Vanuit Aalsmeer, midden in de internationale bloemenhandel, helpen we kwekers, handelaren, verwerkers en exporteurs om meer uit hun data te halen.
Vraag, beschikbaarheid en prijzen veranderen snel, terwijl gegevens over inkoop, verkoop, voorraad, productie, logistiek en finance vaak verspreid staan over verschillende systemen. Wij brengen die gegevens samen, zodat je sneller kunt sturen op afzet, beschikbaarheid en rendement.
In de sierteelt hangen handel, beschikbaarheid en logistiek nauw met elkaar samen. Een order kan commercieel aantrekkelijk lijken, maar minder opleveren wanneer inkoop, uitval, bewerking, verpakking, transport en claims worden meegerekend.
Voor kwekers, handelaren, verwerkers en exporteurs liggen de accenten anders, maar de vragen raken elkaar. Wat is werkelijk beschikbaar? Welke orders kunnen volledig en op tijd worden geleverd? Waar blijft voorraad liggen? En welke producten, klanten en verkoopvormen leveren onderaan de streep het beste resultaat?
De benodigde gegevens staan vaak verspreid over handelssoftware, voorraad- en productiesystemen, Floriday, logistieke oplossingen en de financiële administratie. Daardoor ontbreekt een gezamenlijk beeld van wat er van teelt of inkoop tot uiteindelijke levering gebeurt.
Gegevens uit handel, voorraad, productie, logistiek en finance sluiten niet vanzelf op elkaar aan. Daardoor blijft vaak onduidelijk waar rendement ontstaat, waar het weglekt en welke afwijkingen direct aandacht vragen.
Een voorraadpositie zegt pas iets wanneer duidelijk is wat vrij beschikbaar, gereserveerd, onderweg, in productie of al verkocht is. Zonder dat onderscheid kan een artikel beschikbaar lijken, terwijl het feitelijk niet meer geleverd kan worden.
Arbeid, uitbesteed werk, materialen, uitval en overhead worden vaak in verschillende systemen of handmatige registraties bijgehouden. Daardoor is achteraf wel bekend wat er in totaal is uitgegeven, maar niet altijd wat één boeket, productielijn of order werkelijk heeft gekost.
Een product, klant of verkoopkanaal kan goed presteren op omzet, maar tegenvallen zodra inkoop, uitval, bewerking, verpakking, transport en claims worden meegerekend.
Seizoenen, contractafspraken, daghandel en veranderende klantvraag maken het lastig om inkoop, productie en voorraad goed op elkaar af te stemmen. Tekorten en overschotten worden daardoor vaak pas laat zichtbaar.
Vertragingen, afkeur, correcties, wachttijden en handmatig werk zitten verspreid over verschillende processen en systemen. Zonder gezamenlijk beeld is moeilijk te zien waar capaciteit verloren gaat.
Wanneer gegevens handmatig uit meerdere systemen worden samengevoegd, kost rapporteren veel tijd en zijn cijfers bij oplevering soms alweer verouderd. Daardoor wordt er gestuurd op terugblik in plaats van op wat nu gebeurt.
Goede analyse begint niet bij een lange lijst KPI’s, maar bij de vragen waarop verschillende teams dagelijks proberen te sturen.
In veel organisaties zijn systemen technisch wel met elkaar verbonden, maar sluiten gegevens inhoudelijk nog niet goed op elkaar aan. Koppelingen, exports en handmatige bestanden leveren losse delen van het verhaal, terwijl een betrouwbaar totaalbeeld van productie, kosten, omzet en marge ontbreekt.
Branchespecifieke oplossingen zoals KBT-Pro, Match Online, FreshPortal, Florisoft en Floriday bevatten gegevens over producten, partijen, aanbod, orders, klanten en logistiek. Voor goede sturing moeten die gegevens worden verbonden met voorraad, productie, verwerking, transport en finance.
Daarbij is het belangrijk dat begrippen inhoudelijk op elkaar aansluiten. Beschikbare voorraad is niet altijd vrij verkoopbaar, een order kan bevestigd maar nog niet geleverd zijn en omzet kan op een ander moment worden geboekt dan de commerciële verkoop. Ook kunnen dezelfde producten, klanten en partijen in verschillende systemen anders zijn vastgelegd.
Offertes, orders, orderregels, verkoopvormen, klanten, landen en verkoopkanalen vormen de basis voor commerciële analyse. Door deze gegevens te verbinden met prijzen, volumes, kortingen, annuleringen en leverstatussen ontstaat inzicht in afzet, klantgedrag en prestaties per product, klant en markt.
Inkooporders, leveranciers, kwekers, partijen, kwaliteiten en inkoopprijzen maken zichtbaar waar producten vandaan komen en tegen welke voorwaarden ze zijn ingekocht. Door deze gegevens te koppelen aan verkoop, uitval en claims kan het resultaat per leverancier, partij of product beter worden beoordeeld.
Productgroepen, variëteiten, kleuren, maten, verpakkingen en andere productkenmerken vormen de basis voor assortimentsanalyse. Daarmee kunnen prijsontwikkeling, beschikbaarheid, volume en marge tot op product- of partijniveau worden onderzocht.
Vrije voorraad, reserveringen, verwachte ontvangst, producten onderweg, werkvoorraad, productieorders, bewerkingen, arbeidsuren, uitbesteed werk, materiaalverbruik, uitval en doorlooptijden geven samen inzicht in wat werkelijk beschikbaar is en wat er tussen inkoop en uitlevering gebeurt. Daarmee worden tekorten, overschotten en operationele knelpunten eerder zichtbaar.
Pick- en packstatussen, verladingen, transportplanning, routes, levermomenten en emballagestromen bepalen of orders volledig en op tijd worden geleverd. Gekoppeld aan klant, product, partij en vervoerder helpen deze gegevens om structurele vertragingen en correcties te herkennen.
Grootboekgegevens, inkoopkosten, arbeidskosten, kosten van uitbesteed werk, verpakkingskosten, transportkosten, huisvestingskosten, energie, claims, budgetten en forecasts maken duidelijk wat handel en productie financieel opleveren.
Door directe en indirecte kosten samen te brengen, kan naast omzet en brutomarge ook de bijdrage aan het uiteindelijke resultaat worden beoordeeld.
Wanneer gegevens uit handel, voorraad, productie, logistiek en finance samenkomen, ontstaat een basis waarop verschillende teams vanuit dezelfde definities kunnen werken. Niet alleen voor terugkijken, maar ook om sneller bij te sturen.
Vergelijk prijs, volume en marge per product, klant, land, verkoopvorm en periode. Daarmee wordt zichtbaar waar omzet groeit, welke klant-productcombinaties werkelijk bijdragen en waar rendement onder druk staat.
Combineer openstaande orders, vrije en gereserveerde voorraad, verwachte ontvangst, productie en historische afzet. Zo worden dreigende tekorten, overschotten en langzaam bewegende voorraad eerder zichtbaar.
Analyseer inkoopprijzen, leverbetrouwbaarheid, kwaliteit, uitval en claims per leverancier, kweker of partij. Daarmee kun je commerciële voorwaarden en operationele prestaties in samenhang beoordelen.
Breng doorlooptijden, capaciteit, arbeidsuren, materiaalverbruik, uitbesteed werk, uitval en afkeur per product, order of bewerking in beeld. Daarmee wordt zichtbaar hoeveel tijd en kosten daadwerkelijk nodig zijn om bijvoorbeeld een mono-lijn, samengesteld boeket of bloemenkar te produceren.
Door deze gegevens te verbinden met inkoop, verkoop en finance ontstaat beter inzicht in de werkelijke kostprijs en het rendement per product of order.
Volg orderstatussen, pick- en packprocessen, verladingen, transport en emballage. Daarmee wordt duidelijk waar vertragingen of correcties ontstaan en welke orders volledig en op tijd worden geleverd.
Wanneer de nadruk ligt op transportplanning, goederenstromen, fulfilment en leverbetrouwbaarheid, sluit ook onze aanpak voor supply chain & logistiek aan.
Verbind gerealiseerde omzet en marge met budgetten, forecasts en verwachte vraag. Zo kunnen sales, operations, inkoop en management eerder anticiperen op seizoenspatronen en afwijkingen.
Deze inzichten kunnen worden vertaald naar dagelijkse handels- en voorraaddashboards, wekelijkse verkooprapportages, productie- en logistieke overzichten, budgetbewaking en forecasts. Inkoop, sales, productie, logistiek, finance en management werken daarmee vanuit dezelfde definities en cijfers.
We bespreken waar jullie nu tegenaan lopen, welke gegevens beschikbaar zijn en waar de grootste kansen liggen voor betere sturing op handel, beschikbaarheid, productie, logistiek en rendement.
Voor Multi Color Flowers uit De Kwakel ontwikkelden we een Data & Analytics-omgeving voor inkoop en sales. Multi Color Flowers is gespecialiseerd in het op maat kleuren en afwerken van sierteeltbloemen voor de professionele markt.
Met Qlik Cloud Analytics brengen we gegevens uit FreshPortal vrijwel realtime samen over inkoop, verkoop, voorraadstanden en marges. Gebruikers kunnen ontwikkelingen over verschillende periodes vergelijken, afwijkingen onderzoeken en sneller bijsturen. Daarnaast ontvangen inkoop en sales automatisch periodieke rapportages met de resultaten per week, maand, kwartaal en jaar.
Inkoop- en verkoopgegevens worden in dezelfde omgeving geanalyseerd. Gebruikers kunnen prijzen, aantallen, omzet en marge per periode, product of andere relevante uitsplitsing vergelijken.
Zo wordt zichtbaar hoe commerciële prestaties zich ontwikkelen en waar veranderingen in inkoop- of verkoopprijzen invloed hebben op het resultaat.
Actuele en historische voorraadstanden worden verbonden met inkoop- en verkoopgegevens. Zo ontstaat beter zicht op de verhouding tussen beschikbare voorraad en gerealiseerde verkoop.
Door periodes te vergelijken, worden afwijkingen en veranderingen in voorraad en verkoop eerder zichtbaar.
Door inkoop, verkoop en voorraad in samenhang te analyseren, ontstaat inzicht in de marge achter de omzet. Gebruikers kunnen zien waar het resultaat zich positief ontwikkelt en waar prijs-, volume- of voorraadontwikkelingen druk zetten op de marge.
Inkoop en sales werken daarmee vanuit dezelfde gegevens en kunnen sneller bepalen waar verdere analyse of actie nodig is.
Binnen Topgeschenken Nederland ondersteunen we onder meer Topbloemen.nl met Data & Analytics voor dagelijkse prestatiesturing, planning en forecasting. Verkoop-, order-, voorraad-, marketing-, service- en financiële gegevens worden samengebracht, zodat operations en management beter kunnen anticiperen op seizoenspieken, beschikbaarheid en verwachte vraag.
Voor Pentanova ontwikkelden we een analyticsoplossing rond interne logistieke systemen op de Bloemenveiling Aalsmeer. Gegevens uit planning, onderhoud en technische installaties worden gecombineerd om logistieke stromen en systeemprestaties inzichtelijk te maken voor operations, engineering en management.
Sierteelt raakt meerdere disciplines tegelijk. Inkoop, sales, operations, logistiek en finance kijken ieder vanuit een ander perspectief naar dezelfde handel, voorraad en productie. 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 producten, partijen, klanten, orders, voorraad, productie, logistiek en kosten 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 KBT-Pro, Match Online, FreshPortal, Florisoft en Floriday met ERP, voorraad- en productiesystemen, logistieke toepassingen en de financiële administratie.
Daarbij houden we rekening met verschillen in product- en partijregistratie, orderstatussen, beschikbaarheid, levermomenten en omzet- en margedefinities.
Op die basis ontwikkelen we dashboards, analyses en rapportages voor onder meer:
Waar nodig voegen we planning, periodieke rapportages en gebruikersinvoer toe.
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 modellen en dashboards verbeteren, bronnen toevoegen, definities harmoniseren of een 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 locaties, klanten, leveranciers, productgroepen en databronnen beheerst kunnen worden toegevoegd.
We beginnen bij de beslissingen die beter onderbouwd moeten worden. Dat kan gaan om handel, beschikbaarheid, voorraad, productie, logistiek, marge of forecasting.
Daarna bepalen we welke definities, processen en databronnen nodig zijn om die vragen betrouwbaar te beantwoorden. Zo voorkomen we dat er eerst een groot dataplatform wordt gebouwd zonder duidelijk te hebben welke problemen het moet oplossen.
Nee. Verschillen tussen systemen, ontbrekende definities en handmatige bestanden zijn vaak juist de aanleiding voor een traject.
We brengen in kaart wat bruikbaar is, waar de grootste risico’s zitten en welke verbeteringen noodzakelijk zijn. Niet ieder dataprobleem hoeft vooraf opgelost te zijn, maar kritieke verschillen moeten wel zichtbaar en beheersbaar worden gemaakt.
Nee. De omvang van de organisatie is minder belangrijk dan de complexiteit van de processen en informatievoorziening. Ook een middelgroot bedrijf kan werken met meerdere locaties, handelsstromen, productgroepen, klanten en databronnen.
Een traject moet wel in verhouding staan tot de organisatie. Soms is een gerichte oplossing voor enkele belangrijke vragen logischer dan direct een breed dataplatform.
Ja, we kunnen werken met branchespecifieke oplossingen zoals KBT-Pro, Match Online, FreshPortal en Florisoft. Ook gegevens uit Floriday en andere systemen kunnen worden gekoppeld.
De precieze aanpak hangt af van de beschikbare API’s, databases, exports en toegangsrechten. We beoordelen eerst welke gegevens beschikbaar zijn, hoe deze zijn opgebouwd en hoe vaak ze moeten worden ververst.
Niet altijd. Dat hangt af van het aantal bronnen, de benodigde historie, de verversingsfrequentie en de complexiteit van de analyses.
Voor een beperkte toepassing kan een lichtere inrichting voldoende zijn. Wanneer gegevens uit meerdere systemen structureel moeten worden gecombineerd, definities centraal moeten worden beheerd en verschillende teams dezelfde data gebruiken, wordt een datawarehouse of breder dataplatform meestal relevanter.
Dat hangt af van de scope en de kwaliteit en toegankelijkheid van de data. Een eerste toepassing kan vaak relatief gericht worden opgebouwd, terwijl een organisatiebrede gegevensbasis meer tijd vraagt.
We werken daarom bij voorkeur in overzichtelijke stappen. Eerst een afgebakend vraagstuk met duidelijke gebruikers en beslissingen, daarna gecontroleerd uitbreiden naar aanvullende bronnen en toepassingen.
Door niet bij visualisaties te beginnen. We leggen eerst definities, verantwoordelijkheden en beslisvragen vast. Vervolgens bouwen we een gegevensbasis die voor meerdere toepassingen kan worden gebruikt.
Ook spreken we af wie eigenaar is van KPI’s, wie wijzigingen beoordeelt en hoe nieuwe wensen worden toegevoegd. Zonder die afspraken groeit een analyticsomgeving snel uit tot een verzameling rapportages met verschillende versies van dezelfde cijfers.
Ja. We brengen eerst de bestaande databronnen, modellen, dashboards, definities en beheerprocessen in kaart. Vervolgens bepalen we wat kan blijven, wat moet worden verbeterd en welke onderdelen beter vervangen kunnen worden.
Dat kan variëren van het toevoegen van enkele bronnen tot het herstructureren van een datamodel of begeleiden van een migratie. We beginnen niet opnieuw wanneer daar geen inhoudelijke reden voor is.
Dat kan, vooral bij een duidelijk afgebakende opdracht. Bij bredere of bedrijfskritische trajecten biedt Bitmetric meer continuïteit: we hebben achtervang, kunnen verschillende specialisten inzetten en sneller opschalen wanneer dat nodig is.
Daarnaast hebben we directe relaties met leveranciers zoals Qlik, Microsoft en TimeXtender. Ook verklein je de afhankelijkheid van één persoon en kunnen risico’s rond langdurige inzet van zelfstandigen, waaronder de Wet DBA, beter worden beheerst.
Er is inhoudelijke betrokkenheid nodig van medewerkers die de processen en cijfers kennen. Denk aan inkoop, sales, operations, productie, logistiek en finance.
Zij helpen definities vast te leggen, resultaten te controleren en prioriteiten te bepalen. Dat betekent niet dat iedereen voortdurend bij het traject betrokken hoeft te zijn. Een kleine groep inhoudelijke eigenaren en beslissers is meestal effectiever dan een groot projectteam.
We leggen gezamenlijk vast wat begrippen als beschikbaarheid, voorraad, order, levering, omzet, kostprijs en marge betekenen. Ook bepalen we welk systeem voor ieder gegeven leidend is en op welk moment een transactie meetelt.
Daarmee verdwijnen inhoudelijke verschillen niet volledig, maar worden ze wel verklaarbaar. Iedere afdeling kan vanuit haar eigen verantwoordelijkheid sturen, terwijl de onderliggende definities en gegevens op elkaar aansluiten.
Ja. Met een Second Opinion Data & Analytics kunnen we een bestaande omgeving, architectuur, migratieplan of leveranciersvoorstel beoordelen.
We kijken daarbij naar de aansluiting op de informatiebehoefte, technische keuzes, beheerbaarheid, kosten, risico’s en haalbaarheid. De uitvoering hoeft daarna niet door Bitmetric te worden gedaan.
Wil je beter begrijpen welke klanten, producten, partijen en processen werkelijk bijdragen aan afzet en marge? Barry en Eric denken graag mee over jullie huidige omgeving, informatiebehoefte en een logische volgende stap. In een half uur weet je of we een goede match zijn. Stuur ons een e-mail, bel ons of plan direct een gesprek.