Wij tonen u waar
Maar hoe doen we dat?

 

De 3 trappen die we samen nemen

Uw winkelnetwerk optimaliseren? Of uw marketing mix aanpassen? Om uw beslissingen te ondersteunen met accurate modellen, maakt RetailSonar gebruik van een 3-trapsproces.

Trap 1: beschrijf
Alle relevante data verzamelen en combineren. 

Trap 2: leer
Leren van het verleden: we onderzoeken de data en verwerven de juiste inzichten.

Trap 3: voorspel
Gebruik de gevonden inzichten om de toekomst met vertrouwen te voorspellen.

 

1. Alles is verbonden: waarom zouden uw data dat niet zijn?

We duiken in uw data en halen er die informatie uit die u een totaalbeeld van de huidige werkelijkheid biedt. De complexe puzzel van van verkoopsinformatie, winkellocaties, socio-demografische gegevens en reistijden passen zo perfect in elkaar.

 

2. Van data naar inzichten

Het combineren van alle data leidt tot nieuwe inzichten in het gedrag van uw klanten. Na een aantal diepteanalyses op uw data, schijnt er een nieuw licht op fundamentele vragen en worden uw vragen, soms op verrassende wijze, beantwoord.

Als data juist geïnterpreteerd wordt, wordt het een enorm krachtig instrument. Dankzij dataminingtechnieken zijn we in staat om het effect van wijzigingen op uw netwerk accuraat te voorspellen.

Elke vraag kan fout beantwoord worden. Daarom vinden we het belangrijk om het systeem elke keer opnieuw te kalibreren in functie van de noden van de klant. Hiervoor hebben we meerdere iteraties nodig waarin elke keer rekening gehouden wordt met de feedback en marktkennis van de klant. Alleen zo is het mogelijk om een hoog accuraat model te bouwen.

3. De krachtige combinatie

Het model wordt in het RetailSonar platform gegoten. De gebruiksvriendelijke interface verbergt een krachtig rekenmodel. De meest complexe scenario’s worden snel geanalyseerd en duidelijk gecommuniceerd. Dankzij regelmatige updates van de data, is het model altijd accuraat en reflecteert het werkelijke veranderingen indien én wanneer ze zich voordoen.

 

4. Marktkennis

Onze software is erg intelligent op zichzelf. Desalniettemin is de menselijke factor steeds welkom en noodzakelijk om de info correct te interpreteren. De data die wordt gebruikt om de software te bouwen, spreekt vaak niet uit zichzelf. We bieden dan ook ten allen tijde onze marktkennis aan zodat u het maximum uit de software kan halen.

5. RetailSonar Society

Onze klanten genieten evenzeer van de voordelen van de RetailSonar Society. We bieden hen leermomenten aan waarbij ze kennis en ervaringen met andere gebruikers kunnen uitwisselen. We betrekken hen ook nauw in de toekomstige ontwikkelingen van het platform. Hun input is voor ons goud waard en wij zijn ervan overtuigd dat deze hechte manier van samenwerken beide partijen enorm veel voordelen geeft.