---
title: Leveraging Data Science | Just Brands
description: Just Brands benut data science om klantbehoud te verbeteren, marketing te optimaliseren en retouren te verminderen met slimme voorspellende modellen en een flexibele datainfrastructuur.
---
Ga naar hoofdinhoud
Open het navigatiemenu Sluit het navigatiemenu
- [Nederlands](https://resources.gxsoftware.com/nl/just-brand-data-science)
- [English](https://resources.gxsoftware.com/en/just-brand-data-science)
# GX presents Just Brands
[Bekijk Just brands](https://www.justbrands.nl/)
[](https://resources.gxsoftware.com/hubfs/homepage_Just_Brands.png)
## Data Science inzetten voor sterker klantbehoud
E-commercebedrijven verzamelen gigantische hoeveelheden klantgegevens, van online gedrag en aankoopgeschiedenis tot retouren en servicecontacten. Maar slechts weinig bedrijven benutten die data écht om relaties te verdiepen en slimmer te sturen. Just Brands, het Nederlandse modebedrijf achter PME Legend, Vanguard en Cast Iron, herkende dit. Er waren jaren aan transactie- en gedragsdata beschikbaar, maar geen gestructureerde manier om deze te vertalen naar inzichten die klantbehoud verbeteren, marketing relevanter maken en retouren verminderen.
Samen met GX koos Just Brands voor een andere aanpak. In plaats van te starten met vaste KPI’s gingen we open het onderzoek in. Door zonder aannames naar de data te kijken, ontdekten we diepere patronen en konden we bestaande segmentaties ter discussie stellen. Zo kwamen er kansen naar boven die je met een rigide aanpak snel mist: klanten beter behouden, cross-sell vergroten en retouren terugdringen.
## Een toekomstbestendige dataomgeving bouwen
De eerste stap was het creëren van een flexibele, inzichtgedreven data-omgeving. We brachten aankopen, retouren, CRM-data, digitale interacties en browsegedrag samen in één platform en implementeerden BlueConic als Customer Data Platform (CDP). Daarmee ontstonden 360°-klantprofielen die continu werden bijgewerkt. Elke browse-sessie, winkelwagen-afbreking of retour werd direct verwerkt, zodat elke interactie een kans werd om gericht en persoonlijk te reageren.
[](https://resources.gxsoftware.com/hubfs/just_brands_jacket.jpg)
[](https://resources.gxsoftware.com/hubfs/JB_PME_Legend.jpg)
## Voorspellende modellen die beslissingen versnellen
Op deze basis introduceerden we een reeks voorspellende modellen, ontwikkeld voor fashion, maar toepasbaar in elke e-commerceomgeving die van giswerk naar precisie wil gaan. Ze beantwoorden vragen als: welke nieuwe klanten kopen waarschijnlijk opnieuw, welke producten passen het beste bij elkaar, welke orders lopen risico op retour en hoe kun je personalisatie inzetten zonder de klant te overvoeren?
## Wat deze modellen opleveren voor Just Brands
- Retourpreventie
Retouren beperken en tevredenheid vergroten door risicobestellingen te signaleren
- Personalisatie
Suggesties afstemmen op gedrag, historie en timing
- Cross-Sell
Producten aanbevelen die natuurlijk bij elkaar passen
- Retentie
Meer aandacht voor kopers die het meest geneigd zijn terug te komen
### 1. Herhaalaankopen voorspellen
Het eerste model berekent voor elke nieuwe klant de kans op een volgende aankoop, op basis van vroege signalen zoals tijd op de site, producttype en reactie op follow-up e-mails. Zo kan Just Brands zijn marketingbudget gericht inzetten op klanten met de grootste kans om loyaal te worden.
### 2. Productrelaties ontdekken
In plaats van generieke “dit kochten anderen ook”-suggesties brengt dit model echte verbanden tussen productcategorieën in kaart. Klanten die knitwear kopen, nemen vaak ook lichte sweatshirts maar zelden shorts. Dit inzicht maakt cross-sell slimmer en aanbevelingen relevanter.
[](https://resources.gxsoftware.com/hubfs/JB_Jeans_rome.jpg)
[](https://resources.gxsoftware.com/hubfs/JB_Cast_Iron.jpg)
### 3. Categorievoorkeuren personaliseren
Dit model voorspelt voor elke klant de kans om met specifieke producttypen in contact te komen, rekening houdend met prijsgevoeligheid, browsegedrag, eerdere aankopen en seizoensinvloeden. Zo voelt personalisatie voor iedere klant natuurlijk en op het juiste moment.
### 4. Retour- en maatrisico voorspellen
Retouren zijn een grote kostenpost in e-commerce. Dit model identificeert producten en klanten met een verhoogd retourrisico, schat maatproblemen in en voorspelt risicovolle orders. Just Brands kan hierdoor proactief aanbevelingen aanpassen, maatadvies geven en ondersteuning bieden vóórdat een retour plaatsvindt.
## Van inzicht naar actie
Alle modellen zijn ingericht op realtime gebruik. Inzichten vloeien direct door naar dynamische websitecontent, gepersonaliseerde e-mails, gerichte promoties en upsell-logica. Personalisatie wordt zo een stuurmiddel dat gebaseerd is op actuele data in plaats van aannames.
[](https://resources.gxsoftware.com/hubfs/JB_store.jpg)
## Christian Vergunst
CRM Specialist bij Just Brands
> Bij Just Brands werken we met grote datastromen van onze honderdduizenden klanten voor 4 merken. GX helpt ons met inzichten creeëren die om te zetten zijn in tastbare campagnes die de shopervaring van onze klanten verbeterd en helpt om onze interne processen efficiënter in te richten.
### **Slimmer en gerichter groeien**
Just Brands laat zien dat succes niet draait om zo veel mogelijk data, maar om het slim gebruiken ervan. Door een flexibele, schaalbare omgeving te bouwen en voorspellende modellen gericht toe te passen, kunnen e-commercebedrijven klantbehoud verbeteren, cross-sell vergroten, retouren terugdringen en marketing slimmer maken.
### Menno Faassen
Marketing & Sales professional
## Benieuwd wat we voor jou kunnen doen?
### **Make Digital** *Personal*
-
-
-
-
#### Blijf up to date en schrijf je in voor onze nieuwsbrief
- [Contact](https://www.gxsoftware.com/nl/contact)
- [Cookies](https://www.gxsoftware.com/nl/cookies)
- [Privacy Policy](https://www.gxsoftware.com/nl/privacy)
- [Algemene Voorwaarden](https://www.gxsoftware.com/nl/av)
©2025 GX Software