Teknologidirektør Alexander Aagren (t.v.) i GodtlevertGruppen og dataforsker Lars Løvlie i Sopra Steria (t.h.) skal bruke kunstig intelligens for å forutsi kundens behov. I midten lagersjef Tom Henning Gundersen.
Teknologidirektør Alexander Aagren (t.v.) i GodtlevertGruppen og dataforsker Lars Løvlie i Sopra Steria (t.h.) skal bruke kunstig intelligens for å forutsi kundens behov. I midten lagersjef Tom Henning Gundersen.

Gjør matkassen smart

Med hjelp fra Sopra Steria skal Godtlevert.no bruke kunstig intelligens for å utvikle personlig tilpassede matkasser.

Publisert

Siden oppstarten i 2016 har Godtlevert.no opplevd sterk vekst i etterspørselen etter sine matkasser. I dag har de 50 000 kunder i Norge og en omsetning på 1,1 milliarder kroner i Norden.

Nå skal de gjenoppfinne matkassen, siden den per i dag ikke er fleksibel nok til å treffe alle målgrupper.

– Vi er opptatt av å utvikle oss fortløpende og tilby de mest kundevennlige matkassene i Norden. Ny teknologi hjelper oss med å gi kundene mest mulig fleksible løsninger og utvalg, uten at det øker prisen. Vi gir kundene en valgfrihet våre konkurrenter ikke vil være i nærheten av, sier Alexander Aagreen, teknologidirektør i GodtlevertGruppen, som i tillegg til Godtlevert.no også omfatter Adams Matkasse i Norge og Linas Matkasse i Sverige.

Bedre middagsopplevelse

Nå skal kunstig intelligens sørge for at Godtlevert skal forstå hva kundene egentlig vil ha.

– På samme måte som Netflix tilbyr deg relevant innhold de vet du liker, skal vi skreddersy akkurat den middagsmenyen kunden ønsker. Vårt mantra er hverdagen godt levert, og nå vil kundene få en enda bedre middagsopplevelse. Det kan være en utfordring å få samlet familien rundt middagsbordet i hverdagen, men det er akkurat den utfordringen matkasser løser, forteller Aagreen.

Mens matkassekundene for øyeblikket har ca. 50 tilpasningsmuligheter, skal det fra august bli om lag 2,1 millioner tenkelige varianter av menyene. Og hver eneste uke endres menyene, blant annet for å ta hensyn til hvilke produkter som er i sesong.

– Kompleksiteten vil gå langt utover hva et menneske kan håndtere. Derfor trenger vi et selvlærende verktøy som kan ta høyde for alt fra sesongsyklus og varetilgjengelighet, til å forstå kundenes adferd og preferanser til enhver tid, sier Aagreen.

Lærer kunden å kjenne

Nå under covid-19-pandemien, lærer Godtlevert hvordan kundene reagerer.

– Med maskinlæring er vi i stand til å lage prognoser som langt overgår magefølelse og tradisjonell statistikk. Ved å se på sammenlignbar historikk kan vi få svært treffsikre prognoser på handlemønster i forbindelse med for eksempel jul, påske og sommerferie. Pandemisituasjonen vi har nå er helt unik, men neste gang det oppstår en alvorlig situasjon vil Godtlevert sitte på et fantastisk beslutningsgrunnlag, sier Lars Løvlie, dataforsker og forretningsutvikler innen AI og maskinlæring i Sopra Steria.

I stedet for å gå igjennom innkjøpsledd som Norgesgruppen og Bama, foretrekker Godtlevert å kjøpe direkte fra produsenter og gårder.

– Vi liker å si at vi holder Norge i gang. For et 40-talls produsenter over hele landet er vi en av de viktigste salgskanalene. Ved å levere til oss kan de konsentrere seg om å lage gode produkter, fremfor å bruke tid og krefter på marginkutting og kamp om hylleplass i butikkene, sier Aagreen.

Gode prognoser

Han forteller at satsingen på AI og maskinlæring også vil komme leverandørene til gode. Allerede 10 uker før matkassen står på døren din, sender Godtlevert bestillingsprognoser til produsentene. Deretter følger ukentlige prognoser fram mot endelig bestilling, slik at produksjonen kan justeres i tråd med etterspørsel.

 – Ved hjelp av nøyaktige prognoser basert på maskinlæring vil det bli langt lavere feilmarginer og mindre matsvinn hos oss og ute hos produsentene. Det er bra både for lønnsomhet og klima, sier Aagreen.