Data, je kunt er ontzettend veel waardevolle (real-time) inzichten uithalen. Maar weet jij ook hoe je het op een slimme manier inzet? Lees hieronder drie voorbeelden én wordt geïnspireerd om jouw data op een slimme manier te gebruiken.
#1 Orders voorspellen met demand forecasting
In het bestelgedrag van klanten kunnen patronen worden gevonden. Dit kan een eenvoudig voorspelbaar patroon zijn zoals een bakker die om de drie weken een grote partij aan bloem en gist bestelt. Maar dit patroon kan ook complexer zijn. Dankzij Machine Learning kunnen deze bestelpatronen geanalyseerd worden en kan de datum van aankomende bestellingen worden voorspeld op basis van het bestelgedrag uit het verleden. Een mogelijkheid hierbij is om een automatische orderbevestigingsmail naar de klant te sturen om de verwachting van een order te verifiëren. Tot die tijd kan er met de verwachtingen vooruit worden gepland.
Op grote schaal betekent dit dat er een automatisch gegenereerde voorspelling bestaat die is gebaseerd op de order data (per klant) uit het verleden. Uit zo’n prognose kan blijken dat meerdere partijen waarschijnlijk voor hetzelfde moment een order gaan plaatsen. Hier kan van tevoren op geanticipeerd worden en in deze situatie kan een proactieve orderbevestigingsmail goed van pas komen. Zo kan het worden vermeden dat logistieke capaciteiten in de knel komen of dat orders noodgedwongen moeten worden afgewezen. Een ordervoorspellingssysteem geeft een logistiek bedrijf een verwachting voor de toekomst waar van tevoren op gehandeld kan worden om logistieke middelen optimaal te benutten.
Een volwassen data-architectuur in de logistiek
Weet je hoe je data op een slimme manier inzet? Lees de whitepaper: 'Binnen 5 stappen naar een volwassen data-architectuur'.
#2 Central logistics system en capaciteits evaluatie
Met een centraal systeem krijg je in één oogopslag een overzicht van de capaciteit op het gebied van personeelsplanning en transportmiddelen. Omdat applicaties in de cloud worden gemaakt, kan informatie uit verschillende bronnen geanalyseerd en gevisualiseerd worden. Hieruit blijkt waar en wanneer logistieke middelen of human resources te kort komen of onbenut blijven.
Daarnaast kunnen planningsalgoritmes ervoor zorgen dat verschillende aspecten van de logistieke bedrijfsvoering worden geoptimaliseerd. Neem bijvoorbeeld duurzaamheid. Een planningsalgoritme kan ervoor zorgen dat vrachtwagens zo min mogelijk kilometers hoeven te maken met halve belading. Dit is immers zonde voor het milieu, maar ook zonde voor de portemonnee.
Aan de andere kant kan een planningsalgoritme de doorloop van voorraad verkorten. Door het slim inzetten van data is het mogelijk om freight forwarding zo efficiënt mogelijk in te richten. Er kan zelfs worden geoptimaliseerd op grond van een combinatie van factoren.
#3 Dynamic pricing
Nadat transport- en voorraadmanagement volledig data-driven zijn ingericht kunnen we overgaan naar dynamic pricing. Dit is een techniek die de prijs van een dienst aanpast naar de beschikbaarheid van die dienst op een bepaald moment.
Stel er is in de planning ruimte voor een order op korte termijn, dan kan er voor klanten een korting worden aangeboden voor dat tijdslot. Op deze manier kan ongebruikte capaciteit worden verminderd en de omzet worden verhoogd.
Dynamic pricing is een techniek die in verschillende sectoren al uitbundig wordt toegepast, neem bijvoorbeeld de luchtvaart. Luchtvaartmaatschappijen passen vliegticket prijzen aan door middel van geavanceerde algoritmes om omzet per vlucht te maximaliseren.
Aan de slag met jouw data
Geïnspireerd door al deze mogelijkheden? Of weet je niet zo goed waar je moet beginnen? We denken graag met je mee. Je kunt ons altijd bellen of mailen.
