Page 1

DE KLANTGERICHTE ORGANISATIE IS GEBOUWD OP DATA EN ALGORITMES ADRES ONBEKEND BESTAAT NIET MEER

meer omzet door meer inzicht in klantgedrag


ANA L Y T I C S D

A

T

A

IN DEZE

UITGAVE Data en Analytics in de cloud. Wie heeft het er niet over? In deze uitgave van het magazine van Inergy Analytical Solutions leest u alles over de impact die deze ontwikkeling heeft of kan hebben op uw business.

05

02

08

20

VI SI E

OV ERH EID

VAS T GOED

DATA ANALYTICS VOOR BEDRIJVEN: MEEGAAN OF STILSTAAN?

INERGY EN LIAS SOFTWARE BRENGEN DATA EN OVERHEID SAMEN

SLIMME ALGORITMES BEREKENEN OPTIMALE HUURPRIJS SUPERMARKTEN

‘We moeten iets met onze data’. Veel organisaties weten het, slechts weinigen handelen ernaar.

Inergy Analytical Solutions versterkt zich met LIAS Software, marktleider in Nederland op het gebied van planning en control software voor overheidsinstanties en gemeenten in het bijzonder.

Elke supermarkt staat op een andere locatie in een ander verzorgingsgebied met een andere bevolkingssamenstelling.

03


INHOUDSOPGAVE

AMSTERDAM VERBETERT BEGROTINGSPROCES

12

23

DATA-ANALYSE GEEFT RETAILER NIEUWE IMPULSEN

26

RICHARDS SLIMME SNUFJES: EXPERIMENTEN MET AI IN DE CLOUD

34

WIK: NAUWKEURIGE VOORSPELLINGEN VAN DE WARMTEVRAAG VAN HUISHOUDENS

36

DE KLANT­ GERICHTE ORGANISATIE IS GEBOUWD OP DATA EN ALGORITMES

EN VERDER NIEUWS

14

DETAILRESULT GROEP RICHT BLIK NAAR VOREN DANKZIJ DATA ANALYTICS

16

Ruim een jaar geleden besloot Detailresult Groep te investeren in data analytics.

ADRES ONBEKEND BESTAAT NIET MEER

28

Het lijkt de normaalste zaak van de wereld. Je kent je klanten, cliënten en relaties en je weet waar en hoe je hen kunt bereiken. De praktijk leert echter dat veel organisaties moeite hebben relatiegegevens op orde te brengen en te houden.

EEN GLIMP VAN DE TOEKOMST: ARTIFICIAL INTELLIGENCE EN DE VENGABOYS Van cloud oplossingen tot chatbots. Michel Steenhuis, Business Consultant bij Inergy, hoorde het allemaal voorbijkomen tijdens LEAP, een jaarlijks congres van Microsoft in Redmond, Washington.

32


WOORD

VOORAF Door JanKees Lampe Data, analytics, cloud, artificial intelligence. Iedereen heeft er de mond van vol. We kunnen geen krant openslaan of er staan data gerelateerde artikelen in. Wat kunnen deze begrippen concreet voor uw business betekenen? Een kort rondje langs wat u in dit magazine kunt verwachten. “Wie goed doet, goed ontmoet” is wat Ronald Touwslager motiveert. Hij legt uit dat als de klanttevredenheid extreem goed is, successen vanzelf volgen. Een gedurfde stelling, want durft u uw organisatie te sturen op één KPI? Meer data gedreven werken. Makkelijker gezegd dan gedaan. Maar heeft u een keuze? Fabiënne Verwey en Michel Steenhuis verhalen over ontwikkelingen op het vakgebied van data en analytics en hoe die bijdragen aan meer succes. Klanten stellen steeds hogere eisen aan service en dienstverlening van de bedrijven waarvan zij kopen. Hoe breng je de juiste boodschap op het juiste moment? Maar let op! Als u ervoor kiest uw klant op de eerste plek te zetten dan moet u er wel zeker van zijn dat uw data over die klanten klopt. Peter Boumans legt in zijn artikel uit hoe NAW-OK organisaties kan helpen dat te realiseren. Wanneer een organisatie met behulp van correcte data klantwensen weet

04

05

te vertalen naar goede dienstverlening, leidt dat tot meer succes. Detailresult Groep, bekend van Dirk en DekaMarkt, vertelt waarom zij een omzetpotentieel analyse heeft ontwikkeld en hoe meer inzicht in klanten en koopgedrag helpt om het assortiment in winkels te optimaliseren. Richard Kooijman neemt u mee langs een aantal experimenten met AI (artificial intelligence). Zo ontwikkelde Richard een robot die zijn katten bezighoudt en een toepassing die tijdens het boodschappen doen inzicht geeft in de ingrediënten zonder dat u het etiket hoeft uit te pluizen. Waardevol voor mensen die aan een dieet zijn gebonden. Michel Steenhuis doet verslag van zijn bezoek aan Microsoft in Redmond (Washington). Maar het mooiste nieuws in deze editie is wat mij betreft het samengaan van Inergy Analytical Solutions met LIAS Software uit

Ede. Dat levert een gecombineerde portfolio op waarin datagedreven Planning & Control een prominente plek inneemt en van waaruit we ook alle gemeenten en waterschappen in Nederland een gedegen propositie rond Data en Analytics gaan presenteren. Kortom; veel mooie verhalen en cases. Wij wensen u dan ook heel veel leerzaam leesplezier! JanKees Lampe

COLOFON Uitgave van Inergy Analytical Solutions Redactie: Daniëlle Pels Vormgeving: Laura Willemsen Drukkerij: Coers en Roest CONTACTGEGEVENS Inergy Analytical Solutions 3447 GW Woerden 0348 45 76 66 info@inergy.nl

2018


ANA L Y T I C S D

A

T

A

VISIE

FABIENNE EN MICHEL

“BEDRIJVEN MERKEN WEL DAT ZE HEEL VEEL DATA HEBBEN. ZE WETEN ALLEEN VAAK NOG NIET WAAR DE BRUIKBARE DATA ZICH BEVINDT.”

Data analytics voor bedrijven:

‘We moeten iets met onze data’. Veel organisaties weten het, slechts weinigen handelen ernaar. Terwijl het analyseren en interpreteren van data toch hét verschil met de concurrentie kan maken. “Als bedrijven nu niets doen, lopen ze over enkele jaren achter de feiten aan”, stelt Fabiënne Verwey, Data Scientist bij Inergy. Samen met Michel Steenhuis, Business Consultant bij Inergy, schetst zij een beeld van de huidige relatie tussen bedrijven en hun data.

AUTEUR: THIJS HARTVELD | FOTOGRAAF: HARALD LAKERVELD

MEEGAAN OF STILSTAAN?


Vastgoedinvesteringsmaatschappij Annexum begreep het al: inspelen op marktkansen via datagedreven oplossingen is de toekomst. Inmiddels beschikken zij over een tool waarmee ze secuur een geschikte huurprijs kunnen berekenen. “Enerzijds zorgt de tool ervoor dat Annexum niet een te hoge of juist te lage huurprijs vraagt aan klanten”, legt Steenhuis uit. “Anderzijds maakt de tool het proces van prijsbepaling efficiënter, omdat ze alle handmatige activiteiten weg kunnen strepen.”

zijn dat patronen die niet wenselijk zijn. Maar dat is niet erg. De organisatie wordt daar alleen maar sterker van. En om nog verder te gaan: op basis van die dataset kunnen algoritmes nauwkeurig het handelen van klanten voorspellen. Zo kan een hypotheekverstrekker bijvoorbeeld de kans berekenen dat een klant akkoord gaat met een offerte. En een supermarktketen kan precies inschatten wat de klantwensen op het gebied van het assortiment zijn. Voor elke supermarkt individueel.

WAT IS DATA ANALYTICS? Eigenlijk is het heel eenvoudig. Breng alle data die in de loop der jaren door een organisatie is verzameld bij elkaar en maak dit inzichtelijk. Combineer dit met benodigde externe data, zoals demografische gegevens (in het geval van Annexum). Op die manier creëer je een rijke set aan gegevens die een organisatie nieuwe inzichten kan geven, maar ook patronen kan blootleggen. Soms

KLEINE MERKEN DURVEN, GROTE MERKEN WACHTEN AF Annexum heeft een eerste stap gezet. Maar veel organisaties hebben nog koudwatervrees. En verrassend genoeg zijn dat voornamelijk de grote merken. Steenhuis: “Een grote bierbrouwer ziet de harde noodzaak van data analytics nog niet in. Het merk is zo sterk dat ze het niet nodig denken te hebben. Dat terwijl de directie zich wel al afvraagt hoe ze in hemelsnaam de benodigde productie kunnen inschatten, mocht Oranje zich wederom voor een WK kwalificeren.” Dat is anders bij de kleinere merken. “Die durven meer. Ze zien in dat ze wel moeten, omdat ze anders niet tegen de concurrentie op kunnen boksen.”

Michel Steenhuis is Business Consultant bij Inergy. “Soms ga ik aan het eind van de dag naar huis en heb ik iets gevonden waarvan de klant van zijn stoel valt. Dan denk ik: dit is toch de leukste baan ter wereld? Vooral als de klant er direct mee aan de slag kan. Dat is vaak heel concreet, bijvoorbeeld een besparing, de potentie van een nieuwe locatie of inzicht in wie klant gaat worden.”

EEN ZOEKTOCHT DOOR MEERDERE SYSTEMEN “Bedrijven merken wel dat ze heel veel data hebben”, stelt Verwey. “Ze weten alleen vaak nog niet waar de bruikbare data zich bevindt.” De meeste organisaties hebben hun dataverwerking namelijk niet goed genoeg op orde. Verwey: “Het komt vaak voor dat organisaties in de loop der jaren meerdere systemen hanteren voor verschillende processen. Niet vreemd, want vaak groeit dat zo gedurende de tijd. Maar soms hebben bedrijven wel zes platformen waar overal dezelfde klanten in staan. Of ze hebben alle data in losse Excel-bestanden verwerkt. Het gaat erom deze data te verzamelen, op te schonen en het inzichtelijk te maken. Alleen dán kun je er meerwaarde uit halen.” Een bedrijf kan veel gegevens hebben verzameld, maar zijn deze gegevens over het algemeen wel van voldoende kwaliteit? “Het komt vaak voor dat data niet betrouwbaar genoeg is”, zegt Steenhuis. “Dat is gevaarlijk, want op basis van slechte data kun je al gauw de verkeerde conclusies trekken.” Een voorbeeld: een Nederlandse energieleverancier wilde graag de warmtevraag binnen een bepaalde wijk in Amsterdam inzichtelijk krijgen, zodat ze hun energievoorraad hierop af konden stemmen. “Het algoritme dat de warmtevraag voor de komende 24 uur kon voorspellen, deed zijn werk uitstekend”, legt Verwey uit. “Maar op een bepaalde dag zat het er wel 40% naast. Dat is vreemd natuurlijk. Na onderzoek van de aangeleverde data vanuit de organisatie bleek dat ze in het verleden op die dag onderhoud pleegden. Er was dus geen data beschikbaar op basis waarvan het systeem een betrouwbare voorspelling kon doen. Achteraf is de slechte voorspelling prima verklaarbaar. Het maakt echter wel de noodzaak van goede data én het inzichtelijk maken ervan erg duidelijk.”

06

07


VISIE

FABIENNE EN MICHEL

“HET INTERPRETEREN VAN DATA LEGT INZICHTEN EN KANSEN BLOOT DIE JE MET HET BLOTE OOG NIET KUNT ZIEN.”

DE MEERWAARDE VAN DATA ANALYTICS Wat hebben bedrijven nou concreet aan data analytics? “De meerwaarde zit hem in het zichtbaar maken van verborgen kansen”, meent Verwey. “Het interpreteren van data legt inzichten en kansen bloot die je met het blote oog niet kunt zien. Vaak hebben organisaties wel een onderbuikgevoel bij wat hun klanten willen. Met behulp van data analytics kunnen ze echter op basis van harde feiten interne beslissingen nemen. Dat is vele malen krachtiger tegenover bijvoorbeeld stakeholders of CEO’s dan alleen dat onderbuikgevoel.” Zonder data analytics krijgen organisaties het over een paar jaar behoorlijk zwaar. “Eigenlijk kun je er niet meer omheen”, zegt Verwey. “Vrijwel alles gaat tegenwoordig digitaal. Als bedrijven blijven afwachten, wordt het steeds lastiger om de concurrentie voor te blijven. Op een gegeven moment loop je achter de feiten aan. Daarnaast: als je nu je data op orde brengt, heb je er nog jaren profijt van. De basis staat dan als een huis en zo ben je klaar voor alles dat komen gaat.”

GEEN BASIS, GEEN TOEKOMST En wat komen gaat, is een ongekende hoeveelheid aan technologische vernieuwingen. De ontwikkelingen op het gebied van data en het analyseren ervan denderen namelijk in rap tempo voort. “Data opslaan en data interpreteren zal alleen maar makkelijker gaan”, kijkt Steenhuis vooruit. “Je ziet nu al dat artificial intelligence in gewone CRM-systemen wordt ingebouwd. In een normaal CRM-systeem kun je precies de klantfunnel bijhouden. Je spreekt bijvoorbeeld iemand op een event, maakt een vervolgafspraak en uiteindelijk rolt er een offerte uit. Dat leg je allemaal vast in een normaal CRM-systeem. Maar een CRM-systeem met artificial intelligence kan bijvoorbeeld meteen al de kans berekenen dat deze potentiële klant akkoord gaat met de offerte. Op die manier kun je niet alleen je werkzaamheden beter prioriteren, maar ook precies inschatten welke leads nog extra marketingactiviteiten kunnen gebruiken om ze over te halen.” Alleen maar meer reden om zo snel mogelijk met data aan de slag te gaan. “Want als de basis er niet ligt, kun je niets met de tools van de toekomst.”

Fabiënne Verwey is Data Scientist bij Inergy. “Voorspellen aan de hand van data krijgt een steeds belangrijkere rol. Ik ben de hele dag bezig met het ontwikkelen van creatieve modellen om waardevolle inzichten uit de data van onze klanten te halen.”


ANA L Y T I C S D

A

T

A

INERGY EN LIAS SOFTWARE BRENGEN DATA EN OVERHEID SAMEN Inergy Analytical Solutions versterkt zich met LIAS Software, marktleider in Nederland op het gebied van planning en control software voor overheidsinstanties en gemeenten in het bijzonder. Hoe is deze combinatie tot stand gekomen? En wat brengt de toekomst? Een gesprek met Danny Bosman, oprichter en geestelijk vader van LIAS Software, en JanKees Lampe, CMO van Inergy.

JanKees Lampe

08

09

DE GROEIENDE VRAAG NAAR BI De software van LIAS maakt de processen rondom planning en control behapbaar voor ruim 140 overheidsinstanties, voornamelijk gemeenten en waterschappen. Het automatiseert de workflow voor de totstandkoming van jaarlijkse begrotingen en het opmaken van jaarrekeningen. Die informatieproducten worden voor diverse doelgroepen als wethouders, de gemeenteraad maar ook de burger, inzichtelijk gemaakt middels zogenaamde webpublicaties. Op het eerste gezicht misschien niet de meest logische organisatie om samen te gaan met Inergy. Maar niets is minder waar. “We zien dat de behoefte aan informatie, de complexiteit ervan en de snelheid van de verwerking binnen gemeenten alsmaar toeneemt”, vertelt Danny. “Er zitten bergen data in die organisaties en daar willen ze natuurlijk iets mee. Daarom vragen gemeenten ons al jaren om onze software uit

AUTEUR: THIJS HARTVELD | FOTOGRAAF: HERMAN STÖVER

De entree van het kantoor van LIAS Software in Ede baadt in het zonlicht van de vroege morgen. Naast een grote trap naar boven trekt een koperen gong de aandacht. “Die gong is om successen bekend te maken”, legt Danny uit. “Als we een klant binnenhalen dan galmt die gong door het hele pand. Want successen moet je vieren. ”Klonk die gong ook toen de fusie met Inergy rond was? “Daar heb ik niet eens tijd voor gehad”, lacht Danny. “Het is nog zó vers, maar dat gaat zeker gebeuren.”


NIEUWS

OVERHEID


te breiden met business intelligence en dashboarding functionaliteit. Wij hebben daar tot op heden nooit echt goed antwoord op kunnen geven. Maar in deze combinatie kunnen we dat wel! GEMEENTEN WILLEN VOORUITKIJKEN Een combinatie met een specialist op dat terrein is daarom een begrijpelijke stap. “Dit is wat wij dagelijks doen”, legt JanKees uit. “We maken grote hoeveelheden data inzichtelijk, zodat organisaties meer datagedreven kunnen werken en beslissingen kunnen nemen. Dankzij predictive analytics kunnen zij zelfs voorzien wat klanten gaan doen.” Het is echt iets dat momenteel leeft bij gemeenten.

LIAS Software, telt ruim 40 medewerkers en levert sinds 2006 een brede suite aan software en diensten op het gebied van Corporate Perfomance Management, Planning en Control, managementinformatie en risicomanagement. Inmiddels werken ruim 140 overheidsorganisaties met de software, waaronder provincies, waterschappen en vooral gemeenten. Algemeen directeur Danny Bosman: “Eigenlijk willen we Nederland tot het best georganiseerde land ter wereld maken. Want hoe beter een bestuurder aan de nodige informatie kan komen, hoe beter hij beslissingen kan nemen. En dat is natuurlijk in het belang van alle Nederlanders.”

“Ik had daar geen actueel beeld bij”, bekent JanKees. “Maar tijdens de referentiebezoeken aan klanten van LIAS vroegen gemeenten ons of wij hun toekomstige populatie konden voorspellen. Dat is een waardevol inzicht om goede en weloverwogen keuzes te maken op het sociale domein of stedelijke ontwikkeling. Kortom, volop mogelijkheden om onze kennis en ervaring in te zetten.” Danny: “Onze klanten zijn heel erg positief. We hebben veel felicitaties gekregen, maar ook al uitnodigingen om door te praten.” GEDEELDE PASSIE VOOR AUTO’S “Eind 2017 dronken we een eerste kop koffie samen”, verhaalt JanKees. “LIAS Software biedt inhoudelijk veel meerwaarde, maar los daarvan brengt Danny een enorme ondernemersdrive met zich mee. Een boel klantgerichte energie! Dat spreekt mij erg aan.” Maar misschien speelde de gezamenlijke liefde voor auto’s ook wel een rol. “Al van kleins af aan houd ik van de autoracesport”, zegt Danny. Iets wat duidelijk te zien is aan de vitrines vol miniatuur raceauto’s in zijn kantoor. JanKees haakt aan: “Ik heb die liefde voor auto’s in mijn jeugd opgedaan. Opgegroeid en grootgebracht in een Snoek, een Citroën DS. Zo’n auto wilde ik hebben als ik ‘later groot ben’. Die heb ik nu. Maar die zie ik nog niet in je vitrines staan, Danny!” UITBREIDEN OM DE MARKT BIJ TE HOUDEN De behoefte van Inergy om uit te breiden komt niet uit de lucht vallen. “Een tijd geleden hebben we als doel gesteld om tot de top drie spelers te gaan behoren op het gebied van data en analytics en data gedreven besluitvorming”, vertelt JanKees. “Met autonome

10

11


NIEUWS

we zijn inhoudgedreven ondernemers, dus we houden ons bezig met het ontwikkelen van procducten die onze klanten helpen succesvoller te zijn." groei houden we de markt niet bij. Daarvoor zijn de ontwikkelingen en is de vraag te groot. Vrijwel iedere organisatie is bezig met data analytics. Inergy is nu actief in de markten retail, finance en logistiek. Met de expertise en de indrukwekkende klantenkring van LIAS voegen we de overheidsmarkt daar nu aan toe.” INHOUD GAAT VOOR DE VORM De combinatie van de twee bedrijven levert een nieuwe organisatie op. Hoe gaat dat er precies uitzien? JanKees: “Daar hebben we al wel ideeën over, maar de inkt van het contract is pas net droog. We gebruiken de komende periode om onze werkzaamheden goed te integreren. Uiteindelijk komt de stap dat we onder één dak gaan zitten vanzelf wel.” Danny vult aan: “We zijn inhoudgedreven ondernemers, dus we houden ons bezig met het ontwikkelen van producten die onze klanten helpen succesvoller te zijn.” Ondertussen gooien medewerkers onderling hengeltjes uit. “Onze mensen zoeken uit eigen initiatief de samenwerking al op”, vertelt Danny. “Omdat onze klanten zo enthousiast zijn, nemen onze medewerkers graag collega’s van Inergy mee naar afspraken om goed uit te leggen wat data en analytics voor hen kunnen betekenen. Dus volgens mij is het echt wel tijd om die gong te laten galmen.”

LIAS IS EEN TERM UIT HET ARCHIEFWEZEN. HET IS EEN BUNDEL DOCUMENTEN DIE BIJ ELKAAR WORDT GEHOUDEN DOOR EEN LIAS-VETER OF -SNOER. ZO’N BUNDEL WERD UITGEROLD EN AAN EEN HOUTEN PLAAT GETIMMERD.

OVERHEID

Danny Bosman: “Bedrijfseconomie en ICT combineren. Dat vond ik vroeger al fascinerend toen ik nog bedrijfseconomie studeerde en een grote interesse had voor ICT. Mijn vader runde een klein ICT-bedrijf, dus thuis beschikten wij al vroeg over de nieuwste hardware. Mijn eerste ervaring met een gemeente deed ik op in mijn studietijd. Ik kreeg een stageplek bij de gemeente Zelhem. Ze werkten daar letterlijk nog met typmachines, terwijl ik al gewend was aan het gebruik van computers. Ik ontdekte toen dat een gemeente een heel interessante organisatie is: er gebeurt ongelooflijk veel. Na wat omzwervingen kwam ik bij gemeente Arnhem terecht. En daar heeft de overheid me echt gegrepen. Ik vind het wonderbaarlijk dat het functioneert, zoveel onderdelen, zoveel belangen en een grillige politiek die erboven hangt. Dat zette me aan het denken. Hoe kan ik al deze mensen en alle informatie zo verbinden en vereenvoudigen dat zij elkaar maximaal versterken? Bij de gemeente Arnhem begon ik met het digitaliseren van de processen voor planning en control. Uiteindelijk heeft dat geleid tot LIAS Software. En daar ben ik trots op!”

Danny Bosman


ANA L Y T I C S D

A

T

A

AMSTERDAM VERBETERT BEGROTINGSPROCES DIGITALISERING

5,7 MILJARD EURO

14.000 AMBTENAREN

Gemeente Amsterdam digitaliseerde én verbeterde onlangs het jaarlijkse begrotingsproces succesvol met LIAS Software. En dat binnen slechts zes maanden. Een flinke prestatie als je bedenkt dat Amsterdam het grootste gemeentelijke huishoudboek van Nederland heeft, met een jaarlijkse begroting van 5,7 miljard en 14.000 betrokken ambtenaren. Een interview met projectleiders Stefan van den Broeck en Jannes Nieuwenhuijzen Kruseman en opdrachtgever Ahmed Amhaini van gemeente Amsterdam. De gemeente had duidelijke doelen voor ogen bij de start van dit grootschalige project. Ahmed Amhaini, Concernmanager Financieel Beleid en Planning & Control van gemeente Amsterdam, stelde vier doelstellingen samen. We nemen ze een voor een door. De eerste doelstelling was het verhogen van het vertrouwen van alle betrokkenen in het begrotingsproces. Waarom was dat nodig? Stefan: “De financiële begrotingsopbouw was voorheen een ‘black box’. Het was

namelijk niet altijd duidelijk of verwachte inkomsten en bestedingen van de gemeente volledig en juist verdeeld waren. Er werden begrotingswijzigingen aangeleverd en tot aan het vaststellen van de begroting was niet duidelijk hoe deze wijzigingen hun beslag zouden krijgen. Met het gebruik van LIAS Enterprise software is dit verleden tijd. Collega’s kunnen nu op ieder moment zien wat de status is van een begrotingsvoorstel of -wijziging en welk effect dat tot gevolg heeft. Dat schept meer vertrouwen. Managers kunnen sneller goede beslissingen nemen, wat

12

13

weer een positief effect heeft voor de stad Amsterdam.” Een ander probleem: er was geen overzicht. Wat moest anders in het nieuwe begrotingsproces? Jannes: “Het nieuwe begrotingsproces moest iedereen op ieder moment een eenduidig beeld geven van de ontwikkeling van de inkomsten en uitgaven binnen de gemeente, tot aan het punt dat ze definitief vastgesteld worden. Voorheen werd namelijk een combinatie van diverse financiële systemen en


OVERHEID

GEMEENTE AMSTERDAM

spreadsheetprogramma’s gebruikt. Echter, om op een ideale wijze tot een begroting te komen, is dergelijke programmatuur onvoldoende toereikend. Na een gedegen onderzoek werd aansluitend voor LIAS Software gekozen.” En wat is het resultaat? Jannes: “Het zorgde voor nogal een wijziging: van 45 dienstbegrotingen in verschillende systemen maakt Amsterdam nu gebruik van één begroting, beheerd in één systeem en met één database.”

En hoe verloopt het proces nu? Stefan: “In de nieuwe werkwijze worden begrotingsmutaties decentraal ingevoerd. Het systeem checkt meteen de juistheid van de mutaties, waarna het in een workflow aan alle betrokkenen wordt aangeboden. Nu kijken we tijdens vergaderingen met management meteen in het systeem en ziet iedereen, van manager en budgethouder tot adviseur, juiste en actuele cijfers.” De laatste doelstelling: doorontwikkeling concernadministratie Stefan: “Ja, het budgetwijzigingsproces was aan verbetering toe. Vooral voor de afdeling Concernadministratie moest dit minder tijd kosten. Voorheen duurde het controleren

van een begrotingswijziging ongeveer vijftien minuten. Dat is nu gereduceerd naar een finale check van dertig seconden. Op zeshonderd wijzigingen betekent dit een verschil van honderdvijftig uur in de oude situatie, naar vijf uur in de nieuwe situatie. Voor het gehele begrotingsproces levert de nieuwe werkwijze tijdwinst op. Bij het opstellen van de begroting waren voorheen tien medewerkers, drie weken lang, zes dagen per week volop in touw om de begroting juist te krijgen. De afgelopen periode is dit met slechts drie medewerkers in dezelfde drie weken, vijf dagen per week gerealiseerd. Naast deze efficiencyvoordelen heeft het ook geleid tot minder fouten, betrouwbaardere gegevens en meer inzicht. Er is nu meer tijd voor advies op inhoud en kwaliteit. Dit is een belangrijk winstpunt voor de afdeling Concernadministratie.” Alle verbeteringen in het begrotingsproces zijn nu een feit. Wat betekent dit voor de toekomst? Ahmed: “Het verbeteren van het begrotingsproces met LIAS en het afscheid nemen van Excel was voor mij als opdrachtgever een hele belangrijke eerste stap. We pakken nu aanvullende modules op, zoals meerjarige investeringsplanning, kostenverdeling en indexatie. Verder onderzoeken we of de web-

publicatie van LIAS ook potentie heeft om extra waarde te brengen voor Amsterdam. Het samenstellen van het team dat deze vervolgstappen gaat uitvoeren moet niet onderschat worden. De kracht van het succes van fase 1 heeft immers vooral gezeten in de intrinsieke betrokkenheid van de twee projectleiders, het team eromheen en natuurlijk de prettige samenwerking met LIAS”.

Ahmed Amhaini AUTEUR: THIJS HARTVELD

De derde doelstelling was het realiseren van een betere procesondersteuning. Hoe verliep het proces in de oude situatie? Stefan: “Alle aanvragen tot begrotingswijzigingen kwamen vroeger via de mail of in onoverzichtelijke spreadsheets binnen bij het projectteam van het begrotingsproces. Dat leidde tot een berg aan documenten en mails. De verwerking ervan was tijdrovend en de kans op fouten groot. Een ander voorbeeld: in het verleden moest bij de meeste begrotingsbesprekingen met management eerst vastgesteld worden wie de juiste financiële gegevens had. De een had de cijfers van gisteren in een spreadsheet, de ander had de cijfers van vandaag. Voordat duidelijk was welke de juiste waren, was een belangrijk deel van de afspraak al voorbij.”


Fotograaf: Guus J. Baks (c)

IMPACTVOLLE INFORMATIE EN ANALYTICS ALS EEN SERVICE Detailresult Groep, waaronder de merken Dirk en DekaMarkt, heeft besloten om haar activiteiten op het gebied van Business Intelligence (BI) en Analytics ook de komende vier jaar uit te besteden aan de in Woerden gevestigde specialist Inergy Analytical Solutions. Beide partijen zijn daartoe een verlenging van de dienstverlening overeengekomen. Detailresult blijft voor haar managementinformatie en voor haar operationele informatie gebruikmaken van Inergy’s Cloud Services. Op basis van (transactie)gegevens uit een steeds groeiend aantal bronsystemen, waaronder hun realtime kassadata, genereert Inergy stuurinformatie en analytics in de vorm van rapportages en dashboards, die Detailresult bijvoorbeeld ondersteunt in het optimaliseren van hun assortiment en winkellocaties.

LUNCH EN LEARN Op 3 april vond de eerste lunch en learn in Heerlen plaats. In Heerlen op de Brightlands Smart Services Campus bevindt zich, naast het hoofdkantoor in Woerden, ook een vestiging van Inergy. Vanuit Heerlen worden klanten als Obvion, APG en DLL bediend.

“Voor de Analytics van grote hoeveel­heden data vertrouwen we volledig op Inergy. Want betrouwbare informatie over het bezorgmoment is essentieel voor onze dienstverlening.” PostNL

14

15


NIEUWS OP DE HOOGTE BLIJVEN VAN ONZE EVENTS? KIJK DAN OP

www.inergylunchenlearn.nl of www.inergytalkingdinner.nl

MICROSTRATEGY WORLD 2018 IN LAS VEGAS Rick Tijsen, Senior BI Reporting Specialist bij Inergy sprak op MicroSamen met Joachim Witteveen, Manager BICC Logistics bij PostNL deelde hij hoe Inergy PostNL heeft geholpen met Business Intelligence-oplossingen.

Fotograaf: Guus J. Baks (c)

“Inergy liet ons zien hoe we onze data verrijken door gebruik van externe databronnen. Dat was een eyeopener.”

Heb jij de Inergy-game al gespeeld? Welk level haal jij? www.inergy.nl/werken-bij Hier vind je ook alle vacatures. Join the club!

Sodexo

MAGIC QUADRANT Gartner publiceert jaarlijks de Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms. Ook voor 2018 zijn de platforms weer beoordeeld door Gartner. Bent u ook zo benieuwd hoe uw favoriete BI- & Analytics-tool zich historisch heeft ontwikkeld in de Magic Quadrant? Kijk hier www.inergy.nl/magicquadrant/

INERGY STAAT IN DE MAIN SOFTWARE 50

50 FINALIST 2017

En daar zijn we trots op. Voor het zesde jaar op rij organiseert software-investeerder Main Capital Partners deze verkiezing om de Nederlandse software sector, als aanjager van groei en innovatie, beter zichtbaar te maken bij het grotere publiek. Ook de belang­stelling vanuit de media, bedrijfsleven en investeerders voor het evenement, wordt elk jaar groter.

PostNL heeft Inergy benoemd tot haar topleverancier. En daar zijn wij heel erg trots op! We verzorgen de transactionele data-ondersteuning bij track & trace.


ANA L Y T I C S D

A

T

A

Ruim een jaar geleden besloot Detailresult Groep te investeren in data analytics. Sindsdien heeft de foodretailer verschillende tools ontwikkeld die helpen om de omzet te voorspellen, koopgedrag te analyseren en het assortiment te optimaliseren. De resultaten smaken naar meer, veel meer. CFO Bart Oprel van Detail­result Groep: “Door slimme algoritmes kunnen we op basis van kassa­ bonnen het gedrag van klanten veel beter voorspellen en beter inspelen op hun wensen.”

DETAILRESULT GROEP RICHT BLIK NAAR VOREN MET DATA ANALYTICS

Sinds 2010 bewaart Detailresult groep alle kassatransacties in een datawarehouse. Elk uur worden de kassabonnen van 198 winkels regel voor regel volledig automatisch weggeschreven. Dat brengt de 198 WINKELS 10 MILJARD KASSAREGELS REAL-TIME INZICHT tussenstand na zeven jaar op maar liefst 10 miljard kassaregels. Dankzij dit straks ook alle data van logistiek en HR in het datawarehouse onderdatawarehouse en de tool waarmee de daarin opgeslagen data brengen, ontstaat een legio aan mogelijkheden om de operationele razendsnel kunnen worden ontsloten, heeft Detailresult Groep naprestaties verder te verbeteren”, vertelt Oprel, die als lid van de genoeg real-time inzicht in de omzet per formule, per winkel, per tweehoofdige directie van Detailresult naast financiën ook IT, loproductgroep en per artikel. Dat is essentieel om snel trends te degistiek, data analytics en e-commerce in zijn portefeuille heeft. In tecteren en snel te schakelen om aan de soms snel veranderende 2015 nam Oprel het besluit om aan de slag te gaan met analytics. vraag van consumenten te kunnen voldoen. Hij startte verschillende parallelle trajecten met onder andere Inergy Analytical Solutions en Veneficus als partners. Inergy is de partij die VOORUIT KIJKEN vijf jaar eerder het datawarehouse had opgezet en de tool voor Ondanks het inzicht was CFO Bart Oprel nog niet tevreden. Het ontsluiting van die data had geleverd. Veneficus is als partner van knaagde al langer aan hem dat de enorme hoeveelheid data uitsluiInergy gespecialiseerd in analyse van data en het ontwerp van de tend werd gebruikt om terug te kijken, maar niet om vooruit te kijken. daarvoor benodigde modellen en algoritmes. Samen met deze “Stel dat we klantgedrag betrouwbaar kunnen voorspellen. Dan kuntwee partijen heeft Detailresult Groep twee tools gebouwd die zijn nen we op basis van die voorspelling de omzet en klanttevredenheid gebaseerd op de informatie uit het datawarehouse. vergroten en het resultaat van onze organisatie verbeteren. Als we VERWACHTE OMZET De vestigingenpotentietool voorspelt de omzet van zowel nieuwe als bestaande winkels. Hiervoor is het datawarehouse verrijkt met externe data over bijvoorbeeld de demografie in een wijk of dorp en de aanwezigheid van concurrerende supermarkten. Het belang van de tool mag duidelijk zijn als het over nieuwe winkels gaat.

Thijs Nootenboom, business development manager

CFO Bart Oprel van Detailresult Groep

Door toepassing van analytics kan Detailresult de prestaties van de verschillende winkels beter vergelijken en het effect van innovaties beter meten.

16

17


RETAIL

BUSINESSCASE DETAILRESULT

“WIJ GAAN STEEDS MEER NAAR EEN CULTUUR WAARIN FACT-BASED WERKEN VOOROP STAAT.” Bart Oprel, CFO Detailresult Groep

AUTEUR: MARCEL TE LINDERT, DIT ARTIKEL VERSCHEEN EERDER IN EEN BIJLAGE VAN RETAILTRENDS

Voorspelling van de omzet geeft aan welke locaties wel of niet interessant zijn voor het openen van een nieuwe Dirk of DekaMarkt. “Maar de tool is ook interessant om de prestaties van bestaande winkels op waarde te schatten. Stel dat winkel A een omzetgroei van 2 procent noteert en winkel B een omzetdaling van 2 procent. De tool laat zien dat de prestaties van winkel A misschien helemaal niet zo goed zijn, bijvoorbeeld omdat die staat in een nieuwbouwwijk, waarvan de bevolking met 5 procent is gegroeid. Als winkel B op korte afstand twee concurrenten erbij heeft gekregen, presteert die naar verhouding misschien wel veel beter”, stelt Thijs Nootenboom, business development manager met data analytics in zijn portefeuille. De tool maakt het mogelijk om de 198 winkels beter te clusteren. Voorheen deelde Detailresult Groep de winkels voornamelijk in op het aantal vierkante meters vloeroppervlak en al dan niet stedelijke ligging. “Nu hanteren we een veel fijnmazigere indeling op basis van meer variabelen, waardoor we de prestaties van de winkels onderling beter kunnen vergelijken”, zegt Oprel. “Dat stelt ons in staat om nieuwe artikelen of innovaties goed te testen door per cluster een groep testwinkels en een groep referentiewinkels aan te maken. Door de impact op de omzet in de testwinkels te vergelijken met de omzet in de referentiewinkels, kunnen we snel zien wat wel en wat niet werkt.”


TIEN SHOPPINGTRIPS Detailresult Groep heeft door analyse van de kassabonnen in kaart gebracht welke artikelen vaak samen worden gekocht. Op basis daarvan heeft de foodretailer tien ‘shoppingtrips’ opgesteld, variërend van klanten die alleen tabakswaren komen kopen tot klanten die de winkel verlaten met een volle kar vol wekelijkse boodschappen. Deze informatie biedt waardevolle input voor de tweede tool, die wordt gebruik voor rationalisatie van het assortiment. “Kort voordat we met analytics aan de slag zijn gegaan, hebben we op basis van omzet, marge en praktijkervaring ruim negenhonderd artikelen uit het assortiment geschrapt. Samen met Inergy hebben we vorig jaar opnieuw naar de gemaakte keuzes gekeken. Dat heeft ertoe geleid dat we meer dan honderd artikelen opnieuw in ons assortiment hebben opgenomen”, vertelt Oprel. Dat gaat onder meer om grootverpakkingen die qua omzet niet veel impact lijken te hebben, maar in bepaalde shoppingtrips opvallend vaak voorkomen. “Dit zijn dus belangrijke producten voor een specifieke groep klanten die voor ons erg waardevol is. Dat ontdek je alleen maar door de data van kassabonnen te analyseren”, zegt Nootenboom. PRIJSELASTICITEIT Detailresult Groep heeft de assortimentsrationalisatietool ook toegepast om het assortiment aardappelen, groente en fruit (AGF) te optimaliseren. Daarvoor heeft de foodretailer niet alleen de eigen data geanalyseerd, maar ook zoveel mogelijk data over het AGF-assortiment van concurrenten verzameld. “Als gevolg daarvan hebben we nieuwe artikelen opgenomen die in andere supermarkten goed lijken te scoren. Ook hebben we de prijzen deels aangepast. De tool geeft namelijk een goed beeld van de prijselasticiteit van verschillende AGF-artikelen. Die hebben we getest door in een aantal testwinkels de prijzen te verhogen of juist te verlagen en de impact te vergelijken met andere, vergelijkbare winkels”, legt Nootenboom uit. Dankzij deze slimme tools zijn de medewerkers van Detailresult Groep veel minder tijd kwijt met het verzamelen, vergelijken en analyseren van data. Om bijvoorbeeld de juiste assortimentskeuzes te maken moesten ze tot voor kort zelf met data in de weer om het

juiste overzicht en inzicht te verkrijgen. “Met als resultaat dat medewerkers zeventig procent van hun tijd met data zaten te stoeien, zodat maar dertig procent overbleef voor het maken van de juiste beslissingen op basis van die data. Dat moet andersom zijn”, stelt Oprel. KLANTKAART Inmiddels komt de vraag op of Detailresult Groep ook een klantkaart of vergelijkbaar concept moet introduceren. “Wij hebben al veel kennis opgebouwd over het gedrag en de behoeften van onze klanten. Door analyse van data kunnen wij een deel van de kassabonnen herleiden tot individuele klanten, maar wij kunnen daar geen adresgegevens of naam aan koppelen. Als we dat ook mogelijk maken, kunnen we die klanten gericht gaan benaderen zoals bijvoorbeeld al mogelijk is met e-commerce”, weet Oprel. De data van e-commerceklanten gebruikt Detailresult Groep nu ook om het optimale online assortiment te bepalen. Op dit moment wordt via het digitale kanaal nog hetzelfde assortiment aangeboden als in de winkels. Dat is nu ook een logische keuze, aangezien de online bestellingen in een aantal daarvoor geselecteerde winkels worden afgehandeld. Nootenboom: “De vraag is echter of we hetzelfde assortiment nodig hebben als we onze fulfilment activiteiten gaan centraliseren. Uiteraard willen we ook online een mooi en onderscheidend assortiment voeren dat aansluit bij de propositie van DekaMarkt. Uit analyses blijkt echter dat het online klantgedrag op diverse punten significant verschilt van het gedrag in de winkels. Dit stelt ons in staat om een relevanter online assortiment samen te stel-

18

19


RETAIL

BUSINESSCASE DETAILRESULT

DOOR TOEPASSING VAN ANALYTICS KAN DETAILRESULT DE PRESTATIES VAN DE VERSCHILLENDE WINKELS BETER VERGELIJKEN EN HET EFFECT VAN INNOVATIES BETER METEN.

len, waardoor we met minder artikelen beter kunnen voldoen aan de wensen van klanten.” VERTROUWEN Alleen slimme tools bouwen, is niet voldoende, heeft Detailresult Groep het afgelopen jaar gemerkt. Om volop te profiteren van analytics is verandering van gedrag en cultuur nodig. De beschikbaarheid van slimme tools betekent niet automatisch dat de mensen die daadwerkelijk gaan gebruiken. Het sleutelwoord is vertrouwen. Zodra medewerkers ervan overtuigd zijn dat een nieuwe tool zinvolle voorstellen genereert, is de belangrijkste horde genomen. “Daarmee ontstaat weer een ander gevaar: dat mensen volledig op die tool vertrouwen en zelf niet meer kritisch nadenken. Daarom geeft een aantal van onze tools nu aan wat ze goed, gemiddeld en slecht kunnen voorspellen. Naar goede voorspellingen hoeven medewerkers eigenlijk niet meer om te kijken. Bij slechte voorspellingen weten ze dat ze zelf aan de slag moeten. Daarmee ontstaat een werkwijze van management by exception”, verklaart Oprel. De ervaringen met analytics smaken naar meer. Sinds drie maanden heeft Detailresult Groep zelfs een eigen data-analist in dienst. Bij die ene zal het niet blijven, verzekert Oprel. “In de iets meer dan een jaar dat we nu bezig zijn met analytics, hebben we veel bereikt. Zo veel, dat we ervan overtuigd zijn dat we zelf onze eigen competenties op dit vlak moeten opbouwen.” Naast interne competenties zal Detailresult Groep ook een beroep blijven doen op externe competenties zoals die van Inergy. “Wij gaan meer naar een hybride model toe”, ver-

klaart Oprel. “Wij blijven externe specialisten nodig hebben voor het opzetten van nieuwe modellen en tools, juist vanwege de kennis en ervaring die zij hebben opgedaan met andere toepassingen en andere bedrijven. Onze eigen data-analisten voegen daaraan kennis over onze eigen business toe.” Nootenboom vult hem aan. “Een eigen team van data-analisten kan bovendien de medewerkers uit de business helpen om de uitkomsten van modellen beter te interpreteren. We merken nu al dat we steeds meer toegaan naar een cultuur waarin factbased werken voorop staat. Medewerkers willen eerst de feiten kennen voordat ze een beslissing nemen.” ‘START SMALL’ Oprel kijkt met veel voldoening terug op de stap om met analytics aan de slag te gaan. “Wij hebben veel geleerd en zijn verrast door alle mogelijke toepassingen. Wij kunnen nog veel bereiken met analytics, maar we zullen onszelf moeten beperken”, stelt Oprel, die eindigt met een goed advies: think big, start small. “Begin met een praktisch probleem en laat zien wat de resultaten zijn. Baken goed af wat je wel en niet wilt doen. En kies een partner die bij je past. Foodretailers zoals wij zijn praktisch ingestelde, actiegerichte bedrijven. Die zitten niet te wachten op een partner met heel veel strategische vergezichten.”


ANA L Y T I C S D

A

T

A

SLIMME ALGORITMES BEREKENEN OPTIMALE HUURPRIJS VOOR SUPERMARKTEN DEMOGRAFISCHE DATA

BELEGGEN

Elke supermarkt staat op een andere locatie in een ander verzorgingsgebied met een andere bevolkingssamenstelling. Probeer dan als vastgoedbelegger maar eens de juiste huurprijs vast te stellen. Annexum heeft daarvoor een slimme tool ontwikkeld, die op basis van data uit eigen en externe bronnen uitrekent wat de optimale huurprijs van een vierkante meter bedraagt. De tool leidt tot opvallende inzichten.

20


VASTGOED

BUSINESSCASE ANNEXUM

”WE KUNNEN ZIEN VOOR WELK PAND WE EEN TE HOGE OF EEN TE LAGE HUURPRIJS VRAGEN.”

Annexum haalt kapitaal op bij particuliere beleggers en investeert dat in vastgoed. Dat betreft onder meer kantoren, zorginstellingen, hotels en woningen, maar vooral ook winkels. Een voorbeeld is het Supermarkt Fonds Nederland, dat onder meer 22 Nederlandse supermarkten telt met Albert Heijn als grootste huurder. “Wij beheren het vastgoed namens de beleggers. Dat betekent dat we de kosten beheersbaar houden, dat we de panden up-todate houden en dat we zorgen voor een goede verhuur met een goed rendement”, vertelt Sebastiaan Andringa, assetmanager retail van Annexum. De vastgoedsector is niet altijd even transparant. Annexum probeert door inzet van technologie in combinatie met data bij te dragen aan een transparanter model. “Data zijn belangrijk om bijvoorbeeld vast te stellen hoe relevant een locatie is. Denk aan demografische gegevens zoals de gezinssamenstelling en het besteedbaar inkomen in een wijk of plaats. Dergelijke data willen wij gebruiken om op transparante wijze de waarde van een vastgoedobject te bepalen”, verklaart Andringa. DEMOGRAFISCHE DATA De afgelopen jaren heeft Annexum samen met de dataspecialisten van Inergy veel tijd gestoken in een tool die per supermarkt uit-

21

rekent wat de optimale huurprijs per vierkante meter is. Die tool bestaat in feite uit een model met een heleboel data en algoritmes. “Wij beschikken natuurlijk over de data uit onze eigen vastgoedfondsen. We beheren enkele tientallen supermarkten waarvan wij de huurprijs en alle andere relevante data kennen. Die data hebben we in dit model gestopt, aangevuld met extern beschikbare informatie over transacties en huurprijzen van andere supermarkten” vertelt Andringa. Het model is vervolgens verrijkt met externe data zoals de demografische samenstelling van de lokale bevolking. Dat is informatie die het Centraal Bureau voor Statistiek per postcodegebied registreert.

“Zoals gezegd is de informatie over de gezinssamenstelling en het besteedbaar inkomen in de omgeving relevant, maar ook de verdeling van de bevolking naar geslacht of leeftijd. Denk ook aan het aantal concurrerende supermarkten in de buurt, de afstand tot die supermarkten en het verzorgingsgebied, dat in het ideale geval uit minimaal vijfduizend mensen bestaat. Dergelijke inzichten zijn in dit model meegenomen.” De algoritmes slaan vervolgens met al die data aan het rekenen. “In het model zit een groot aantal panden waarvan we zowel de data als de huurprijs hebben. Door de data van een nieuw pand met de data van de bestaande panden te vergelijken, kan het mo-

AUTEUR: MARCEL TE LINDERT, DIT ARTIKEL VERSCHEEN EERDER IN EEN BIJLAGE VAN RETAILTRENDS

Sebastiaan Andringa, assetmanager retail Annexum


“DATA ZIJN BELANGRIJK OM BIJVOORBEELD VAST TE STELLEN HOE RELEVANT EEN LOCATIE IS. DENK AAN DEMOGRAFISCHE GEGEVENS ZOALS DE GEZINSSAMENSTELLING EN HET BESTEEDBAAR INKOMEN IN EEN WIJK OF PLAATS.” del een vrij nauwkeurige inschatting geven van de huurprijs die we kunnen vragen.” FOUTMARGE VAN 3 PROCENT De demoversie van het model is enkele maanden geleden opgeleverd. Uit de eerste testen blijkt dat de nauwkeurigheid vrij hoog is. De huurprijzen die het model berekent, wijken maximaal 7 procent af van de daadwerkelijke huurprijzen. Daarmee is Andringa nog niet tevreden. “Wij streven naar een foutmarge van 3 procent. Daarom zijn we druk bezig om de tool te finetunen door naast het aantal vierkante meters meer variabelen toe te voegen, denk aan het aantal kassa’s en het aantal parkeerplaatsen. Wij denken dat we met die cijfers nog nauwkeuriger kunnen voorspellen hoe hoog de omzet zal zijn en welke huurprijs we daardoor kunnen vragen.” Ondanks het feit dat het model nog maar kort in gebruik is, heeft het al enkele verrassende inzichten opgeleverd. Neem bijvoorbeeld het geslacht van de mensen in het verzorgingsgebied. Als er één procent meer vrouwen wonen, resulteert dat direct in een significant hogere omzet. “Het is een stereotiep beeld: mannen willen zo snel mogelijk de winkel weer uit, terwijl vrouwen graag nog even rondlopen en vaak iets extra’s kopen. Misschien wisten we dat wel, al-

leen is het effect sterker dan we hadden verwacht”, weet Andringa. Andere patronen zijn minder verrassend. “Dat een hoger besteedbaar inkomen leidt tot een hogere omzet, was al bekend. Het is niet voor niets dat full service-supermarkten zoals Albert Heijn en Jumbo zich graag vestigen op locaties waar mensen bereid zijn meer geld uit te geven.” BESLAGEN TEN IJS Annexum gebruikt de uitkomsten uit het model in onderhandelingen met nieuwe huurders van vastgoedobjecten. Andringa: “Met dit model komen we beter beslagen ten ijs. Wij kunnen nu intern beter onderbouwen hoe ons voorstel voor een huurprijs tot stand is gekomen. Bij acquisitie van een aan te kopen pand kunnen we op basis van de huurprijs mede bepalen hoe hoog de waarde mag zijn. Maar ook voor gesprekken met bestaande huurders heeft het model zijn waarde. We kunnen zien voor welk pand we een te hoge of een te lage huurprijs vragen.” De komende maanden gebruikt Annexum om het model toekomstbestendig te maken. “Zoals gezegd bevat het model veel data uit externe bronnen, soms gratis en soms betaald. Die data veranderen natuurlijk

voortdurend. De bevolking groeit, de bestedingsruimte verandert, nieuwe woonwijken worden gebouwd. Daarnaast telt Nederland 4000 supermarkten, wat betekent dat elke dag wel ergens een winkel verdwijnt of verschijnt. Het kost ontzettend veel tijd om al die data handmatig te actualiseren, bovendien is dat een kostbaar en foutgevoelig proces. Dat willen we met hulp van Inergy zo veel mogelijk automatiseren.” INVESTEREN IN COMPETENTIES Ondertussen wil Annexum soortgelijke tools bouwen voor andere vastgoedsectoren zoals kantoren. Daar spelen weer heel andere factoren een rol, zoals bereikbaarheid, comfort en misschien de energiehuishouding. “De tool voor retailvastgoed heeft ons duidelijk gemaakt hoe relevant data zijn, ook voor ons. Daarom hebben we besloten om zelf te investeren in competenties op dat gebied. Sinds enkele maanden hebben we een eigen data scientist in huis. Voor het ontwikkelen en bouwen van dergelijke tools zullen we echter altijd externe hulp nodig hebben. Alleen al het verrijken van die modellen met externe data is ontzettend veel werk.”


ANA L Y T I C S D

A

T

A

VISIE

ERIK VISSER

“ONLINE RETAILERS BESCHIKKEN OVER EEN ENORME DATARIJKDOM DIE IN DE GEHELE ONLINE FUNNEL VERZAMELD WORDT”

Ook in deze dynamische tijd veranderen de ambities van retailers niet significant. Het beter voldoen aan de behoeften van klanten, het beheersen van (loon)kosten en uiteindelijk beter presteren dan de concurrentie blijven hoog op de agenda staan van elke retailer. Ondanks het feit dat de detailhandel zich voortdurend ontwikkelt en er nieuwe, geavanceerde tools zijn om dagelijkse en strategische uitdagingen op te lossen, staat een ambitieuze agenda alleen niet garant voor resultaat. Het ondersteunen van initiatieven met data-analyse gaat wél een belangrijk verschil maken, stelt Erik Visser, expert op het gebied van marketing, data-analyse en retail.

22

23

AUTEUR: TEUN PUTTER | FOTOGRAAF: GIUSEPPE TOPPERS

DATA-ANALYSE GEEFT RETAILER NIEUWE IMPULSEN


BENUTTEN VAN DATA Retailers zijn aan het opkrabbelen uit economisch moeilijke omstandigheden. Vooral non-food bedrijven hebben het in de crisis zwaar te verduren gehad. Bouwmarkten moesten bijvoorbeeld concluderen dat double digit krimpcijfers eerder regel dan uitzondering waren. De foodsector heeft zich grotendeels aan deze ontwikkeling kunnen onttrekken. Mede vanwege het feit dat de consument minder vaak buiten de deur ging eten, bleven de resultaten van bijvoorbeeld supermarkten stabiel of vertoonden een lichte groei. Resultaten lieten zich nog altijd goed voorspellen. Waar in de non-food de noodzaak om te innoveren ten einde de klant terug te winnen evident is, lijken non-foodbedrijven op de oude voet verder te kunnen. Maar schijn bedriegt. Marktposities verschuiven en men moet altijd bedacht zijn op concurrenten. Ook online food retail is in opmars. De

OVER ERIK VISSER Bedrijfseconoom Erik Visser heeft bij verschillende vooraanstaande retailgerichte bedrijven uiteenlopende verkoop- en marketingfuncties vervuld. Denk hierbij aan Gall & Gall en Pepsico. Visser stond bij Ahold mede aan de wieg van de AH bonuskaart. Vervolgens was hij managing director bij marktonderzoeksbureau Synovate (dat in 2011 werd overgenomen door Ipsos) om in 2008 zijn eigen consultancypraktijk te starten onder de naam Market2Win. Visser adviseert grote retailbedrijven, waaronder Detailresult Groep, waar de supermarktketens DekaMarkt en Dirk van den Broek deel van uitmaken. Zijn adviezen bevinden zich op het scheidsvlak van formule en category management en data-analyse. Daarnaast heeft Market2Win enkele e-commerce websites in beheer.

3 procent marktaandeel voor online kan op zijn minst substantieel genoemd worden; het gaat om meer dan een miljard euro. “Food retailers mogen zich niet in slaap laten sussen door de ogenschijnlijk stabiele resultaten en marktomstandigheden. Ook zij zullen moeten blijven innoveren en de grote kansen liggen daarbij in het benutten van data in de breedste zin van het woord”, vertelt Erik Visser (zie kader). “Daarbij zijn fysieke retailers altijd in het nadeel ten opzichte van hun online concurrenten. Zij beschikken immers over een enorme datarijkdom die in de gehele online funnel verzameld wordt. E-commerce is ook bij uitstek fact based en data driven. Je kunt heel eenvoudig testen of webbezoekers eerder op een groene conversieknop drukken dan op een oranje. Dit soort A/B testen is in een fysieke omgeving natuurlijk veel lastiger. En zo zijn er talloze mogelijkheden voor de online retailer.” DRAAIEN AAN KNOPPEN Data analytics zit niet in de genen van retailers in de fysieke omgeving, maar dat wil niet zeggen dat het niet gebeurt. Denk hierbij aan klantgedrag, aan het succes van promotieactiviteiten, aan data verzameld via het loyaliteitsprogramma, aan category en assortimentmanagement en aan heat maps van de winkel. Er worden steeds meer specialismen in retailbedrijven ontwikkeld, die stuk voor stuk data opleveren. Het blijkt echter dat data vaak op een geaggregeerd niveau blijven ‘steken’ en weinig op details ingaan. Vervolgens constateert Visser dat er te vaak te weinig gebeurt met de data die wel voorhanden is. “Dat komt voor een deel doordat retailers blijven hangen in traditionele KPI’s als omzet en marge. Dan krijg je waarden en uitspraken als ‘De omzet is lager dan hetzelfde kwartaal vorig jaar’. Maar wat je eigenlijk wil weten is waarom die omzet lager uitvalt, wat je er aan kunt doen. En je wil de mogelijkheid hebben aan verschillende knoppen te draaien om het tij te keren. Dan moet je ook een data-analyse-omgeving creëren die zaken als gemiddeld bonbedrag, bezoekfrequentie, het resultaat van acties, etc. monitort en analyseert. Al deze retailaspecten leveren data op en je kunt ze dus ook afzonderlijk optimaliseren. Vervolgens dien je deze data te exploiteren. Kijk of de realiteit van de data is te vangen in een algoritme, zodat data een voorspellende waarde krijgt. Dan heb je het echt over waarde toevoegen. De praktijk wijst echter uit dat veel fysieke retailers de complexiteit die hiermee gepaard gaat uit de weg gaan.” COMPLEXITEIT Visser geeft aan dat de volgende stap voor fysieke retailers niet zo’n grote hoeft te zijn. Wanneer je andere doelstellingen definieert, dus meer dan alleen het optimaliseren van de omzet, heb je vanzelf andere data nodig en krijg je andere inzichten. “Schroom daarbij niet om complexe analyses uit te voeren en bijvoorbeeld data van externe bronnen erbij te betrekken. Deze sector heeft een broertje dood aan complexiteit, maar als je het hebt over het voorspellen van klantgedrag, het afstemmen van het assortiment daarop, dynamische prijsmodellen, dan ontkom je niet aan ingewikkelde


VISIE

“KIJK OF DE REALITEIT VAN DE DATA IS TE VANGEN IN EEN ALGORITME, ZODAT DATA EEN VOORSPELLENDE WAARDE KRIJGT. DAN HEB JE HET ECHT OVER WAARDE TOEVOEGEN.”

analyses. Concerns zullen daarvoor de kennis en de tools in huis moeten halen.” OMNICHANNEL Ondernemingen die data analytics toepassen, kunnen de klantervaring snel een impuls geven. Wanneer je het profiel van de klant kent, met zijn voorkeuren en aankoophistorie, kun je hem een passend aanbod doen. Een website kun je automatisch aanpassen aan de voorkeuren van de betreffende bezoeker. Een voorkeur voor zwarte kleding van een bepaald merk, afgeleid uit eerdere aankopen, is eenvoudig op het scherm te presenteren. Vooral organisaties die een omnichannel benadering hanteren, kunnen met slimme data hun klanten een ultieme ervaring bieden over verschillende kanalen heen. Wanneer dezelfde klant iets later in een fysieke winkel komt en de mobiele app van deze modeketen gebruikt, dan kan deze

ERIK VISSER

klant gelokaliseerd worden. Ook dan kan de klant een gepersonaliseerd aanbod gedaan worden, dat rekening houdt met de aanwezige voorraad in de winkel. Er zijn voorbeelden van retailers die klanten via de mobiele app naar de winkel lokken met een aanbod. De kledingstukken waar het om gaat hangen klaar in een paskamer. Een groot scherm met de naam van de klant geeft exact aan welke paskamer voor deze klant bestemd is. Dan moet je toch sterk in je schoenen staan wil je niet met de aangeboden kleding de winkel uitlopen. DATASILO’S Hoewel er al goede voorbeelden zijn, hebben veel retailers vooralsnog moeite de stap naar een omnichannel benadering te zetten. “De meesten worstelen nog met het realiseren van een eenduidig klantbeeld. En wanneer men daarin is geslaagd, is de volgende stap het integreren van data om slimmere inzichten te verkrijgen. Dat zal moeilijk genoeg zijn, gezien het feit dat er nu vaak sprake is van datasilo’s die separaat van elkaar functioneren. Daar komt bij dat veel bedrijven in de retailsector nog afhankelijk zijn van legacy-systemen, die het moeilijk maken om data te genereren. Retailers moeten nu gaan inzien dat slimme data van strategisch belang zijn om in de dynamische, complexe en uitdagende retailwereld succesvol te zijn. En dan gewoon met data aan de slag gaan”, besluit Erik Visser.

MEER DATA, MEER RENDEMENT De Amerikaanse mode-retailer Nordstrom heeft fors geïnvesteerd in de introductie van technologieën zoals sensoren en wifi-signalen in zijn winkels, waarmee het bedrijf locatiegegevens verzamelt en klanten kan volgen. Eén klant kan in één bezoek meer dan duizenden unieke gegevens genereren van verschillende sensoren in een winkel. Data die aangeven waar ze naartoe gaan, wanneer ze de beslissing nemen om een artikel op te halen, enzovoort. Deze informatie kan door de winkel worden gebruikt om een idee te krijgen van waar producten en promoties maximaal rendement opleveren.

TECHNOLOGIE VOOR NABIJE TOEKOMST • Data-analyses die cross platform uitgevoerd worden helpen bij het volgen en verbeteren van de ervaring van consumenten. • Voorspellende analyses (predictive analytics) maken gefundeerde inschattingen mogelijk over klantgedrag. Wat wordt de volgende stap of aankoop van de klant en wat kunnen we doen om hem te prikkelen?

24

25


ANA L Y T I C S D

A

T

A

Richards slimme snufjes:

EXPERIMENTEN MET AI IN DE CLOUD Voor veel medewerkers van Inergy gaat de liefde voor data en technologie verder dan hun werk. Zo ook voor Richard Kooijman, architect bij Inergy. “Er is zo veel mogelijk tegenwoordig. Je kunt blijven experimenteren!” En dat is precies wat hij doet: hij ontwikkelt van alles, van parkeerplaatsmeter tot kattendetector.


VISIE

GOED OM JE KENNIS BIJ TE SPIJKEREN Die persoonlijke interesse maakt van Richard een ware Willie Wortel. “Ik volgde MOOC’s (Massive Open Online Courses, red.) over robotics. Reuze interessant, want de mogelijkheden zijn tegenwoordig oneindig. En het is goed om je kennis af en toe bij te spijkeren.” In de online cursus leerde hij een robotje maken. “Dat robotje bepaalt nu zelf zijn pad in mijn huis. Het weet hoe de plattegrond van mijn huis eruitziet en vermijdt vervolgens obstakels op zijn weg. Leuk, dacht ik, maar wat kan ik er nog meer mee?” En dus maakte hij van de robot een speeltje voor zijn katten Peike en Fetske. KATTENDETECTOR IN DE CLOUD “De simpele computer in het robotje koppelde ik aan de cloud, aan Amazon Rekognition. Daar zijn neurale netwerken in beschikbaar en die vormen de basis van artificial intelligence. Mijn robot kan ik daarmee kat-

26

27

ten laten herkennen. Elke keer als mijn robotje nu een kat ziet, gaat het eropaf.” Zijn katten zijn er alleen niet zo’n fan van. “De robot maakt een piepend geluid als hij rijdt, dus ze weten niet hoe snel ze weg moeten zijn. Maar voor het geval dat, er zit een knop op de robot en als de katten daarop slaan, rijdt het robotje naar achteren.” MAKKELIJKE TOEGANG TOT ARTIFICIAL INTELLIGENCE Voor Richard draait alles om experimenteren. “Cloud en artificial intelligence bieden gigantische mogelijkheden. Voorheen was het zeer complex om artificial intelligence te gebruiken. Het kostte dagen om een neuraal netwerk te trainen. En voor het rekenwerk had je, nu nog steeds overigens, dure hardware nodig. In de cloud zijn nu veel vooraf gedefinieerde netwerken beschikbaar die je direct kunt toepassen, bijvoorbeeld om katten te herkennen. Het rekenwerk gebeurt ook in de cloud, waardoor je geen dure hardware meer nodig hebt. Dat biedt kansen voor klanten. En natuurlijk voor mij als hobbyist.” Inmiddels experimenteert Richard ook al voor Inergy: hij heeft een parkeerplaatsmeter geïnstalleerd die auto’s kan herkennen, ook weer door gebruik van neurale netwerken. “Collega’s zien op hun smartphone hoeveel parkeerplaatsen er achter het gebouw bezet zijn. Dat kun je bij aankomst namelijk niet

zien. Zo hoef je niet helemaal naar achteren te rijden.”. De technologie om de metingen door te geven is gebaseerd op Microsoft Azure IoT technologie. EEN EINDE AAN INGREDIËNTBESCHRIJVINGEN LEZEN Richards uitvindersgeest draait overuren. Zijn volgende project is al in volle gang. “Ik ben nu bezig met een app die ingrediënten filtert op basis van een vraag. Stel, je staat in de supermarkt en je wilt ontbijt kopen vergelijkbaar met cornflakes, maar je hebt glutenallergie. Je kunt dan alle verpakkingen en hun ingrediëntbeschrijvingen lezen. Maar hoe handig is het als je een app kunt vragen naar producten zoals cornflakes maar dan suiker en glutenvrij zijn?” Richard zoekt alleen nog naar de juiste database in de cloud, want de nederlandse taal is wat minder gangbaar. “Dat is nog een dingetje, maar dat komt wel goed. Die app is binnenkort klaar!”

AUTEUR: THIJS HARTVELD

“Als architect bij Inergy schakel ik tussen klanten en onze ontwikkelaars. Ik zorg dat de wensen van de klant helder zijn en stem vervolgens intern af hoe we die wensen kunnen realiseren. Dat doe ik al zeventien jaar. Dankzij mijn opleiding in computerarchitectuur, maar ook zeker dankzij mijn persoonlijke interesse, kan ik klanten vaak aan tafel al vertellen wat er mogelijk of onmogelijk is.”

RICHARD KOOIJMAN


ANA L Y T I C S D

A

T

A

ADRES ONBEKEND BESTAAT NIET MEER DATAVERRIJKING

NAW-OK

SECUUR

Het lijkt de normaalste zaak van de wereld. Je kent je klanten, cliënten en relaties en je weet waar en hoe je hen kunt bereiken. De praktijk leert echter dat veel organisaties moeite hebben relatiegegevens op orde te brengen en te houden. De druk om werk te maken van correcte ‘NAW+-gegevens’ neemt van verschillende kanten snel toe. Nu is dan ook het moment om een passende oplossing te implementeren.

Terwijl digitale communicatie aan een opmars bezig is, blijft het van wezenlijk belang dat organisaties kunnen terugvallen op een compleet en actueel adressenbestand met naam, adres, woonplaats en als het enigszins kan ook het telefoonnummer (NAW+). Dit is de basis van een goede relatie. Ga maar na. Hoe loyaal is een klant nu eigenlijk wanneer deze niet goed wordt aangeschreven? Is de tenaamstelling niet helemaal correct of wordt ‘de heer’ en ‘mevrouw’ door elkaar gehaald? En wat als de brief door onjuiste adressering in het geheel niet op de bestemming aankomt? Dat kan leiden tot forse risico’s. In een tijd waarin de concurrentie binnen twee muisklikken of één appje bereikt kan worden, is het van belang dat de klantervaring, de customer experience, optimaal is. In alle fasen van de customer journey zult

u dan ook moeten investeren in die relatie. En dat begint bij de NAW-gegevens. ZORGPLICHT Een andere reden voor het streven naar complete en actuele NAW-gegevens vinden we vooral terug in de financiële sector. Deze sector heeft te maken met een tanend vertrouwen van de klant, wat onder andere is veroorzaakt toen adviseurs niet alle informatie aan de klant gaven, waar zij dat wel hadden moeten doen. Om dit vertrouwen terug te winnen heeft de sector zelf initiatieven ontplooid en is er vanuit de overheid wetgeving ontwikkeld. Een bekend voorbeeld is de zorgplicht die instellingen nu hebben richting de klant. De zorgplicht stelt dat banken verplicht zijn om voldoende informatie van de klant in te winnen om hem of haar passend te kunnen ad-


FINANCE

DATA VERRIJKING

viseren. Daarnaast zijn banken verplicht om de klant voldoende te informeren zodat hij een goede keuze kan maken voor een product of dienst.

EXTERNE DATABRONNEN Inergy heeft een tiental externe databronnen gecombineerd, waaronder het Kadaster. Deze dataset is aangevuld met slimme algoritmen die voorspellen waar iemand woont, zodat een zekerheidspercentage van 99 procent kan worden gegarandeerd dat het adres klopt. Boumans : “Deze hoge kwaliteit wordt voortdurend gemoni­ tord, bijvoorbeeld door het steekproefsgewijs nabellen van klanten uit het bestand met de vraag of de gegevens kloppen. Klanten zetten NAW-OK in op verschillende manieren. In de eerste plaats om bestaande gegevens te verrijken en op de tweede plaats om periodiek, bijvoorbeeld ieder kwartaal, alle gegevens te controleren. Zie dit als een digitale wasstraat van de adresgegevens en dit levert de klant vele voordelen op. In beide gevallen garanderen we dat de verwerking van gegevens compliant verloopt, geheel in lijn met wetgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming.” Met NAW-OK doen organisaties er alles aan om de basis van een relatie, namelijk een correct adres, op orde te krijgen. Daar begint het vertrouwen van de klant richting de leverancier. Financiële organisaties leggen tevens de basis voor het voldoen aan de zorgplicht. Maar feitelijk heeft iedere organisatie de plicht voor correcte adresgegevens te zorgen.

28

29

WAT GAAT ER MIS? Het in stand houden van een actueel adressenbestand is op het eerste gezicht core business voor iedere onderneming. Toch is het een complexe zaak. Bestanden kunnen vervuild raken, niet in de laatste plaats doordat mensen verhuizen. Niet iedereen is even secuur in het doorgeven van mutaties, maar het is uw taak als organisatie om dat bij te houden. Een tweede complicerende factor is dat bestanden vervuild raken door fusies en overnames. Er kunnen duplicaten ontstaan en hoe bepaalt u dan welke gegevens de juiste zijn? En een derde reden voor vervuilde bestanden ligt in verkeerd beheer. Het uitblijven van opschoonacties of het werken met verouderde datakwaliteitssoftware leidt tot fouten in de output van adressen.

AUTEUR: THIJS HARTVELD

VERRIJKING Om die zorgplicht goed te kunnen uitvoeren, moet je als instelling in ieder geval weten waar en hoe je klanten - of de nabestaanden van klanten - kunt bereiken. Dit is dan ook de reden dat het streven naar schone en actuele adressenbestanden hoog op de agenda staat van bestuurders, bij wie de verantwoordelijkheid ligt voor de zorgplicht. En dus ook voor goede adresgegevens. Peter Boumans, verantwoordelijk voor business development bij Inergy, ziet dan ook dat de vraag naar NAW-OK toenemen. De NAW-OK adressenservice van Inergy biedt uitkomst voor bedrijven en instellingen die hun adresbestanden willen verrijken. “We zien dat veel organisaties worstelen met de NAW-gegevens van hun klanten. Er zijn verschillende bronnen beschikbaar voor het controleren en valideren van adresgegevens, maar deze zijn niet altijd compleet. Je hebt dus altijd een uitgebreide set databronnen nodig om een adres met zekerheid te kunnen vaststellen. Daar komt bij dat het een uitdaging is om deze bronnen te integreren in de informatiearchitectuur van een organisatie. En dat is exact wat Inergy heeft gedaan met NAW-OK.”


ANA L Y T I C S D

A

T

A

Het is een ‘gouden combinatie’. Jim Bemelen is Data Scientist bij Inergy, maar ook docent bij Zuyd Hogeschool in Heerlen. Hij geeft het vak Reporting & Basic Analytics, waar studenten de basis van data analytics leren. Daarnaast ontdekt hij als Data Scientist samen met klanten de waarde van hun data, zodat ze het vervolgens kunnen inzetten. Hoe ziet zo’n dag vol data er nou uit? Jim vertelt het precies.

Data Scientist én docent:

EEN DAG UIT HET LEVEN VAN JIM BEMELEN


DATASCIENCE

JIM BEMELEN

7.00 uur De wekker gaat. Tijd om te douchen. Voordat ik de deur uitga, pak ik nog een banaan en een appeltje voor onderweg. Op de fiets ga ik naar Zuyd Hogeschool. 8.30 uur Mijn college begint pas over een half uur, dus ik bel eerst nog even mijn collega Fabiënne in Woerden. We werken samen aan een project voor een energieleverancier die de warmtevraag in een bepaalde wijk in Amsterdam inzichtelijk wil krijgen. Zo kunnen ze hun energievoorraad voorspellen. Fabiënne heeft het idee om een variabele in het algoritme toe te voegen, namelijk de stralingssterkte van de zon. Straks eens kijken of dat van invloed is op het voorspelmodel. 9.15 uur Met mijn studenten heb ik het over de stellingen ‘Data vs. Gut Feeling’ en ‘Data vs. Information’. Aan het einde van het college testen we ook nog twee algoritmes. Mooie afwisseling van theorie en praktijk! 12.30 uur Op het fietsje naar de Limburgse locatie van Inergy. Gelukkig is het slechts 5 minuten verwijderd van Zuyd Hogeschool. Volgens mij kan het elk moment gaan regenen. 12.35 uur Lunchen! Bijpraten met mijn collega’s van Inergy. Eerst broodjes halen bij de catering, want dit keer lunchen we niet in de stad. 13.30 uur Laat ik de theorie van Fabiënne eens testen. Na wat zoeken, heb ik de data over zonnestraling gevonden. Eerst zet ik deze data in het juiste format, zodat ik de gegevens in het voorspelmodel kan opnemen. Best een klus.

16.00 uur De Young Professionals van Inergy zijn in Woerden bezig met een nieuw project waarin ze het mkb van Brabant laten kennismaken met Big Data. Ik bel ze om hun vragen te beantwoorden en om te overleggen wat logische vervolgstappen zijn. Daarna ga ik verder met het finetunen van het voorspelmodel voor de energieleverancier. 18.10 uur Pfoe, het was een volle dag. Ik doe mijn oortjes in, stap op de fiets en op de vrolijke tonen van Mr. Blue Sky van Electric Light Orchestra rijd ik mijn huis tegemoet. Weekend!

14.50 uur Tijd voor een test. Wat blijkt? De nauwkeurigheid van ons voorspelmodel is toegenomen. Snel terugkoppelen aan Fabiënne!

MET MIJN STUDENTEN HEB IK HET OVER DE STELLINGEN ‘DATA VS. GUT FEELING’ EN ‘DATA VS. INFORMATION’. Jim Bemelen, data Scientist bij Inergy

30

31


ANA L Y T I C S D

A

T

A

‘AZURE IS INTERESSANT VOOR ONZE KLANTEN, HET BIEDT EEN FLEXIBEL EN INNOVATIEF CLOUD PLATFORM MET EEN STERK GROEIENDE HOEVEELHEID SERVICES VOOR OPSLAG, ANALYSE EN PRESENTATIE.’

Een glimp van de toekomst:

ARTIFICIAL INTELLIGENCE EN DE VENGABOYS Van cloud oplossingen tot chatbots. Michel Steenhuis, Business Consultant bij Inergy, hoorde het allemaal voorbijkomen tijdens LEAP, een jaarlijks congres van Microsoft in Redmond, Washington. Microsoft laat tijdens dit evenement zien waar het allemaal mee bezig is. Steenhuis legt kort uit wat komen gaat in de wereld van machine learning en artificial intelligence.


CLOUD

CONGRES MICROSOFT

“Met zo’n veertig collega’s van andere Microsoft-partners uit Nederland leefden we drie dagen lang een paar jaar vooruit in de tijd”, vertelt Steenhuis. “De focus lag op oplossingen voor bedrijven met behulp van artificial intelligence en op de mogelijkheden van Azure, de cloud van Microsoft.” IN DE KEUKEN VAN REDMOND LEAP is een meerdaags congres georganiseerd door Microsoft. In het hoofdkantoor in Redmond, Washington komen partners uit verschillende landen bijeen om te luisteren naar wat Microsoft de komende jaren van plan is. Een uniek kijkje in de keuken dus.

PROBLEEMLOOS EEN HAMBURGER BESTELLEN Microsoft duikt, met Azure aan de basis van alles, vol in de huidige trend van machine learning en artificial intelligence (AI). “Machine learning hebben we bij Inergy aardig onder de knie. We maken bijvoorbeeld al heel regelmatig datagedreven oplossingen waarbij algoritmes klantgedrag kunnen voorspellen.” AI gaat nog een stapje verder. “Hierbij geef je systemen functionaliteiten die tot voor kort waren voorbehouden aan mensen, zoals luisteren, spreken of vertalen. Dat verandert de wereld drastisch.” Tijdens LEAP schetste Microsoft een voorbeeld aan de hand van een typisch Amerikaans fenomeen: McDonalds. “We kregen een McDrive-bestelling van een Amerikaan te horen. Hij sprak met een zwaar accent, in een kapotte bestelpaal en er was veel achtergrondgeluid. De bestelling was vrijwel niet te verstaan. Dankzij een engine op basis van artificial intelligence kon de bestelling vertaald worden naar tekst. Dat maakt het werk van een McDonalds-medewerker een stuk aangenamer. Maar je kan die engine bijvoorbeeld ook toepassen in ziekenhuizen. Bij mensen die vanwege een hersenbloeding niet meer goed kunnen praten.” CHATBOTS OM TELEFOONTJES AAN TE NEMEN Microsoft schaart alle vormen van AI onder hun zogenoemde ‘Cognitive Services’. Een ander, zeer praktisch toepasbaar voorbeeld hiervan zijn chatbots. “Deze bots kun je bijvoorbeeld inzetten in klantenservices. Neem een partij als PostNL. Zij krijgen de hele dag telefoontjes over de status van pakketten. Een chatbot op basis van artificial intelligence kan die klanten prima te woord staan.” Meteen met chatbots aan de slag gaan, lijkt nog niet mogelijk. “De technologie achter chatbots is nog heel nieuw. Waarschijnlijk kunnen we er over zo’n drie jaar pas echt mee aan het werk. Maar we kunnen

onze klanten er al wel op attenderen en er samen voor zorgen dat ze klaar zijn voor de stap naar artificial intelligence.” AI HEEFT VEEL TE BIEDEN We moeten er wellicht nog even op wachten. Maar uit alles in Redmond blijkt dat AI straks niet meer weg te denken is uit onze technologie. En dat is zeer positief, stelt Steenhuis. “AI heeft erg veel te bieden. Een organisatie vermindert zijn kosten flink, omdat een computer simpelweg heel efficiënt werkt. En beter nog: voor de consument wordt alles gemakkelijker.” Het is vooral een kwestie van de ontwikkelingen in de gaten houden. “Aan Inergy de taak om hier goed bovenop te zitten.” EEN MOOI STAALTJE AI Geloof het of niet, er viel ook nog wat te dansen in Washington. Zelfs met een Nederlands tintje. “De Invoke kwam ook voorbij, de intelligente speaker van Microsoft waartegen je kunt praten. Een deelnemer werd uitgenodigd iets te vragen aan de speaker. Hij vroeg: “Play me the Vengaboys”. Al gauw dreunde de partymuziek door de zaal in Redmond. Een mooi staaltje artificial intelligence!”

NIET DE ENIGE ‘AI-PIONIER’ Microsoft is niet de enige organisatie die zich verdiept in AI. Google en Apple begeven zich ook al op dat gebied. Waar Apple Siri steeds verder probeert te ontwikkelen, experimenteert Google al tijden via AI Experiments. Hierin zijn verschillende projecten opgezet, bijvoorbeeld ‘Quick, draw!’. Een spel waarbij een speler gebruiksobjecten moet tekenen, zodat een computer kan raden wat het is. Hoe meer er wordt gespeeld, hoe meer de computer leert. Het spel draagt bij aan het verbeteren van de Google Translate service om bijvoorbeeld Chinese tekens die een gebruiker zelf tekent te vertalen naar een Westerse taal. Dat vrijwel iedere ‘techgigant’ zich stort op de wereld van AI geeft aan dat de manier waarop mensen én systemen met elkaar praten binnen korte tijd aanzienlijk gaat veranderen.

32

33

AUTEUR: THIJS HARTVELD

VAN LICENTIEMODEL TOT SCHAALBAAR PLATFORM “Alles draait nu om Azure”, zegt Steenhuis. “Dat merk je goed. Microsoft stapt af van het licentiemodel van vroeger, bijvoorbeeld voor een Office-pakket. Het maakt de stap naar het aanbieden van een schaalbaar platform, waarbij je diensten aan en uit kunt zetten. Azure is het platform dat dit mogelijk maakt. Dat is interessant voor onze klanten, omdat ze dan niet meer aan een statisch platform gebonden zijn.”


ANA L Y T I C S D

A

T

A

Inergy introduceert een nieuwe oplossing: Warmtevraag-In-Kaart. Of kortweg, WIK. De oplossing helpt energiemaatschappijen om de productie en voorraad van (duurzame) energie exact af te stemmen op de vraag, en afscheid te nemen van vervuilende energiecentrales. Jeroen Stolk, Practice Leader bij Inergy, legt uit hoe het werkt.

WARMTEVRAAG NAUWKEURIG VOORSPELLEN


ENERGIE

WARMTEVOORSPELLING

“Vrijwel alle energiemaatschappijen besteden nu veel aandacht aan de transitie naar duurzame energie”, vertelt Jeroen. “Vroeger hadden energiemaatschappijen de volledige controle over de productie van energie, veelal op basis van fossiele brandstoffen zoals kolen en gas. Met duurzame energie is dat anders, omdat er factoren zijn waar ze geen invloed op hebben. Denk aan wind en zon. Dat maakt de productie van duurzame energie minder voorspelbaar, net als het opschalen van aanvullende energieproductie. Met WIK dragen we bij aan een sterk verbeterde voorspelbaarheid van de warmtevraag en in het verlengde daarvan aan een betere productieplanning.”

VOORSPELLEN MET EEN NEURAAL NETWERK Een bekende Nederlandse energiemaatschappij experimenteerde al met het voorspellen van de warmtevraag van hun klanten in een Amsterdamse wijk. Inergy ging de uitdaging aan om de voorspellingen nóg nauwkeuriger te maken. “Onze data scientists stelden een voorspelmodel samen op basis van een neuraal netwerk. Zo’n netwerkt bootst het menselijke brein na en is in staat complexe verbanden te leggen. Het netwerk bevat veel variabelen die van belang zijn om binnen een woon- of werkgebied een nauwkeurige voorspelling van de warmtevraag te geven voor 24 uur vooruit. Variabelen als: de historische warmtevraag, het type dag (bijvoorbeeld een doordeweekse dag of een feestdag), het uur van de dag, sociale gebeurtenissen (zoals vakanties), historische en actuele weersgegevens, weersvoorspelling, de straling van de zon en data uit controlestations van de energiemaatschappij. ” MINDER RISICO, BETER VOOR HET MILIEU WIK verhoogt de voorspelbaarheid van duurzame energieproductie voor energiemaatschappijen aanzienlijk. Jeroen: “Energiemaatschappijen kunnen hun productie en voorraad beter afstemmen op de voorspellingen. Dat zorgt ervoor dat ze situaties van overschot of

tekort beter kunnen managen of zelfs voorkomen. Dat bespaart flinke kosten. En misschien wel belangrijker: conventionele energiecentrales kunnen eerder dicht, omdat ze niet meer hoeven bij te springen. Dat is een stuk beter voor het milieu.” KANSEN VOOR DE TOEKOMST Het voorspelmodel achter WIK biedt opties voor de toekomst. Het kan namelijk meer dan alleen voorspellen hoeveel klanten gaan stoken om hun huis warm te krijgen. “Het neurale netwerk is een goede basis om bijvoorbeeld ook de vraag naar water in huishoudens te voorspellen. Kortom, met dit voorspelmodel kunnen we veel meer organisaties helpen bij het optimaliseren van hun productieprocessen.”

DAT BESPAART FLINKE KOSTEN. EN MISSCHIEN WEL BELANGRIJKER: CONVENTIONELE ENERGIECENTRALES KUNNEN EERDER DICHT, OMDAT ZE NIET MEER HOEVEN BIJ TE SPRINGEN. DAT IS EEN STUK BETER VOOR HET MILIEU.”

34

35

AUTEUR: THIJS HARTVELD

RISICO OP TEKORT OF OVERSCHOT Duurzame energie wordt opgewekt uit milieuvriendelijke en onuitputtelijke bronnen. Voorbeelden zijn windenergie, zonne-energie en waterkracht. Het weer speelt bij het opwekken van deze energie een belangrijke factor. “En dat is precies wat de productie van duurzame energie risicovol maakt”, verklaart Jeroen. “Is het weken achter elkaar bijvoorbeeld erg zonnig, waardoor de zonnepanelen overuren maken? Dan riskeer je een overschot, waardoor het energienet overbelast raakt. Laat de zon het juist afweten? Dan ontstaat er al gauw een tekort. Het nadeel daarvan is dat conventionele, vervuilende energiecentrales open moeten blijven om dat tekort aan te vullen. Anders zitten huishoudens in de kou.”


ANA L Y T I C S D

A

T

A

Ronald Touwslager is volstrekt helder. Alleen organisaties die extreme klant­ gerichtheid in combinatie met innovatie nastreven en uitvoeren zullen blijven bestaan. Wie even met Touwslager in gesprek komt over dit thema, raakt al snel van zijn gelijk overtuigd.

De klantgerichte organisatie

IS GEBOUWD OP DATA EN ALGORITMES


FINANCE

Wie goed doet, goed ontmoet. Het is een uitspraak die zo op een tegeltje kan, maar in de ogen van Ronald Touwslager is het een thema dat hoog op de agenda van de board zou moeten staan. Dit is dan ook exact wat de bankmanager van weleer deed toen hij in 2011 aantrad als CEO van hypotheekverstrekker Obvion. De Rabobank-dochter was een grote administratieve organisatie die gestuurd werd door processen en procedures. Dit type organisaties leeft bij de bureaucratie die het zelf in het verleden heeft gecreëerd. Het is voor deze organisaties erg lastig om zich aan te passen en zich flexibel op te stellen. En toch moest dat, legt Touwslager uit. “De wereld verandert zo snel. Veranderingen die zich in 2011 al aftekenden en die nog steeds gaande zijn: het consumentengedrag dat enorm verandert is een belangrijke. Daarnaast kregen we te maken met technologische ontwikkelingen die een vlucht namen. Denk aan mobile first en aan de steeds verdergaande ontwikkelingen op het gebied van data en artificial intelligence. En in de derde plaats is er nog de wet- en regelgeving in de financiële sector, die de laatste jaren meer dynamiek vertoonde dan ooit tevoren in de nasleep van de crisis. Het was en is mijn overtuiging dat deze uitdagingen het hoofd kunnen worden geboden door te streven naar een wendbare organisatie die de klant in al haar activiteiten centraal stelt.”

”SYSTEMEN WORDEN ZO SLIM DAT ZIJ DE INTERACTIE MET DE KLANT GAAN OVERNEMEN” Ronald Touwslager

TRANSFORMATIE NOODZAKELIJK Het is vooral het veranderde consumentengedrag dat Touwslager aan het denken heeft gezet. “De opkomst van de webshops heeft de perceptie van de consument ten aanzien van goede dienstverlening op zijn kop gezet. De laatste generatie webwinkels heeft geen fysieke aanwezigheid en zij moeten het dus hebben van een extreem goede klantbeleving. Ondernemingen als Bol.com en Coolblue bouwden fantastische websites met goede zoekmachines en koppelden dat aan een uitgekiende marketingstrategie en een uitmuntende dienstverlening. We zijn nu wel in een stadium aangekomen dat de service die deze bedrijven bieden, door consumenten gezien wordt als de standaard. Alle serviceorganisaties dienen in hun ogen dezelfde hoge standaarden te bieden. Verplaats je eens in de situatie van een hypotheekverstrekker of een verzekeraar”, stelt Touwslager voor. “Wachttijden in het callcenter kunnen soms de vijf minuten aantikken. Zij doen er alles aan om dat te verbeteren en brengen de wachttijd terug tot 1 minuut. In hun ogen een grote prestatie, maar in de ogen van de consument dienen zij binnen 10 seconden de juiste persoon aan de lijn te hebben. Dat is immers wat men gewend is. Of het nu gaat om een complex product als een hypotheekofferte of een broodrooster, dat maakt de consument niets uit. En om aan deze standaarden te voldoen is echt een omvangrijke transformatie noodzakelijk.” DE KLANT MOET OP 1 STAAN Het inleven in de klant en het oplossen van de échte klantproblemen is onlosmakelijk verbonden met extreme klantgerichtheid. Bij veel organisaties is het besef doorgedrongen dat transformatie naar een meer klantgerichte aanpak gewenst en noodzakelijk is. Er slagen er vooralsnog weinigen in om dat ook waar te maken. Waar komt dat dan door? Touwslager: “Velen onderschatten wat een dergelijke

36

37

AUTEUR: TEUN PUTTER

Ronald Touwslager (1963) studeerde bedrijfskunde aan Nijenrode en de Interfaculteit Bedrijfskunde van de TU Delft/ Erasmus Universiteit Rotterdam. Hij heeft een masters degree van de Olin Business School in St. Louis (VS) en studeerde af aan de postdoctorale controllersopleiding (RC) van de Universiteit van Amsterdam. Recent volgde hij nog het Senior Executive Program aan de London Business School. Tot 1997 werkte Touwslager als salesmanager in de ICT-industrie en als ondernemer in de gezondheidszorg. Daarna was hij werkzaam binnen Rabobank Groep in diverse managementfuncties. In 2011 werd Ronald Chief Executive Officer bij Rabobank-dochter Obvion. Op 1 januari 2018 legde Touwslager deze functie neer en hij neemt nu de tijd om zich op het vervolg van zijn loopbaan te oriënteren. In 2017 schreef Ronald Touwslager samen met Ronald Gieling het boek ‘Vasthouden is Loslaten’, De reis naar een wendbare en extreem klantgerichte organisatie.

RONALD TOUWSLAGER


transformatie inhoudt. In de eerste plaats is het transformeren in een wendbare en klantgerichte onderneming niet puur en alleen een technologische aangelegenheid. Je bent er niet met het implementeren van flexibele bedrijfsapplicaties en een reeks mobiele oplossingen. Het veranderen van de bedrijfscultuur is nog veel belangrijker. Die klant moet altijd op het netvlies staan, ook en juist bij het management. Iedere medewerker en dus ook leidinggevenden moeten in gesprek gaan met de klant, moeten bijvoorbeeld meedraaien in een callcenter en moeten een mindset ontwikkelen waarin de klant voortdurend op één staat. Het wrange is dat je managers dit soort ideeën wel hoort uiten, maar in de praktijk komt er weinig van terecht. Er zit licht tussen zeggen en doen en dat voelen medewerkers haarfijn aan. De gewenste cultuuromslag komt op deze manier zeer moeizaam van de grond.” CONTINUE STROOM KLANTINTERACTIES Het helpt enorm wanneer de focus op slechts één KPI komt te liggen, de Net Promoter Score (NPS): de index die aangeeft in hoeverre een klant een bedrijf zou aanbevelen bij zijn omgeving. Bij Obvion heeft Touwslager meer dan 60 verschillende KPI’s vervangen door deze ene. “Het streven naar een NPS van +70 geeft doel en richting.” Om hetzelfde in een andere organisatie te doen vergt wel enige lef en durf. Je laat immers de financiële prestaties min of meer los, de klantprestaties zijn leidend. Touwslager refereert aan activiteiten die Obvion ontplooide om de klant meer naar binnen te halen, zoals de voormalige CEO het noemt. “We nodigden klanten uit om bij ons aan de koffietafel plaats te nemen om te horen wat er wel en wat er niet goed ging. We zijn ook de regio in gegaan om klanten op straat aan te spreken. Op vele manieren hebben we ervoor gezorgd dat er een continue stroom klantinteracties op gang kwam en dat gaf veel energie en dynamiek. Dit maakt het mogelijk om op een agile manier de klantbenadering steeds verder te verbeteren. Het moet steeds een stapje beter; het hoeft niet meteen perfect.” DATA VLIEGWIEL De datahuishouding is een essentieel element in het streven naar de wendbare en klantgerichte organisatie. Wanneer je een klant benadert, is het van groot belang dat je kunt beschikken over een 360° klantbeeld, dat gestoeld is op actuele en correcte klantendata. “Wanneer je daadwerkelijk een omnichannel klantervaring wil realiseren, dus over alle kanalen heen, dan moet er een einde komen aan de datasilo’s die verhinderen dat data verkregen in de fysieke winkel, niet beschikbaar komt voor het callcenter. Of vice versa. De komst van sociale media als volwassen communicatiekanaal heeft dit issue alleen maar complexer gemaakt. En wanneer je dan alle data gekoppeld en ontsloten hebt, kun je ook weer meer interessante analyses uitvoeren. Maar het gaat nog veel verder: op basis van goede algoritmes kun je klanten een nog betere propositie doen of servicebeleving bieden. Het spel dat nu gespeeld gaat worden, is wat ik noem het vliegwiel van data: meer klanten leidt tot meer data, meer data leidt tot betere proposities en services, die leiden tot meer klanten, et cetera. De winnaars zijn diegenen die dit vliegwiel het snelst draaiende krijgen. Het verzamelen van meer data is het

vertrekpunt. In die zin vind ik het jammer dat de AVG zich vooral toespitst op het verzamelen en opslaan van data. Begrijp me niet verkeerd, beveiliging is essentieel, maar als de focus meer had gelegen op het verantwoord gebruik van die data, zouden bedrijven meer mogelijkheden hebben om te experimenteren en de klantbeleving beter te maken.” ONTWRICHTENDE DYNAMIEK Daar komt bij dat er in sectoren steeds vaker samengewerkt wordt tussen partners. Ook in die situaties wil je data snel voorhanden hebben”, constateert Touwslager. Hij ziet in de ontwikkeling van blockchains een oplossing. Een blockchain is een beveiligd, digitaal en onveranderlijk grootboek, waarin transacties door een uitgebreid netwerk van computers wordt gecontroleerd. Met de technologie is het mogelijk om digitale informatie uit te breiden buiten de muren van het bedrijf en in te zetten in de processen die het bedrijf deelt met leveranciers, klanten en partners. Veilig en vertrouwd. “Dit gaat een behoorlijk ontwrichtende dynamiek veroorzaken. Om bij de hypothekenmarkt te blijven: Wat zal bijvoorbeeld de rol van de notaris worden? Technologisch gezien kan deze rol prima in de blockchain worden voorzien. Elke positie in een keten tussen consument en producent, komt ter discussie te staan”, verwacht Touwslager. DISRUPTIE En over disruptie gesproken, wat te denken van robotisering. Touwslager blijft weer dicht bij huis: “Kijk naar de vele administratieve processen in de hypothecaire omgeving. Het verzamelen van documenten of het invullen van ontbrekende data zijn allemaal taken die door softwarerobots kunnen en zullen worden overgenomen. Deze robots werken 24x7 en maken nooit fouten. Een aanpassing in een proces is met een paar uur programmeren geïmplementeerd. Dat gaat hoe dan ook ten koste van administratieve functies. Een deel van deze mensen kunnen meegroeien in een meer customer facing taak, maar een deel zal ook uitvallen. Dat vind ik wel een zorgwekkende ontwikkeling. Ook het bedrijfsleven heeft hier een verantwoordelijkheid in te nemen.” Touwslager voorziet dat de tweedeling tussen de haves en have-nots nog groter wordt wanneer machine learning en kunstmatige intelligentie ervoor gaan zorgen dat ook alledaagse beslissingen niet meer door mensen zelf worden genomen. “Systemen worden zo slim dat zij de interactie met de klant deels gaan overnemen. Robots kunnen sneller, gerichter en meer gepersonaliseerd communiceren met de klant. En hoewel dit uiteraard een enorme impuls is voor de klantgerichte organisatie - je werkt toe naar een situatie van hyperpersonalisatie - voel ik mij ook geroepen te wijzen op de maatschappelijke keerzijde.” Ronald Touwslager besluit door te wijzen op eerdere industriële revoluties, want daar hebben we het wel over. Er ontstaat een tweedeling in de samenleving, maar je ziet dat het evenwicht zich weer herstelt. Waar er banen verdwijnen, zullen er weer nieuwe terugkomen. Zijn tweede conclusie is dat wij als consument gouden tijden tegemoet gaan. Want bedrijven die niet goed scoren op de ladder van klantgerichtheid zullen verdwijnen en zij die de klant op het schild hijsen, zullen blijven bestaan.


DATA EN ANALYTICS

Beschrijving van de oplossing aan de hand van de analogie van een ijsberg. Het topje van de ijsberg bevat de zichtbare resultaten en inzichten terwijl onder water (en niet zichtbaar) de functionaliteiten en alle voorzieningen worden benoemd die randvoorwaardelijk zijn om deze inzichten te leveren.

VRAAGSTUKKEN

DRIVERS

digitalisering

AVG

verzilveren van data

inzichtelijkheid krijgen in databewerkingen / definities

afhankelijkheid van dataleveranciers

verscherpte competitie

het bevorderen van toestroom van nieuwe klanten

overzicht

het snel kunnen leveren van informatieproducten het snel en makkelijk kunnen vinden van benodigde data

het kunnen vertrouwen op de correctheid van data

rapportageverplichtingen

verhogen conversie t.o.v. competitie

arbeidsintensiviteit van data voortbrengende keten

i

i

i

OPLOSSING

PD

churn analyse i

aanvragen dashboard

i

risk drivers

i

hitratio i

i management informatie

unieke klant identificatie

i

dashboard opbouw hypotheken

customer due diligence

i

i

i

instroom uitstroom rapportages

fraudedetectie F F

analyse F

selfservice BI

beveiligde omgeving

T

data lineage

ĂŠĂŠn versie van de waarheid

T 0100 1011

T

0100 1011

T 0100 1011

0100100111000111 1011000101000110000 0100101010111100101 00111101100010010111101100111 01001010101111001010100101010111100101 1001001110001111001011001000111 10110001010001100000100100111000111 1011000101000110000 010011001000111000111 0100101010111100101 1011000101000110000 00111101100010010111101100111 010011011000101000110000 01001010101111001010100101010111100101 01001 1001001110001111001011001000111 1011000101000110000 010011001000111000111 0100100111000111 1011000101000110000 1011000101000110000 010011011000101000110000 0100101010111100101 00111101100010010111101100111 01001 01001010101111001010100101010111100101 1001001110001111001011001000111 1011000101000110000 010011001000111000111 1011000101000110000 010011011000101000110000 01001

management informatie

analytics

beveiligde omgeving

datakwaliteit

T

private cloud

managed services

high available

data

ISO certified T

T

24/7 operationeel

analytics sandbox

high performance

0100 1011

datalogistiek

T

T

T

0100100111000111 1011000101000110000 0100101010111100101 00111101100010010111101100111 01001010101111001010100101010111100101 1001001110001111001011001000111 1011000101000110000 010011001000111000111 1011000101000110000 010011011000101000110000 01001

11

i klant

data delivery platform

metadata based data logistics

T techniek

T

T

data lake T

i inzichten

machine learning data warehouse

T

datalevering CRM / online

F functionaliteiten

T

T

datalogistiek

data exploratie

compliancy

F

0100 1011

0100 1011

datamanagement

11

11

T

F

rapportage

dienst- specificaties verlening

kerncijfers datawarehouse: aantal gegevenselementen: 8.000+ aantal dagelijks aangeleverde rijen: 240+ mln totaal aantal opgeslagen rijen: 2.000+ mln

F

datavalidatie

11

F

100% historisch reproduceerbaar

T

business analytics platform


Wij zien, wij zien,wat u niet ziet...

Haal jij al waarde uit jouw data? En dat is dat uw prijsbepaling scherper kan!

Beter presteren door slimmer

Beter presteren door slimmer met data om te gaan.

met data om te gaan. Vastgoedbelegger Annexum weet nu precies per locatie of zij de

Inergy biedt full service, non-stop data analytics. Onze oplossingen

juiste huurprijs hanteren. Ook bij aankopen weet Annexum wat de

zijn in lijn met de meest effectieve technologieën van dit moment.

Bel 0348 45 76 66

Bel 0348 45 76 66

huurprijs zou moeten zijn. Dankzij het slim combineren van eigen

Ook zien wat zij zien?

data, concurrentie-informatie en demografische gegevens berekenen

data analytics trajecten. We hanteren een partnership visie gericht

Ontdek wat we met innoveer. Slimme datagedreven uw data kunnen doen!

op uw wensen op de lange termijn. Daarmee kan u beter presteren

Kijk op onze website

door slim met data om te gaan. Kijk daarom op de website en

www.inergy.nl

ontdek wat we met uw data kunnen doen.

succes.

We zetten alleen methodieken in die hun waarde ondubbelzinnig

hebben bewezen. We leveren alle relevante diensten die horen bij

ze nu heel nauwkeurig de juiste prijs. Met slechts één druk op de knop. Wel zo transparant, voor de klant én voor Annexum zelf.

Kijk vooruit. Creëer transparantie. En oplos-

singen maken het mogelijk! We helpen u graag. Samen met u zorgen we voor

full service, non-stop data analytics www.inergy.nl Retail&Analytics 2017