Veel organisaties zien kansen voor AI, maar weten niet waar ze moeten beginnen. Een succesvolle AI-implementatie start niet met een tool, maar met een duidelijke business case.
Welke uitdaging wil je oplossen? Welke resultaten verwacht je? En hoe meet je succes?
Om dit concreet te maken gebruiken we een voorbeeld uit het inkoopproces van een schoenenmerk. Hoewel niet iedere organisatie schoenen verkoopt, zijn de principes achter een sterke AI-businesscase in vrijwel iedere sector hetzelfde. Het voorbeeld gaat over forecasting, voorraadplanning en productie, maar dezelfde werkwijze is net zo goed toepasbaar op processen zoals klantenservice, marketing, sales, logistiek en finance.
Begin bij een proces met impact
Een goede business case begint bij een proces waar veel omzet, kosten of risico mee gemoeid zijn.
Neem een schoenenmerk dat zowel via retailpartners (wholesale) als via een eigen webshop (DTC) verkoopt. Na het verkoopseizoen ontvangt het merk voororders van retailers. Stel dat deze gezamenlijk 500 paar schoenen bestellen. Deze productie kan direct worden ingepland bij de fabriek.
Maar hoeveel extra voorraad moet worden geproduceerd voor verwachte nabestellingen en online verkopen? Te weinig voorraad leidt tot nee-verkoop. Te veel voorraad resulteert in overtollige voorraad en afprijzingen.
Breng beschikbare data in kaart
Om deze beslissing goed te kunnen nemen, is data nodig. Denk aan:
- doorverkoopgegevens van retailers;
- historische verkoopcijfers;
- webshopverkopen;
- retourpercentages;
- marketingcampagnes;
- markttrends;
- prestaties van vergelijkbare producten.
Op basis van deze gegevens besluit het merk bijvoorbeeld om boven op de 500 bestelde stuks nog eens 200 paar extra te produceren.
Onderzoek waar AI kan helpen
Veel organisaties werken nog met losse rapportages, spreadsheets en handmatige analyses. AI kan gegevens uit verschillende systemen combineren en patronen herkennen die moeilijk zichtbaar zijn voor mensen. In het voorbeeld van het schoenenmerk kan AI helpen bij het voorspellen van:
- verwachte vraag;
- benodigde voorraad;
- kans op nabestellingen;
- risico op overtollige voorraad.
Daardoor ontstaat een beter onderbouwde forecast voor productie en inkoop.
Werk scenario’s uit
Een business case draait om het vergelijken van scenario’s. Het schoenenmerk besluit niet alleen 700 paar schoenen te produceren, maar spreekt met de fabrikant ook af om materialen beschikbaar te houden voor een totaal van 1.000 paar. Wanneer de eerste verkopen positief uitvallen, kan er snel worden opgeschaald. Valt de vraag tegen, dan wordt onnodige voorraad voorkomen. AI helpt hierbij om de juiste balans te vinden tussen beschikbaarheid en risico.
Bepaal de verwachte waarde
Een business case gaat niet alleen over kostenbesparing. De waarde zit vaak in betere beslissingen. Mogelijke voordelen zijn:
- minder nee-verkoop;
- minder afprijzingen;
- lagere voorraadkosten;
- betere beschikbaarheid van populaire producten;
- efficiëntere samenwerking tussen verkoop, inkoop en productie.
Zelfs een kleine verbetering in forecastnauwkeurigheid kan een grote financiële impact hebben.
Maak succes meetbaar
Bepaal vooraf welke resultaten je wilt verbeteren. Veelgebruikte KPI’s zijn:
- forecastnauwkeurigheid;
- voorraadrotatie;
- voorraadwaarde;
- afprijzingspercentages;
- omzetgroei;
- percentage nee-verkoop.
Door deze resultaten te vergelijken met historische cijfers wordt zichtbaar of de AI-oplossing daadwerkelijk waarde toevoegt.
Hoe GroupConnected helpt bij het opstellen van een AI-business case
Het succes van AI begint met het kiezen van de juiste toepassing. GroupConnected helpt organisaties bij het identificeren van processen met de grootste impact, het analyseren van beschikbare data en het opstellen van realistische businesscases. Samen brengen we kansen, risico’s en verwachte opbrengsten in kaart, zodat AI-investeringen aansluiten bij concrete bedrijfsdoelstellingen.
Conclusie
Een AI-businesscase begint niet met de vraag: “Welke AI-tool moeten we gebruiken?” Maar met de vraag: “Welke belangrijke beslissing kunnen we beter onderbouwen met data?”
In deze blog gebruikten we het inkoopproces van een schoenenmerk als voorbeeld. Daar helpt AI bij het voorspellen van de vraag vanuit zowel wholesale als DTC, waardoor productie-, voorraad- en inkoopbeslissingen beter onderbouwd kunnen worden. Dezelfde aanpak is echter toepasbaar op veel andere processen binnen een organisatie. Denk aan sales forecasting, klantenservice, marketingcampagnes, logistieke planning of financiële analyses. Door te starten met een proces waar de potentiële impact groot is, wordt het eenvoudiger om de waarde van AI meetbaar te maken. En juist daar zit vaak de grootste zakelijke waarde van AI: niet in de technologie zelf, maar in het ondersteunen van betere, snellere en beter onderbouwde beslissingen.
Klaar om jouw AI-business case te verkennen?
Benieuwd welke processen binnen jouw organisatie geschikt zijn voor AI-automatisering? Neem contact op met GroupConnected en ontdek waar data en AI aantoonbare waarde kunnen toevoegen aan jouw bedrijfsvoering.
