Verdiep je kennis en ontwikkel een kritische blik op de data-driven wereld.
Een retailgroep met vier merken heeft geen vier klantenbestanden, maar één klantenbestand dat ze vier keer apart bekijkt. Met een eigen MIP per merk en één groepsbeeld erboven zie je welke rol elke klant bij elk merk speelt, en volg je klanten in hun levensfase over de merken heen.
AI in de realiteit is dus minder spectaculair dan de krantenkoppen, maar nuttiger: slimme patroonherkenning die betere beslissingen mogelijk maakt, op voorwaarde dat er goede data onder zit en een duidelijk doel boven staat. Precies daar zien we de evolutie gebeuren: van AI die herkent, naar AI die voorspelt, creëert en uiteindelijk ook handelt. Niet als vervanging van de mens, maar als technologie die werk opneemt en zo ruimte maakt
Datakwaliteit De onzichtbare basis onder elke goede selectie Bij één papierwaren-retailer leverde het opschonen van de klantendata in enkele maanden 7,5 miljoen correcties op. Geen nieuw model, geen nieuwe campagne. Alleen de basis rechtzetten. Datakwaliteit is het minst zichtbare deel van je datastrategie, en tegelijk het deel dat bepaalt of al de rest werkt. Je merkt vervuilde data zelden op tot je erop selecteert. En dan is het te laat.
AI & ML · MIP AI haalt je eigen site in als voorkeursroute van de shopper In een onderzoek van Bloomreach onder ruim 4.000 shoppers in de VS en het VK zegt 41,4% dat ze, als ze moesten kiezen, liever via een AI-assistent shoppen dan rechtstreeks via de website van een merk. Die laatste route krijgt nog 38% van de voorkeur. Een jaar eerder gaf in een afzonderlijk Bloomreach-onderzoek nog
AI schrijft sneller je teksten, maar laat het ook je beslissingen sturen? Voor 95% van de bedrijven nog niet. We duiken in de cijfers van de E-commerce Monitor 2026 en leggen uit waarom een AI-model bovenop versnipperde data de versnippering niet oplost — en waar je dan wél moet beginnen.
Je dashboard staat vol groene cijfers, maar weet je ook welke impact je marketing heeft op omzet en groei? In dit artikel ontdek je waarom open rates, clicks en bereik vaak een vals gevoel van succes creëren. We tonen hoe je rapportering verschuift van activiteit naar echte businessimpact, zodat data niet alleen informeert, maar ook betere beslissingen mogelijk maakt.
Bijna elke organisatie heeft meer data dan ze denkt. Kassasystemen, CRM, webshop, e-mailcampagnes… de informatie is er.
Ruimschoots zelfs. En toch blijft concreet resultaat uit. Niet omdat de data tekortschiet, maar omdat de stap van data naar beslissing zelden vanzelf gezet wordt.
In deze blog legt Stratics uit waarom die stap zo zelden gezet wordt en wat organisaties werkelijk nodig hebben om de data die ze al hebben
Veel organisaties investeren blind in retentie zonder écht te weten welke klanten de motor van hun winst zijn. In deze blog leggen onze Data Scientist en Marketing Automation Specialist stap voor stap uit hoe je Customer Lifetime Value, churnrisico en segmentgroottes samenbrengt in één datamodel. Je ontdekt waarom klassieke RFM-analyses tekortschieten, welke ML-technieken wél voorspellen, en hoe een retailer 28 % extra marge realiseerde met gepersonaliseerde triggers. Klaar om je
De retailwereld ondergaat een revolutie door de opkomst van Factory-to-Consumer (F2C) en Direct-to-Consumer (D2C) modellen. Merken en fabrikanten omzeilen steeds vaker traditionele retailers en verkopen rechtstreeks aan consumenten via digitale kanalen. Dit biedt voordelen zoals hogere marges, directe klantrelaties en volledige controle over branding. Platforms zoals Temu en Shein verstoren de waardeketen, terwijl fabrikanten en retailers zich moeten aanpassen om concurrerend te blijven.
Stratics helpt merken en retailers met data-driven
Succesvolle bedrijven kijken niet alleen achteruit naar historische data, maar gebruiken geavanceerde data-analyse en machine learning om toekomstig klantgedrag te voorspellen en hier proactief op in te spelen.
Belangrijke principes:
✅ 360° Klantbeeld: Integreer klantdata uit verschillende bronnen voor een compleet overzicht.
✅ Data Kwaliteit: Zorg voor opgeschoonde, actuele en betrouwbare data.
✅ Machine Learning: Voorspel klantgedrag en reduceer churn.
✅ Realtime KPI’s & Segmentatie: Monitor
