Foodservice - Data & analytics

Doel van de opleiding

Het doel is om de deelnemers in staat te stellen om:

• Relevante businessvragen te formuleren en de “so what” expliciet te maken.
• Nuttige en betrouwbare databronnen te identificeren en te evalueren, en het belang te begrijpen van het combineren ervan: interne data (first-party), marktinzichten en het Gondola Foodservice (GFS) datamodel.
• Van analyse naar actie te gaan via een helder kader:Vraag → Bronnen → Analyse → So what → Beslissing.

De voormiddag legt de nadruk op vraagstelling en kritisch denken: steekproefbias, extrapolatie, gebrek aan granulariteit en vooral het ontbreken van standaardisatie van categorieën tussen verschillende spelers. De opleiding plaatst ook AI in perspectief: een uitstekend hulpmiddel om vragen uit te dagen en te herformuleren, maar beperkt in het leveren van betrouwbare antwoorden zodra specifieke databronnen niet toegankelijk zijn.

De namiddag is hands-on en praktijkgericht: beschrijvende analyses (trends, vergelijkingen, eenvoudige correlaties), datavisualisatie en demonstraties van meer geavanceerde benaderingen (predictief / prescriptief), gebaseerd op concrete cases en kern­thema’s binnen foodservice.Een rode draad kan worden opgebouwd rond vijf strategische en operationele vragen, zoals: omvang en evolutie van het segment, marktaandeel, groeikansen, prioritering van te targeten operatoren en te activeren fabrikanten- en distributiepartners.

Leerdoelstellingen

Na afloop van de opleiding zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Relevante en actiegerichte businessvragen te formuleren.
• Een analytische redenering te structureren (hypothesen, metrics, segmenten, drivers).
• De juiste databronnen te identificeren per vraag (marktdata, first-party data, GFS-media, datamodel) en hun beperkingen te begrijpen.
• De betrouwbaarheid van een bron te beoordelen (steekproefbias, extrapolatie, gebrek aan granulariteit, categorie-definities).
• Basis beschrijvende analyses uit te voeren (trends, verdelingen, vergelijkingen, eenvoudige correlaties).
• Resultaten te interpreteren en om te zetten in operationele aanbevelingen (prioriteiten, targeting, opportuniteiten).
• Te begrijpen wat meer geavanceerde benaderingen (predictief, prescriptief) kunnen opleveren en wanneer ze relevant zijn.
• AI op een verantwoorde manier te gebruiken: betere vraagstelling, snellere synthese, vermijden van “valse zekerheden”.

Profiel van de deelnemers

Doelgroep (prioritair)

• Category managers / trade marketing / revenue management (FMCG) met verantwoordelijkheid voor het out-of-home kanaal (merken of distributeurs).
• Data / analytics / insights profielen aan merk- of distributiezijde, verantwoordelijk voor analyse en consolidatie van foodservice data (eerder dan louter “consumenten” van rapporten).

Doelgroep (secundair)

• Commerciële verantwoordelijken en Key Account Managers gespecialiseerd in foodservice, op voorwaarde dat hun rol een minimum aan analyse omvat (actieplannen, targeting, segmentatie, cijfermatige argumentatie).

Senioriteit

• Senior profiel aanbevolen: 5+ jaar ervaring in category / sales / trade / insights, met blootstelling aan data-gedreven beslissingen.

Vereisten

• Vertrouwdheid met businessbegrippen: omzet, marges, marktaandelen, segmenten, kanalen.
• Comfort met tabellen en grafieken, en bereidheid om de kwaliteit van cijfers kritisch te beoordelen.
• Geen geavanceerde data-skills vereist (geen code), maar interesse in analyse is noodzakelijk.

Wat dit niet is

• Geen opleiding data engineering of geavanceerde BI-training.
• Geen sessie die uitsluitend gericht is op pure “field” profielen die data niet dagelijks gebruiken (bv. pure sales zonder analytische rol).