AI-oplossingen voor groothandels: praktische toepassingen, keuzes en impact

Zoek je naar AI-oplossingen voor groothandels, dan zoek je meestal niet naar theorie. Je wilt weten waar AI in een groothandel echt geld, tijd en fouten bespaart. En minstens zo belangrijk: wat je vandaag al kunt doen met de systemen die je nu hebt, zonder dat het uitloopt op een IT-project zonder einde.

In deze gids vertalen we AI voor groothandel naar de dagelijkse realiteit: inkoop, voorraad, logistiek, pricing en sales. Je krijgt concrete toepassingen, duidelijke keuzes tussen standaardsoftware en maatwerk, de randvoorwaarden die het verschil maken en een realistisch implementatiepad. Geen hype, wel besluitvorming.

Wat bedrijven bedoelen met AI-oplossingen voor groothandels

Verschil tussen AI, automatisering en business intelligence

In gesprekken over AI worden drie begrippen vaak door elkaar gebruikt: automatisering, business intelligence en AI. In een groothandel is het nuttig om ze scherp te scheiden, omdat elk type oplossing een ander probleem oplost.

• Automatisering volgt vaste regels. Denk aan orderverwerking die automatisch picklijsten aanmaakt, of een workflow die klantmails doorzet naar de juiste afdeling. Dit is voorspelbaar en werkt goed als het proces stabiel is.
• Business intelligence (BI) maakt inzichtelijk wat er is gebeurd. Dashboards in Power BI, Looker of in je ERP laten zien hoe je voorraad, omloopsnelheid en leverbetrouwbaarheid zich ontwikkelen. BI is essentieel, maar het voorspelt of adviseert niet automatisch.
• AI (kunstmatige intelligentie) gaat een stap verder: het gebruikt data om te voorspellen, te prioriteren of te adviseren in situaties met variatie en onzekerheid. Bijvoorbeeld: voorspellen welke artikelen volgende maand hard lopen, voorstellen welke klanten het meest kansrijk zijn voor upsell, of adviseren welke bestelhoeveelheid de kans op nee-verkoop verlaagt.

In de praktijk is AI in groothandels zelden een “robot” die alles overneemt. Het is vaker beslissingsondersteuning: een systeem dat jouw inkoper of planner een betere keuze laat maken, met dezelfde tijd.

Waarom AI pas werkt binnen groothandelsprocessen

AI levert pas waarde als het ingebed is in een proces dat al enige structuur heeft. Als orderdata versnipperd is, artikelcodes inconsistent zijn of het ERP niet consequent wordt gebruikt, dan kan een AI-model wel “iets” voorspellen, maar je kunt er niet betrouwbaar op sturen.

Denk daarom in processen, niet in tools. Een succesvolle AI-toepassing heeft meestal drie onderdelen:

• Een duidelijke beslissing die je beter wilt nemen: wat bestellen we, hoeveel, wanneer, voor welke klanten, tegen welke prijs.
• Data die die beslissing voedt: historisch verbruik, levertijden, voorraadstanden, prijsafspraken, klantsegmenten, promoties, seizoenen.
• Een plek in de dagelijkse workflow: een voorstel in het inkoopscherm, een signaal in de planning, een waarschuwing bij afwijkende marges.

Als één van die drie ontbreekt, wordt AI al snel een los dashboard waar niemand naar kijkt. De groothandels die AI wél succesvol inzetten, gebruiken het als een praktisch hulpmiddel om sneller, consistenter en met minder fouten te werken.

Kernprocessen in de groothandel waar AI direct waarde toevoegt

Inkoop en vraagvoorspelling

Inkoop is vaak de plek waar kleine verbeteringen grote effecten hebben. AI kan vraagpatronen herkennen en helpt bij het bepalen van bestelhoeveelheden en bestelmomenten, rekening houdend met levertijden, seizoenen en klantgedrag. Het resultaat: minder spoedorders, minder kapitaal vast in voorraad en minder nee-verkoop.

Voorraadbeheer en beschikbaarheid

Voorraadbeheer is een balans tussen servicegraad en kosten. AI kan risico’s op out-of-stock voorspellen, langzame lopers signaleren en adviseren hoe je veiligheidsvoorraad per artikelgroep slim instelt. Dit is precies waar AI voorraadbeheer groothandel vaak snel rendement levert, zeker bij veel SKU’s en variabele vraag.

Logistiek en supply chain planning

In de logistiek draait het om flow: pickefficiëntie, planning van routes, cut-off tijden, dockcapaciteit en leverbetrouwbaarheid. AI kan forecast en orderpatronen koppelen aan capaciteit, waardoor je pieken eerder ziet en je planning hierop kunt sturen. Ook kan AI logistiek groothandel helpen bij routeoptimalisatie wanneer leveringen dagelijks veranderen.

Sales forecasting en klantgedrag

In B2B-groothandel is sales vaak relatiegedreven, maar data speelt steeds meer mee: welke klanten kopen minder, welke segmenten groeien, waar zitten cross-sell kansen. AI kan koopgedrag analyseren en accountmanagers concrete signalen geven. Denk aan AI verkoop voorspelling: “Deze klant bestelde normaal wekelijks, maar nu al 18 dagen niet.”

AI voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie

Omgaan met seizoensinvloeden en historische data

Vraagvoorspelling in groothandels is zelden rechtlijnig. Seizoenen, weersinvloeden, projectpieken, campagnes, klantwisselingen en leverproblemen maken het grillig. Waar traditionele forecasting vaak werkt met simpele gemiddelden of handmatige inschatting, kan AI patronen herkennen in meerdere datalagen tegelijk.

Praktisch betekent dit dat AI bijvoorbeeld rekening houdt met:

• Seizoenspatronen per productgroep (niet één patroon voor alles)
• Verschillen tussen klantsegmenten en regio’s
• Effect van leverproblemen op latere bestellingen (backorders en inhaalvraag)
• Promoties en prijswijzigingen

Belangrijk: AI is niet magisch. Als je historiek vervuild is (artikelcodes veranderd, bundels niet uitgesplitst, retouren als verkoop geboekt), dan moet je eerst opschonen of modelleren met correcties. Een goede AI-aanpak begint daarom met een datacheck: welke historie is bruikbaar, welke velden zijn consistent en waar zitten gaten.

Voorkomen van overstock en nee-verkoop

Overstock en nee-verkoop zijn twee kanten van hetzelfde probleem: onzekerheid. Overstock kost geld (ruimte, afschrijving, kapitaal). Nee-verkoop kost marge en klantvertrouwen. AI helpt door per SKU een betere balans te adviseren op basis van servicegraad en risico.

Een praktische werkwijze die veel groothandels helpt:

1. Classificeer artikelen op impact: A (hoog volume/marge), B (middel), C (laag). Niet alleen op omzet, maar ook op leverkritiek en vervangbaarheid.
2. Stel een servicegraad-doel per klasse: A hoger, C lager.
3. Gebruik AI voor dynamische safety stock: niet één vaste buffer, maar aangepast aan variatie in vraag en levertijd.
4. Maak uitzonderingen zichtbaar: artikelen met plotselinge afwijkingen (spike, daling, levertijdverschuiving).

Zo voorkom je dat je team vooral brandjes blust. In plaats daarvan werk je met signalen: wat moet vandaag aandacht hebben en wat kan automatisch door.

Beslissingsondersteuning voor planners en inkopers

De beste AI-toepassingen in voorraad en inkoop zijn vaak niet volledig autonoom, maar adviserend. Een inkoper blijft verantwoordelijk, maar krijgt een voorstel dat onderbouwd is. Dat voorstel hoort niet alleen een getal te zijn, maar ook de reden: “Bestel 20% extra omdat levertijd is gestegen en de vraagtrend stijgt.”

Een AI-ondersteund inkoopvoorstel is het meest bruikbaar als het aansluit op de werkdag:

• Voorstellen direct in de inkoopmodule, of als export die het team al gebruikt
• Uitlegbaar: welke factoren tellen mee
• Overrule-mogelijkheid met logging, zodat je later leert van afwijkingen
• Uitzonderingslijst (top 20 aandachtspunten) in plaats van 10.000 regels

AI voor pricing, marges en commerciële beslissingen

Dynamische pricing in B2B-context

Dynamische pricing wordt vaak geassocieerd met consumentenwebshops, maar in de groothandel is het minstens zo relevant. Het verschil: B2B heeft prijsafspraken, staffels, projecten en klantrelaties. Daardoor werkt “automatisch prijzen aanpassen” alleen als je de spelregels helder hebt.

AI kan in B2B pricing vooral waarde leveren op drie manieren:

• Prijsadvies binnen margeranden: AI signaleert waar je structureel marge laat liggen, of waar je te duur bent voor specifieke segmenten.
• Marktsignalen (als je die data hebt): bijvoorbeeld prijsbewegingen bij grondstoffen of leveranciers.
• Promotie- en kortingsdiscipline: welke kortingen werken, en welke alleen marge kosten zonder volume-effect.

Belangrijk is dat je pricing-doelen expliciet zijn: wil je volume, marge, cashflow of marktaandeel? Zonder doel wordt AI een rekenmachine zonder richting.

Margebewaking per productgroep

Veel groothandels sturen op omzet, terwijl marge de echte zuurstof is. AI helpt door marges te bewaken op niveaus waar mensen het niet kunnen bijhouden: per productgroep, per klantsegment, per verkoper en per kanaal.

Concreet kan AI bijvoorbeeld:

• Afwijkingen signaleren: “Marge op productgroep X is 2,3% gedaald sinds prijswijziging leverancier”
• Inkoop- en verkoopprijzen koppelen met vertragingen (oude voorraad tegen nieuwe prijs)
• Risicoklanten markeren waar veel korting wordt gegeven zonder volume-groei

De winst zit niet in een perfect model, maar in vroeg signaleren. Als je binnen een week ziet dat een margepatroon verschuift, kun je corrigeren voordat het een kwartaalprobleem wordt.

AI als ondersteuning voor accountmanagers

Accountmanagers in groothandels winnen vaak op relaties en timing. AI kan hier een assistent zijn die kansen en risico’s zichtbaar maakt. Niet om het gesprek te vervangen, maar om het gesprek slimmer te maken.

Voorbeelden van signalen die echt bruikbaar zijn:

• Afhaakrisico: klanten die hun bestelritme doorbreken
• Cross-sell: producten die vaak samen gekocht worden, maar bij deze klant ontbreken
• Assortiment-fit: klanten die structureel bestellen buiten hun normale segment (mogelijke projectkans)
• Offerte opvolging: welke offertes historisch de meeste kans hebben op conversie

Als je AI inzet richting commercie, zorg dan dat het niet voelt als controle, maar als ondersteuning. Betrek daarom het salesteam in de inrichting: welke signalen zijn waardevol, en welke leiden tot ruis.

AI in logistiek en supply chain management

Routeplanning en leverbetrouwbaarheid

Routeplanning is in veel groothandels nog een combinatie van ervaring en tools. AI kan routeplanning verbeteren als de variatie hoog is: dagelijks wisselende orders, verschillende tijdvensters, meerdere voertuigen en beperkingen zoals koeltransport of ADR.

De praktische winst zit vaak in:

• Minder kilometers en betere beladingsgraad
• Betere punctualiteit door slimmer plannen op historische vertragingen
• Snellere herplanning bij last-minute wijzigingen

Leverbetrouwbaarheid draait niet alleen om route, maar ook om voorraad en picking. AI kan afwijkingen voorspellen: “Order X heeft verhoogde kans op vertraging door ontbrekende onderdelen.” Daarmee kan het team eerder bijsturen.

Capaciteitsplanning en piekbelasting

In magazijnen komt stress vaak uit pieken: maandafsluiting, seizoenen, acties en onverwachte grote orders. AI kan pieken eerder zien door orderpatronen, forecast en historische capaciteit te combineren.

Een nuttige toepassing is een capaciteitsmodel dat wekelijks of dagelijks voorspelt:

• Te verwachten orderregels
• Pick- en packtijd
• Benodigde bezetting per zone
• Risico op overschrijding van cut-off tijden

Hiermee kun je vooruit plannen: extra bezetting, andere pickstrategie, of proactief communiceren met klanten. Veel groothandels halen hier sneller winst dan met “geavanceerde AI”, omdat het direct gekoppeld is aan de operatie.

Risicoanalyse in de keten

Supply chain risico’s zijn vaak zichtbaar, maar niet meetbaar genoeg om erop te sturen: leveranciers die soms te laat leveren, artikelen met afhankelijkheden, transport dat gevoelig is voor verstoringen. AI kan risico’s kwantificeren door patronen te herkennen in levertijden, backorders, kwaliteitsissues en retouren.

Praktisch krijg je dan geen algemeen “risico”, maar een lijst met concrete acties:

• Welke leveranciers een alternatieve bron verdienen
• Welke artikelen te weinig leverzekerheid hebben voor jouw servicegraad
• Welke klantafspraken risico lopen door leverpatronen

Voor veel organisaties is dit het verschil tussen reageren en sturen.

Standaard AI-software versus maatwerk AI-oplossingen

Wanneer standaard tools voldoende zijn

Standaard AI-software is vaak de beste eerste stap, zeker als je snel waarde wilt zien. Denk aan forecastingmodules binnen ERP’s, add-ons voor voorraadoptimalisatie, routeplanningtools of CRM-systemen met voorspellende signalen.

Standaard is meestal voldoende als:

• Je processen redelijk standaard zijn en aansluiten op wat de markt veel ziet
• Je data in het ERP goed op orde is
• Je doel is om 10 tot 30% verbetering te pakken zonder lange bouwtijd
• Je weinig interne capaciteit hebt voor modelbeheer en data-engineering

De valkuil van standaard tools is dat ze vaak “one size fits most” zijn. Als jouw groothandel bijzonder is in assortimentsstructuur, klantafspraken of logistieke constraints, kan maatwerk uiteindelijk beter passen.

Wanneer maatwerk noodzakelijk wordt

Maatwerk AI wordt interessant wanneer de waarde in jouw unieke situatie zit. Bijvoorbeeld als je:

• Complexe prijsafspraken hebt (projecten, staffels, contracten) die standaard tools niet goed modelleren
• Veel artikelvarianten hebt met afhankelijkheden (kits, compatibiliteit, substituten)
• Een eigen logistiek netwerk hebt met specifieke beperkingen
• Concurrentievoordeel verwacht uit unieke data (bijvoorbeeld servicehistorie of projectdata)

Maatwerk betekent niet per se “alles zelf bouwen”. Het kan ook betekenen: een bestaand model aanpassen, een eigen beslislaag bovenop een tool bouwen, of integraties ontwikkelen zodat AI daadwerkelijk in de workflow landt.

Voor- en nadelen per scenario

• Standaard software biedt snelheid, lagere instapkosten en minder onderhoud, maar minder flexibiliteit.
• Maatwerk biedt betere fit, hogere potentiële impact en differentiatie, maar vraagt meer datawerk, testdiscipline en beheer.

Een praktische manier om te kiezen is: begin met het proces waar de winst het grootst en meetbaar is (vaak voorraad en forecast) en kies daar de lichtste oplossing die voldoet. Als je daar aantoonbaar ROI pakt, kun je uitbreiden richting maatwerk waar dat echt nodig is.

Randvoorwaarden voor succesvolle AI-implementatie

Datakwaliteit en beschikbaarheid

AI is gevoelig voor rommelige data. Dat betekent niet dat je perfect moet zijn, maar wel dat je moet weten wat betrouwbaar is. Voor groothandels zijn de belangrijkste datapunten meestal:

• Orderhistorie met datum, klant, artikel, aantallen, prijs en kanaal
• Voorraadstanden en bewegingen (in en uit, correcties, retouren)
• Levertijden per leverancier, inclusief afwijkingen
• Artikelhiërarchie (productgroep, substituten, bundels)
• Klantsegmenten en afspraken (kortingen, contracten, servicelevels)

Als je deze basis hebt, kun je al veel doen. Mis je dit, dan start je met datastandaarden. Dat is niet spectaculair, maar het is vaak de snelste route naar voorspelbaarheid.

ERP- en systeemintegraties

AI die niet geïntegreerd is, blijft een los rapport. Groothandels winnen pas echt als AI onderdeel wordt van de workflow. Dat vraagt om integratie met ERP, WMS, TMS of CRM.

Hier helpen twee vragen:

• Waar moet het advies landen? Inkoopmodule, planningsoverzicht, pickplanning of CRM-takenlijst.
• Welke acties moeten er direct uit voortkomen? Bestelvoorstel accepteren, voorraadparameter aanpassen, route herplannen of accountmanager bellen.

Organisatorische impact en adoptie

AI verandert niet alleen systemen, maar ook gedrag. Inkopers en planners werken vaak op ervaring. Als een AI-model een ander advies geeft, ontstaat weerstand tenzij het uitlegbaar is en de gebruiker ervaart dat het beter werkt.

Adoptie lukt meestal wanneer je:

• Gebruikers betrekt bij definities en uitzonderingen
• Start met een pilot waar resultaten meetbaar zijn
• AI uitlegbaar maakt met redenen, niet alleen uitkomsten
• Ruimte laat voor overrule en leert van die overrides

Een groothandel is geen lab. Het moet blijven draaien. Daarom werkt “klein starten, hard meten, gecontroleerd opschalen” beter dan een big-bang implementatie.

Implementatiestappen en realistische tijdslijnen

Van analyse naar pilot

Een goede start is geen brede “AI-strategie”, maar een scherp gekozen use-case met meetbaar resultaat. Bijvoorbeeld: voorraadoptimalisatie voor top 1.000 SKU’s, of churn-signalen voor top 200 klanten.

Een realistische startfase bevat doorgaans:

1. Doelbepaling: welke KPI verbeteren we (servicegraad, voorraadwaarde, nee-verkoop, pickefficiëntie)
2. Datacheck: beschikbaarheid, kwaliteit en definities
3. Prototype: model of tool die adviezen genereert
4. Pilot: beperkte scope, gebruikersfeedback en metingen

Afhankelijk van datastatus kan dit 4 tot 12 weken duren. Sneller kan, maar dan is het risico groter dat je een model bouwt dat niet aansluit op de realiteit.

Opschalen naar operationeel gebruik

Opschalen betekent: integreren, processen aanpassen, rollen afspreken en rapporteren. Het verschil tussen “AI werkt” en “AI levert waarde” zit meestal in dit deel.

Bij opschaling horen:

• Integratie met ERP of CRM, of een vaste export-import workflow
• Heldere verantwoordelijkheden: wie beoordeelt adviezen, wie beslist, wie monitort
• Training en acceptatie: hoe gebruiken teams de signalen
• Bewaking van datastandaarden zodat kwaliteit blijft

Dit traject duurt vaak 1 tot 3 maanden per use-case, afhankelijk van complexiteit. Groothandels die dit goed doen, bouwen een herhaalbaar implementatiepatroon waarmee nieuwe use-cases sneller gaan.

Monitoring en bijsturing

AI is geen project dat je oplevert en klaar. Vraagpatronen veranderen, assortiment verandert en leveranciers veranderen. Daarom is monitoring essentieel. Niet om “het model te bewonderen”, maar om te bewaken dat de adviezen nog kloppen.

Praktische monitoring in groothandels omvat:

• Modelprestatie: hoe vaak is de forecast binnen een acceptabele bandbreedte
• Business KPI: servicegraad, voorraadwaarde, nee-verkoop, spoedorders
• Gebruikersgedrag: hoeveel adviezen worden gevolgd of overruled en waarom

Kosten, ROI en haalbaarheid voor groothandels

Indicatieve kostenstructuren

De kosten van AI-oplossingen variëren sterk, maar groothandels hebben baat bij een realistisch kader. In grote lijnen heb je drie kostenblokken:

• Software of tooling: licenties voor forecasting, routeplanning, CRM-signalen of data-platformen.
• Implementatie: integraties, datamapping, inrichting van processen en testen.
• Beheer: monitoring, modelupdates, datakwaliteit en doorontwikkeling.

Standaard tools starten vaak met beperkte implementatie-inspanning, maar kunnen alsnog tijd vragen door datadefinities en procesinrichting. Maatwerk vraagt meer implementatie, maar kan hogere ROI leveren als het precies op jouw beslissingen is afgestemd.

Waar AI daadwerkelijk rendement oplevert

ROI is het sterkst waar je nu structurele frictie hebt: veel spoed, veel correcties, veel nee-verkoop, lage voorspelbaarheid en veel handwerk. In groothandels ontstaat rendement vaak in:

• Voorraadreductie zonder serviceverlies door betere safety stock en betere besteladviezen
• Minder nee-verkoop door vroegtijdige out-of-stock signalen en betere forecasting
• Efficiëntere planning door pieken eerder te zien en capaciteit beter te alloceren
• Verbeterde marge door afwijkingen sneller te detecteren en pricing discipline

Een nuchtere aanpak is: kies één KPI, zet een nulmeting neer, voer een pilot uit en meet na 6 tot 12 weken het effect. Zo voorkom je dat AI een “innovatieproject” wordt zonder businessresultaat.

Wanneer investeren (nog) niet verstandig is

AI is niet altijd de juiste volgende stap. Investeren is (nog) niet verstandig als:

• Je basisprocessen instabiel zijn en dagelijks ad-hoc worden omgegooid
• Je data niet betrouwbaar is en definities ontbreken
• Je geen KPI-eigenaar hebt die verantwoordelijk is voor resultaat
• Je verwacht dat AI problemen oplost die eigenlijk proces- of disciplineproblemen zijn

In die situaties is het vaak slimmer om eerst processtandaarden en datadefinities op orde te brengen. Daarna kun je met AI sneller en goedkoper resultaat behalen.

Veelgemaakte fouten en misverstanden over AI in de groothandel

AI als wondermiddel zien

De grootste misvatting is dat AI “het wel oplost”. In werkelijkheid maakt AI beslissingen beter als de doelen helder zijn en de data klopt. Zonder dat blijft het giswerk met een moderne interface.

Te vroeg automatiseren

Automatiseren voordat je het proces begrijpt, versnelt problemen. Als retouren verkeerd geboekt worden, of voorraadcorrecties inconsistent zijn, dan automatiseer je vooral fouten. Een volwassen volgorde is: proces begrijpen, meten, standaardiseren, daarna AI inzetten voor optimalisatie.

Gebrek aan duidelijke businessdoelen

AI-projecten falen vaak omdat niemand precies kan zeggen wat succes is. “We willen iets met AI” is geen doel. “We willen nee-verkoop met 15% verminderen in productgroep A binnen 12 weken” is wél een doel. Met duidelijke doelen kun je kiezen, testen en bijsturen.

Veelgestelde vragen

Wanneer is een groothandel groot genoeg voor AI-oplossingen

Groot genoeg gaat minder over omzet en meer over complexiteit en volume. AI is interessant als je genoeg transacties hebt om patronen te leren en genoeg variatie om te profiteren van betere voorspellingen. Praktisch zie je AI vaak renderen wanneer je:

• Een breed assortiment hebt (veel SKU’s) of veel variatie in vraag
• Regelmatig te maken hebt met out-of-stock of overschot
• Planners en inkopers veel tijd kwijt zijn aan handmatige analyses
• Leverbetrouwbaarheid en servicegraad cruciaal zijn voor klantbehoud

Ook kleinere, niche groothandels kunnen AI inzetten, mits data consistent is en je een use-case kiest met directe impact. Start klein: één productgroep, één magazijn of één klantsegment.

Welke data is minimaal nodig om met AI te starten

Minimaal heb je een betrouwbare basis nodig van verkoop- en voorraaddata. Voor veel toepassingen is dit voldoende:

• Orderregels met datum, artikel, aantallen en klant
• Voorraadstanden en voorraadmutaties
• Levertijden en leverbetrouwbaarheid per leverancier
• Artikelstructuur (productgroepen, vervangers, bundels indien relevant)

Voor pricing en sales-signalen komen daar prijsafspraken, kortingen, segmenten en CRM-activiteiten bij. Als je data onvolledig is, kun je alsnog starten, maar dan met een use-case die minder gevoelig is of door eerst datastandaarden neer te zetten.

Hoe lang duurt het voordat AI-oplossingen resultaat opleveren

Bij een goed gekozen use-case kun je vaak binnen 6 tot 12 weken eerste resultaten zien, vooral bij forecasting en voorraad: betere besteladviezen, minder spoed en minder out-of-stock signalen. Structurele, organisatiebrede impact (integratie, adoptie, monitoring) duurt meestal 3 tot 6 maanden per domein, afhankelijk van complexiteit en datastatus.

De snelste route is een pilot met meetbare KPI’s en beperkte scope. Als de pilot werkt, schaal je gecontroleerd op. Dit is sneller dan meteen alles willen integreren.

Is AI ook geschikt voor niche- of regionale groothandels

Ja, mits je het passend inzet. Niche- en regionale groothandels hebben vaak een voordeel: ze kennen hun markt en processen goed. AI kan die kennis versterken door patronen zichtbaar te maken die je team niet kan bijhouden. Denk aan bestelritmes per klant, seizoensinvloeden in specifieke regio’s of margeafwijkingen in bepaalde productgroepen.

Wil je AI-oplossingen voor groothandels concreet maken voor jouw situatie? Verzamel je top 3 procesproblemen (bijvoorbeeld nee-verkoop, overstock, planningstress) en koppel die aan KPI’s. Daarmee kun je in één gesprek al bepalen welke use-case het meeste rendement oplevert en of standaard of maatwerk logisch is.