Podcast Shaping the Future: De Pizzaiolo van New York Pizza

In deze aflevering van Shaping the Future spreekt host Ronnie van Nieuwenhoven met Maarten Meijer, Productmanager Marketing Solution bij New York Pizza. Aanleiding is de winst van de DDMA Data Innovation Award 2025. Maar het gesprek gaat al snel over de fundamentele vraag waarom data pas waarde krijgt als je stopt ernaar te kijken.

Van veel data naar een klantbeeld dat klopt

Wie denkt dat datasucces begint met een Customer Data Platform, komt in deze aflevering bedrogen uit. New York Pizza groeide bijna 35 jaar zonder zo’n fundament. Het merk bouwde op merk, product en lokale ondernemers. Data kwam pas later.

Geen pleidooi tegen technologie, maar wel een reality check. De eerste stap was niet tooling, maar structuur. Verspreide databronnen, geen segmenten, geen scherp beeld van de klant. Herkenbaar voor veel organisaties, zeker als we kijken naar de praktijk in Nederland, waar klantdata in tweederde van de organisaties nog altijd versnipperd zit over meerdere systemen. Pas toen die basis op orde kwam, ontstond iets wat lijkt op grip: inzicht in verschillen tussen loyale klanten en incidentele bestellers, tussen regio’s, tussen gedrag en voorkeuren. Geen magie, wel volwassenheid en het besef dat een centraal klantbeeld geen startpunt is, maar het eindstation van discipline.

🎧 Luister de aflevering via de player hieronder of in je favoriete podcast-app

Of luister via Apple Podcasts of Spotify.  

De valkuil van dashboards

Het echte probleem begint vaak ná de implementatie. Dashboards zijn er, data is er, rapportages zijn er. En dan? De observatie van Maarten Meijer is pijnlijk precies. Organisaties kijken naar grafieken, signaleren afwijkingen, en blijven vervolgens hangen. De stap van inzicht naar actie blijkt structureel moeilijker dan de stap van data naar inzicht.

Daar zit de kern van deze case. Niet in het verzamelen van data, maar in het doorbreken van de analyse-paralyse. New York Pizza probeert dat op te lossen met een eigen AI-laag, intern gedoopt tot ‘Pizzaiolo’, die data uit verschillende bronnen samenbrengt en vertaalt naar concrete aanbevelingen. Niet alleen wat er gebeurt, maar wat je ermee kunt doen. Dat klinkt als een logische volgende stap, en dat is het ook. In 2026 verschuift de rol van analytics immers van rapportage naar besluitvorming, waarbij AI fungeert als vertaler tussen data en actie.

Het interessante is niet de technologie maar de intentie: minder tijd in Excel, meer tijd in beslissingen.

AI als versneller, niet als vervanger

Wie verwacht dat AI hier de show steelt, komt opnieuw bedrogen uit. De rol van AI is ondersteunend, niet leidend. Of zoals Meijer het zelf samenvat: zonder menselijk inzicht blijft AI vooral slim gereedschap. Klinkt als een open deur, maar in de praktijk blijkt het een strategische keuze. Zeker in een tijd waarin AI overal wordt ingezet, maar zelden echt is geïntegreerd in processen en besluitvorming. Veel organisaties blijven steken in pilots, terwijl de druk toeneemt om aantoonbare waarde te leveren.

De aanpak van New York Pizza is pragmatischer. Begin bij een concreet probleem. Automatiseer een proces dat elke week terugkomt. Laat AI één keer echt helpen. En bouw van daaruit verder. Een voorbeeld uit de praktijk maakt dat tastbaar. Waar eerder handmatig promoties voor platforms als Uber Eats werden verwerkt, is dat proces nu geautomatiseerd én gekoppeld aan data-analyse. Het resultaat is niet alleen tijdswinst, maar vooral betere keuzes: welke promotie werkt waar, en waarom.

Dat is de belofte van AI zoals die zelden wordt waargemaakt. Niet méér output, maar betere beslissingen.

Data democratiseren, maar dan echt

Het meest opzienbarende deel van de case zit niet in het hoofdkantoor, maar daarbuiten. In de ambitie om data daadwerkelijk bij franchisenemers te krijgen. Dat is waar veel organisaties stranden. Data blijft hangen in centrale teams, terwijl de echte waarde juist lokaal ligt. Zeker in een franchiseorganisatie, waar elke vestiging zijn eigen dynamiek heeft.

De volgende stap voor New York Pizza is dan ook logisch en ambitieus. Het wil elke ondernemer toegang geven tot eigen inzichten, vertaald naar begrijpelijke adviezen. Niet nog een dashboard, maar een gesprekspartner. Dat sluit weer aan op een bredere beweging in marketing, waarin customer intimacy en lokale relevantie steeds belangrijker worden voor onderscheidend vermogen. De ironie is dat technologie hier vooral een middel is om terug te keren naar iets wat al bestond: beter ondernemen op lokaal niveau.

Begin niet met AI

Wat deze aflevering vooral duidelijk maakt, is dat de volgorde ertoe doet. Eerst data op orde, dan processen, dan pas AI. Niet andersom. Het is een les die zelden wordt gevolgd. Enthousiasme voor technologie leidt al snel tot brede ambities en complexe projecten. Terwijl de grootste winst vaak zit in het oplossen van één terugkerend probleem. Of, zoals Meijer het samenvat: begin klein, bij een concrete ‘hiccup’. Maak het beter. En bouw van daaruit.

Dat klinkt minder spectaculair dan een AI-transformatie. Maar het is wel hoe het werkt.

Luisteren dus

De case van New York Pizza is geen verhaal over technologie die alles oplost. Het is een verhaal over keuzes maken, processen versimpelen en data laten werken voor mensen in plaats van andersom. Wie denkt dat de toekomst van marketing draait om meer data, zal verrast zijn. Het draait om betere vragen. En uiteraard om een pizza die op tijd wordt bezorgd.

Ronnie van Nieuwenhoven

Strategy Manager | ING