AI-case · 2019In 2019 bouwden we al AI die weet welk bier jij lekker vindt.
Voor Swinkels ontwikkelden we Scover: een zelflerende AI-bieradviseur. Getraind op 320.000 bierreviews, getest bij echte gasten en daarna uitgerold als app.
Anke en Marco bouwden dit vanuit hun toenmalige rol bij Swinkels en PTTRNS.ai.
Ik heb 70 man personeel. Met deze tool kan iedereen vanaf dag 1 goed bieradvies geven.
Wat pak ik? Ik ken eigenlijk alleen pils.
We begonnen niet bij de techniek, maar bij de bierdrinker. Hun verhaal in drie stappen:
Ik neem de tijd om een speciaalbier te drinken.
Omdat ik graag nieuwe smaken uitprobeer.
Maar het is alleen een succes als ik het bier lekker vind.
Waar het schuurt
“Ik ben bang voor een teleurstelling, dus ik experimenteer niet.”
“Ik heb geen zin in een zoektocht in de supermarkt of slijterij.”
“Ik weet te weinig om uit een bierkaart te kiezen wat bij me past.”
Iedereen moet zijn bier kunnen vinden, van welke brouwer ook.
“Wie kan mij helpen om het juiste speciaalbier te kiezen, zodat ik weer durf te experimenteren en het drinkmoment altijd als een succes voelt?”
Scover moest hét platform worden voor bierontdekkers. In de horeca, in de winkel en thuis.
NT.Van vraag naar oplossing
- 01
AI-challenge
Wat vertellen 320.000 bierreviews ons? Welke smaakpatronen zitten erin? En hoe koppelen we die aan het smaakmodel van professor Peter Klosse?
- 02
Smaakmodel
De AI groepeerde 320.000 reviews tot 19 smaakprofielen, getoetst aan het model van Peter Klosse. Elk van de 1.148 bieren kreeg zo een eigen smaakprofiel. Zestien eenvoudige vragen bepalen welk profiel bij jou past.
- 03
Proof of concept
Voordat er verder geïnvesteerd werd, testten we het advies bij echte gasten: bij Cravt in Uden, BBC en op de Horecava. Zo’n 1.000 bezoekers vulden hun smaakprofiel in en proefden het aanbevolen bier. Meer dan 80% was tevreden over het advies.
- 04
Scover
Doorontwikkeld tot app, digitale bierkaart (QR) en B2B-portaal.
Zo werkte de AI achter Scover.
Geen chatbot, geen demo. Een eigen smaakmodel dat we zelf trainden, testten en in productie brachten. Zes jaar geleden, toen AI voor de meeste organisaties nog ver weg was.
Ruwe smaakbeschrijvingen van consumenten, over 1.148 bieren.
De AI vond de patronen, getoetst aan het smaakmodel van Peter Klosse.
Moment, plek en gezelschap bepalen welk bier nu het beste past.
Persoonlijk advies uit het lokale assortiment. In twee minuten.
Zelflerend: elke beoordeling maakt het advies persoonlijker.
Wat hebben we gebouwd?
In twee minuten je smaakprofiel. Daarna op elke aangesloten locatie persoonlijk advies uit het lokale assortiment.
Zestien laagdrempelige vragen, plus het moment, de plek en het gezelschap, voeden een zelflerend algoritme. Hoe vaker je het gebruikt, hoe persoonlijker het advies.
- Consumenten-app met eigen smaakprofiel
- Gratis digitale bierkaart via QR voor horeca en retail
- B2B-portaal met inzicht in smaakvoorkeuren
Het resultaat in cijfers
app-downloads en 8.500 gemaakte smaakprofielen
Boven het marktgemiddelde van 15–20%.
Waaronder 106 Mitra-winkels.
Bij Androidworld.
Wat gebeurde er daarna?
Scover werd onderdeel van het ‘Dare to Drink Different’-programma.
Wat we bij Scover leerden, eerst testen bij echte gasten en dan pas bouwen, doen we nog in elke AI-sprint.