Supplier Onboarding Met Behulp Van AI: Wat Je Moet Weten

Nieuwe producten moeten razendsnel online, met data die klopt én voldoet aan de eisen van klanten, platforms en wetgeving. Maar juist dát is een uitdaging. AI helpt om supplier onboarding efficiënter en slimmer te maken.

Snel Naar:

• De Complexiteit Van Productdata-uitwisseling
• Data Is De Uitdaging
• Processen En Verantwoordelijkheid
• 3 Stappen Naar Bruikbare Informatie
• Waar Kan AI Waarde Toevoegen?
• Optimaliseer Je Onboarding-proces Met AI

De Complexiteit Van Productdata-uitwisseling  

Elke partij in de keten werkt met eigen systemen, datamodellen en belangen. Hoewel er standaarden bestaan zoals GS1 en ETIM, verschilt de mate van adoptie sterk per markt en per land. Grote spelers zoals Amazon en Bol.com kunnen hun format afdwingen bij leveranciers, maar voor de meeste groothandels en retailers is dat niet haalbaar.

Het probleem ligt vaak niet in onwil, maar in onvermogen. Veel leveranciers beschikken nog niet over een centraal systeem, zoals een PIM, waarin productdata actueel, volledig en ‘on demand’ beschikbaar is. Zelfs als dat wel zo is, hanteert elke afnemer weer een ander datamodel. Dit maakt de uitwisseling van data in de keten complex en inefficiënt.

Leveranciers leveren daarom data vaak aan in hun eigen formaat, zoals Excelbestanden of losse pdf’s. Groothandels en retailers verwachten daarentegen data in gestandaardiseerde formaten als GS1 en ETIM of BMEcat.

Daar komt bij dat commerciële belangen ook een rol kunnen spelen. Sommige leveranciers willen bepaalde gegevens bewust niet delen, bijvoorbeeld bij geheime recepturen of unieke productsamenstellingen.

Gemeenschappelijke datataal  

Data-uitwisseling is niets nieuws, maar het blijft lastig. Het lijkt op een gesprek tussen mensen uit 20 landen, ieder in zijn eigen taal: chaos! Je kan afspreken om één gezamenlijk taal te gebruiken, maar dat kost tijd en inzet. Met data werkt het net zo. Per branche moeten (internationale) standaarden worden afgesproken en door de hele keten worden doorgevoerd.

Maar ook lokale verschillen spelen een rol. Denk aan wetgeving of cultuur: bepaalde gegevens moeten lokaal anders worden ingevuld of vertaald.

Zonder gemeenschappelijke datataal moeten groothandels en retailers veel handmatig werk uitvoeren. Dat leidt tot fouten, frustratie, hoge kosten en vertragingen in de time-to-market van nieuwe producten.

Data Is De Uitdaging  

Wat deze uitwisseling van gegevens dus zo lastig maakt, is dat het geen technisch probleem is. Het is een dataprobleem. Of sterker nog: een fundamentprobleem. Veel bedrijven hebben hun eigen data(fundament) niet goed op orde. Zonder goede basis kan je geen betrouwbare data delen met anderen.

Een solide datafundament is cruciaal voor het creëren van een single version of the truth in productdata. Belangrijk is te erkennen dat verschillende structuren verschillende doelen hebben:

Voor databeheer is een structuur nodig op basis van standaarden als GS1 of ETIM, met duidelijke afspraken over verplichte en optionele data.

Processen En Verantwoordelijkheid  

Een goede datastructuur alleen is niet genoeg. Ook de processen rondom productdata moeten op orde zijn. Denk aan:

• Verzamelen
• Invoeren / uploaden
• Transformeren
• Beheren
• Verrijken
• Ontsluiten

Efficiënte processen vereisen duidelijke rollen (zoals via het Data RACI-model), KPI’s en een kwaliteitsregime met dashboards en checks.

Zet de juiste mensen op deze processen. Marketeers en category managers zijn klantgericht, maar voor datakwaliteit heb je mensen nodig met focus op structuur en continuïteit.

PIM-systeem Als Onmisbare Schakel  

Een goed gekozen Product Information Management (PIM) systeem is essentieel. Het ondersteunt de hierboven genoemde processen, maakt samenwerking makkelijker en zorgt ervoor dat data actueel, compleet en consistent beschikbaar is voor alle afdelingen én kanalen. Het vormt daarmee de kern van je datafundament.

3 Stappen Naar Bruikbare Productinformatie  

AI kan data sneller, nauwkeuriger en automatisch omzetten naar het gewenste formaat. Net als automatische vertaling in taal, kan AI data ook ‘vertalen’. Drie belangrijke stappen:

1. Classificeren: Wijs het juiste producttype toe (zoals een ETIM-class of GS1-brick), zodat duidelijk is welke kenmerken nodig zijn.
2. Mappen van kenmerken: Leveranciers hanteren vaak andere benamingen. AI herkent en vertaalt deze automatisch naar jouw datamodel.
3. Normaliseren van waarden: Verschillen in spelling of terminologie (“azuurblauw"vs. “cyaan”) worden automatisch geharmoniseerd voor filters en zoekfuncties.

AI kan bovendien ontbrekende kenmerken aanvullen, bijvoorbeeld vanuit marketingteksten, datasheets of zelfs website-inhoud.

Door AI doelgericht te gebruiken, zet je leveranciersdata ranzendsnel om in gestructureerde productinformatie. Door automatisch te classificeren, mappen en normaliseren, bespaar je tijd, voorkom je fouten en verbeter je direct de datakwaliteit.

Hiermee verandert de rol van de datasteward: van data-invoer naar kwaliteitsbewaking en processcontrole.

Waar Kan AI Waarde Toevoegen Voor Jouw Bedrijf?  

Bij het onboarden van leveranciersdata kan AI op verschillende manieren enorme waarde toevoegen:

• Automatische transformatie van data tussen formaten, zoals van Excel naar BMEcat of XML
• Herkennen en aanvullen van ontbrekende data
• Detecteren van afwijkingen en inconsistenties in productdata
• Suggesties doen op basis van eerder aangeleverde data

Belangrijk is om AI gericht in te zetten. Je hebt geen generative AI nodig voor beeldcreatie, maar wel een model dat productdata begrijpt en fouten voorkomt.

AI Implementatie: Begin Klein, Denk Groot  

AI is krachtig, maar werkt alleen goed als de basis klopt. Focus eerst op een use-case die veel tijd of fouten kost. Denk aan:

• Waar ligt nu de meeste vertraging?
• Waar ontstaan de meeste fouten?
• Welke handmatige taken kosten het meeste tijd?

Daar ligt de grootste kans voor succesvol AI-gebruik!

Optimaliseer Je Onboarding Met AI  

Supplier onboarding vormt voor groothandels en retail de fundering voor een solide product data fundament. AI biedt aanzienlijke kansen om het proces van data-onboarding efficiënt te maken door handmatige taken te automatiseren en de datakwaliteit te verbeteren.

Benieuwd hoe AI jouw supplier onboarding kan transformeren? Ontdek samen met ons hoe je met slimme automatisering en betere datakwaliteit het fundament legt voor succes.

Neem vandaag nog vrijblijvend Contact op en zet de eerste stap naar een slimmer, sneller en toekomstbestendig datafundament.