AI en computer vision: de motor achter retailproductiviteit

Sophie Jansen · 2026-06-18

Stel je voor: je loopt een winkel binnen en elke plank is precies gevuld met wat je zoekt. Geen lege plekken, geen verkeerde prijzen. Klinkt als een droom, toch? Maar voor steeds meer retailers wordt dit werkelijkheid dankzij computer vision en AI. Het gaat hier niet om een experiment, maar om een serieuze inhaalslag om miljardenverliezen te stoppen. ### Waarom traditionele winkels achterlopen De cijfers liegen er niet om. Uit een onderzoek van Coresight Research, samen met technologiepartners Simbe en RELEX Solutions, blijkt dat operationele fouten in de retail nu 6,4 procent van de bruto-omzet opslokken. In 2026 verliezen hardware-, mass merchandising- en supermarktketens maar liefst €196,4 miljard aan deze inefficiënties. Dat is een stijging van 21 procent ten opzichte van vorig jaar. Ter vergelijking: de verwachte omzetgroei voor de hele sector is slechts 3 procent. Negen van de tien retailers geven aan dat ze moeite hebben met het beheren van hun winkelvloeren. Lege schappen en foutieve prijzen knagen direct aan de marges. Voor 89 procent van de bedrijven is de marge-erosie meer dan 5 procent. ### De opmars van winkelintelligentie Toch is er goed nieuws. Grootschalige implementaties van winkelintelligentieplatforms zijn nu actief in 60 procent van de enterprise-omgevingen. Dat is een stijging van 18 procentpunt ten opzichte van vorig jaar. Experimentele pilotprogramma's vormen nog maar 18 procent van de marktactiviteit. De adoptiecurve is duidelijk: 73 procent van de retailers met een jaaromzet van meer dan €5 miljard heeft volledige implementaties. Het middenmarktsegment blijft achter, met slechts 42 procent van de bedrijven onder €1 miljard die een vergelijkbare volwassenheid hebben bereikt. ### Praktijkvoorbeelden: van BJ's tot Albertsons BJ's Wholesale Club is een mooi voorbeeld. Deze groothandel zette Simbe-robots in om voorraad- en prijsnauwkeurigheid te monitoren. Ze creëerden digitale tweelingen van hun magazijnen, wat realtime zichtbaarheid gaf die ze eerder misten. Die data gebruikten ze voor routeplanning van online bestellingen en afhaalbestellingen. Het resultaat? Een verbetering van 40 procent in pick-efficiëntie op jaarbasis. CEO Bob Eddy vertelde dat de technologie hen hielp om de kwaliteitsnormen voor verse producten te verhogen. Albertsons, een supermarktketen, richt zich op AI om complexe operaties te automatiseren. Ze mikken op €1,5 miljard aan productiviteitswinst over drie jaar. CEO Susan Morris zei: "We gaan onze handelaren uitrusten met AI-gestuurde inzichten en geautomatiseerde uitvoering om prijzen, promoties en assortiment te optimaliseren." Haar visie: intelligente automatisering neemt beslissingen over, zodat mensen zich kunnen concentreren op strategie en innovatie. ### Valkuilen bij implementatie Toch gaat niet alles vanzelf. Veel organisaties geven prioriteit aan prijssoftware, terwijl de fundamentele sensorinfrastructuur ontbreekt. Uit onderzoek blijkt dat 43 procent van de technologieleiders investeert in prijsoptimalisatiesoftware. Leverancierssamenwerkingsplatforms staan op de tweede plaats, met 36 procent. Maar slechts 33 procent investeert in de schapdigitaliseringshardware die nodig is om accurate data aan die prijsmodellen te voeden. Denk aan sensoren en camera's die de fysieke voorraad controleren. De juiste volgorde is cruciaal: eerst het schap digitaliseren, dan data-analyse implementeren, en pas daarna voorraad- en prijssystemen. ### Wat dit betekent voor de Nederlandse markt Voor Nederlandse retailers ligt hier een enorme kans. De druk op marges is groot, maar met de juiste aanpak kun je niet alleen verliezen beperken, maar ook klanttevredenheid verhogen. Het gaat erom dat je je fysieke winkels niet als aparte eilanden ziet, maar als integraal onderdeel van een omnichannelstrategie. Door te investeren in de juiste volgorde en technologie, kun je dezelfde sprong maken als BJ's en Albertsons.