ZIGNL voor groot - en detailhandel

FashionNL is een middelgroot fictieve kledingzaak met ongeveer 25 werknemers. ZIGNL Insights bevat rapportages waarin, weerdata (open en dus gratis) gecombineerd word met Facebook promotie data en verkoop cijfers. Hieruit blijkt het logische gegeven dat het op een regenachtige dag en op een erg warme dag erg rustig is in de winkel. Vlak voordat deze weertypes voorspeld worden zet FashionNL, Facebook-Promoties in om te zien of er, ondanks het weer, toch meer bezoekers naar de winkel komen. Uit analyse blijkt dat dankzij de Facebook promoties er meer klanten bereid zijn om door de regen naar de winkel te komen. Echter is er geen verandering merkbaar op de hele warme dagen.

Sanne werkt bij FashionNL en heeft het vermoeden dat het soms, maar niet altijd, drukker is nadat de winkel een nieuwe etalage heeft ingericht. Om dit te staven plaats de kledingwinkel een apparaat dat het aantal passerende mobiele telefoons is gaan meten. Ook legt het vast hoelang mensen voor een etalage staan. Deze data wordt ingeladen in ZIGNL Analytics. Sanne opent hierop SelfService omgeving en raadpleegt deze gegevens en combineert dit met de sales data die al in het database aanwezig is. Het blijkt dat Sanne gelijk heeft, de winkel keten experimenteert nu met verschillende etalages om zo tot een groei in sales te komen.

De omzet van FashionNL wordt beïnvloed door vele factoren, zoals promoties, concurrentie, feestdagen, weer, seizoenen en lokaliteit. Een Predictive algoritme van ZIGNL Vision kan tot zes weken nauwkeurig de dagelijkse verkoop voorspellen. Betrouwbare verkoopprognoses stelt FashionNL in staat tot een accurate personeel planning, dat weer leidt tot een verhoging in productiviteit en motivatie.