Ten eerste kunnen klanten zelf producten toevoegen aan het assortiment die ze missen. In de app is hiervoor de functie ‘Mis je iets?’ opgenomen. ‘Als een product meer dan vijf keer wordt genoemd, wordt het toegevoegd. Natural Language Processing (NLP) en deep learning helpen om te herleiden welke items klanten missen. In de app kunnen ze hun feedback in hun eigen woorden aangeven. En de benamingen die ze daarbij gebruiken, zijn niet altijd de standaard retailtermen en kunnen ook typo’s bevatten. Om de feedback van de consument op de juiste wijze te kunnen interpreteren, maakt Picnic gebruik van intelligente software die natuurlijke taal begrijpt en die kan verbinden met de onderliggende producten. ‘Iemand kan vragen om ‘sushirolletjes’ en om ‘maki’. Dat zijn twee manieren om hetzelfde product te benoemen. Het bestelsysteem herkent dit en linkt het aan hetzelfde product. Het systeem is zelflerend. Dit wil zeggen dat de accuratesse toeneemt naarmate het systeem meer informatie krijgt. Door de grote input kan het systeem snel leren en relatief eenvoudig bepalen wat het onderliggende product is.
Ten tweede helpt data ook om het bestellen zo eenvoudig mogelijk te maken. Als klanten producten vaker kopen, kunnen ze tot twaalf items met één klik aan de bestelling toevoegen, in plaats van per stuk .
Ten derde maakt ze Picnic gebruik van Tableau, een programma dat complexe datastromen vertaalt in overzichtelijke voorstellingen; tabellen en grafieken. ‘Het vereenvoudigt de besluitvorming in de organisatie. Zo kunnen ze gelijk zien welke producten in welke steden meer of minder worden gevraagd.’
Ten vierde is de bezorging een belangrijk onderdeel in de servicepropositie van de online supermarkt. Picnic garandeert levering binnen 20 minuten. Dat is een belofte die men hoe dan ook wil waarmaken, ongeacht de vertraging die onderweg kan worden opgelopen. Ze werken met een zelflerend systeem dat alle variabelen tijdens een dropronde bijhoudt en op basis van slimme algoritmes bepaalt hoe lang elke stop zal duren. Bijvoorbeeld een stop bij een nieuwe klant duurt langer dan bij een bestaande, omdat de nieuwe klant vaak nog vragen heeft over deze nieuwe vorm van boodschappen doen. En zo nemen ze meest uiteenlopende variabelen mee, bijv is het makkelijk voor de deur te parkeren, is de keuken voor of achter, bezorgen we overdag of ‘s nachts, wie is de bezorger, op welke verdieping leveren we? Niet elke variabele is van invloed. ‘We koppelen allerlei factoren, laden de data in en vervolgens zien we dat sommige factoren een rol spelen, en andere weer niet.
Niet alleen over de woonsituatie van klanten weet Picnic veel, ook data over eetgedrag helpen om het aanbod te verbeteren. Dat levert interessante inkijkjes op. ‘In sommige steden verkopen ze meer basic producten, in andere meer luxe. Ons assortiment scherpen we daarop aan.’ Ook evenementen zijn van invloed. ‘Tijdens de Uitmarkt in Utrecht bijvoorbeeld bestellen mensen minder verswaren, omdat ze dan vaker uit eten gaan.’
Bron: https://www.adformatie.nl/commerce/bij-picnic-draait-het-allemaal-om-data-en-artificiele-intell
