Menu
    English

    The Greenery optimaliseert prijsvorming spuitjes met hulp van studenten

    The Greenery, een internationaal groente- en fruitbedrijf, staat voor een uitdaging: de prijsvorming van hun producten optimaliseren in een markt vol onzekerheden. Traditioneel vertrouwden zij op de ervaring en het instinct van hun medewerkers, maar de wens om datagedreven te werken werd steeds groter. Daarom werd de hulp ingeroepen van studenten van Rotterdam Business School (RBS). Onder leiding van Pablo van Vierzen, Business + Digital Transformation Lead bij The Greenery, kregen de studenten de opdracht om voor spruitjes een prijsvoorspelmodel te ontwikkelen dat gebruikmaakt van beschikbare data om de prijsvorming te verbeteren.

    Over The Greenery: een duurzame speler in de voedselketen

    The Greenery is een groente- en fruitbedrijf dat het hele jaar door een volledig assortiment verse groenten en fruit levert en distribueert aan (internationale) supermarkten, groothandels, cateraars en de verwerkende industrie. Het bedrijf bestaat al meer dan 27 jaar en streeft ernaar om telers te ondersteunen bij het maximaliseren van hun opbrengst, terwijl ze consumenten voorzien van hoogwaardige, duurzame producten. Innovatie en technologie spelen hierbij een steeds grotere rol, vooral nu het bedrijf een stap wil maken naar meer datagedreven beslissingen.

    Probleemstelling: van intuïtie naar data

    Het optimaliseren van de prijsvorming van producten is al langere tijd een wens van The Greenery, vooral in een markt die wordt gekenmerkt door volatiliteit. Tot nu toe werd de prijsstrategie grotendeels bepaald door de ervaring en intuïtie van medewerkers, maar dit was arbeidsintensief en gaf geen garantie op de beste uitkomst. "Onze medewerkers hebben een schat aan ervaring, maar we wilden meer datagedreven werken om de beslissingen te onderbouwen," aldus Pablo. De uitdaging was om een model te ontwikkelen dat niet alleen de juiste prijs voorspelt, maar ook inzicht geeft in de redenen achter deze voorspellingen, zodat medewerkers betere beslissingen kunnen nemen. Er werd gekozen om te beginnen met een prijsvoorspelmodel voor spruiten.

    Samenwerken om weerstand te overwinnen

    Het idee van een prijsvoorspelmodel riep aanvankelijk weerstand op bij enkele medewerkers van The Greenery, die vreesden hun baan zou verdwijnen door de automatisering. Om deze zorg weg te nemen, is er bewust gekozen voor samenwerking met studenten van Hogeschool Rotterdam, in plaats van een consultancybureau. Dit maakte het project laagdrempeliger en zorgde ervoor dat het door medewerkers als een experiment werd gezien. "Data nemen geen beslissingen, mensen maken beslissingen op basis van data," benadrukte Pablo regelmatig om duidelijk te maken dat het model hen zou ondersteunen in hun werk, niet vervangen. Deze aanpak leidde tot meer acceptatie binnen de organisatie.

    Een intensief samenwerkingstraject

    Het inwerken van de studenten vergde in de eerste weken veel tijd en aandacht. Ze werden geïntroduceerd in de complexe wereld van veilingen en prijsvorming. "We hebben echt de tijd genomen om hen te laten begrijpen hoe onze organisatie werkt," vertelt Pablo, "en samen onderzocht welke competenties nodig waren om deze opdracht uit te kunnen voeren, waarna we collega’s met die competenties bij het project betrokken." Ronald Faas, docent en begeleider, merkte op: "Het was bijzonder om te zien hoe de studenten al in de eerste weken zoveel mensen binnen het bedrijf hadden gesproken." Pablo vult aan: “Met name de eerste weken waren intensief. Toen het project eenmaal liep, koste het mij ook wat minder tijd. Maar je zal als opdrachtgever altijd tijd moeten investeren, wil je het tot een succes maken.”

    Werken met een interdisciplinair team

    Het team dat bij The Greenery aan de slag ging, bestond uit studenten van verschillende opleidingen. Zo was er een student Business & IT Management, Bedrijfskunde, Global Marketing en Sales. Al deze verschillende disciplines waren ook hoognodig bij de uitvoering van de opdracht. Zowel de bedrijfskundige kant als de IT kant was nodig bij de ontwikkeling van het prijsvoorspelmodel. “’Ik merkte ook een grote wil onder de studenten om te leren van de verschillende disciplines.”, aldus Pablo.

    Het eindresultaat: een werkend prijsvoorspelmodel met impact

    Na maanden van hard werken, presenteren de studenten een prijsvoorspelmodel dat de prijsvorming van spruiten met hoge nauwkeurigheid kan voorspellen. Het model, ontwikkeld met machine learning (AI), helpt The Greenery niet alleen om de juiste prijs vast te stellen, maar biedt ook inzicht in de onderliggende factoren, wat belangrijk is voor het nemen van weloverwogen beslissingen. "Dit is een gigantische stap vooruit. Hier hebben we jaren op zitten wachten," aldus Pablo enthousiast. Het model zal nu worden doorontwikkeld en uitgerold naar andere productlijnen. Maar naast het model is er ook veel geleerd van het proces. “Daar hebben we veel kennis mee opgebouwd, die we ook als basis zullen gebruiken voor hoe we in de toekomst bepaalde zaken aanpakken”.

    Tijdsinvestering en resultaat in balans

    Pablo kijkt positief terug op de verhouding tussen de investering in tijd en de uiteindelijke uitkomst van het project. Volgens hem is het belangrijk om een deel van de werktijd te reserveren voor initiatieven die het werk uiteindelijk beter maken, ook al brengt dat risico’s met zich mee. "Mijn filosofie is om 20% van de tijd te investeren in dingen waarvan je gelooft dat ze je werk verbeteren," vertelt Pablo. Hoewel er aanvankelijk enige discussie was over de tijdsinvestering, bleek de samenwerking met de vier interdisciplinaire studenten de moeite waard. "Je moet bereid zijn tijd te steken in uitdagende projecten, zelfs als er een kans is dat er niets uitkomt. Dat is de kern van ondernemen," benadrukt hij.

    Pablo’s tips voor andere bedrijven die met studenten willen werken

    Bedrijven die willen samenwerken met RBS kunnen veel leren van de ervaring van The Greenery. “Een groot deel van het succes zit in de voorbereiding. Zorg ervoor dat de opdracht duidelijk is en goed afgebakend. Maak ook inzichtelijk welke kennis en vaardigheden nodig zijn, zodat je de juiste studenten én medewerkers kunt betrekken,” adviseert Pablo. Terugkijkend merkt hij op dat de balans tussen IT-studenten en marketingstudenten beter had gekund; de opdracht vereiste veel IT-kennis, terwijl er slechts één IT-student in het team zat. Pablo moedigt bedrijven daarnaast aan om de opdracht uitdagend te maken. “Je hebt vier studenten in huis met verschillende achtergronden. Zorg dat de opdracht voor ieder van hen uitdagend is, zodat je optimaal gebruikmaakt van hun diverse kennis. Durf risico’s te nemen. Er is altijd een kans dat er niet direct resultaat is, maar je leert er altijd van.”