Als finance de ruimte krijgt in retail

Door Jankees Lampe

Wat geldt voor de meeste branches, geldt zeker voor retail: klanten stellen hogere eisen én veranderen hun voorkeuren sneller dan ooit tevoren. Dat vergt een enorme wendbaarheid van organisaties. Maar misschien nog wel belangrijker is het inzicht dat nodig is om de juiste richting te bepalen. Hoe zorg je ervoor dat je razendsnel – liefst in realtime – de juiste beslissing neemt over de producten die u wilt promoten, de processen die u kunt optimaliseren en welke producten u beter uit de schappen kunt halen? Kortom, hoe zorgt u voor effectieve assortimentsoptimalisatie? Die uitdaging is voor retailers, en ook voor veel andere organisaties, zeer herkenbaar.

Business opportunity als uitgangspunt
We leven in spannende tijden. Retailers proberen de veeleisende en moeilijk te voorspellen consument zowel online als offline goed te bedienen. Het aanbod van producten breidt zich uit, net als het aantal verschillende aanbieders. Slimme analyse van data over klantgedrag is daarbij onmisbaar.

Om de waarde van data te benutten, is een duidelijke business opportunity altijd het uitgangspunt. Door kritisch te kijken naar uw bedrijfsvoering, stelt u vast op welke onderdelen vermoedelijk verbetering haalbaar is. Dat geldt ook als u aan de slag gaat met data om uw assortiment te optimaliseren. Daarbij draait het niet alleen om KPI’s als omzetmarge maar vooral ook om de verdieping. Hoe ziet de shopping trip eruit? Wat is het belang van een product voor een specifieke doelgroep?

Praktijk van de CFO in retail
Bij een grote Nederlandse supermarktketen heeft de CFO het voortouw genomen om de besluitvorming rond assortimentsoptimalisatie meer datagedreven te maken. Data over het assortiment zat tot dan toe per filiaal verborgen in grote, onoverzichtelijke Excel-sheets. Een belangrijke stap was om deze data samen te brengen in één overzichtelijke tool. Het ging daarbij om interne data zoals kassabonnen, inkooporders en de hoeveelheid derving. Vervolgens is die data verrijkt met externe data. Gegevens over het weer, file-informatie, openingstijden van omliggende winkels en demografische gegevens over de buurt vormen een waardevolle toevoeging op de bestaande dataset.

Klantprofielen opbouwen
Voor de optimalisatie van het assortiment is het belangrijk om behalve in producten ook inzicht te krijgen in klantgroepen. Welke klanten besteden het meest? Welke klanten zijn erg gehecht aan hun winkelroute? En welke klanten komen heel gericht voor de aanbiedingen? Antwoorden op dit soort vragen, kunnen belangrijke gevolgen hebben voor keuzes met betrekking tot het assortiment. Het kan bijvoorbeeld verstandig zijn om een product waar de supermarkt vrijwel niets aan verdient, tóch in uw assortiment te houden omdat de belangrijkste klantgroep het regelmatig koopt. Met slimme statistische modellen is het mogelijk om voor elke kassabon te bepalen van welk type klant die afkomstig is.

Vestigingen vergelijken
Nauwkeurig inzicht in data die bepalend is voor het assortiment, biedt naast de mogelijkheid om per vestiging het aanbod te optimaliseren, ook de mogelijkheid om vestigingen onderling te vergelijken. Hoe komt het dat een bepaald product het op de ene locatie goed doet terwijl het op de andere zelden verkocht wordt? Heeft dat te maken met externe factoren, de positie in de schappen of de routing in de winkel? Een vergelijking tussen vestigingen brengt dat soort inzichten in beeld.

Prijzen optimaliseren
Een cruciaal onderdeel van assortimentsoptimalisatie is de optimalisatie van prijzen. Bedrijven met een groot aantal vestigingen kunnen hun prijsstrategie op een goede manier testen. Veranderingen worden doorgevoerd bij een representatieve groep winkels en de gevolgen van de prijswijziging worden vergeleken met de overige winkels. Op die manier kan de CFO van de keten nu heel nauwkeurig bepalen welke prijs die het meeste oplevert.

AI in actie: waar Europese markten in investeren

Benieuwd naar de toekomst van AI? Ons rapport onthult uitgaventrends in heel Europa, met een focus op marktleiders zoals Zweden en opkomende AI-spelers zoals Nederland. Ontdek hoe Europese bedrijven tools zoals OpenAI en Perplexity AI inzetten om te innoveren en te groeien. Dit essentiële AI-rapport wil je niet missen.

Ontdek nieuwe inzichten rondom AI

Resultaat
Een betere inzet en combinatie van zowel in- als externe data heeft geleid tot lagere out-of-stock en out-of-date resultaten doordat het assortiment en de voorraad nu beter aansluiten bij de werkelijke verkoopcijfers. Dat zorgt voor lagere handling-kosten in de supply chain doordat onnodige producten uit de schappen en magazijnen zijn gehaald. De klantbeleving is substantieel verbeterd dankzij een assortiment dat beter aansluit bij de wensen. En de medewerkerstevredenheid is gestegen omdat het werk makkelijker en besluitvorming beter en objectiever verloopt.

De supermarkt beschikt nu over een intuïtief werkend dashboard gebaseerd op feiten dat category-managers uitdaagt om voortdurend met het assortiment bezig te zijn. Deze tool biedt veel meer inzicht dan de eenvoudige Excel-lijsten die voorheen gebruikt werden. Op basis van drie indicatoren én klantgedrag geeft het dashboard direct een bruikbaar advies over producten, productgroepen, klantgroepen en promoties. Bovendien bevordert de tool de snelle besluitvorming die nodig is om het tempo waarmee de wereld verandert bij te houden.

CFO als aanjager
Om goed inzicht te krijgen in de verbetermogelijkheden, is de eerste stap om te zorgen voor goede data. Zorgvuldige selectie van kassabonnen én externe databronnen kan veel meer informatie opleveren dan alleen de verkoopcijfers per product. Met de juiste analyses kunt u uitspraken doen over specifieke klantgroepen en reageert u sneller op trends en ontwikkelingen.

Jankees Lampe is CEO bij Inergy. Hij helpt zijn klanten in iedere branche met profiteren van de mogelijkheden die data bieden.