Nederlandse Loterij maakt met Stravito schat aan marktkennis beter toegankelijk

Amsterdam, 22 januari 2020 ˗ Nederlandse Loterij heeft de SaaS-oplossing van Stravito gekozen om onderzoeksinformatie beter vindbaar te maken en automatisch te classificeren. De oplossing werkt als een interne zoekmachine en helpt medewerkers van Nederlandse Loterij om zelf eenvoudig informatie te vinden om betere campagnes en producten te ontwikkelen.

Nederlandse Loterij is hard op weg een datagedreven organisatie te worden, en zet machine learning en AI in om waardevolle marketing- en verkoopgegevens snel en efficiënt beschikbaar te maken voor medewerkers. Nederlandse Loterij beschikt over een schat aan informatie over onder meer spelers en verkooppunten, marktonderzoeken, consumentenonderzoeken en de concurrentie. Deze informatie ondersteunt de teams voor campagne- en productontwikkeling bij hun werk.

De Business Intelligence-specialisten binnen de teams leveren een snelgroeiend aantal analyses en inzichten op. Deze informatie werd  voorheen opgeslagen in PowerPoint-documenten in MS SharePoint. De verkopers en marketeers vonden het echter steeds lastiger om hun weg hierin te vinden. In plaats van zelf op zoek te gaan naar gegevens, legden ze hun vragen naar beschikbare data neer bij de BI-specialisten. Die konden daardoor minder tijd besteden aan hun analysewerk.

Nederlandse Loterij vond de oplossing voor dit probleem in Stravito. Remi Scheffers, Head of Business Intelligence bij Nederlandse Loterij: “Onze research-directory was een hoofdpijndossier. Het classificeren van rapporten kostte veel tijd en werd niet altijd goed gedaan, of informatie werd niet op de juiste plek opgeslagen. Stravito was precies wat we nodig hadden. Nu data zo’n centrale rol inneemt bij Nederlandse Loterij, is een eenvoudig te gebruiken en sluitend systeem voor onderzoeksrapporten een voorwaarde voor succes. Daarbij hoort ook het veiligstellen van kennis voor de lange termijn.”

Alle documenten met onderzoeksinformatie voor marketing en verkoop van Nederlandse Loterij zijn nu geüpload naar Stravito. Met behulp van machine learning en AI werden ze automatisch geclassificeerd. Dit gebeurde op basis van tags met kenmerken als jaartal, onderzoeksgebied en bron. Nieuwe documenten kunnen eenvoudig aan de SaaS-oplossing worden toegevoegd via drag & drop. Ze krijgen daarbij meteen de juiste tags. Van de 110 Nederlandse Loterij-medewerkers in de multidisciplinaire teams maakt inmiddels al 80 procent gebruik van Stravito. Steekproeven hebben laten zien dat het automatisch taggen goed werkt.

Scheffers: “Als iemand nu bij ons komt voor informatie, vragen we hem of haar eerst: ‘Heb je op Stravito gekeken?’ We zien een snelle leercurve. Ook nieuwe medewerkers krijgen bij het onboarden direct toegang tot voor hen relevante analyses binnen Stravito. De oplossing vergroot het zelflerend vermogen van onze organisatie én borgt dat informatie beschikbaar blijft.”

Over Nederlandse Loterij

Nederlandse Loterij is de naam achter zeven bekende kansspelen: Staatsloterij, Lotto, Eurojackpot, Miljoenenspel, Lucky Day, Krasloten en Toto. In 2018 heeft Nederlandse Loterij zo’n 775 miljoen euro uitgekeerd aan prijzengeld. Een groot deel van het resultaat van Nederlandse Loterij komt ten goede aan de Nederlandse sport via NOC*NSF, 18 goede doelen op het gebied van gezondheid en beweging en aan Nederland, via het ministerie van Financiën.

About Stravito

Stravito is a search and information discovery application for all your market research reports and insights. Founded in Sweden by a team of experienced entrepreneurs, Stravito uses AI-powered search built and trained for finding insights faster in consumer goods and retail companies. With Stravito you can find answers to any business question in minutes, helping you spend less time looking for market research reports and insights, save money being spent on duplicated research, and make data-driven decisions with ease. Loved by marketing and CMI at the world’s leading consumer goods companies, Stravito is a better way to find your insights.