AI-dashboards

Tien systemen, tien waarheden. Binnen een maand één datamodel en een dashboard dat je elke dag adviseert.

Je data zit in het CRM, de boekhouding, de webshop en een stapel Excelbestanden. Niemand ziet het hele plaatje. Met AI bouwen wij in weken wat vroeger maanden kostte: één datamodel dat klopt, veilig ingericht, met dashboards die elke dag verversen en een chat waar je alles aan kunt vragen.

Herken je dit?

De data is er. Het overzicht niet.

  • “Welke cijfers kloppen nou?”

    Drie systemen, drie waarheden. Elke vergadering begint met discussie over de cijfers en niet over wat je eraan doet.

  • “Kun je dat even voor me uitrekenen?”

    Elke vraag wordt een verzoek aan een analist of een avond Excel. Het antwoord komt als de beslissing al is genomen.

  • “We hebben wel een dashboard, maar niemand kijkt ernaar.”

    Het is één keer gebouwd, nooit aangepast en na een maand vergeten. Het zegt wat er gebeurde, niet wat je moet doen.

  • “Een datawarehouse? Dat is een project van een jaar.”

    Dus blijft het bij plannen, terwijl de data zich ondertussen opstapelt.

Ervaring

Wij doen dit al voor bedrijven door heel Europa

Lees onze cases
  • Elke bron, één datamodel

    Exact, SAP, Salesforce, Excel, een zelfgebouwd ERP: wij brengen ze samen in één model dat klopt.

  • Beveiliging vanaf dag één

    Rollen, rechten en inloggen horen bij het ontwerp. Ze komen niet pas aan het eind.

  • Je dashboard praat terug

    Het legt uit wat er gebeurt en je kunt er vragen aan stellen. Een aparte chatbot is niet nodig.

Waarom het nu zo snel gaat

Een datamodel bedenken, bouwen en testen kostte maanden tot jaren. Nu duurt het een paar weken.

Het zware werk van een dashboard zit niet in de grafieken. Het zit in je data begrijpen: datadictionaries opstellen, datamodellen bouwen, verkennen, analyseren en regelen wie wat mag zien. Een datamodel is gewoon één duidelijke opzet voor al je data. Precies daar bespaart AI de meeste tijd. En precies daar zijn wij expert in.

Vroeger

Maanden tot jaren

  1. Datadictionaries in kaart brengen
  2. Datamodellen ontwerpen
  3. De datasets verkennen
  4. Analyses draaien op de datasets
  5. Pas daarna beveiliging, rechten en dashboards

Nu, met AI

Een paar weken, hooguit een maand

  1. Datasets razendsnel in kaart brengen
  2. Datamodellen bouwen
  3. Rollen en rechten inrichten
  4. Beveiliging inzetten
  5. Dashboards maken

Het resultaat: binnen 5 werkdagen een werkende eerste versie, op je eigen data.

Zo werkt het

Van losse bronnen naar je eerste dashboard in drie stappen

Het maakt niet uit waar je data staat: in Exact, SAP, Salesforce, HubSpot, SnelStart, een zelfgebouwd ERP of een losse Excel. Ook niet hoe rommelig ze is. Wij bekijken de bron, bouwen er een datamodel van en zetten er rapportage op.

  1. Bron analyseren

    AI doorzoekt je bron: tabellen, velden, verbanden en dubbele of ontbrekende data.

    Eindelijk zie je wat er in je data zit.

  2. Datamodel bouwen

    Uit de analyse bouwen we een datamodel met duidelijke definities van klant, order, omzet en marge, plus rollen en rechten.

    Eén model dat iedereen vertrouwt.

  3. Rapportage en advies toevoegen

    Dashboards verversen elke dag, met advies en een chat voor je vragen.

    Elke ochtend weet je waar je staat.

Wat je krijgt

  • Een dashboard per rol
  • Dagelijks advies
  • Een chat met je data
  • Veilig inloggen met 2FA

Voorbeeld van een traject. Binnen 5 werkdagen staat de eerste module als werkend prototype.

Bronnen die we koppelen

  • Exact Online
  • SAP
  • Odoo
  • Microsoft Dynamics 365
  • AFAS
  • SnelStart
  • Twinfield
  • Visma
  • NetSuite
  • Moneybird
  • Yuki
  • Sage
  • DATEV
  • Zelfgebouwd ERP
  • SQL Server
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • Snowflake
  • BigQuery
  • Salesforce
  • HubSpot
  • Pipedrive
  • Teamleader
  • Zoho
  • Shopify
  • WooCommerce
  • Magento
  • Lightspeed
  • Google Analytics
  • Google Ads
  • Meta Ads
  • LinkedIn Ads
  • Mailchimp
  • Klaviyo
  • Notetakers
  • Excel
  • Google Sheets
  • csv en API's

Een greep uit onze lijst. Heeft jouw systeem een goede API? Dan kunnen we bijna elke bron koppelen.

Probeer het zelf

Stel je dashboard een vraag

Klik op een cel, een bol of een stroom en de assistent legt uit wat je ziet en wat je ermee doet. Het voorbeeldbedrijf verkoopt verzamelobjecten met abonnementen en direct mail. Jouw branche is anders, de aanpak is hetzelfde.

Control room

Last 12 months against the 12 before.

Revenue£12.70m+9.0%
Active customers33,900+3.2%
Repeat purchase rate39.5%+6.7%
Revenue per active customer£375+5.6%

Revenue against budget

Cumulative this financial year, with the forecast to December.

£0£3.5m£7m£10.5m£14mTodayJanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDecBudget £13.20mForecast £12.83mGap −£0.37m
ActualForecastBudget
BudgetOn or ahead of budget year to date (£9.78m against £9.77m). The forecast lands at £12.83m, £0.37m short of the full-year budget, and all of it is in November and December. The three opportunities in the Audiences view are worth about £139k per mailing wave, 37% of it.

Where the revenue comes from

By customer group, last 12 months. Click a group to ask about it.

VIP collectors3,200 customers£5.89m46% of revenueRising collectors7,400 customers£3.85m30% of revenueOccasional & gift16,800 customers£1.60m13% of revenuePassive (at risk)6,500 customers£1.36m11% of revenue
Existing customersNew this year: 14,100 customers, £2.13m (17%)

Where the growth came from

Revenue bridge by customer segment, in pounds.

£11.65mPrevious12 months+£429kCore+£532kRising−£14kGift+£105kAt risk£12.70mLast 12 months
NoticedAt-risk collectors added £105k, but only because there are 900 more of them. Each one is worth £15 less than a year ago.

Revenue by month

Teal bars mark release months. Hover for the change on the year before.

NovDecChristmas proofJanFebMarAprMaySpring thematicJunJulAugSepOctAnniversary crown
Release monthOther months

● Illustrative demo data: fictional company, fictional figures. Reporting currency GBP.

Hello Chat● Demo

Demodata van een fictief bedrijf, in het Engels. Jouw dashboard gebruikt je eigen bronnen en cijfers.

Voorbeelden

Zo ziet het eruit bij andere bedrijven

Situaties die we goed kennen, anoniem samengevat. Staat jouw situatie erbij?

  • Webshop

    Omzet, advertentiekosten en voorraad zitten in drie systemen. Niemand weet wat een advertentie-euro echt oplevert.

    Webshop, Google Ads, Meta, voorraadsysteem

    Eén dashboard met de opbrengst per campagne en een lijst met producten die meer budget verdienen.

  • Groothandel en B2B

    Sales leeft in het CRM, finance in het boekhoudpakket. En elke maand vraagt de directie weer om een eigen Excelbestand.

    CRM, boekhouding, offertes

    Pipeline, omzet en betaalgedrag in één model, met een melding als een klant stil valt.

  • Abonnementen en direct marketing

    Een groot klantenbestand met jaren aan historie, maar geen idee wie je moet mailen en wie stilletjes weggaat.

    Klantenbestand, orders, abonnementen, toestemming

    Kant-en-klare selecties die rekening houden met toestemming, en inzicht in wanneer klanten afhaken.

  • Bedrijf in meerdere landen

    Elk land heeft eigen systemen, definities en een eigen valuta. Vergelijken kost een week werk, en dan kloppen de cijfers nog niet.

    Lokale systemen per land

    Eén datamodel met gedeelde definities, zodat je alle landen kunt vergelijken.

Waarom wij

Een dashboard bouwen is makkelijk. Zorgen dat mensen het gebruiken niet.

Veel bedrijven hebben dashboards die na een maand niemand meer opent. Wij doen dit voor veel bedrijven in Europa en beginnen daarom met één vraag: wat ga je ermee doen?

  • Het is van jou

    Je omgeving draait standaard bij ons. Je kunt hem overnemen, met broncode, database en accounts. Die keuze heb je ook als het contract stopt.

  • Geen licentie per gebruiker

    Nodig zoveel collega's uit als je nodig hebt. Jij bepaalt per persoon wat diegene ziet en mag doen.

  • Advies, geen losse grafieken

    Bij elk cijfer staat wat het betekent en wat je eraan doet. De chat beantwoordt je volgende vraag.

Veelgestelde vragen

Vragen over AI-dashboards

Wat is een AI-dashboard?

Een dashboard dat zijn cijfers uit je eigen bronnen haalt en ze elke dag bijwerkt. AI voegt advies toe: het laat zien wat er veranderde en wat je eraan kunt doen. Je kunt er ook vragen over stellen in een chat.

Waarom gaat dit sneller dan een traditioneel BI-traject (business intelligence)?

Het meeste werk zat altijd in het begrijpen van de bronnen en het bouwen van het datamodel. AI doet een groot deel daarvan nu in veel minder tijd, en onze specialisten controleren het resultaat. Daarom kan binnen 5 werkdagen een eerste module draaien, en niet pas na maanden.

Wat als onze data rommelig is of over meerdere systemen verspreid staat?

Dat is normaal. We beginnen met uitzoeken wat er in je data zit, wat ontbreekt en wat dubbel staat. Daarna bouwen we het datamodel. Je hoeft je data niet eerst op te schonen.

Met welke systemen kunnen jullie koppelen?

Met de systemen die je al gebruikt: je ERP, boekhouding, CRM, webshop, Google Analytics, Google Ads, Meta en je eigen bedrijfsdata. Heeft een systeem een goede API, dan kunnen we het bijna altijd koppelen. Welke koppelingen nodig zijn, hangt af van wat het dashboard moet laten zien.

Hoe vaak wordt het dashboard bijgewerkt?

Elke dag. De cijfers staan 's ochtends klaar, dus je begint de dag met de stand van gisteren en niet met die van vorige maand.

Trainen AI-aanbieders op onze data?

Je data staat in je eigen omgeving. Het portaal gebruikt AI-modellen via zakelijke koppelingen. Volgens hun voorwaarden trainen de aanbieders daar niet op. Bij persoonlijke ChatGPT- of Copilot-accounts mag dat standaard wel.

Hoe is het inloggen beveiligd?

Medewerkers loggen in via het eigen bedrijfsdomein, met tweefactorauthenticatie (2FA) voor iedereen. Rollen en rechten bepalen wat iemand kan zien.

Betalen we per gebruiker?

Nee. Er is geen licentie per gebruiker. Je nodigt zoveel collega's uit als je nodig hebt en bepaalt per persoon wat diegene ziet en mag doen.

Kunnen we het later zelf beheren?

Ja. Dan neem je de hele omgeving over, met broncode, database, accounts en tools. Die keuze heb je ook als het contract stopt.

Volgende stap

Wat zou jouw data je vertellen als je het kon vragen?

Laat je gegevens achter. We beginnen met een gesprek over je bronnen en je vragen, en laten zien wat er in weken mogelijk is.

We gebruiken je gegevens alleen om op je bericht te reageren. Meer daarover in onze privacyverklaring.