Data Science in Retail

Aan tafel zit Dennie van den Biggelaar van Building Blocks. Hij vertelt over zijn ervaringen met AI in de retailbranche en vooral de implementatie ervan. Hij ziet dat “Meer organisaties inzien dat added value en KPI’s belangrijk zijn, maar om dit sustainable en houdbaar te maken moet je de consument verleiden.” En daar komt AI om de hoek kijken.

De retail is onlosmakelijk verbonden met data, al is het alleen al omdat iedere transactie geregistreerd wordt. Elk merk of elke keten biedt wel een kortingskaart, lidmaatschap of VIP mailing aan.

Veel vragen, veel antwoorden

Hoe ver is de retailmarkt al met het implementeren van ML/AI modellen? Is data in de retail wel schoon? Willen organisaties wel data driven worden? Deze vragen komen aan bod in de podcast. Het antwoord op de eerste vraag geven we hier alvast prijs. Van den Biggelaar: “De focus ligt nog steeds op het mature maken van de data. Dit betekent dat veel organisaties nog niet op het punt zijn dat hun data zo gestructureerd is dat een algoritme daar echt iets mee kan. Daar moeten wij als data science partij nog wel eens op wachten.” Beluister voor antwoorden op de andere vragen vooral de podcast.

Traditioneel vs. tech

Van den Biggelaar ziet ook duidelijke verschillen tussen de ‘traditionele’ retailbedrijven en de spelers die als techbedrijf in de retail zijn gestapt. “De verschillen zijn vooral het grootst tussen de partijen die echt zijn begonnen als techspeler – zij pikken dingen veel sneller op – en de originele retailorganisaties. Zij hebben over het algemeen meer moeite met de verschuiving.” Beluister vooral de podcast om erachter te komen wat deze verschillen zijn en hoe zij elk met ML/AI omgaan.

De weg naar succes

Wat is er dan nodig om ML/AI succesvol te maken in de traditionele retailbedrijven? Een grote uitdaging zit volgens Van den Biggelaar in het feit dat het vanuit de boardroom ook geaccepteerd moet worden en in de strategie moet worden opgenomen voordat een bedrijf succesvol aan de slag kan gaan.

Hoe hij bedrijven adviseert dat te doen, hoor je in de podcast. Ga het dus vooral luisteren.

Wil je meer de Dataloog? Klik hier om de andere afleveringen te beluisteren.