Zet je data aan het werk in retail en groothandel
In retail en groothandel komt data uit veel richtingen. Uit kassasystemen, de webshop, het warehouse, het ERP en klanttevredenheidsmetingen. Elke bron heeft vaak een eigen rapportage. Wie wil weten hoe een vestiging, productgroep of klant presteert, legt die rapportages naast elkaar. En doet dat elke week opnieuw.
Waarom betrouwbare data in deze sector zwaar weegt
De Nederlandse detailhandel zette in 2025 3,6 procent meer om dan een jaar eerder, maar het verkoopvolume groeide met 1,6 procent veel minder hard. Een groot deel van de groei komt dus uit hogere prijzen, niet uit meer verkochte producten. Tegelijk groeit de online omzet sneller dan die in de winkel, en blijft personeel schaars.
Dat maakt de marge per kanaal, vestiging en productgroep bepalender voor het resultaat dan de omzet alleen. En het betekent dat de tijd van medewerkers te kostbaar is om aan het handmatig verzamelen van cijfers te besteden.
Waar het in de praktijk vastloopt
We zien in deze sector vaak dat rapportages zijn meegegroeid met de organisatie, in plaats van ervoor ontworpen. Elk kanaal en elke afdeling heeft een eigen overzicht. De wekelijkse cijfers worden door één of twee collega’s bij elkaar gezocht, bewerkt en verstuurd.
Zolang die collega er is, werkt dat. Maar het kost structureel tijd, de kans op fouten is groot en de organisatie wordt afhankelijk van één persoon. Het probleem is zelden dat de data ontbreekt. Het probleem is dat het verzamelen ervan meer tijd kost dan het gebruiken.
Hoe we data bruikbaar maken
We brengen data uit verkoop, voorraad, klantcontact en finance samen in één dataplatform. Gegevens worden automatisch verzameld en gecontroleerd, zodat de rapportage op vaste momenten klaarstaat zonder dat iemand er werk aan heeft. Daarop bouwen we dashboards voor management, vestigingen en finance, elk met de informatie die ze nodig hebben.
We beginnen altijd bij een concrete vraag. In retail en groothandel komen we er drie vaak tegen.
Prestaties per vestiging en kanaal
Omzet, marge en klanttevredenheid per winkel en per kanaal in één overzicht. Een vestigingsmanager ziet zo zelf waar bijsturing nodig is, zonder te wachten op een rapportage van het hoofdkantoor.
Voorraad en assortiment
Inzicht in wat er ligt, wat er loopt en wat er stil staat. Zeker bij een breed assortiment maakt dat het verschil tussen gerichte inkoop en kapitaal dat op de plank ligt.
Marge per klant en productgroep
Voor groothandels is de vraag vaak niet hoeveel er verkocht is, maar wat het opleverde. Dat wordt pas zichtbaar als kostprijs, kortingen en verkoop in hetzelfde overzicht staan.
De techniek volgt de vraag
Welk platform het wordt, hangt af van de situatie. We werken onder meer met Microsoft Fabric, Databricks en Power BI. De keuze maken we pas als duidelijk is welke vragen het platform moet beantwoorden en wat er al aanwezig is.
Zelf verder kunnen na oplevering
Een dashboard levert pas iets op als het gebruikt wordt. Daarom trainen we de mensen die er dagelijks mee werken, zodat zij de rapportages zelf kunnen aanpassen en beheren. Bij PF Concept trainen we bijvoorbeeld het financeteam, dat de Power BI-rapportages uiteindelijk zelf in beheer neemt.
Case: Hoe MediaMarkt wekelijks een werkdag aan rapportage bespaart
Bij MediaMarkt kostte het verzamelen en verspreiden van de wekelijkse klanttevredenheidscijfers een volledige werkdag per week. Sinds de gegevens automatisch worden verzameld, is de foutkans vrijwel nul en staan de dashboards altijd klaar voor vestigingen en management.
“Doordat de informatie nu automatisch wordt verzameld, scheelt mij dit wekelijks echt zeeën van tijd en is de foutkans nagenoeg tot nul gereduceerd.”
Vincent Pakvis
Customer Experience Manager
Waar staat jouw organisatie?
De datavolwassenheidsscan geeft in een paar minuten een beeld van hoe jullie organisatie er op het gebied van data voor staat, en waar de eerste stap het meeste oplevert. Wil je liever eerst een concreet vraagstuk bespreken, dan denkt Gersy graag met je mee.