Ontdek de winkels waar je waarschijnlijk het meest omzet verliest.
ROSA analyseert je wekelijkse EPOS-data op winkelniveau om problemen met schapbeschikbaarheid (OSA) automatisch op te sporen. In plaats van buitendienstteams overal naartoe te sturen, helpt het je te focussen op de winkels waar actie de grootste impact heeft.
Veldteams zouden niet op intuïtie moeten varen.
Traditionele veldteams werken met vaste schema's. Vertegenwoordigers bezoeken dezelfde winkels volgens een vast ritme, terwijl plotselinge schaptekorten, verkeerd geplaatste prijskaartjes of spookvoorraad elders onopgemerkt blijven — tot de wekelijkse omzetdaling zichtbaar wordt.
- ✕Vaste routesGezonde winkels bezoeken terwijl probleemlocaties omzet verliezen.
- ✕Landelijke blinde vlekkenEen omzetdaling zien, maar niet weten welke winkel of SKU vastzit.
- ✕Verspild budgetReistijd en mankracht besteden aan winkels die geen hulp nodig hebben.
- ✓Datagedreven prioriteringBezoeken worden alleen ingepland waar een probleem bestaat en waar de oplossing zich terugbetaalt.
- ✓Precisie op winkelniveauIdentificeert exact de winkels en SKU's met ongebruikelijke omzetdalingen.
- ✓Gericht rendementStuurt veldcapaciteit uitsluitend naar locaties die actie nodig hebben.
Hoe het werkt
ROSA zet je wekelijkse EPOS-data automatisch om in een geprioriteerd, geverifieerd veldprogramma.
Analyseer je verkoopdata om problemen op te sporen
ROSA analyseert je wekelijkse EPOS-data op winkelniveau en identificeert winkels met ongebruikelijk verkoopgedrag.
Prioriteer de winkels die de meeste aandacht nodig hebben
Elke winkel krijgt een score op basis van de waarschijnlijkheid van een beschikbaarheidsprobleem, zodat je team zich eerst kan richten op de locaties met de hoogste prioriteit.
Los problemen op met gerichte uitvoering in het veld
Taken worden automatisch verstuurd naar onze merchandisers of je eigen veldteam. Elk bezoek wordt fotografisch geverifieerd, wat een continue verbetercyclus creëert.
Weet waar je als eerste moet ingrijpen.
Wat we in de winkel kunnen oplossen
We detecteren niet alleen problemen — we lossen ze ook op. Onze merchandisers kunnen tijdens reguliere uren, 's avonds en in het weekend ingrijpen om winkelproblemen aan te pakken op het moment dat het er het meest toe doet.
Een praktijkvoorbeeld
Gebaseerd op 1.500 bezoeken binnen een programma in het Verenigd Koninkrijk over negen weken.
Veelgestelde vragen
Q Welke data heeft ROSA nodig om te werken?
ROSA werkt voornamelijk met wekelijkse EPOS-data op winkelniveau — de verkoopdata die retailers aan hun leveranciers verstrekken. Dit is de meest volledige en kosteneffectieve databron, omdat deze elke winkel en SKU dekt zonder dat fysieke bezoeken nodig zijn. Als EPOS-data van de retailer niet beschikbaar is, kan ROSA ook werken met door de crowd verzamelde beeldherkenningsdata uit de winkel.
Q Hoe herkent ROSA situaties met schaptekorten op basis van verkoopdata?
ROSA analyseert verkooppatronen op het niveau van elke individuele winkel en SKU, waarbij de recente verkoop van elke winkel wordt vergeleken met de eigen historische referentiewaarde. Een winkel met aanzienlijk lagere verkoop dan verwacht voor een bepaalde SKU — met name een periode van bijna nul verkoop — wordt gemarkeerd als een waarschijnlijk beschikbaarheidsprobleem. Deze aanpak van anomaliedetectie brengt problemen aan het licht die niet zichtbaar zouden zijn in geaggregeerde sell-in- of paneldata.
Q Wat gebeurt er nadat ROSA een probleemwinkel heeft geïdentificeerd?
Gemarkeerde winkels worden geprioriteerd op basis van de geschatte omzetimpact van het beschikbaarheidsprobleem, en corrigerende taken worden automatisch gegenereerd en verstuurd naar de merchandisingteams van Roamler of het interne veldteam van het merk. Elk bezoek wordt fotografisch geverifieerd, waardoor een gesloten cyclus ontstaat van detectie tot oplossing.
Q Wat maakt ROSA anders dan een standaard retailanalysetool?
Standaard analysetools laten je zien dát je een probleem hebt — een omzetdaling die zichtbaar is in de data. ROSA gaat verder: het identificeert welke specifieke winkels en SKU's waarschijnlijk de oorzaak zijn, prioriteert ze op basis van commerciële impact en zet fysieke corrigerende actie in om het op te lossen. Het combineert datadetectie met uitvoering in het veld in één workflow.