Sector

Data- en AI-vaardigheden voor retail en consumentengoederen

Data- en AI-vaardigheden voor mensen van wie de beslissingen elke dag marge verschuiven.

Een gevuld supermarktschap

De uitdaging

Retail komt niet om in een tekort aan data. Elke kassa, elke klik en elke pallet levert meer op, en de meeste retailers hebben al jaren dashboards. Wat schaars is, is het vertrouwen om ernaar te handelen tegenover iemand die het er niet mee eens is.

Dat is hier het echte probleem: een inkoper zit tegenover een leverancier die dit al twintig jaar doet en zijn eigen cijfers meebrengt. Een categorymanager moet een schapbeslissing verdedigen bij een commercieel directeur. Gelijk hebben is niet genoeg, je moet je redenering kunnen laten zien. Dat is een vaardigheid, en die is te leren.

Het tweede wat retail anders maakt, is de vorm van het personeelsbestand. Een programma moet duizenden mensen bereiken op het hoofdkantoor, in de winkels en in de distributiecentra, van wie velen zichzelf helemaal geen datamens zouden noemen. Dezelfde training op iedereen richten verspilt het grootste deel van het budget.

Use cases

  • Leveranciersonderhandelingen. Inkopers die hun eigen analyse meenemen naar tafel, in plaats van te reageren op de sheet van de leverancier.
  • Assortiment en schapbeslissingen. Lezen wat de cijfers echt zeggen over een slechtloper, voordat je hem uitlist.
  • Forecasting en derving. Begrijpen waaróm een forecast ernaast zat, niet alleen dát het zo was.
  • Prijs en promoties. Beoordelen wat een actie werkelijk opleverde, kannibalisatie meegerekend.
  • Personalisatie en CRM. Werken met AI-aanbevelingen zonder de uitkomst als waarheid te behandelen.
  • Winkel- en DC-operatie. Een dagrapport omzetten in een beslissing op de vloer.

Wat we leveren

Het gedrag dat in retail het hele programma terugverdient is één ding: een inkoper die een leveranciersgesprek binnenloopt met zijn eigen analyse, in plaats van te reageren op de sheet van de leverancier. Dat is wat er bij Jumbo veranderde, en het veranderde omdat mensen oefenden op Jumbo-data en echte onderhandelingscases in plaats van op een algemene opdracht.

Daarvoor is kennis nodig van wat de cijfers wel en niet bewijzen, vaardigheid in de rapportagetools waar je teams al mee werken, geoefend in de browser op jullie eigen categorieën en cijfers, en de gewoonte om vóór een beslissing te checken in plaats van erna. Richt dezelfde training op hoofdkantoor, winkels en DC's en niemand bouwt die gewoonte op; richt hem op de functie en het gebeurt wel.

Daarna moet het beklijven. Cohorten draaien met champions uit je eigen commerciële teams en een capstone op een lopende categorie- of leverancierscasus, zodat de eerste toepassing binnen het programma plaatsvindt en niet erna. De groei wordt gemeten vanaf een nulmeting vóór de start en afgezet tegen andere organisaties.

Bewijs

Jumbo draaide een cohort-based programma voor 80 inkopers en inkoopassistenten, volledig gebouwd op Jumbo-data, -metrics en onderhandelingscases, met 69-92% afronding.

Over al onze klanten heen ronden cohorten af op 79% in de afgelopen twaalf maanden, over ruim 10.000 learners, tegenover een branchestandaard van ongeveer 12%.

Functies in het programma

Inkoper, Categorymanager, Supply chain planner, Demand planner, Winkelmanager, E-commercemanager, Marketingmanager, Commercieel directeur

Ten opzichte van de markt

Ongeveer zes keer de branchestandaard, die op zo'n 12% afronding ligt.

Hoe het loopt

Cohort-based, op je eigen data en tools, met vaardigheidsgroei gemeten voor en na.

Plan een gesprek

Onze impact in cijfers

Afronding van trainingen

79%

over de afgelopen twaalf maanden

Learners

10.000+

hebben onze programma's doorlopen

Gemiddelde beoordeling

4,1/5

uit 3.327 beoordelingen door learners

Wie we opleiden in deze sector

De sector zegt hoe het bewijs eruitziet. De persona zegt wat elke groep daadwerkelijk leert.

Jouw sector, jouw casuïstiek

Praat met ons over jouw sector

Plan een gesprek