Dit artikel is onderdeel 3 in onze verdiepende serie bij de hoofdblog ‘De vijf grootste AI-kansen voor B2B e-commerce’. In elk deel behandelen we één strategische kans. Vandaag: hoe AI helpt je assortiment scherper te sturen.
Assortimentsbrede groei = chaos?
Veel B2B-bedrijven kampen met een overvloed aan producten. Het assortiment is door de jaren heen organisch gegroeid: hier een klantverzoek, daar een inkoper die ruimte zag, of “voor de zekerheid maar opnemen”. En nu? Het overzicht is zoek.
De vraag is niet: “Hoeveel producten heb je?”, maar:
- Welke producten dragen écht bij aan je winst?
- Waar liggen kansen die je nu over het hoofd ziet?
- En welke artikelen kosten vooral opslag, beheer en support zonder iets op te leveren?
Veel organisaties proberen die vragen te beantwoorden met Excel-sheets of Power BI-dashboards. Maar AI kan dit sneller én slimmer: door patronen te herkennen waar jij als mens simpelweg geen tijd voor hebt.
Wat doet AI in assortimentsanalyse?
Door clustering-algoritmen zoals K-means, DBSCAN of Random Forests toe te passen op je verkoop- en voorraaddata, kun je o.a. inzicht krijgen in:
- SKU’s met structureel lage marge of rotatie
- Seizoenspatronen of klantspecifieke voorkeuren
- Koopcombinaties die zich lenen voor bundels
- Artikelen met een hoge retourgraad of supportdruk
Volgens Kumar et al. (2022) zorgt AI-ondersteunde SKU-optimalisatie voor 27 % snellere besluitvorming en een reductie van 18 % in onrendabele producten.
Wat levert het op?
- Efficiëntere assortimentsstructuur: onderbouwd uitbreiden én afbouwen
- Minder dode voorraad en verspilling
- Gerichte marketing- en salesacties op basis van data
- Betere aansluiting tussen PIM, ERP en webshop
McKinsey (2023) stelt dat bedrijven die AI inzetten voor assortimentsoptimalisatie binnen 12 maanden tot 20 % hogere EBIT kunnen realiseren.
Praktijkcase: technische onderdelen
Een leverancier met ruim 5.000 actieve SKU’s analyseerde twee jaar aan verkoopdata. Met AI ontdekten ze o.a.:
- Slechts 17 % van de producten was structureel winstgevend
- Bepaalde nicheproducten scoorden opvallend goed in opkomende segmenten
- Hoge retourpercentages concentreerden zich in één productcategorie
De uitkomst:
- -22 % SKU’s
- +14 % marge op kerncategorieën
- 3 nieuwe bundels op basis van koopgedrag
Bron: interne SYcommerce-case (2024, geanonimiseerd)
Waar begin je?
- Verzamel minimaal 12–24 maanden aan order- en voorraaddata
- Segmenteer op o.a. marge, bestelgedrag en klanttype
- Laat AI clusters herkennen (bijvoorbeeld via SYcommerce tooling)
Verwerk inzichten in je PIM-structuur en e-commercefilters
Het Journal of Business Research (2023) concludeert dat bedrijven die AI-clustering combineren met PIM-structurering sneller live zijn met nieuwe producten en hogere conversie realiseren — vooral in de longtail.
Conclusie
AI is geen vervanger van je productmanager. Wél een versterker van zijn of haar analyse. In een tijd van stijgende voorraadrisico’s en dalende marges helpt AI om op SKU-niveau slimme keuzes te maken. Het maakt van een onoverzichtelijk assortiment een strategisch wapen.
Benieuwd waar jij kunt starten met AI-assortimentsanalyse? Plan gerust een vrijblijvende kennismaking in.
📚 Gebruikte bronnen
- Kumar et al. (2022). AI-assisted SKU Optimization in B2B Commerce. Journal of Supply Chain Strategy.
- McKinsey (2023). The State of AI in B2B Organizations.
- Journal of Business Research (2023). AI in Product Information Management Systems.
- SYcommerce klantdata (2024, geanonimiseerd).
