De data is er. Je hebt iemand in je organisatie die het kan bouwen. Dus waarom zou je betalen voor een platform? Een nuchtere vergelijking op tijd, geld en risico.
Opeens ligt de keuze op tafel: bouwen we dit zelf, of bouwen we op een platform dat er al staat?
Er zijn mensen in de organisatie die het zouden kunnen bouwen. Dan is het logisch om dit te onderzoeken.
Exports uit het huidige tool, Nielsen als losse dumps, IPV, je eigen financiële data. Je hebt één plek nodig voor al je data. Handiger om intern te bouwen?
Is het niet handiger om dit eerst intern zelf uit te zoeken? Dan weer een platform of partij aan te haken?
Iedereen die het zelf heeft gedaan zegt hetzelfde: het meeste werk zit in de datalaag goed krijgen. En dat werk stopt nooit.
Zeven bouwblokken. Op route A bouw je ze alle zeven zelf, op route B staan er zes en richt je er één in.
Real time inzichten continu beschikbaar, assistant die het vak en jouw context kent. Van vraag naar analyse in minuten.
Presentatieklare reviews en retailer-stories, direct de tafel op. Inzichten die retail vertrouwt.
Promo-simulator, assortiment per winkel, forecasting. Van descriptive naar prescriptive.
Makkelijker gezegd dan gedaan.
Harmonisatie, mapping en retailerlogica bouw je eerst, maandenlang, voordat er één analyse uit komt.
Ligt klaar. Je analist begint op dag één bij promo gekoppeld aan je eigen financiële data. Wij hebben partnerships met de meeste grote retail data partijen.
Hier ben je zo een jaar mee bezig om de resultaten goed te krijgen. Garbage in = ..
Binnen 4-8 weken draai je inzichten op je eigen data en ben je klaar om dieper te gaan.
Alles hangt aan één persoon. Vertrekt die of moet die iets anders, dan staat het stil.
Een team dat fulltime bouwt voor alleen FMCG, leert over alle klanten en jou mee laat profiteren.
AI-output die je team niet kan navertellen bij de retailer. Het vangnet moet je er ook nog bij bouwen.
Validatie, benchmarking en de storyline per analyse zitten in het product. We itereren de skills met je analist. Onze ervaren Catmans brengen jullie categorie management naar een hoger niveau.
Hier houdt een eigen bouwtraject op.
Promo-elasticiteit met cross-retailer en cross-brand effecten, assortiment analyses, presentaties in je huisstijl. Elke release komt ook bij jou terecht.
Indicatief, voor een leverancier met drie tot vier databronnen. Links wat een eigen team kost, rechts een realistisch Captain-pakket. Vul je eigen getallen in, de verhouding blijft staan.
Bedragen zijn indicatief. Personeelskosten all-in per FTE naar opgave van ons eigen team, platformtarieven uit de Captain prijslijst. Extra bronnen, gebruikers en modules zijn apart geprijsd.
Zelf bouwen betekent ook zelf de security regelen. Bij Captain is dat al gedaan: ISO 27001-gecertificeerd, EU-hosted op Microsoft Azure en geen training op jouw data. De data blijft van jou.
Bekijk ons Compliance portal
Met Captain-inzichten stuurden MAAZ en Hoogvliet de kaascategorie samen bij: +4,6% omzet en -4,8% derving. Het resultaat versterkte MAAZ's positie als categoriepartner.
Captain liet in 15 minuten zien dat het verplaatsen van de promo naar week 35 21% meer uplift zou opleveren. Albert Heijn paste het plan aan, een kans van €60K.
elho bespaart 30-50% analysewerk en ging van de helft naar álle retailgesprekken met de juiste plannen aan tafel.
Guus laat je zien waar je analist op dag één mee begintJe betaalt om je data live te houden en per collega die ermee werkt. Stoppen na drie maanden kan, de onboarding is dan de enige gemaakte investering.
Per bron per maand. Elke retailbron geharmoniseerd en live in één waarheid.
Per gebruiker per maand. Een assistant die het vak kent, jouw context leert en je beslissingen onthoudt.
Onze AI-expert en een ervaren category manager brengen je analist en je team naar AI-gedreven werken.
Wil je analist zelf bouwen, maar dan bovenop het fundament? Dat kan. We zetten een Captain aan boord, een AI engineer en een category expert. Samen bouwen we wat jullie categorie nodig heeft, op een datalaag die er al staat.
We zeggen liever nu nee dan over een jaar sorry. In drie situaties zouden we het zelf ook doen.
Met een eigen data engineer, een data scientist, een analist en iemand die het onderhoud draagt, kun je de berg onder de waterlijn dragen. Dan is een platform een versneller, geen noodzaak.
Werk je buiten de standaard retailbronnen, met eigen data of een structuur die nergens op lijkt? Dan is een eigen model soms de enige weg.
Als de datalaag zelf is wat je verkoopt of waarmee je je onderscheidt, hoort die in eigen huis. Voor een merk dat producten verkoopt is dat zelden zo.
Herken je jezelf in geen van de drie? Dan is de vraag eigenlijk al beantwoord.
Een category manager die koos voor bouwen op Captain in plaats van zelf bouwen vertelt je eerlijker wat het oplevert dan wij. Roy regelt de introductie en laat ondertussen zien hoe het op jouw categorie werkt.
De start is bewust klein: bewijs het fundament op je eigen data, laat waarde zien in een echt retailgesprek en breid daarna uit.
Helpcenter voor al je vragen
