top of page
IKEA
QCOMP LOGO2.png
Ikea_logo.svg.png

Ikea  inzicht in logistieke processen

BUSINESS INTELLIGENCE | DATA PLATFORM | SUPPLY CHAIN

Kentucky Fried Chicken (onderdeel van Yum! Brands) is een wereldwijde franchiseorganisatie met bijna 22.200 restaurants in 135 landen. Momenteel telt Nederland 62 restaurants die op franchisebasis worden gerund. KFC wil opschalen en opent binnenkort vier nieuwe restaurants in Nederland, maar om succesvol te kunnen groeien is meer nodig dan alleen nieuwe panden. 

 

Inzicht in het gedrag van klanten is een belangrijke factor! Jaarlijks rollen er bij KFC Nederland 13 miljoen bonnetjes uit de kassa. Data waar KFC niets tot weinig mee doet en waar verandering in moet komen. Eind 2017 schakelde KFC de hulp in van Retailscience om deze bron van data om te zetten in relevante informatie. Dit resulteerde in een platform van interne (PoS-, CRM-systemen en logistieke systemen) en externe data (weer, passanteninformatie, online reviews en social mediaberichten) die snel inzichten geeft in zaken als klantgedrag en klantervaringen.

Systemen lopen tegen grenzen aan

De franchisenemers in Nederland, Zweden, IJsland en België worden ondersteunt door het restaurantsupportcenter, gevestigd in Amsterdam. Voor het opslaan en bewerken van data gebruikt het supportteam Excel en Access, maar met deze Software liep het bedrijf tegen grenzen aan. Systemen lopen vast door hoeveelheid data die vanuit Point of Sale-systemen worden gehaald en biedt tevens weinig structuur. Vandaar dat Van Nimwegen  (Manager Planning & Control KFC Nederland) op zoek ging naar een analyseplatform dat hen de komende jaren op structurele wijze kan helpen op analysegebied. Het platform moet inzicht geven op de laatste trends en veranderingen met betrekking tot klantgedrag. 

Je wil bijvoorbeeld weten hoe acties lopen en of bijsturing nodig is,

wat de trends zijn in omzet en hoe bepaalde producten het doen.

Daarvoor heb je goede analytics nodig.’

VAN NIMWEGEN

MANAGER PLANNING & CONTROL KFC NEDERLAND 

Beter inspelen op trends

De zoektocht eindigde bij RetailScience, dat een cloudoplossing biedt die integreert met ieder type Point of Sale-systeem. Het platform is gebaseerd op Oracle Analytics Cloud. De keuze viel op RetailScience omdat zij net als KFC een hands-on organisatie zijn en een cloudplatform aandragen die de flexibiliteit biedt die KFC nodig heeft. De ontwikkelingen in de restaurantbranche verlopen snel. Zo heeft KFC een bestelkiosk geïntroduceerd en is bezorging erbij gekomen. Deze innovaties wil je gemakkelijk meenemen in je analyses om zo flexibel mogelijk zijn.

Autonomous Data


Een belangrijk onderdeel van de oplossing die KFC van RetailScience afneemt, is Oracle Autonomous Data Warehouse dat naast Oracle Analytics Cloud wordt ingezet. Dit platform is self-driving, self-securing en self-repairing. Het concept zorgt ervoor dat er geen menselijke tussenkomst meer nodig is voor het provisionen, beveiligen, back-uppen, monitoren of herstellen van systemen. Computer- en storagecapaciteit is volledig elastisch en je betaalt als organisatie alleen voor daadwerkelijk verbruik. Het platform houdt zichzelf up-to-date met de laatste security-updates en patches, versleutelt alle data, onderschept datalekken door preventieve controlemechanismen en beschermt systemen automatisch tegen kwaadaardige aanvallen van buitenaf en van binnenuit. En beheerdersfouten worden automatisch hersteld, wat leidt tot een beschikbaarheid van 99,995 procent of 2,5 minuut downtime per maand, inclusief gepland onderhoud.

Interne en externe data

KFC heeft het RetailScience-platform sinds de zomer van 2018 in gebruik. Het supportteam heeft nu veel meer tijd voor de analyses en er is minder IT-kennis in huis nodig. RetailScience haalt de data uit de PoS-systemen, ontwikkelt de dashboards die inzicht geven in de belangrijkste trends en biedt KFC zo nodig de hulp aan van eigen data-scientists.

Naast interne bronnen zoals PoS-data over bezoekersaantallen en omzet, kan RetailScience ook externe data meenemen in analyses, zoals vakantieperiodes, het sentiment over KFC in social media of weersvoorspellingen. Tevens maakt RetailScience gebruik van machine learning om het aantal klanten en de toekomstige omzet zo goed mogelijk te voorspellen. Met deze forecasts kan KFC bijvoorbeeld de personeelsplanning optimaliseren, en ook waste tegengaan, wat een flinke kostenpost kan zijn voor een fastfoodretailer.

Van uren naar minuten

Een concreet voorbeeld van de inzet van het nieuwe analyticsplatform is bij de lancering van een nieuwe productgroep in de restaurants; popcorn voor één euro.

 

 

‘Je wil na de lancering zo snel mogelijk weten: slaat het aan of niet?

Is er meer promotie nodig? Moeten we de visuals misschien aanpassen?

Loopt het nieuwe product harder in het restaurant of bij de kiosk buiten?

Of kunnen we misschien regioverschillen ontdekken?

Al die vragen kunnen we nu heel snel beantwoorden.’

VAN NIMWEGEN

MANAGER PLANNING & CONTROL KFC NEDERLAND 

Daarvoor uploadt het supportteam één keer per dag alle PoS-data naar RetailScience en vervolgens kan KFC meteen met de analyse beginnen. Dat is ten opzichte van Excel en Acces een verschil van uren naar minuten, nog afgezien van het feit dat KFC voorheen sowieso geen dagelijkse rapportages kon maken. Theoretisch kan KFC zelfs realtime analyses maken, maar helaas laat op dit moment het bestaande PoS-systeem dat nog niet toe en kunnen zij maar één keer per dag data uithalen.

Forecasting is mogelijk

Het team van Van Nimwegen maakt met behulp van het platform nu dag- en weekrapportages die een belangrijke rol spelen in het overleg met de franchisenemers. KFC kan door het RetailScience platform beter trends duiden en sneller inspelen op veranderingen in klantgedrag. Ook forecasting is beter mogelijk doordat zij sneller zien of een bepaalde trend organisatie-breed of alleen bij een specifieke franchise speelt. Verder bieden de analyses goede aanknopingspunten voor acties (bijvoorbeeld met een goed lopend product) en helpt de analyses bij het voorkomen van waste. KFC kan nu nauwkeurig bepalen wat zij gaan verkopen.

 

Gebruiksgemak

Voor het supportcenter zelf heeft het nieuwe analytics-platform naast veel betere analyses en tijdwinst ook veel gebruiksgemak opgeleverd. Er zijn uitgebreide mogelijkheden om analyses en dashboards te maken en je bent met een paar klikken klaar. Bovendien blijven alle data in het platform beschikbaar voor analyses en leidt die schaalbaarheid er ook toe dat een nieuwe vestiging in een korte tijd kan aansluiten.

Klant:

INGKA GROUP

Sector:

F​urniture and Retail

Uitdaging:

Ikea maakt een enorme transitie door richting een data gedreven organisatie. Voor de logistieke processen in de winkels wordt er gebruik gemaakt van een groot aantal systemen waar real-time correcte data inzichten uit verkregen moeten worden.

Oplossing:

In samenwerking met RetailScience is er een platform ingezet waar naast Oracle Analytics Cloud tevens Oracle Autonomous Data Warehouse wordt ingezet. Een selfdriven  platform van interne en externe data die inzicht geeft op de laatste trends en veranderingen met betrekking tot klantgedrag.

Voordelen:

  • Meer kostenefficiency

  • Meerflexibiliteit

  • Snelle time-to-market

  • Betere betrouwbaarheid van het systeem

  • Verbeterde schaalbaarheid

  • Real-time inzicht in gegevens

  • Tijdsbesparing

Producten die zijn ingezet:

  • Google BigQuery

  • Microsoft Power Bi 

  • Microsoft Power Apps

Over Qcompany

A BOUTIQUE CONSULTING FIRM. Niet zomaar een consulting organisatie maar een organisatie met focus op data. 

We zijn een kantoor met diepgaande kennis en ervaring met data, intelligence en datascience 

 

We onderscheiden ons door met innovatieve oplossingen te komen voor complexe dataproblemen. 

+ 1%

IKEA increases Order Correctness for by 1% with Power Bi

+ 2%

IKEA Retail increases Global Average Order Value for eCommerce by 2% with Recommendations AI

Discovery
The goal of Discovery is to gather the right information and requirements about the business before moving on to the next stages of the project.

Strategy

Based on our findings in the discovery phase, we proceed to build a comprehensive strategy for data collection.

Implementation

This phase is where we implement the strategy that we planned in the previous phase. This include tech development and front-end configuration.

Optimization

This is an ongoing process where we utilize the data collected to improve the business. This includes practices such as reporting, data analysis, CRO, and A/B testing.

bottom of page