Hoe Travelbags voorraad slim inkoopt dankzij een AI-workflow
Voor retailers is inkoop een constante afweging tussen risico en rendement. Koop je te veel in? Dan loopt kapitaal vast in voorraad die mogelijk niet verkoopt. Koop je te weinig in? Dan loop je omzet mis en neemt de klanttevredenheid af. Voor onze klant Travelbags ontwikkelden we de oplossing: een AI-gedreven workflow voor datagedreven inkoopadviezen.
Beschikbare data benutten
Voor Travelbags lag de uitdaging niet in het verzamelen van meer data. Die was al aanwezig. Verkoopcijfers, voorraadniveaus, levertijden en historische trends waren beschikbaar binnen de bestaande systemen. De uitdaging zat in het combineren en interpreteren van al die informatie. Want hoe bepaal je op basis van tientallen variabelen welke artikelen opnieuw besteld moeten worden? En in welke aantallen?
AI-workflow die meedenkt met de inkoper
Samen met Travelbags ontwikkelden we met n8n een agentic workflow die relevante data automatisch verzamelt en vertaalt naar concrete inkoopvoorstellen. De workflow houdt onder andere rekening met:
- Historische verkoopdata
- Actuele voorraadniveaus
- Verwachte vraag
- Levertijden
- Batchgroottes
- Minimale bestelhoeveelheden
Op basis van deze informatie genereert de workflow een onderbouwde aanbeveling voor nieuwe bestellingen. Geen black box, maar een transparant voorstel dat inzichtelijk blijft voor de inkoper.
Altijd een “human-in-the-loop”
Travelbags blijft in control over het inkoopproces. De gegenereerde voorstellen worden gecontroleerd, beoordeeld en waar nodig aangepast voordat bestellingen worden verwerkt. Daardoor ontstaat een werkwijze waarin AI het analysewerk overneemt, terwijl menselijke expertise leidend blijft bij de uiteindelijke beslissing.
Basis voor verdere AI-automations
De oplossing levert Travelbags niet alleen tijdswinst op. Het creëert ook een schaalbaar fundament voor verdere automatisering. Nieuwe variabelen, businessregels of databronnen zijn eenvoudig toe te voegen, zonder dat je een volledig nieuw proces moet ontwikkelen. Zo groeit AI uit van een losse toepassing naar een structureel onderdeel van de dagelijkse operatie.
Wat andere retailers hiervan kunnen leren
Veel organisaties zoeken AI-toepassingen in contentcreatie, chatbots of personalisatie. Maar juist ook operationele processen zoals inkoop bieden vaak directe en meetbare waarde. De case van Travelbags laat zien dat organisaties vaak al beschikken over de benodigde data. De uitdaging zit niet in méér data verzamelen, maar in het slim combineren, interpreteren en vertalen naar concrete acties.
Daar ligt de kracht van AI automation: bestaande processen slimmer maken, zonder controle te verliezen.
