Tijd om te bouwen Aan een data gedreven cultuur en organisatie

‘Hoe lang duurt het vanaf het moment dat iemand een aanvraag voor kozijnen doet, tot levering bij hem op de stoep?’

‘Hoe lang duurt het vanaf het moment dat iemand een aanvraag voor kozijnen doet, tot levering bij hem op de stoep?’ 8-12 werkweken

'Hoe lang is een kozijn in productie in de fabriek?’

2-3 uur 'Hoe lang is een kozijn in productie in de fabriek?’

Disruptive E-Commerce platform! Geen producent Geen trage processen Online, supersnel, supersimpel

‘Hoe lang duurt het vanaf het moment dat iemand een aanvraag voor kozijnen doet, tot levering bij hem op de stoep?’ 5 werkdagen

Omzet doelstelling 2017 €100.000

Uiteindelijke omzet 2017 €750.000

Vandaag ... 10K+ kozijnen geleverd dit jaar (~100k kozijnen sinds start) 16 fabrieken aangesloten NL/BE/EU ~100+ orders per dag Totaal aantal km kozijn per week: 607

“In 2032 staat ieder maatwerk kozijn in Europa in drie klikken de volgende dag bij je op de stoep.” Met een omzetdoelstelling van 1.000.000.000,- Aanwezig in tien landen; elk jaar, een land erbij

Doel What How Why Data wordt ingezet om individuen en afdelingen meer impact te laten hebben in dezelfde tijd. Door betere data geïnformeerde besluitvorming (middels het informeren van medewerkers over ontwikkelingen op het platform of inzichten bieden om organisatorische doelstellingen te behalen) en het automatiseren van processen middels data. We voorzien alle medewerkers die voordelen (kunnen) ervaren van data gedreven werken van de tools, benodigde vaardigheden en mindset die het nodig maakt om data in hun voordeel te kunnen laten werken. Dit zorgt ervoor dat zij data kunnen betrekken in hun processen en beslissingen.

With just Excel you cannot excel! “

“

No content

Wat doet Toelevering Online met data? Data klaarzetten Uit diverse systemen halen we data en zetten deze klaar voor analyse. Dashboards bouwen Zorgen dat er structurele inzichten worden opgebouwd die gebruikt kunnen worden om te sturen en besluiten te nemen. Definities Zorgen dat we allemaal hetzelfde bedoelen als we het over bijvoorbeeld een klant hebben. Experimenteren Zorgen dat we vernieuwende en interessante dingen kunnen oppakken met data (bijvoorbeeld omzet voorspellen of automatische checks). Opleiden Ervoor zorgen dat mensen in de organisatie kunnen werken met data, ze zelf analyses kunnen uitvoeren en data vaardig zijn. Community Data gedreven werken en meer activeren binnen Toelevering Online, onder andere door tijdens Lunch & Learns kennis te delen.

Databronnen Proje cten Data beschikbaar uit Data beschikbaar gemaakt in

Wat heeft het opgeleverd? Optimalisatie openingstijden Customer Care door inzicht in contact. Betere gesprekken met partners over punctualiteit en kwaliteit van de orders. Duidelijker beeld hoe ‘de markt’ zich ontwikkelt en de performance van onze (online) kanalen. Sneller beantwoorden van ‘eerstelijns’ vragen door Data Ambassadeurs. Beter inschattingen te maken met betrekking tot welke producten en materialen nodig zijn in bepaalde periodes. Levertijden halen ondanks bijzondere omstandigheden in de markt (denk aan de voorraad van materialen in 2022).

Belangrijkste lessons learned • Begin klein, niet alles hoeft meteen de eerste dag te staan. • Maak gebruik van nieuwe (cloud) technieken om simpel en snel te beginnen. • Maak data toegankelijk voor iedereen binnen de organisatie. • Blijf monitoren op gebruik en nudge gebruikers.

Vragen? Yalmar Mekelenkamp Manager Data & Analytics [email protected]