Automation
Batavia Stad Fashion Outlet
Batavia Stad Fashion Outlet
Batavia Stad Fashion Outlet
We hielpen Batavia Stad naar een datagedreven bedrijfsvoering. Door machine learning en data-analyse kreeg de organisatie meer grip op hun planning en consumenteninzichten.
We hielpen Batavia Stad naar een datagedreven bedrijfsvoering. Door machine learning en data-analyse kreeg de organisatie meer grip op hun planning en consumenteninzichten.
We hielpen Batavia Stad naar een datagedreven bedrijfsvoering. Door machine learning en data-analyse kreeg de organisatie meer grip op hun planning en consumenteninzichten.
Jaar
2024
Jaar
2024
Jaar
2024
Opdrachtgever
Batavia Stad Fashion Outlet
Opdrachtgever
Batavia Stad Fashion Outlet
Opdrachtgever
Batavia Stad Fashion Outlet
Sector
Retail
Sector
Retail
Sector
Retail
Projectduur
14 weken
Projectduur
14 weken
Projectduur
14 weken
Intro
Generation C hielp Batavia Stad bij de transitie naar een meer datagedreven organisatie. Door interne kennis te combineren met machine learning en data-analyse kreeg het bedrijf meer grip op besluitvorming, planning en het inspelen op retailtrends. Het werk werd uitgevoerd in twee sporen: één gericht op financiële prognoses en één op consumentenperceptie in de mode-industrie.
De uitdaging
Batavia Stad wilde data en AI inzetten om beslissingen te verbeteren en proactiever in te spelen op marktontwikkelingen. Daarbij speelden drie uitdagingen:
Beperkte mate van voorspelbaarheid in de financiële planning
Onvoldoende inzicht in consumententrends
Ambitie naar meer (real-time) marktinzichten
Batavia Stad had behoefte aan tools en analyses die financiële planning versterken, trends zichtbaar maken en strategische beslissingen versnellen.
Onze werkwijze
Om Batavia Stad te ondersteunen in de overstap naar AI-gedreven besluitvorming:
Bouwden we een op maat gemaakt machine learning-model om financiële prestaties te voorspellen
Analyseerden we social media data om merkperceptie en relevante modetrends te identificeren
Combineerden we online zoekgedrag en social sentiment om vraag te voorspellen en brandcuratie te onderbouwen.
Deze aanpak leverde direct bruikbare inzichten op én legde de basis voor structureel data-gedreven werken.
Klantervaring
"We hebben de algehele samenwerking als zeer positief ervaren. Het proces van eerste contact, projectvoorstel, gegevensaanvraag en het bespreken van de resultaten was helder en goed, wat ook geldt voor de communicatie (zowel online als op kantoor). Jullie werk heeft bijgedragen aan onze route naar een meer data-gedreven bedrijfsvoering, mede door complexe processen/modellen vertaalbaar te maken naar onze business, met waardevolle aanbevelingen. Nogmaals bedankt!"
Robin Oldenboom
Interim Financieel Directeur
Recente projecten
Automation
Batavia Stad Fashion Outlet
Batavia Stad Fashion Outlet
Batavia Stad Fashion Outlet
We hielpen Batavia Stad naar een datagedreven bedrijfsvoering. Door machine learning en data-analyse kreeg de organisatie meer grip op hun planning en consumenteninzichten.
We hielpen Batavia Stad naar een datagedreven bedrijfsvoering. Door machine learning en data-analyse kreeg de organisatie meer grip op hun planning en consumenteninzichten.
We hielpen Batavia Stad naar een datagedreven bedrijfsvoering. Door machine learning en data-analyse kreeg de organisatie meer grip op hun planning en consumenteninzichten.
Jaar
2024
Jaar
2024
Jaar
2024
Opdrachtgever
Batavia Stad Fashion Outlet
Opdrachtgever
Batavia Stad Fashion Outlet
Opdrachtgever
Batavia Stad Fashion Outlet
Sector
Retail
Sector
Retail
Sector
Retail
Projectduur
14 weken
Projectduur
14 weken
Projectduur
14 weken
Intro
Generation C hielp Batavia Stad bij de transitie naar een meer datagedreven organisatie. Door interne kennis te combineren met machine learning en data-analyse kreeg het bedrijf meer grip op besluitvorming, planning en het inspelen op retailtrends. Het werk werd uitgevoerd in twee sporen: één gericht op financiële prognoses en één op consumentenperceptie in de mode-industrie.
De uitdaging
Batavia Stad wilde data en AI inzetten om beslissingen te verbeteren en proactiever in te spelen op marktontwikkelingen. Daarbij speelden drie uitdagingen:
Beperkte mate van voorspelbaarheid in de financiële planning
Onvoldoende inzicht in consumententrends
Ambitie naar meer (real-time) marktinzichten
Batavia Stad had behoefte aan tools en analyses die financiële planning versterken, trends zichtbaar maken en strategische beslissingen versnellen.
Onze werkwijze
Om Batavia Stad te ondersteunen in de overstap naar AI-gedreven besluitvorming:
Bouwden we een op maat gemaakt machine learning-model om financiële prestaties te voorspellen
Analyseerden we social media data om merkperceptie en relevante modetrends te identificeren
Combineerden we online zoekgedrag en social sentiment om vraag te voorspellen en brandcuratie te onderbouwen.
Deze aanpak leverde direct bruikbare inzichten op én legde de basis voor structureel data-gedreven werken.
Klantervaring
"We hebben de algehele samenwerking als zeer positief ervaren. Het proces van eerste contact, projectvoorstel, gegevensaanvraag en het bespreken van de resultaten was helder en goed, wat ook geldt voor de communicatie (zowel online als op kantoor). Jullie werk heeft bijgedragen aan onze route naar een meer data-gedreven bedrijfsvoering, mede door complexe processen/modellen vertaalbaar te maken naar onze business, met waardevolle aanbevelingen. Nogmaals bedankt!"
Robin Oldenboom
Interim Financieel Directeur
Recente projecten
Automation
Batavia Stad Fashion Outlet
Batavia Stad Fashion Outlet
Batavia Stad Fashion Outlet
We hielpen Batavia Stad naar een datagedreven bedrijfsvoering. Door machine learning en data-analyse kreeg de organisatie meer grip op hun planning en consumenteninzichten.
We hielpen Batavia Stad naar een datagedreven bedrijfsvoering. Door machine learning en data-analyse kreeg de organisatie meer grip op hun planning en consumenteninzichten.
We hielpen Batavia Stad naar een datagedreven bedrijfsvoering. Door machine learning en data-analyse kreeg de organisatie meer grip op hun planning en consumenteninzichten.
Jaar
2024
Jaar
2024
Jaar
2024
Opdrachtgever
Batavia Stad Fashion Outlet
Opdrachtgever
Batavia Stad Fashion Outlet
Opdrachtgever
Batavia Stad Fashion Outlet
Sector
Retail
Sector
Retail
Sector
Retail
Projectduur
14 weken
Projectduur
14 weken
Projectduur
14 weken
Intro
Generation C hielp Batavia Stad bij de transitie naar een meer datagedreven organisatie. Door interne kennis te combineren met machine learning en data-analyse kreeg het bedrijf meer grip op besluitvorming, planning en het inspelen op retailtrends. Het werk werd uitgevoerd in twee sporen: één gericht op financiële prognoses en één op consumentenperceptie in de mode-industrie.
De uitdaging
Batavia Stad wilde data en AI inzetten om beslissingen te verbeteren en proactiever in te spelen op marktontwikkelingen. Daarbij speelden drie uitdagingen:
Beperkte mate van voorspelbaarheid in de financiële planning
Onvoldoende inzicht in consumententrends
Ambitie naar meer (real-time) marktinzichten
Batavia Stad had behoefte aan tools en analyses die financiële planning versterken, trends zichtbaar maken en strategische beslissingen versnellen.
Onze werkwijze
Om Batavia Stad te ondersteunen in de overstap naar AI-gedreven besluitvorming:
Bouwden we een op maat gemaakt machine learning-model om financiële prestaties te voorspellen
Analyseerden we social media data om merkperceptie en relevante modetrends te identificeren
Combineerden we online zoekgedrag en social sentiment om vraag te voorspellen en brandcuratie te onderbouwen.
Deze aanpak leverde direct bruikbare inzichten op én legde de basis voor structureel data-gedreven werken.
Klantervaring
"We hebben de algehele samenwerking als zeer positief ervaren. Het proces van eerste contact, projectvoorstel, gegevensaanvraag en het bespreken van de resultaten was helder en goed, wat ook geldt voor de communicatie (zowel online als op kantoor). Jullie werk heeft bijgedragen aan onze route naar een meer data-gedreven bedrijfsvoering, mede door complexe processen/modellen vertaalbaar te maken naar onze business, met waardevolle aanbevelingen. Nogmaals bedankt!"
Robin Oldenboom
Interim Financieel Directeur