DekaMarkt

In 1949 opende de familie Kat onder de naam Kijkgrijp als een van de eerste kruideniers een zelfbedieningswinkel. Het familiebedrijf is sinds die tijd flink gegroeid en heeft nu 105 winkels. Dekamarkt zorgt ervoor dat haar klanten elke dag goed en lekker kunnen eten,
op een verrassend makkelijke & voordelige manier.

Datagedreven besluiten

Om haar klanten beter en efficiënter te kunnen bedienen, heeft DekaMarkt Inergy gevraagd om hen te helpen op het gebied van Advanced Analytics & Data Science. Het doel van deze samenwerking is om operationele processen efficiënter en datagedreven te laten zijn. Hierdoor neemt DekaMarkt objectief en cijfermatig onderbouwde beslissingen.

Cloudbased dataplatform

Dekamarkt creëert gigantische hoeveelheden data, deze gegevens worden realtime verwerkt in een cloudbased dataplatform dat is gemaakt én wordt beheerd door Inergy, en de basis vormt van alle Advanced Analytics modellen. Hierdoor kunnen realtime de meest accurate voorspellingen worden gemaakt. 

Advanced Analytics platform

Daarnaast maakt DekaMarkt ook gebruik van een Advanced Analytics platform. Dit platform wordt door Inergy beheerd en biedt inzicht in alle use-cases die op de omgeving draaien. Zo wordt er goed gezorgd voor versiebeheer van de modellen en is een eventueel incident direct zichtbaar. De Advanced Analytics experts van Inergy beheren en ontwikkelen daarnaast deze modellen. Zo zorgen we samen voor accurate & betrouwbare voorspellingen en het noodzakelijke onderhoud van deze complexe algoritmes. 

Broodvoorspelmodel

Een van de modellen die Inergy beheert voor DekaMarkt is het broodvoorspelmodel. Dit model is ontwikkeld om medewerkers in de filialen te voorzien van accurate voorspellingen van de klantvraag. Door deze voorspellingen in het bestelsysteem te laden wordt automatisch het juiste aantal broden besteld. Door dit Machine Learning model te verwerken in de dagelijkse bedrijfsvoering, grijpen klanten niet of in ieder geval aanzienlijk minder mis. 

Een mooi aanvullend effect van dit voorspelmodel, is dat er niet té veel wordt besteld. Aangezien brood kort houdbaar is, moeten te veel bestelde producten worden weggegooid. Door gebruik te maken van dit voorspelmodel, hebben klanten niet alleen hun favoriete brood op de plank liggen, maar draagt DekaMarkt ook een steentje bij aan de verduurzaming van de voedselindustrie.

Gemiste verkopen algoritme

Wat is er nou vervelender dan misgrijpen naar je favoriete product? DekaMarkt erkent dit probleem en wil dat voorkomen. Om meer inzicht te krijgen in deze nee-verkopen heeft DekaMarkt advanced analytics ingezet om meer inzicht te krijgen in deze situaties. Het gemiste verkopen algoritme berekent voor álle filialen en artikelen hoe hoog de daadwerkelijke klantvraag eigenlijk was en wat de gemiste omzet is. Door hiermee rekening te houden bij toekomstige bestellingen worden de nee-verkopen gereduceerd. 

Hoe werkt zo’n algoritme?

Dit algoritme kijkt in eerste instanties naar de momenten wanneer het product niet meer beschikbaar was. Voor deze momenten worden de gemiste verkopen ingeschat met behulp van het ‘normale’ verkooppatroon. Als laatste stap wordt rekening gehouden met het substitutiegedrag van de klant. Vaak is er namelijk nog wel een vervangend product beschikbaar. Deze verkopen moeten natuurlijk niet dubbel geteld worden. Wanneer alle drie de stappen worden samengevoegd, heb je als bedrijf de juiste inzichten en kun je je klanten voortaan veel beter voorzien van hun favoriete producten.