Voor een internationale klant in de bandengroothandel ontwikkelden wij een pricing tool. De B2B bandenmarkt wordt gedomineerd door landelijke platforms waar meer dan 600 Europese grossiers hun prijzen en voorraad tonen aan 40.000 bandenmontage bedrijven, met volledige transparantie voor alle merken en banden tot gevolg. Als je op dit platform als bedrijf niet voorkomt op de eerste web-pagina met aanbieders van een bepaald type band dan kan je wel vergeten dat de klant hem bij jou bestelt. De pricing tool die wij ontwikkelden stuurde op het bereiken van een positie tussen de 2e en 5e plaats met elk van de 6.000 SKU's, nooit de goedkoopste maar wel altijd zichtbaar. Bodems werden ingebouwd op minimaal/gewenste te realiseren marge, die weer gekoppeld was aan omloopsnelheid van de voorraad. Door frequente prijsupdates schommelde de prijs niet alleen mee naar beneden, maar ging hij ook snel omhoog.

Als gevolg hiervan was men constant actueel geprijsd, gingen de omzet, de omloopsnelheid en de absolute marge omhoog. 

Een verzekeraar wilde zijn marktaandeel vergroten in de markt voor reisverzekeringen. Na veel marketing inspanningen zag men dat het aantal nieuwe klanten wel toenam maar tegelijkertijd dat evenveel bestaande klanten door de achterdeur weer vertrokken waarmee het marktaandeel dus niet toenam. Door het gedrag van grote groepen klanten op meerdere criteria (leeftijd, gezinssituatie, sociale klasse, lengte klantrelatie, andere verzekeringsproducten etc etc) te analyseren en te leggen naast het blijf/vertrek gedrag hiervan kreeg men een goed inzicht om te kunnen voorspellen welke klanten met soort gelijk profiel mogelijk in de nabije toekomst zouden kunnen vertrekken. Door een deel van het marketing budget in te zetten op het behoud van de deze klanten werd de achterdeur dicht gezet en begon het markt aandeel te groeien. Een mooi voorbeeld van 'predictive analytics' zoals dat heet in het data-science vakjargon.