Cómo Daisy Intelligence de Gary Saarenvirta está interrumpiendo el juego de la cadena de supermercados

Growth 500: las empresas de más rápido crecimiento de Canadá
Gary Saarenvirta, de Daisy Intelligence, descarta la exageración detrás del enfoque de 'datos-es-el-nuevo-petróleo' cuando se trata de IA (Fotografía de Christie Vuong)

Gary Saarenvirta, de Daisy Intelligence, descarta la exageración detrás del enfoque de ‘datos-es-el-nuevo-petróleo’ cuando se trata de IA (Fotografía de Christie Vuong)

En el mundo de la venta minorista de comestibles, los primeros meses de la pandemia se convertirán en una especie de momento de la Batalla de Waterloo, cuando todos los supermercados tuvieron que enfrentarse a un comportamiento de los consumidores radicalmente impredecible. El comportamiento varió desde la compra de pánico (papel higiénico) hasta la cocina reconfortante (harina, levadura) y el almacenamiento (frijoles, pasta).

Para algunas cadenas, las franjas de espacio en los estantes continuaron presentando un aspecto inquietantemente dentado mucho después de que comenzara la reapertura, mientras que otras parecían haber trabajado los nudos de la cadena de suministro. Para estos últimos, su capacidad para lidiar con los golpes de la pandemia puede estar vinculada a la efectividad de la capacidad de sus sistemas de inteligencia artificial recientemente instalados para anticipar patrones de compra en una crisis.

Daisy Intelligence (No. 118 en Crecimiento 2020), uno de los contendientes de más rápido crecimiento en este espacio, dice que sus clientes se adaptaron a la volatilidad gracias en parte a su software. “Cada semana, surgen nuevos patrones”, observa el fundador y CEO Gary Saarenvirta, un ingeniero empedernido que se jacta de que el software de su empresa se basa en principios matemáticos inviolables en lugar de los nebulosos modelos estadísticos que impulsan la mayoría de los algoritmos de IA.

La pandemia dejó al descubierto a los “pretendientes”, esas empresas de inteligencia artificial que promocionaban sistemas que no podían predecir su salida de la sección de alimentos congelados, dice. “COVID fue bueno para Daisy. Nuestro sistema pudo ver todo el dinamismo “.

La firma de 48 personas, fundada en 2003 y ahora con sede en un almacén de ladrillos y vigas en el centro de Toronto, tiene socios en nueve países y opera en dos verticales: ayuda a los supermercados a seleccionar y fijar precios de productos para promociones semanales, y detecta fraudulentos Reclamaciones para grandes aseguradoras. En ambos casos, la empresa utiliza dos años de los datos de ventas o reclamaciones de sus clientes para construir modelos matemáticos que generan recomendaciones automatizadas. Saarenvirta dice que su software “puede aumentar los ingresos entre un 3% y un 5%”.

Describe la analítica de Daisy, comercializada (y registrada) como su “Teoría del comercio minorista”, como una herramienta de automatización destinada a eliminar la intuición y las conjeturas de las decisiones sobre los artículos de oferta destacados semanales, como los que aparecen en los folletos de papel que se obstruyen. buzones de correo. El sistema funciona mediante un análisis granular de cómo la compra de un artículo produce una especie de efecto dominó.

Por ejemplo, un plato de carne molida en especial durante un agradable período de verano puede llevar a alguien a comprar bollos, condimentos, tomates, cebollas y encurtidos. “Nuestras matemáticas encuentran la combinación óptima de productos [to promote]”, Dice, señalando que en un supermercado con 100,000 SKU (unidades de almacenamiento de existencias) y 2,000 productos en especial en un momento dado, el número de permutaciones es asombrosamente alto. “Cada semana en el comercio minorista es única”.

Sin embargo, a diferencia de muchos emprendedores de IA, no se inclina ante los gurús de la informática detrás de las innovaciones de IA que han producido tecnologías como el software de reconocimiento de voz Alexa.

Saarenvirta, un ingeniero aeroespacial que pasó años con LoyaltyOne (Aeroplan) y el grupo de minería de datos de IBM, dice que los algoritmos de Daisy no están diseñados para generar conjeturas estadísticas sino, más bien, para identificar conexiones. En otras palabras, ¿en qué condiciones la compra de un artículo desencadena la compra de otros? Rechaza la idea de que estas relaciones, y las predicciones que se derivan de ellas, pueden simplemente extraerse de montones de registros de transacciones.

“Nos entusiasmamos con ‘los datos-son-el-nuevo-petróleo’”, declara provocativamente. “Total toros – t. Estamos haciendo IA convencional. La versión informática está totalmente fuera de lugar “.

Para obtener más evidencia de la perspectiva matemática de Saarenvirta, no busque más allá del nombre Daisy, seleccionado porque el núcleo amarillo de la flor tiene un patrón que se puede describir utilizando una famosa secuencia matemática de números de Fibonacci.

Los clientes reconocidos públicamente de la empresa incluyen una cadena regional estadounidense, Harps; una cadena de alimentos orgánicos con sede en Carolina del Norte; Earth Fare, que sucumbió a Whole Foods esta primavera; y Walmart. (Daisy se negó a proporcionar más detalles).

El profesor de política de distribución de alimentos de la Universidad de Dalhousie, Sylvain Charlebois, observa que en un negocio de alto volumen / bajo margen que históricamente ha sido resistente a la automatización, las empresas dominantes juegan sus cartas de cerca cuando adoptan nuevas tecnologías. Pero, dice, la mayoría de las cadenas ahora están buscando sistemas basados ​​en IA, que realizan tareas desde la selección automática de productos promocionales (especialidad de Daisy) hasta la gestión de cadenas de suministro y el desarrollo de innovaciones futuristas como carritos de compra “inteligentes”.

La pandemia y el aumento del interés en las compras de comestibles en el comercio electrónico han acelerado drásticamente esta transición, agrega Charlebois. Señala el nuevo servicio de comercio electrónico Voilà de Sobeys y Ocado, una plataforma de compras en línea con sede en el Reino Unido que se basa en sistemas inteligentes. “COVID ha creado un caso para el análisis predictivo”, dice.

Amazon está llevando la revolución un paso más allá con Amazon Go. El supermercado tradicional ha abandonado las cajas en favor de una amplia implementación de escáneres y sensores que registran lo que los consumidores han comprado y también rastrean cómo se mueven por la tienda y qué miran. La primera ubicación canadiense se abrió en el Eaton Centre de Toronto.

Mientras que gigantes como Walmart y Amazon invierten mucho en tecnología, los supermercados tradicionales son más serios y ven su negocio como único, una cultura que puede llevar algún tiempo superar, dice Charlebois. “La forma muy racional y cartesiana de Daisy de ver una tienda de comestibles es molesta para algunas personas en el supermercado”.

Pero los inversores en etapa inicial de Daisy están claramente de acuerdo en que la empresa tiene muchas pistas. La firma ha completado dos financiamientos, una ronda de deuda de $ 5 millones en 2018 con Espresso Capital, y luego una inyección de capital de $ 10 millones liderada por Framework Venture Partners (FVP) en septiembre de 2019. Saarenvirta dice que planea hacer más recaudaciones de fondos en los próximos meses. año, con ingresos netos destinados a la expansión internacional, ventas y marketing. Espera que la empresa duplique su tamaño en un año.

Peter Misek, socio de FVP, dice que sus analistas pusieron a prueba los algoritmos de Daisy para confirmar la afirmación de la compañía de que su sistema impulsa el crecimiento de primera línea. “Rompimos su base de código y miramos todos los algoritmos y miramos los datos antes y después”, dice. “Nos sentimos cómodos de que había una eficacia real”.

Misek agrega que la confianza de FVP en su inversión en Daisy solo ha crecido a través de la agitación de los últimos meses. Las compras de comestibles, sostiene, “nunca volverán. Ha habido una aceptación fundamental de online [grocery shopping]y también el alcance y el estilo del comercio minorista físico. El futuro no se verá como el presente “.

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