Iedere dag vijf miljoen gevulde bordjes; dat is de impact van Albert Heijn op Nederland. Hierin speelt Data Science een cruciale rol. Klanten willen persoonlijke aanbiedingen en de schappen moeten altijd gevuld zijn. De afgelopen jaren hebben we bij Albert Heijn een reis gemaakt om een effectieve Data Science organisatie neer te zetten. In ons verhaal nemen we je mee in de keuzes die we hebben gemaakt en de leerervaringen die we hieruit trekken.

1. BigDataExpo
18& 19September2019
Lennaertvan deBunt
Patrick deOude
3 Lessen vanAlbertHeijn bijhet organiseren
vanklantimpactmet DataScience

2. Overzicht
 Bedrijf Albert Heijn (Patrick)
 Data Science bij Albert Heijn (Patrick)
 AH door de tijd (Lennaert)
 3 lessen (Lennaert & Patrick)
 Q&A (Lennaert & Patrick)

3. Albert Heijn
 Albert Heijn is opgericht in Oostzaan (1887)
 977 vestigingen in Nederland, 47 in België (2019)
 Albert Heijn Online (1997)
 Introductie Bonuskaart (1998)
 Geen data-gedreven bedrijf van huis uit
 Dynamische organisatie / veel externe partners
 Prestatie gedreven bedrijfscultuur / snel resultaat

4. Persoonlijke ervaringen Data Science binnen AH (afgelopen jaar)
4
 Senior data scientist bij CSI  focus klant
 Data science is nieuw en vaak onbegrepen
 Veel verschillende afdelingen  dicht bij de
business
 Opnieuw het wiel uitvinden
 Wij/zij mentaliteit  gefragmenteerde DS
WoW
Strategy Office Transport
Commercie Support
OSA
Online Marketing Analytics
Location Intelligence Customer Solutions & Insights
Replenishment
Merchandising & Sourcing Intelligence
Store Intelligence Finance AH-Lytics
Supply Chain Online Merchandising Analytics

5. Empty shelves detection
Light sensors
Inventory robot (Tory)
Camera’s
On-shelf Availability(Beschikbaarheid)
5
Informatiefusie van sensors, context, etc.
Gebruik van expert kennis
Cross functioneel
Grootste klantenirritatie
Verbeteren bestaand algoritme
Niet optimaal winkelproces

6. Innovaties alspotentie om klantimpact te maken met data science(II)
6
DigitaleWinkel
Schermen
ESL
Digitaal
Betalen
Vindmijn
product
gie
Interactief
scherm

7. Tijdslijn
7
Centraal
Decentraal
2010-2014 2014-2016 2016-2019 Juni 2019
Decentraal
Market
Intelligence
Decentraal
Strategy &
Analytics

8. 8

9. 9

10. Les 1
Loop niet te ver voor de troepen uit
10

11. Tijdslijn
11
Centraal
Decentraal
2010-2014 2014-2016 2016-2019 Juni 2019
Decentraal
Market
Intelligence
Decentraal
Strategy &
Analytics

12. Data Science decentraliseerd binnen oude organisatie AH
12
Stores
Location
Supply
Chain
E-
Commerce
Products
Finance
Operations
Customer
Services Marketing
Digital
Services
Human
Resources
Distribution
Centres
Sourcing
Merchandising
Privacy

13. Grote onderwerpen zoals next generation Replenishment vergt integrale aanpak
13
Stores
Location
Supply
Chain
E-
Commerce
Products
Finance
Operations
Customer
Services Marketing
Digital
Services
Human
Resources
Distribution
Centres
Sourcing
Merchandising
Privacy

14. Les 2
Ontwikkel een effectieve manier van samenwerken
14

15. 15

16. Heldere rollen
16
Business Translator /
Domain Expert
Data
Scientist
Data
Engineer

17. Heldere rollen binnen Project On-shelf
Availability
17
Business Translator /
Domain Expert
Data
Scientist
Data
Engineer
Click to add text
Project lead
senior senior junior senior junior

18. Inzicht in benodigde skills
18

19. 19

20. Les 3
Kies bewust wie en hoe je mensen aanneemt
20

21. Les 3: Kies bewust wie en hoe je mensen
aanneemt
21
 Uitdaging: data science wannabee of expert?
 veel toegankelijke high level tools beschikbaar  geen garantie voor
het juiste kennisniveau
 Zorg voor basis kennisniveau data science binnen het bedrijf
 Effectief oordelen waarde van kandidaat
 Gebruik eventueel externe expertise
 Ontwikkel een sollicitatieprocedure specifiek voor data science
 First-scan met o.a. senior data scientist
 Assessment (data science case)
 Presentatie van de case

22. Loop niet te ver voor de troepen uit
Ontwikkel een effectieve manier van samenwerken
Kies bewust wie en hoe je mensen aanneemt
22

23. Q&A