Intergamma: 'Geen data, geen verkoop. Nergens.'
De webshops van Gamma en Karwei zie je bijna iedere dag veranderen. Intergamma is dan ook continu aan het verbeteren en nieuwe technische mogelijkheden aan het implementeren. Artikeldata zijn daarin de cruciale basis. Voor e-commerce maar ook voor de voorraadcheck, het orderpickproces, de kluscombinaties en de online filterresultaten.
“Data zijn bij leveranciers echt geen dingetje meer voor de accountmanager, de secretaresse of de stagiair.” Dit artikel met een interview met Ingmar Hensbergen van Intergamma verscheen onlangs in vakblad Mix.
Een hele vleugel neemt de e-commerce en it-afdeling van Intergamma tegenwoordig in beslag. Mag ook wel met de interne supportdesk, de data-afdeling én zes scrumteams. Met name dat laatste wekt bewondering en toont de kracht die Intergamma inzet op het digitale vlak. De teams werken via de scrummethode, pellen de opdrachten af in kleine slices en leveren in team-sprints van twee weken steeds razendsnel verbeteringen en uitbreidingen op. Die zijn snel gemaakt, kunnen snel getest en verbeterd worden en samen maken die kleine stapjes vele grote stappen. Beter en sneller dan voorheen toen als in een waterval iedere 12 weken vele updates gebundeld werden in een nieuwe release van de webshop.
Giga online-stappen
Je waant je zowat bij Bol.com of Coolblue. Zo anders ziet de afdeling er uit dan de gemiddelde kantoortuin op een retailhoofdkantoor. Hippe overlegcabines, statafels, een tafelvoetbalspel en een pingpongtafel, maar vooral veel schermen met real-time info over de sprint-statussen en de prestaties van de webshop. En overal wanden vol met gekleurde memootjes als resultaat van een brainstorm en leidraad voor een lean-projectplanning.
Ziedaar de habitat van Intergamma’s datamanager Ingmar Hensbergen. “Ja joh, als je ziet welke stappen we hier de laatste jaren gemaakt hebben, dat is echt gigantisch. We hebben food-retail geëvenaard qua volwassenheid, processen en automatisering en we zijn echt een omnichannelbedrijf geworden. We willen onze klanten overal dezelfde ervaring geven, in de winkel, in de webshop, op zijn mobiel, op de zuil, overal. En data spelen een cruciale rol in dat hele proces.”
Data er in, en klaar?
Zo serieus als Intergamma artikeldata neemt, doen er maar weinigen, weet Hensbergen. “We praten veel met collega-retailers en met leveranciers en we lopen echt voorop.” Commercieel gezien geeft dat Intergamma een voorsprong, maar in het proces is het soms een rémmende voorsprong. “Je merkt dat leveranciers soms data aanleveren omdat wij dat zo nodig willen. Maar artikeldata is niet een onderwerp dat je zomaar overlaat aan je accountmanager, de secretaresse of een stagiair. Het is een werkveld dat serieuze aandacht behoeft en continu aandacht nodig heeft. Niet zo van: ‘de data zitten er in en klaar’.”
Data zijn bij Intergamma tegenwoordig echt het hart van de operatie, niet zomaar een dingetje voor de webshop, legt Hensbergen uit. “Zo’n 80% van onze klanten begint zijn oriëntatie of zoektocht online. We hadden vorig jaar meer dan 7 miljoen voorraadchecks op onze website. Dat betekent dat je product echt online in de data moet staan, anders kan de klant het nooit in de voorraad terugzien. We zien echt aan de cijfers dat een product niet verkoopt als het niet in de data zit. Nérgens, ook niet in de winkel alleen.”
30 tot 40% meer data als leveranciers zich aansluiten bij GS1’s datapool.
Data in álle processen
Data spelen dus een rol in de voorraadcheck en de oriëntatie. Maar ook in heel andere processen. “Weet je dat we de productbeelden één-op-één gebruiken om de orderpickers in ons Antwerpse online-magazijn van Katoen Natie mee te instrueren? Onze Poolse medewerkers spreken vaak geen Nederlands , maar herkennen wel plaatjes. Als die plaatjes overeenkomen met de werkelijke producten tenminste.” Zo zie je dat de data in allerlei processen een belangrijke rol spelen. Allereerst in de commercie natuurlijk. Daar groeit de datastroom enorm. “We hebben iedere dag nieuwe producten en productgroepen”, zegt Hensbergen. “En nieuwe producten brengen nieuwe kenmerken met zich mee. Zo leren we hier iedere dag. Maar we breiden de data niet zomaar uit. Veel datavelden geven veel commerciële mogelijkheden, maar kosten ook veel aan administratie en onderhoud. Daar balanceren we tussen.” Zo kent een pak laminaat bijvoorbeeld zomaar 70 kenmerkvelden, maar een ingewikkelder product als verlichting misschien wel 170.
Steeds meer velden verplicht
“We maken ook steeds meer velden verplicht”, zegt Hensbergen. “Dat is nodig omdat we onze klanten zo snel mogelijk naar het juiste product willen laten filteren. Zoekt hij een verlichtingsarmatuur? Dan willen we hem laten zoeken op het materiaal of de stijl, op de maat, het merk, de lampsoort, binnen- of buitenverlichting en nog veel meer. Al die kenmerken moeten er dus van alle armaturen inzitten, anders komen ze niet in de klantselectie naar boven. En als je bij ieder armatuur een bijbehorende lamp wilt verkopen moet je van alle lampen weten in welke soorten armaturen ze passen. Lukt dat niet, dan koopt de klant er in ieder geval geen lamp bij. En in het ergste geval koopt hij het armatuur ook niet bij ons maar bij een ander waar hij wel 100% zeker de bijpassende lamp kan vinden.”
Klus-combinaties
Zo nauw komt het dus met artikeldata. Zeker in een wereld waarin Intergamma verschuift van productgericht naar klusgericht. Ga maar eens een klus van het schilderen van een kozijn na. Dan wil je de verf, de kwasten, het schuurpapier, de afplaktape, de afdekfolie en de schoonmaakmiddelen bij elkaar kunnen aanbieden. Maar die moet je dan wel op basis van de data kunnen groeperen. “Da’s echt een hele klus”, zegt Hensbergen. “Veel leveranciers beginnen nu hun eigen data op individueel productniveau op orde te brengen. Voor een klus moeten zij net als wij de slag gaan maken om over producten heen de data op orde te brengen. Wij maken het bijvoorbeeld mee dat een verffabrikant in drie verschillende verfverpakkingen de term camouflage op drie verschillende manieren spelde. Nou, die vind je dus in een systeem nooit meer terug.”
‘Onacceptabel!’
De stroom aan data is zo groot dat een mensenoog er nauwelijks meer gestructureerd iets aan kan ontdekken. Dat gaat dus geautomatiseerd of zelfs via machine-learning. Maar ook feedback van klanten op de webshop of medewerkers in de winkel is regelmatig aanleiding tot een verbeterverzoek aan de leverancier. “We hebben een online community via Speakap waarin we direct met leveranciers communiceren. Dat was voorheen echt ondenkbaar. Nu liggen de lijntjes er één op één, ook tussen leveranciers onderling. Als we merken dat er iets niet klopt, seinen wij razendsnel de data naar de leverancier met het verzoek die aan te passen. Maar dan… De tijd die het kost om een nieuw artikel in te voeren, is bij veel leveranciers al verminderd van 25 dagen naar 16 dagen. Maar voor een correctie van data is vaak nog weer 50 dagen nodig”, vertelt Hensbergen. “Terwijl we aan onze kant snel zijn. Als iemand zijn data in het leveranciersportaal uploadt is het na akkoord van de category-manager echt binnen 15 minuten live.”
Machine-learning en automatische analyses van data
“Leveranciers moeten nu vaak nog de gegevens uit China of uit verschillende systemen en afdelingen bij elkaar verzamelen. We begrijpen het allemaal wel, maar het is niet meer van deze tijd. De klant verandert zo snel en de technische mogelijkheden nemen zo snel toe. Daar moeten we in mee en data zijn daarin echt de spil.”
Intergamma experimenteert tegenwoordig zelfs met machine-learning en automatische analyses van data, ook die van de digitale kassabon uit de winkel. “We hebben alle data in de Google-cloud en daar ontdekken we combinaties die klanten vaak kopen, waar we zelf nooit op zouden komen. Of we ontdekken gaten in ons online assortiment. Dat we bijvoorbeeld een bepaalde kleur wel in de verftester hebben, maar niet in een blik of op de mengmachine. Dingen waar je normaal niet zo snel achter zou komen.”
Remmende voorsprong?
Data zijn dus cruciaal in alle systemen en processen bij Intergamma en de retailer loopt daarin voorop. Leveranciers hebben moeite om het tempo bij te benen, merkt Hensbergen. “In sommige productgroepen scoren we al een zeven, maar in sommige ook nog een onvoldoende. En het is echt niet zo dat de grote fabrikanten hun data automatisch beter voor elkaar hebben dan de kleintjes.” Hensbergen beseft wel dat Intergamma door zijn koppositie vrijwel de enige is die zo veeleisend is, maar stelt dat goede data de leveranciers zelf ook verder helpen. Nemen de inkopers bij Intergamma datakwaliteit ook mee als criterium voor inkoop? Krijgen leveranciers met goede data een bonus? Of de voorkeur boven concurrenten met mindere data? Soms zou Intergamma per saldo beter af zijn met minder marge maar betere data? “Daar hebben we nog wel een slag te maken”, geeft Hensbergen toe.
‘Worden we allemaal beter van’
Gelukkig hoeven leveranciers hun data niet alleen voor Intergamma op orde te hebben. Samen met retailers als DGN, Maxeda, Bol.com en Bouwmaat koos Intergamma voor de taal van GS1. Dat betekent dat leveranciers de meeste basisgegevens in die taal aan kunnen leveren bij GS1 en enkel de retailspecifieke data in de taal van Intergamma.
“We hebben nu 12 leveranciers aangesloten via GS1’s datapool en we merken dat die leveranciers meteen meer omzet maken, hun assortiment hier uitbreiden en we vaker commercieel aan tafel zitten. Het werkt dus echt. In 2019 willen we minstens onze top-50 leveranciers aansluiten via de datapool van GS1. We zien dat van elke leverancier die wij aansluiten 10% van het assortiment vervallen is omdat wij het niet meer voeren. Dat kunnen we dus meteen schrappen. Ook zien we de vulling van de data met 30 tot 40% stijgt als leveranciers zich aansluiten bij GS1’s datapool. En 30 tot 40% van de specs wordt gewijzigd omdat de data niet klopten. Dit komt omdat bij deze leveranciers er nu datamanagement afdelingen worden opgezet die nogmaals goed naar de data kijken. En van die slag worden we samen allemaal beter. We stimuleren dan ook dat alle leveranciers de handschoen oppakken om met GS1 aan de slag te gaan.”