Van 1.000+ kandidaten naar een shortlist van 100 locaties. In drie weken.
[ cijfers wachten op bevestiging Statiegeld Nederland ]
Statiegeld Nederland rolt de volgende generatie bulk-inleverpunten uit — grootformaat machines op niet-retaillocaties waar het volume eigen infrastructuur rechtvaardigt. De eerste honderd locaties scouten zou een klein team zes tot twaalf maanden veldwerk hebben gekost. Locata leverde het in drie weken, met onderbouwing per locatie die hostbenadering en interne review doorstond.
- Geëvalueerde kandidaten
- 1.000+
- Omvang shortlist
- ~100
- Doorlooptijd
- 3 weken
- Scoutingsreductie
- ~10×
Tankstations & overslagstations
Gerangschikt, met onderbouwing
End-to-end, kick-off tot overdracht
Versus handmatig veldwerk
01 · De uitdaging
Bulkmachines hebben meer nodig dan retail-vloeroppervlak.
Het oorspronkelijke statiegeldnetwerk is gebouwd rond supermarkt-RVM’s. Het volume bleef bijbenen zolang flesinname via supermarktkassa’s liep. Bulkmachines veranderen de geometrie: ze staan op niet-retaillocaties — tankstations, overslagstations, pretparken, scholen — waar oppervlak, voeding en 24/7-toegang net zo zwaar wegen als verzorgingsgebied.
Ze met de hand scouten is traag, inconsistent en mist al snel de commerciële realiteit van elke host. Een locatie kan in BAG en Street View levensvatbaar lijken en alsnog stranden omdat de host geen 10-jarig contract aandurft. Het team had een screeningslaag nodig die kandidaten in één pass kwalificeerde op fysieke, regelgevende en commerciële criteria.
Harde randvoorwaarde
Oppervlak ≥ 400 m²
Vrachtwagentoegang + manoeuvreerruimte
Harde randvoorwaarde
Driefasevoeding
Binnen 50 m van de beoogde locatie
Harde randvoorwaarde
24/7-toegankelijkheid
Geen afgesloten bedrijventerreinen
Harde randvoorwaarde
Host-fit
Operator-footprint, looptijd huur, brand-fit
02 · De aanpak
De viertrapsmethodologie, toegepast op bulk-inleverpunten.
Niets op maat gemaakt. Dezelfde methodologie die we toepassen op netonderstations, EV-concessies en retail-uitbreiding — andere prompt, dezelfde scoring-ruggengraat.
- 01
Het kandidatenuniversum afgebakend
Elk tankstation en overslagstation in Nederland, uit publieke operator-data en BAG. ~1.000 kandidaten na deduplicatie.
- 02
Per locatie verrijkt
BAG, Kadaster, BGT (oppervlak), CBS verzorgingsgebied, NDW verkeer, operator-footprint, Street View-gevel. Per kandidaat gestandaardiseerd, geen handmatige opzoekacties.
- 03
Gescoord met drie modellen
Claude, GPT en Gemini draaiden dezelfde scoringsprompt — eerst harde randvoorwaarden, daarna gewogen scoring op verzorgingsgebied, host-fit, toegankelijkheid en gevoeligheid openbare ruimte.
- 04
Gerangschikte shortlist opgeleverd
GeoJSON + PDF-rapport per locatie met de top drie redenen, top twee risico’s en betrouwbaarheid per model. Direct gebruikt voor hostbenadering en interne goedkeuring.
03 · De resultaten
Gerangschikt, onderbouwd, klaar voor benadering.
De overdracht was een GeoJSON-bestand met alle verrijkingsvelden, plus een PDF-rapport per shortlistlocatie. Het team ging direct van oplevering naar hostbenadering — geen herformatteren, geen nadere data-vragen.
- Verdedigbaar richting stakeholders. Elke score herleidbaar naar de inputs. Geen “de AI zei het”-gesprekken.
- Bredere trechter, scherpere top. Alle ~1.000 kandidaten vooraf gekwalificeerd — niet alleen de voor de hand liggende die een handmatige scout het eerst zou bezoeken.
- Methodologie herbruikbaar. De prompt en pipeline zijn sindsdien aangepast voor glasbakken, textielinzameling en ondergrondse afvalcontainers.
Indicatieve namen — echte shortlistnamen ingehouden in afwachting van hostbenadering.
Quote wacht op goedkeuring
We houden deze ruimte vrij voor een quote van het team van Statiegeld Nederland, momenteel in goedkeuring. Liever een leeg frame dan een verzonnen citaat.
Statiegeld Nederland
[ rol + naam volgt ]
Wat dit betekent voor jouw uitrol
Andere output, dezelfde ruggengraat.
De Statiegeld-opdracht definieerde een patroon dat nu over vijf verticale markten draait. Andere databronnen, andere scoringsprompts, dezelfde controleerbare keten.
Aangrenzende inzamelcategorieën
Glas · textiel · ondergronds · pakketbrievenbussen
Dezelfde methodologie geldt — andere scoringsprompt. Bulkmachines, glasiglo’s en textielbakken delen het grootste deel van de randvoorwaarden (voeding, oppervlak, toegang, host-fit).
Bekijk Statiegeld →Grotere trechter, dezelfde vorm
Scouting EV-concessies
Duizenden plankaart-locaties scoren tegen de business case van een CPO is structureel hetzelfde probleem: harde randvoorwaarden, gewogen scoring, gerangschikte output voor benadering.
Bekijk EV-laden →Hogere inzet, dezelfde pipeline
Locatiekeuze netbeheerders
Locatiekeuze voor onderstations en transformatoren onder netcongestie is de zwaarste toepassing van dezelfde methodologie — publiek-oppositierisico al in de eerste screeningsronde.
Bekijk netbeheerders →Jouw uitrol, gescoord
Lever een kandidatenset aan. We scoren ’m live.
30 minuten, online. Dezelfde methodologie als Statiegeld gebruikte, toegepast op wat jij opschaalt.