Elk jaar 618 jaar sparen tijdens het winkelen met AI: zo werkt het

Artificiële intelligentie wordt vaak exclusief geassocieerd met chatbots, slimme speakers of schaakkampioenen, maar kan ook worden ingezet voor heel andere doeleinden. Zo gebruikte winkeldienst Instacart AI-modellen om hun persoonlijke shoppers in staat te stellen sneller dan ooit te manoeuvreren door de supermarkt en de totale winkeltijd te reduceren.

Uber voor boodschappen

Voor wie niet bekend is met de dienst: het Amerikaanse Instacart is zoals de Uber voor boodschappen. De dienst schakelt parttime ‘personal shoppers’ in die voor jou naar de supermarkt gaan en je boodschappen aan huis brengen.

Klanten die gebruik willen maken van de dienst vullen online hun virtuele winkelkar in één van de aangesloten winkelketens, zoals Whole Foods, Costco, Kroger en andere Amerikaanse supermarkten. De shopper in hun buurt trekt met het lijstje naar de lokale winkel en kiest alle producten handmatig uit. Daarna worden de boodschappen met eigen vervoer aan je deur gebracht.

Het probleem is dat de filialen vaak uitgestrekt zijn, en andere indelingen hanteren. Artikelen als hummus zijn soms te vinden in de zuivelafdeling, andere keren in de specialiteitensectie. Als personal shoppers is het echter net belangrijk om zo weinig mogelijk tijd te verliezen aan het ‘picken’ van de order; een uitdaging wanneer je telkens een andere supermarkt bezoekt. Instacart verklapt dat het daarvoor een oplossing zocht én vond met behulp van deep learning.

Eerst avocado’s, dan koffie

Het hele picking-proces wordt geoptimaliseerd met behulp van voorspellende datamodellen, zo legt Jeremy Stanley, vicepresident datascience bij Instacart, uit in een blogpost.

‘Door te observeren hoe onze shoppers miljoenen artikelen pickten, hebben we modellen gebouwd die voorspellen welke volgorde de snelste shoppers zouden volgen. Wanneer een nieuwe bestelling wordt doorgegeven, gebruiken we deze volgorde om de artikelen te sorteren,’ zegt Stanley. Bijvoorbeeld wil dat zeggen dat de voorgeschreven volgorde aanraadt om eerst naar de groenten gaan om avocado’s te selecteren, vervolgens een brood te kiezen en dan pas een pak koffie, omdat deze dichter bij de kassa staat.

Bijzonder is dat Instacart zelf niet over veel verschillende vormen van externe data beschikt om de modellen te doen ‘leren’. De dienst had bijvoorbeeld geen gegevens over de indeling van een winkel of een databank van producten. De algoritmen werden daarom gebaseerd op data die de organisatie zelf verzamelde.

Een mobiele app voor de shoppers registreerde hoe snel ze orders pickten en welke producten eerst werden opgehaald. Die data werd vervolgens gebruikt om de modellen te voeden. Bij een van de daarop volgende experimenten werden de picking-volgordes uitgetest met een werkende laptop in de winkelkar, waarop het datamodel realtime draaide. ‘Er kraaide geen haan naar,’ geeft Stanley mee.

618 jaar gewonnen

Het project had succes, zo blijkt. Door shoppers meteen een optimale volgorde van winkelen voor te schotelen, konden ze handenvol tijd sparen. De nieuwe aanpak korte de gemiddelde winkeltijd per order met minuten in. Elke minuut die wordt bespaard bij elke trip telt uiteindelijk op tot zo’n 618 jaar van gewonnen winkeltijd in één jaar.

Instacart experimenteert nu met aangepaste modellen. Bijvoorbeeld wordt onderzocht of het winkelen nog sneller kan wanneer de volgorde wordt aangepast aan de shopper zelf, in plaats van gebaseerd op de snelste shopper.

https://www.twinkle.be/achtergrond/168394/zo-mastercard-voorspellen-hoe-marketingcampagne-zal-presteren/