Breng verkoop, winkels, artikelen, klanten, kosten, reviews en duurzaamheidsdata samen. Zo ontstaat één samenhangend beeld van commerciële prestaties, uitvoering en resultaat over kanalen, locaties en landen. Daarmee kunnen retail, operations, finance en management beter vergelijken, verklaren en bijsturen op omzet, rendement, kwaliteit en ontwikkeling.
In retail komen verkoop, assortiment, winkels, online kanalen, voorraad, kosten en klantgedrag samen. Een stijgende omzet lijkt positief, maar zegt weinig wanneer kortingen oplopen, operationele kosten harder stijgen, bezoekers minder vaak kopen of verschillen tussen winkels en landen niet goed te verklaren zijn.
Voor winkelketens, omnichannel retailers, franchiseorganisaties, e-commercebedrijven en internationale retailorganisaties liggen de accenten anders. De vragen raken elkaar wel. Welke winkels, landen, kanalen en artikelen presteren goed? Waar ontstaat werkelijk rendement? Welke kosten worden gemaakt om klanten en markten te bedienen? En waar wijkt de uitvoering af van de gemaakte afspraken?
De benodigde gegevens staan vaak verspreid over kassasystemen, ERP, finance, CRM, e-commerce, artikelbeheer, reviews, bezoekersregistratie, duurzaamheidsrapportage en Excel. Door die gegevens samen te brengen, ontstaat één beeld van commerciële prestaties, kosten, uitvoering, kwaliteit en ontwikkeling over winkels, landen en kanalen.
Retailorganisaties beschikken meestal over veel data, maar die gegevens sluiten niet vanzelf op elkaar aan. Verkoop, bezoekers, artikelen, kosten, reviews en duurzaamheidsgegevens worden vaak in verschillende systemen en op verschillende niveaus vastgelegd. Daardoor blijft de rapportage versnipperd en worden verschillen vooral achteraf verklaard.
Meer verkopen betekent niet automatisch meer resultaat. Kortingen, retouren, logistieke kosten, personeelsinzet, lokale uitzonderingen en verschillen in artikelmix kunnen ervoor zorgen dat omzetgroei nauwelijks bijdraagt aan de marge.
Verschillen in winkeltype, assortiment, valuta, openingstijden, marktgrootte, bezoekersaantallen en lokale omstandigheden beïnvloeden de uitkomst. Zonder consistente definities en vergelijkbare referentiewaarden ontstaat een ranglijst, maar nog geen goede verklaring.
Veel bezoekers lijken positief, maar krijgen pas betekenis in combinatie met conversie, gemiddelde besteding, artikelmix en herhaalbezoek. Wanneer traffic en verkoop uit verschillende bronnen komen, blijft onduidelijk waar winkel- of kanaalprestaties werkelijk veranderen.
Verkoop, orders en kosten staan vaak op verschillende aggregatieniveaus. Daardoor is lastig vast te stellen wat het kost om een land, winkel, productgroep, orderstroom of klantsegment te bedienen en welke onderdelen werkelijk bijdragen aan het resultaat.
Audits, winkelreviews, kwaliteitscontroles en self-assessments worden periodiek uitgevoerd, maar resultaten staan verspreid over jaren, locaties en onderwerpen. Daardoor is het lastig om terugkerende afwijkingen, verschillen tussen locaties en opvolging van verbeteracties te volgen.
Energie, emissies, water, afval en andere duurzaamheidsgegevens komen vaak uit meerdere systemen en handmatige bestanden. Verschillende definities, meetperioden en ontbrekende registraties maken vergelijking tussen locaties en jaren tijdrovend.
Goede retailanalyse begint niet bij één standaarddashboard. De relevante vragen hangen af van de formule, kanalen en organisatievorm, maar raken meestal dezelfde onderwerpen: commerciële prestaties, klantgedrag, uitvoering, kosten, kwaliteit en duurzaamheid.
Een ERP, kassasysteem of e-commerceplatform bevat veel relevante gegevens, maar zelden het volledige verhaal. Verkoop kan in meerdere kanalen plaatsvinden, artikelinformatie wordt elders beheerd, bezoekersdata komt uit aparte bronnen en kosten worden in finance op een ander niveau vastgelegd. Reviews, audits en duurzaamheidsgegevens staan daar vaak nog verder vanaf.
Om betrouwbaar te sturen, moeten winkel, land, kanaal, artikel, productgroep, periode, klant, bezoek, order en kostenstructuur inhoudelijk op elkaar aansluiten. Ook valuta, boekjaren, organisatiestructuren en historische wijzigingen moeten consistent worden verwerkt.
Welke bronnen nodig zijn, verschilt per retailer. Bij omnichannel retail spelen online en fysieke verkoop naast elkaar. Voor organisaties waar online verkoop en conversie centraal staan, sluit ook onze aanpak voor E-commerce aan. Bij internationale retail gaat veel aandacht naar landen, valuta, lokale organisaties en vergelijkbaarheid. Bij organisaties met veel locaties komen reviews, audits, verbruik en duurzaamheidsinformatie daar vaak bij.
Transacties, orderregels, winkelbezoek, online sessies, klanten, retouren, kortingen en betaalwijzen laten zien hoe vraag en verkoop zich ontwikkelen. Door traffic en verkoop te combineren, worden conversie, gemiddelde besteding en verschillen tussen winkels en kanalen zichtbaar.
Locaties, winkeltypen, regio’s, landen, verkooporganisaties en kanalen bepalen op welk niveau prestaties kunnen worden vergeleken. Historische wijzigingen, openingen, sluitingen en herindelingen moeten daarbij correct worden verwerkt.
Artikelen, categorieën, collecties, productgroepen, prijzen, promoties en assortimenten verklaren waar verkoop en marge vandaan komen. Door artikelstructuren over systemen en perioden heen te harmoniseren, blijven analyses ook bij wijzigingen vergelijkbaar.
In retailorganisaties met seizoenscollecties, maten, kleuren en hoge retourvolumes raakt dit sterk aan onze ervaring binnen fashion.
Verkoop, orders, personeelskosten, logistiek, handling, betaalstromen, retouren, marketing en andere kosten bepalen wat een markt, locatie of orderstroom werkelijk oplevert. Door deze gegevens te verbinden, ontstaat inzicht in cost to serve en resultaat.
Wanneer voorraadstromen, fulfilment, leverbetrouwbaarheid en operationele kosten de boventoon voeren, ligt er duidelijke overlap met supply chain & logistiek.
Reviews, vragen, scores, controles, audits en verbeteracties maken zichtbaar hoe locaties en processen worden uitgevoerd. Door resultaten over jaren, onderwerpen en organisatieonderdelen samen te brengen, worden patronen en terugkerende afwijkingen eerder herkenbaar.
Energie, water, afval, emissies, koudemiddelen en locatiekenmerken vormen de basis voor duurzaamheidsrapportage. Gecombineerd met winkels, landen en perioden ontstaat een vergelijkbaar overzicht van ontwikkeling, afwijkingen en datakwaliteit.
Wanneer verkoop, bezoekers, artikelen, kosten, reviews en duurzaamheidsgegevens samenkomen, ontstaat één basis voor dagelijkse sturing, periodieke beoordeling en langere-termijnbeslissingen.
Combineer omzet, aantallen, artikelmix, winkeltype, land, valuta en historische perioden. Daarmee wordt zichtbaar welke verschillen structureel zijn, welke door lokale omstandigheden worden verklaard en waar nader onderzoek nodig is.
Breng traffic, transacties, conversie, gemiddelde besteding en verkoopontwikkeling samen. Zo wordt zichtbaar of groei wordt veroorzaakt door meer bezoekers, een hogere conversie, een andere artikelmix of een hogere besteding per klant.
Verbind omzet en ordervolume met operationele kosten, logistieke stromen, personeelsinzet, retouren en financiële resultaten. Daarmee wordt zichtbaar welke landen, locaties, productgroepen of orderstromen bijdragen en waar kosten sneller groeien dan opbrengsten.
Breng beoordelingen, vragen, scores en acties samen over winkels, regio’s en perioden. Daarmee worden terugkerende afwijkingen, verschillen in uitvoering en openstaande verbeteracties inzichtelijk zonder afhankelijk te zijn van losse exports.
Combineer verbruik, emissies, afval, water en andere duurzaamheidsgegevens met locaties en kalenderperioden. Zo ontstaat een consistent overzicht van prestaties, trends, afwijkingen en ontbrekende registraties.
Door centrale definities te combineren met toegangsbeheer en passende rapportages kunnen lokale teams, inhoudelijke eigenaren en management ieder vanuit hun eigen perspectief naar dezelfde gegevens kijken.
Deze inzichten kunnen worden vertaald naar operationele dashboards, managementrapportages, mobiele rapporten, periodieke reviews, datakwaliteitscontroles, forecasts en waarschuwingen. Welke vorm logisch is, hangt af van de gebruiker, het proces en de gewenste actualiteit.
We bespreken waar jullie nu tegenaan lopen, welke gegevens beschikbaar zijn en waar de grootste kansen liggen voor betere sturing op verkoop, winkels, kosten, kwaliteit, duurzaamheid en resultaat.
Onze retailervaring loopt van commerciële performance en cost-to-serve-analyse tot kwaliteitsreviews, duurzaamheidsrapportage en migraties van Qlik naar Power BI. De oplossingen verschillen, maar hebben één gemene deler: gegevens uit meerdere bronnen, landen en organisatieonderdelen moeten samenkomen in een omgeving die betrouwbaar, beheersbaar en bruikbaar is.
We ontwikkelden oplossingen waarin verkoop, bezoekers, klanten, artikelen, winkels, landen en valuta samenkomen. Gebruikers kunnen prestaties analyseren op verschillende niveaus en beschikken over aparte toepassingen voor onder meer management, mobiel gebruik en operationele presentatie.
In cost-to-serve-oplossingen worden verkoop, orders, kosten, logistieke stromen en P&L-gegevens gecombineerd. Daarbij kan rekening worden gehouden met verschillen tussen landen, retailorganisaties, productgroepen en andere organisatorische niveaus.
We bouwden rapportages waarmee verschillende soorten reviews, beoordelingen en acties over locaties, landen en jaren kunnen worden vergeleken. Daarmee ontstaat meer samenhang dan met de standaardrapportage uit het registratiesysteem alleen.
Voor duurzaamheidsrapportage brachten we onder meer energie, emissies, water, afval en locatiekenmerken samen. Zo kunnen prestaties over locaties en perioden worden gevolgd en worden ontbrekende of afwijkende registraties sneller zichtbaar.
Retail raakt commercie, operations, finance, IT, kwaliteit en duurzaamheid. Iedere discipline kijkt vanuit een ander perspectief naar winkels, artikelen, klanten, kosten en prestaties. Wij brengen die informatie bij elkaar en zorgen dat teams vanuit dezelfde definities kunnen werken.
We beginnen bij de vragen die beter beantwoord moeten worden. Daarna brengen we processen, definities, gebruikers en databronnen in kaart en bepalen we welke gegevens nodig zijn om verkoop, winkels, artikelen, klanten, kosten, reviews en duurzaamheid 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 koppelen bijvoorbeeld kassasystemen, ERP, e-commerce, CRM, finance, artikelbeheer, bezoekersdata, reviewprocessen, duurzaamheidsregistraties en aanvullende bestanden.
Daarbij houden we rekening met verschillen in winkels, landen, valuta, boekjaren, kanalen, artikelstructuren, organisaties en historische wijzigingen. Zo sluiten verkoop, bezoek, artikel, locatie, kosten en beoordeling inhoudelijk op elkaar aan.
Op die basis ontwikkelen we dashboards, analyses en rapportages voor onder meer:
Waar nodig voegen we datakwaliteitscontroles, waarschuwingen, mobiele rapportages, forecasts, gebruikersinvoer en verschillende toegangsprofielen toe.
Afhankelijk van de bestaande omgeving werken we met Qlik, Power BI, Microsoft Fabric, TimeXtender of een combinatie daarvan.
We hebben binnen retail zowel Qlik- als Power BI-oplossingen ontwikkeld en bestaande Qlik-toepassingen naar Power BI gemigreerd. Daarbij beoordelen we welke definities, modellen en businesslogica kunnen worden hergebruikt en waar herontwerp nodig is.
Hebben jullie al een analyticsomgeving, dan bouwen we daarop voort als dat logisch is. We kunnen bronnen toevoegen, modellen verbeteren, rapportages opnieuw ontwerpen of een gefaseerde migratie begeleiden. 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 winkels, landen, databronnen, gebruikers en rapportages beheerst kunnen worden toegevoegd.
We beginnen bij de beslissingen die beter onderbouwd moeten worden. Dat kan gaan om verkoop, winkelperformance, bezoekers, artikelen, kosten, reviews, duurzaamheid of resultaat.
Daarna bepalen we welke definities, processen, gebruikers en databronnen nodig zijn om die vragen betrouwbaar te beantwoorden. Zo voorkomen we dat eerst een breed platform wordt gebouwd zonder duidelijk te hebben welk retailvraagstuk het moet oplossen.
We kunnen aansluiten op kassasystemen, ERP, e-commerceplatformen, CRM, finance, artikelbeheer, bezoekersregistratie, reviewsystemen, duurzaamheidsbronnen en centrale dataplatformen. Ook Excel en andere aanvullende bestanden kunnen worden meegenomen.
Welke koppeling mogelijk is, hangt af van de beschikbare API, database, export of andere ontsluitingsmogelijkheid. We kijken daarbij ook naar de inhoudelijke aansluiting tussen winkels, landen, kanalen, artikelen, klanten, perioden en kosten.
Ja, mits verschillen expliciet worden gemaakt. Denk aan valuta, boekjaren, winkeltypen, lokale assortimenten, marktgrootte, openingstijden en historische wijzigingen.
We richten modellen zo in dat prestaties op vergelijkbare niveaus kunnen worden beoordeeld en dat gebruikers kunnen zien welke verschillen door context worden verklaard.
Ja. Bezoekersdata kan worden gecombineerd met transacties, klanten, conversie, gemiddelde besteding en artikelverkoop.
Daarmee wordt zichtbaar of veranderingen worden veroorzaakt door traffic, conversie, besteding, prijs, promoties of artikelmix. De mogelijkheden hangen af van het beschikbare detailniveau en de kwaliteit van de koppeling tussen bronnen.
Ja, wanneer verkoop, orders, kosten en organisatorische structuren voldoende gedetailleerd beschikbaar zijn.
We kunnen bijvoorbeeld onderzoeken wat het kost om landen, winkels, productgroepen, orderstromen of klantsegmenten te bedienen. Daarbij maken we duidelijk welke kosten rechtstreeks beschikbaar zijn en welke via verdeelsleutels worden toegerekend.
Ja. We kunnen reviewresultaten, vragen, scores, onderwerpen en verbeteracties over locaties, landen en perioden samenbrengen.
Daardoor wordt zichtbaar welke afwijkingen terugkeren, waar verschillen tussen organisatieonderdelen ontstaan en welke acties nog opvolging vragen. Ook gegevens uit registratiesystemen zoals Salesforce kunnen hiervoor worden ontsloten.
Ja. Gegevens over bijvoorbeeld energie, water, afval, emissies en koudemiddelen kunnen worden gekoppeld aan locaties, landen en kalenderperioden.
Daarmee kunnen trends, afwijkingen en ontbrekende registraties worden gevolgd. Welke indicatoren beschikbaar zijn, hangt af van de gebruikte bronnen en de manier waarop gegevens lokaal worden geregistreerd.
Ja. We hebben binnen retail oplossingen ontwikkeld en beheerd in zowel Qlik als Power BI.
Welke technologie logisch is, hangt af van de bestaande omgeving, architectuur, gebruikersbehoefte en beheerorganisatie. We kunnen ook werken met Microsoft Fabric, TimeXtender en andere onderdelen van het bestaande dataplatform.
Ja. We hebben ervaring met het migreren van retailoplossingen van Qlik naar Power BI.
We brengen eerst de bestaande applicaties, databronnen, definities, modellen, gebruikersgroepen en beheerprocessen in kaart. Vervolgens bepalen we wat kan worden hergebruikt en waar herontwerp nodig is. Een migratie behandelen we niet als een technische conversie, maar als een gecontroleerde overgang naar een nieuwe analyticsomgeving.
Meer over onze aanpak lees je in de gids over migreren van Qlik naar Power BI.
Ja. We brengen eerst bestaande bronnen, modellen, dashboards, definities en beheerprocessen in kaart.
Vervolgens bepalen we wat kan blijven, wat moet worden verbeterd en waar aanvullende toepassingen of bronnen nodig zijn. Dat kan variëren van het toevoegen van een nieuwe databron tot het herstructureren van een model of begeleiden van een migratie.
Wil je eerst onafhankelijk laten beoordelen of de huidige aanpak, architectuur of leverancierskeuze logisch is, dan kan dat via een Second Opinion Data & Analytics.
Er is inhoudelijke betrokkenheid nodig van medewerkers die de processen en cijfers kennen. Denk aan retail, commercie, finance, operations, IT, kwaliteit en duurzaamheid.
Zij helpen definities vast te leggen, uitzonderingen te beoordelen, 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 huidige verkoop-, winkel-, klant-, kosten- en andere databronnen haalbaar zijn? Barry en Eric denken graag mee over retailperformance, cost to serve, reviews, duurzaamheid en de bestaande analyticsomgeving. In een half uur weet je of we een goede match zijn. Stuur ons een e-mail, bel ons of plan direct een gesprek.