Praktijkvoorbeelden

Delete Waxing is vanaf de oprichting neergezet als een online bedrijf. De klant is online, en daarom is alles rondom de klant direct in één online systeem neergezet. Iedere behandeling, van benen waxen tot een ‘Full Brazilian’, staat voor een vast aantal minuten. Maar in de praktijk blijkt dat sommige klanten sneller geholpen kunnen worden, en andere klanten juist wat meer tijd nodig hebben. Eigenaar Aram Detmers wil dit per klant op maat in kunnen schatten.

Valenteijn BV verzorgt de verkoop, onderhoud, inspectie, reparatie, installatie en advies rondom haarden, kachels en rookkanalen. Dat is van origine een traditionele branche met veel vakwerk. Valenteijn heeft al veel data. Het MKB Data Lab leverde de inzichten: bij welk type klanten passen we het best? Welke leveren een mooie marge op en welke niet? Wat zijn hun kenmerken? Hoe kunnen we op deze doelgroepen actief groeien?

VIA Traffic Solutions Software uit Vught helpt overheden aan een actueel en compleet beeld van de verkeersveiligheid Via een online dashboard krijgen klanten zicht op de ongevallen in hun regio. Ze kunnen grafieken inzien, bewerken, vergelijkingen maken. Zo kan men risicoprofielen op ongevallen bepalen en gericht werken aan meer veiligheid. Als je namelijk precies weet wat dé bepalende factoren zijn voor de ongevallen in een specifieke regio, dan kun je de verkeersveiligheid daar proactief verbeteren.

Change Hairstyling heeft een compleet frisse blik op de kapperswereld, alles staat hier al in de cloud. Eigenaar Jos is altijd op zoek naar dé factoren die bepalend zijn voor de klanttevredenheid. Dat betekent dat je vaak verder moet kijken dan je eigen onderbuikgevoel. Veel ambitie dus! Maar dan moet je wel over de juiste middelen beschikken. Change Hairstyling wilde graag een flinke stap verder met een scherpe blik én kennis van buiten.

Marc Hoedemakers, directeur van Hoedemakers bouw en ontwikkeling, weet al langer hoe hij de grip op bouwprojecten kan vergroten: met financiële projectinformatie die met één blik inzicht geeft. De huidige Excel sheets zijn voor de mensen op de werkvloer dusdanig complex dat ze eerder als ballast dan als hulpmiddel worden gezien. En zoals bij de meeste MKB ondernemingen zijn er geen grote budgetten om ‘even een dashboard te laten programmeren’.

Bij Kanters zijn ze altijd op zoek naar mogelijkheden om het onderhoud aan de gemalen van hun klanten beter en goedkoper te kunnen uitvoeren. Als je het onderhoud uitvoert wanneer het nodig is, in plaats van in vaste intervallen, dan maak je minder kosten en heb je minder kans op storingen: “hoe kunnen we onze klanten helpen met lagere onderhoudskosten én lagere storingskansen, door het onderhoud aan rioolgemalen risico- en datagestuurd uit te voeren?”

Rob Gielens, directeur van Riemersma Leasing, wist al langer hoe hij zijn klanten nog beter zou kunnen adviseren: door álle toekomstige kosten van het wagenpark te voorspellen. Maar zoals bij zoveel MKB ondernemers miste hij de middelen om een goed datamodel te bouwen. Door de grote hoeveelheid beschikbare data sloeg Excel steeds weer op tilt. Ze vroegen zich af: “Hoe kunnen we onze klanten vóóraf nog beter adviseren, door hun total cost of ownership te voorspellen?”

Bij Netscalers keken ze al langer vol interesse naar de resultaten die Amazon behaalt met hun ‘recommender’: een model waarmee ze hun klanten slimme aanbevelingen kunnen doen, tijdens het online winkelen. Bram Broeks heeft samen met de JADS en een retail bedrijf uit Den Bosch een nieuwe recommender ontwikkeld. Op basis van een analyse van de kenmerken van een product krijgen bezoekers nu slimme aanbevelingen.

Agradi.nl is een van de oudste webshops van Nederland en staat bekend om hun enorme keuze in producten voor ruiters, dierenliefhebbers en de agrarische sector. Eigenaar Oskar van Straaten wil zich nu richten op het beter kunnen voorspellen van de vraag, zodat de inkoop en de samenwerking met leveranciers hierop kan worden afgestemd. Zo voorkom je dat de klant te lang moet wachten op zijn spullen.