(Publireportage) Meer omzet en meer marge in post-coronatijden? Crunch Analytics helpt winkeliers hun prijzen en promoties te optimaliseren. Tools als big data en artificiële intelligentie worden ook voor klassieke retailers toegankelijk.
Het nieuwe retail-normaal
In een periode waar we – als een processie van Echternach – een pandemie achter ons proberen laten, lijkt het voor retailers een bijna onbegonnen taak om de omzet te verhogen. Laat staan om marges op te krikken.
Beide zijn echter cruciaal om middelen vrij te maken om je als klassieke retailer aan te passen aan het nieuwe retail-normaal. Om je als organisatie staande te houden onder druk van nieuwe klantenverwachtingen, nieuwe bedrijfsmodellen en nieuwe, globale spelers.
En net de tools die spelers als Amazon of Zalando vandaag zo groot hebben gemaakt, zijn nu ook voor klassieke retailers eenvoudig toegankelijk geworden.
Big data & AI als antwoord op veranderend klantengedrag
“Laat ons niet rond de pot draaien. De coronapandemie heeft stevig ingehakt op de omzet van Europese retailers actief in bijvoorbeeld fashion”, stelt Laurent Mainil, CEO van Crunch Analytics dat AI-oplossingen ontwikkelt en implementeert bij Europese retailers.
“Maar niet enkel het feit dat klanten niet naar de winkel konden komen speelt. Ze hebben ook leren kledij kopen op een heel andere manier. Voor velen is de huiskamer het kleedhokje geworden. Je ziet ook dat ze andere klemtonen zijn gaan leggen, zoals het kopen van duurdere stuks afgewisseld met tweedehandsitems.”
Het veranderende klantengedrag zorgt voor kopzorgen in heel wat retailorganisaties. Het dwingt heel wat beslissingsnemers tot herdenken van de bestaande manier van werken. Bij de introductie van online verkoopkanalen borrelen immers heel wat nieuwe vragen op. Zeker als het dan bijvoorbeeld gaat over zoiets cruciaals als prijszetting.
De ultieme case om met big data & AI aan de slag te gaan: prijszetting
Hanteer ik op m’n eigen webshop de zelfde prijzen als in de winkels? En wat dan met prijzen op online marktplaatsen, waar de concurrentie één duimveeg verwijderd is? Ga ik mijn promotie-strategie op alle kanalen op dezelfde manier doorvoeren? En wat met de eindeseizoensverkopen? Het is maar een greep uit de lange lijst aan beslissingen die moeten worden genomen.
“De manier waarop nog heel veel retailers vandaag werken stoot op z’n limieten. Eindeloze Excel-documenten waar een kat haar jongen niet meer in vindt. Bulkkortingen omdat diversificatie van prijzen te moeilijk oogt. Basisprijzen die veel te laag gezet worden uit vrees te duur te zijn, maar daarmee de bottom line kapotvreten”, stelt Mainil.
“Maar je kan het retailteams niet kwalijk nemen. Ze hebben het afgelopen decennium zoveel oorlogen gestreden, dat de aandacht voor sommige kernprocessen verloren ging. Maar vandaag moet deze slag gestreden worden, om relevant te blijven. Er gaat immers teveel geld verloren. Cash die cruciaal is voor de transformatie waar men voor staat.”
Crunch Analytics plaatst daarom ‘prijszetting’ bovenaan de lijst van processen waar het bij retailers in België, Nederland, Duitsland, Italië en andere Europese landen z’n tanden in zet. Daarnaast maakt het ook gebruik van big data en AI-technieken om processen te optimaliseren in stockbeheer of in het kader van marketing en personalisatie.
In de klantenportfolio zitten fashion retailers als G-Star, Scotch & Soda, Torfs, Vandevelde, Schuurman Schoenen en e5 Mode maar ook andere merken met gelijkaardige vraagstukken als Unilin, Beerwulf, Pharmapets of Roompot. “Wat we van al die klanten hebben geleerd, is dat de honger naar verandering groot is. Eén project leidt vaak naar een tweede of een derde eens je de impact van data & AI met eigen ogen te zien krijgt”, aldus Mainil.
Beslissingsnemers gidsen aan de hand van kortingssuggesties
Het zetten van eindeseizoenskortingen of price markdowns is zo’n typisch prijszettingsproces waar je met behulp van data, algoritmes en computerkracht veel beter kan doen. “Als mensen zijn we slechte rekenmachines”, stelt Mainil. “Veel te vaak vallen we zomaar terug op ons buikgevoel, eens we beslissingen moeten maken in heel onzekere situaties. Ervaring kan zo in ons voordeel werken, maar ook in ons nadeel.”
Crunch Analytics gebruikt daarom AI-technieken om in een berg aan klantendata patronen te ontdekken en zo bijvoorbeeld de prijselasticiteit beter in te schatten. Als resultaat krijgt de retailer kortingssuggesties te zien voor elk product, rekening houdend met specifieke business rules die hij in z’n prijszettingspolitiek hanteert. “Zo krijgt elke retailer die suggesties die voor hem relevant zijn. Maar meer nog, door die suggesties eventueel aan te passen leert onze oplossing in de toekomst nog beter rekening te houden met de specifieke prijzenstrategie die een retailer hanteert.”
Torfs Schoenen en E5: tot 30% meer omzet, tot 8% meer marge en een pak meer tijd voor waardevolle analyses
Dat die impact significant kan zijn, blijkt ook uit de resultaten. Bij een gevestigde waarde als Torfs Schoenen slaagde het team erin om in één beweging de omzet bij de eindeseizoensverkopen op de eigen webshop met dertig procent te verhogen en de marge acht procent hoger te stuwen.
Luc De Baets, aankoopdirecteur bij Torfs Schoenen onderschrijft dit graag. “Door ons steeds groeiende aanbod op diverse kanalen werd het bijna onmogelijk om al die eindeseizoenskortingen keer op keer zelf te gaan zetten. Het kostte te veel tijd en we begonnen onnauwkeurig te worden”, aldus De Baets.
Peter De Sutter, CEO van E5, vult aan: “Als bedrijfsleider geef je wat ‘price management’ betreft een grote verantwoordelijkheid aan een paar personen binnen de organisatie. Zij nemen beslissingen die een grote impact hebben op de stock die op het einde van een seizoen overblijft, op de cash voor nieuwe aankopen die daardoor geblokkeerd blijft, over marge én omzet. Met dergelijke technologie biedt je hen een assistent aan. Geen systeem dat alles volledig autonoom uitvoert, maar wel een hulpsysteem dat beter helpt doen. En bijvoorbeeld helpt voorkomen dat bepaalde keuzes of een onoplettendheid slecht zouden uitpakken.”
“In de zomer van 2020 gingen we van start met een proof-of-concept om de technologie z’n waarde te laten bewijzen”, stelt De Baets. We hebben de suggesties initieel enkel gebruikt voor het afprijzen van onze web-only artikelen om zo de druk op de winkels niet onmiddellijk te verhogen. Maar als snel zagen we bijzonder interessante resultaten: 30% meer omzet, 8% meer marge en een team dat opnieuw tijd had in meer diepgaande prijsanalyses.”
“Ik kan iedereen zo een proof-of-concept, een eerste testseizoen met de tooling aanraden”, stelt De Sutter. “Het laat je toe om concreet te zien welke impact de tooling in jouw specifieke retailsituatie kan hebben. Ik ben er alvast rotsvast van overtuigd dat deze technologie voor E5 een blijvende toegevoegde waarde kan hebben”, aldus nog De Sutter.
Een snelgroeiend team met hang naar impact
Wat houdt de toekomst in voor Crunch Analytics? “We willen als trusted advisor gebookmarkt staan in de telefoon van elke Europese non-food CEO!” lacht Mainil. “Kijk, de honger die ons team samenhoudt is de impact die we genereren. Om de resultaten van onze projecten met big data & AI zwart op wit te presenteren en tijdens resultatenmeeting de mond van verzamelde C-levels te laten openvallen.”
“Als team groeien we daarom snel, bijna jaarlijks een verdubbeling in omvang, behalve natuurlijk tijdens de voorbije pandemie-periode waarin retail het zo hard te verduren kreeg. Vandaag hebben we daarom een kantoor in Gent en Rotterdam, gericht op het werven van lokaal talent en op het zo snel mogelijk overtuigen van een kritische massa aan retailers binnen de Benelux. Daarenboven zijn we ook een trotse partner bij RetailHub en kan je bij een bezoek aan het kenniscentrum onze tooling ook echt gaan ontdekken”, aldus nog Mainil.
Benieuwd naar de impact die Crunch Analytics bij jouw retailorganisatie kan teweegbrengen?
Contacteer het team via info@crunchanalytics.be of bel Laurent persoonlijk voor een goeie babbel via +32 496 53 70 14
Bezoek ook de website via www.crunchanalytics.be voor meer inspiratie!
Laurent Mainil, Crunch Analytics
