Assortiment, productkenmerken en prijsposities vergelijken.
EXTERNE DATA, GESTRUCTUREERD VOOR UW BESLISSING
U bepaalt wat u wilt weten. Wij leveren de dataset waarmee u verder kunt.
Voor marktanalyses, e-commerce, inkoop, research en datateams verzamelen, combineren en structureren wij informatie uit afgesproken zakelijke bronnen.
Geen vooraf gevulde bulkdatabase. De populatie, velden, bronnen en kwaliteitsregels worden per opdracht bepaald.
DE PRODUCTIELAAG VÓÓR UW ANALYSE
Veel onderzoek stokt niet op analyse, maar op het verzamelen en vergelijkbaar maken van de brondata.
Websites gebruiken verschillende termen. Leveranciers leveren andere kolommen. Prijsvelden veranderen. Locaties komen dubbel voor. Productvarianten lijken op elkaar maar zijn niet identiek. Juist dat voorbereidende werk kost veel tijd.
Data Verzamelaar neemt die productielaag over. U beschrijft welke vraag moet worden beantwoord; wij ontwerpen de populatie, bronset, veldstructuur, koppellogica en controles die nodig zijn om een bruikbare dataset op te leveren.
DATASETTYPEN
Zeven concrete ingangen voor externe zakelijke data.
Kies op basis van de informatie die u nodig heeft. Meerdere typen kunnen binnen één opdracht worden gecombineerd.
01Bekijken →
02Bekijken →
03Bekijken →
04Bekijken →
05Bekijken →
06Bekijken →
07Bekijken →
Marktdata
Aanbieders, segmenten, aanbod en marktkenmerken in kaart brengen.
Productdata
Producten, varianten, kenmerken en assortimenten naar één model brengen.
Prijsmonitoring
Prijzen en prijsbewegingen meten op een vaste vergelijkbare productset.
Leveranciersdata
Producenten, distributeurs en mogelijke leveranciers systematisch inventariseren.
Locatiedata
Vestigingen, regio’s, formules en dekking analyseerbaar maken.
Dataverrijking
Uw eigen bestand aanvullen met relevante externe kenmerken en bronreferenties.
Periodieke datafeeds
Een vaste bronset opnieuw meten en wijzigingen gecontroleerd afleveren.
WAT U ONTVANGT
Niet alleen rijen data, maar een dataset met context.
Afhankelijk van de opdracht kan de oplevering naast de hoofdvelden ook broninformatie, meetmomenten, matchstatus en uitzonderingen bevatten. Daardoor blijft zichtbaar hoe een record tot stand is gekomen.
Bekijk onze kwaliteitsprincipes →record_identiteitwaardebronstatus
DV-001Product A€ 84,50gevonden
DV-002Product B—ontbreekt
DV-003Product C€ 71,95controle
BEGIN BIJ DE BESLISSING
Welke vraag moet de data ondersteunen?
MARKTWie zijn de relevante spelers en hoe ziet het aanbod eruit?
ECOMMERCEWelke producten en varianten voeren concurrenten?
PRICINGHoe bewegen prijzen binnen onze vergelijkbare productset?
INKOOPWelke leveranciers of producenten missen nog in onze longlist?
EXPANSIEWaar zitten vestigingen en hoe is de markt geografisch verdeeld?
DATAWelke kenmerken ontbreken nog in ons bestaande bestand?
WERKWIJZE
Eerst definiëren wat een goed record is. Daarna produceren.
De kwaliteit van een dataset ontstaat vóór de eerste volledige run: in de populatie, bronkeuze, velddefinities, matchregels en acceptatiecriteria.
Bekijk de volledige werkwijze →- 01
Datavraag
Welke beslissing, vergelijking of selectie moet de data ondersteunen?
- 02
Brononderzoek
Welke bronnen zijn bruikbaar, toegestaan en voldoende dekkend?
- 03
Dataschema
Welke records, velden, filters, sleutels en uitzonderingen gelden?
- 04
Proefdataset
Een beperkte set toetst interpretatie, mapping en dekking vóór de productierun.
- 05
Productie & controle
De volledige bronset wordt verwerkt en gecontroleerd op volumes, duplicaten en afwijkingen.
- 06
Oplevering
U ontvangt de afgesproken output en waar relevant uitval-, bron- of kwaliteitsinformatie.
VOOR TEAMS
Bekijk toepassingen per team →Voor teams die sneller van externe informatie naar een onderbouwde keuze willen.
Leveranciersmarkten inventariseren en longlists opbouwen.
Marktspelers, segmenten en aanbod objectief structureren.
Externe brondata als betrouwbare input voor analyse gebruiken.
Datafeeds en gestructureerde output in eigen systemen verwerken.
Dataproductie uitbesteden en zelf focussen op analyse en advies.
DATAKWALITEIT
Wat niet bekend is, blijft onbekend. Wat niet zeker matcht, blijft zichtbaar.
BronvastHerkomst en meetmoment kunnen onderdeel van het record blijven.TraceerbaarMatches, normalisaties en uitzonderingen worden niet stil weggewerkt.HerhaalbaarEen vast schema maakt een latere vervolgmeting beter vergelijkbaar.
Duidelijk vooraf
Veelgestelde vragen
Praktische vragen voordat een dataset wordt afgebakend.
Welke soorten data kunnen jullie verzamelen?
Onder meer marktpartijen, product- en assortimentsdata, prijzen, leveranciers, vestigingen, openbare bedrijfskenmerken, publicaties en andere zakelijke broninformatie die binnen een afgebakende opdracht verantwoord kan worden verwerkt.
Moeten wij zelf al weten welke websites of bronnen nodig zijn?
Nee. U kunt bronnen aanleveren, maar wij kunnen ook eerst onderzoeken welke openbare, aangeleverde of toegestane bronnen bruikbaar zijn. De definitieve bronset wordt vóór productie vastgelegd.
Kunnen jullie onze eigen bestanden combineren met externe data?
Ja. Bestaande product-, leveranciers-, bedrijfs- of locatiebestanden kunnen worden gekoppeld aan externe bronnen via afgesproken sleutels en matchregels. Onzekere matches blijven apart herkenbaar.
Kan een dataset later automatisch worden bijgewerkt?
Ja. Wanneer bron en gebruik daarvoor geschikt zijn, kan een eenmalige dataset worden omgezet naar periodieke runs, wijzigingsdetectie of een vaste datafeed.
Hoe wordt omgegaan met ontbrekende waarden?
Niet gevonden informatie wordt niet automatisch ingevuld of als nul geïnterpreteerd. Ontbrekende waarden, bronfouten en uitzonderingen blijven zichtbaar volgens de vooraf afgesproken kwaliteitsregels.
UW DATAVRAAG
Omschrijf wat u wilt weten, niet hoe het technisch moet worden opgehaald.
Een korte zakelijke beschrijving is voldoende voor de eerste beoordeling.
- OnderwerpWelke markt, producten, leveranciers of locaties?
- GebruikWelke analyse of beslissing moet de data ondersteunen?
- AfbakeningWelke regio, categorie of populatie?
- OutputExcel, CSV, JSON, database of periodieke feed?