouren, creditnota’s, kortingen, commissies en kostprijscomponenten meenemen.
Daardoor kan de bijdrage per artikel, collectie, seizoen, klant en verkoopkanaal beter worden beoordeeld. Welke kosten precies beschikbaar zijn, hangt af van de registratie in ERP, finance en andere bronsystemen.
Ja. We kunnen targets, budgetten en forecasts combineren met gerealiseerde verkoop, voorraad, inkoop, retouren en marge.
Voor invoer en aanpassing van planningsgegevens kan bijvoorbeeld Inphinity worden gebruikt. De kwaliteit van een forecast blijft afhankelijk van de beschikbare data, gekozen definities en aannames.
Dan beginnen we niet opnieuw. We brengen eerst in kaart wat er al staat: databronnen, datamodellen, dashboards, definities, beheer en openstaande wensen.
Vervolgens bepalen we wat kan blijven, wat beter kan en waar aanvullende gegevens of toepassingen nodig zijn. Dat kan leiden tot gerichte doorontwikkeling, uitbreiding met nieuwe bronnen, verbetering van performance en beheer of ondersteuning bij een ERP- of analyticsmigratie.
Wil je eerst onafhankelijk laten beoordelen of de huidige aanpak, architectuur of migratiekeuze logisch is, dan kan dat via een Second Opinion Data & Analytics.
We hebben inhoudelijke input nodig van medewerkers die de productstructuur, verkoopkanalen, voorraad, inkoop, retouren en financiële processen kennen.
Zij helpen definities vast te leggen, resultaten te controleren en prioriteiten te bepalen. Een kleine groep inhoudelijke eigenaren en beslissers is meestal effectiever dan een groot projectteam.
Wil je weten welke inzichten uit jullie ERP-systemen, verkoopkanalen, voorraad- en logistieke gegevens haalbaar zijn? Barry en Eric denken graag mee over collectieprestaties, sell-through, voorraad, inkoop, marge en planning. Stuur ons een e-mail, bel ons of plan direct een gesprek.