Over mij

Data heeft pas waarde als je er iets mee doet

Ik ben Thomas Varekamp. Sinds 2019 help ik bedrijven om meer uit hun data te halen.

Tijdens mijn master Business Information Management raakte ik geïnteresseerd in de vraag hoe je data kunt gebruiken om betere beslissingen te nemen.

Na mijn studie begon ik bij een adviesbureau voor gebiedsontwikkeling. Daar werkte ik onder andere aan modellen die voorspelden waar mensen in Nederland naartoe zouden verhuizen. Door gegevens uit verschillende bronnen te combineren, werden patronen zichtbaar die je met het blote oog niet zag.

Daar zag ik voor het eerst wat een goede data-analyse concreet kan opleveren: gemeenten konden beter vooruitkijken, bedrijven konden onderbouwde locatiekeuzes maken en plannen konden worden gebaseerd op wat waarschijnlijk ging gebeuren in plaats van alleen op wat al was gebeurd.

Daarna werkte ik als consultant voor verschillende grote organisaties en gaf ik leiding aan een data-analytics-team bij een grote bank. Ik werkte aan uiteenlopende vraagstukken, van klantsegmentatie tot fraudedetectie.

In al die rollen viel me hetzelfde op: er werd veel geïnvesteerd in data, dashboards en modellen, maar de vertaalslag naar een concrete beslissing of actie ontbrak regelmatig. Technisch kon er steeds meer, maar voor de mensen die ermee moesten werken bleef het vaak onnodig ingewikkeld.

In 2022 besloot ik daarom voor mezelf te beginnen.

Met Slimmer Handelen richt ik me op groothandels, distributeurs en productiebedrijven. Juist daar zit veel waardevolle informatie verstopt in klant-, product- en orderdata.

Een goede klant die ongemerkt minder gaat bestellen. Een oude klant die opnieuw benaderd kan worden. Of een klant die slechts één productgroep afneemt, terwijl vergelijkbare klanten er vijf kopen.

Mijn werk is om zulke patronen zichtbaar te maken en te vertalen naar concrete commerciële kansen waar sales direct mee aan de slag kan.

Thomas Varekamp in zijn werkomgeving

Hoe ik werk

Ik begin klein en praktisch.

Eerst analyseer ik de bestaande klant- en orderdata. Daarmee brengen we in kaart waar omzet weglekt, welke klanten extra aandacht verdienen en waar kansen liggen voor heractivatie of bijverkoop.

Vervolgens vertalen we de uitkomsten naar concrete klanten en acties voor de binnen- en buitendienst. Pas wanneer de waarde is bewezen, kijken we of het zinvol is om de inzichten structureel beschikbaar te maken met dashboards, automatische signalen of interne AI-tools.

Geen ingewikkeld dataproject omdat het technisch kan.

Eerst waarde bewijzen. Daarna automatiseren.

Kijk of je data geschikt is