IRIS Home // Case Study // Zeeman
Zeeman: Van intuïtie naar data-gedreven expansie
De uitdaging
Bij textielketen Zeeman was data jarenlang een minder belangrijk onderdeel binnen het bepalen van nieuwe winkellocaties. „Dat ging met de Wickie de Viking-methode, vooral op onderbuikgevoel. Hup een winkeltje openen en door naar de volgende”, vertelt Micha Candel, Manager Real Estate bij Zeeman. Sinds 2019 is die tijd voorbij: Zeeman gebruikt data en slimme algoritmes om de beste locaties te bepalen.
De expansie van Zeeman
Sinds de oprichting in 1967 heeft Zeeman zich ontpopt tot meer dan een textielketen. Het assortiment strekt van baby- en kinderkleding tot huishoudtextiel, en van ondergoed tot niet-textiele producten zoals levensmiddelen en schoonmaakartikelen. Deze producten worden aangeboden in fysieke winkels en de webshop.
De strategische inzet op kwalitatieve basics en textiel heeft de keten geen windeieren gelegd; jaarlijks verwelkomt Zeeman 80 miljoen klanten verdeeld over 8 landen en draait het een omzet van 931 miljoen euro.
Zeeman neemt ook zijn maatschappelijke verantwoordelijkheid en is zuinig op mens, milieu en maatschappij. Dit uit zich onder meer in een groot (>75%) gebruik van duurzame materialen, de verkoop van tweedehands kleding en top-10 notering in de Fashion Transparency Index. Daarnaast won Zeeman in 2022 de SBI ‘Initiatief van het jaar’ prijs vanwege talloze duurzame initiatieven (bijv. de ‘Zuinig-campagne’).
Voor de toonaangevende speler op de Europese textielmarkt is de tijd van intuïtief winkels openen voorbij. De keten móet ook wel, aldus Candel. „We hebben 1.300 filialen in acht landen. Het merendeel ligt buiten Nederland. We hebben alleen een hoofdkantoor in Nederland. Dan kun je niet meer afgaan op je onderbuik, dan moet je afgaan op data.”
De oplossing: Data-gedreven locatiestrategie met IRIS
Zeeman ging in 2019 in zee met Kyden (voorheen Kirkman Company) en The Big Data Company voor de toepassing van slimme voorspelalgoritmes. Die voorspelalgoritmes worden ‘getraind’ op basis van grote hoeveelheden data over potentiële klanten in de verzorgingsgebieden, de eigenschappen van de omgeving van de winkels en informatie over de omzetten van de huidige winkels.
„We kijken naar zaken als de koopkrachtindex en de samenstelling van huishoudens in het verzorgingsgebied van de winkel”, aldus Sander Kloppenburg, Data Experience Leader bij Kyden. „Maar ook andere relevante zaken, zoals de aanwezigheid van bushaltes, een school, of een andere ‘point of interest’. Er is ook data beschikbaar waarmee we kunnen zien hoe druk het op een bepaalde plek is op een specifiek tijdstip. Die data combineren we en op basis daarvan trainen we een algoritme.”
Deze algoritmes worden vervolgens ontsloten in het Interactive Retail Intelligence Scout (IRIS) platform. De gebruiker klikt op een plek op de kaart om virtueel een winkel te openen, binnen enkele minuten springt de geschatte omzet naar voren, plus een inschatting van de impact op bestaande Zeeman-filialen in de omgeving. Door ondersteunende visualisaties wordt ook duidelijk hoe de omzetvoorspelling is opgebouwd. Daan Kolkman, Partner van The Big Data Company legt uit:
„We streven voor al onze klanten naar een nauwkeurigheid van 90%. Samen met de Property & Expansion Managers van Zeeman bespraken we welke factoren zij belangrijk vinden bij het identificeren van een nieuwe locatie. Die input leggen we naast de verbanden die door machine learning geïdentificeerd worden om te komen tot een model dat accuraat, breed gedragen en transparant is.”
De belangrijkste sales-driver voor alle retailers is het aantal mensen in het verzorgingsgebied, maar dit zorgt vaak voor slechts 40% van de nauwkeurigheid. De overige 50% wordt bepaald door de eigenschappen van de populatie in het verzorgingsgebied, de winkel en de omgeving van de winkel.
Het resultaat: betere beslissingen
Het systeem levert „een kritische spiegel voor het onderbuikgevoel”. Cruciaal is het voorkomen van een vroegtijdige en kostbare sluiting van een nieuw filiaal, zegt Candel: „We zijn nu een fase verder. We hebben gezien wat werkt en wat niet werkt. Al doende, leren we.” Volgens Candel wil de keten blijven uitbreiden: „De groei die we hebben meegemaakt willen we vasthouden en waar mogelijk versnellen.”
De afgelopen jaren heeft Zeeman honderden scenario’s doorgerekend met het IRIS platform. Dat betreft zowel openingen, sluitingen, veranderingen als verplaatsingen. In sommige landen breidt de textielketen snel uit, terwijl in andere landen gekeken wordt naar optimalisatie van het winkelbestand.
Niet alleen het algoritme moet getraind worden, maar ook het team van Zeeman zelf ontwikkelt zich. Het samenspel tussen de voorspellingen uit het IRIS platform, interne budgetten en het onderbuikgevoel leidt tot betere beslissingen. Candel:
„Het team van Kyden en the Big Data Company brengt data-toepassingen naar de ‘normale’ wereld met een verfrissende kennis van zaken op het gebied van transformatie.”
Daan Kolkman
The Big Data Company
Geïnspireerd door Zeeman’s succes met data-gedreven besluitvorming? Ontdek hoe uw bedrijf ook kan groeien met behulp van data en slimme algoritmes.
_
