Start-up AssetFloow biedt AI-gedragsanalyse voor winkels

By Pedro d’ El Rodrigues

Je hebt je vast wel eens afgevraagd waarom je favoriete winkel besloot de indeling te veranderen. Start-up AssetFloow uit Lissabon gebruikt kunstmatige intelligentie om het gedrag van klanten te analyseren. Zo wil het bedrijf inzichten bieden die de verkoop verhogen. In deze aflevering van Start-up of the Day vertelt medeoprichter Katya Ivanova hoe AssetFloow dat doet.

Hoe zijn jullie op het idee gekomen voor deze start-up?

“Mijn medeoprichter en ik komen allebei uit de sales. Zo begonnen we te discussiëren over hoe we een van de grootste problemen in die sector konden oplossen: het analyseren van het gedrag van consumenten in de winkels. Mijn medeoprichter had een bedrijf in video-analyse en we probeerden dat model te implementeren. Dat bleek niet te werken voor grote winkels met meerdere filialen. We hebben toen besloten om verkoopgegevens en de winkelkartering te combineren op onze analysesoftware.” 

Hoe verliep de ontwikkeling van de technologie van jullie bedrijf?

“De AssetFloow AI-software is gericht op gedragsanalyse. Het kan de tracking van klanten in een winkel te analyseren en te optimaliseren. Vervolgens analyseert het hoe klanten zich gedragen en biedt het inzichten die de ervaring in de winkel kan verbeteren, zodat er meer verkocht wordt. We hebben een algoritme ontwikkeld dat Behavioral AI heet en ons eigendom is.”

Bulgaarse e-bikefabrikant kan met investering van 6 miljoen verder groeien

Econic One, de Bulgaarse e-bikefabrikant, heeft een investering van 6 miljoen euro binnegehaald. Daarmee is de verdere groei van de ondeneming veilig gesteld.

Welke tools in jullie platform kunnen jullie klanten gebruiken?

“We maken verschillende analyses, zoals segmentatie, klantentracering en anomaliedetectoren. Het is een gebruiksvriendelijk platform, met een scorebord dat de prestatiescore van de winkel beschrijft en van daaruit acties onderneemt. We hebben ook hulpmiddelen zoals simulaties, waarmee de verkoper die acties kan testen en prognostische resultaten kan krijgen voordat hij ze in het echt uitvoert. En een optimizer die de beste indeling voor die specifieke winkel voorstelt.” 

Kun je een paar voorbeelden geven van aspecten die de Behavorial AI precies analyseert?

“De eerste stap is het analyseren van verkoopgegevens in combinatie met de indeling van de winkel. Dat is essentieel; uit die gegevens kan de software een kooppatroon samenstellen. Elke winkel wordt dus behandeld als een aparte case, omdat elke winkel andere klanten trekt. Zodra we die segmentatie hebben, halen we er relevante informatie uit. Bijvoorbeeld de tijd die een klant nodig heeft om een bepaald product te kiezen.”

Welke problemen hebben jullie moeten overwinnen?

“Aanvankelijk was dat het samenstellen van een team, omdat dat veel geld koste. Ook het winnen van vertrouwen van de verkoper was lastig in het begin. Er was toch enige terughoudendheid toen we zeiden dat we de klanten konden volgen zonder de sensorcamera’s die ze normaal gesproken gebruiken. Maar uiteindelijk hebben we dat vertrouwen gewonnen.”

Was het moeilijk om financiële steun en erkenning te krijgen?

“Eind 2020 namen we het op tegen tweehonderd teams die camerasensoren gebruikten, terwijl wij AI gebruiken. Maar, we hebben gewonnen. Dat was het eerste bewijs dat onze technologie kan concurreren met andere bedrijven. Mijn achtergrond en netwerken hielpen tijdens dat erkenningsproces, en we begonnen onze eerste klanten in Europa en zelfs Brazilië te krijgen. In oktober 2021 kregen we onze eerste investeringsronde, waardoor we meer technische experts konden aannemen.” 

GlasPort Bio ziet mest als leverancier van grondstoffen en energie

De agrarische sector heeft een paradoxaal probleem: hoe beter we worden in het produceren van voedsel, hoe meer afval er ook ontstaat.