Klantbeschrijving‍

Een groente- en fruitexporteur actief in Europa, het Midden-Oosten en Azië, met een dynamisch inkoop- en verkoopproces gebaseerd op wereldmarktprijzen. Het bedrijf handelt in snel bederfelijke producten en is sterk afhankelijk van seizoen, weer en wereldhandel.

Uitdaging‍

Marktprijzen van producten zoals tomaten, komkommers en paprika’s schommelden sterk. Door gebrekkige voorspellingen werd regelmatig te vroeg of te laat ingekocht, wat leidde tot gemiste marge of overschotten. Intuïtie en ervaring waren leidend, maar onvoldoende voorspellend.

Oplossing‍

Er werd een oplossing ontwikkeld die een AI-gedreven prijsvoorspellingsmodel dat historische prijsdata, import/export-statistieken, weersvoorspellingen en internationale handelsstromen combineerde om de verwachte prijsontwikkeling per product nauwkeurig te voorspellen.

Aanpak

1. Verzamelen van historische marktdata
   Data van prijsontwikkelingen op veilingen, wereldmarkten en handelsorganisaties werd verzameld en verrijkt.
2. Integratie van externe factoren
   Weerdata, seizoensinvloeden, geopolitieke trends en vraag-aanbodgegevens werden toegevoegd aan het model.
3. Modelontwikkeling en validatie
   Een tijdreeksmodel met machine learning werd getraind en gevalideerd op nauwkeurigheid per productcategorie.
4. Inkoopdashboard bouwen
   De voorspellingen werden inzichtelijk gemaakt via een dashboard dat inkopers dagelijks gebruiken om hun beslissingen op af te stemmen.

Resultaten

• +6% gemiddelde margeverbetering op seizoensproducten
• Meer rust in het inkoopproces dankzij datagedreven keuzes
• Snellere doorlooptijd in besluitvorming
• Hogere betrouwbaarheid richting afnemers door stabielere prijzen

Learnings‍

Door AI slim in te zetten op het snijvlak van marktkennis en data, wist de agri-exporteur zijn commerciële slagkracht flink te vergroten. Intuïtie werd ondersteund door feiten, met directe impact op resultaat.

‍