A New York-i cég egyebek mellett a fogyasztók korábbi vásárlásairól, a reklámokról és a POS rendszerekről (sőt még az időjárásról is) begyűjtött információval segíti a beszállítókat és a kiskereskedőket, hogy megjósolhassák az általuk előállított vagy forgalmazott friss élelmiszerek iránti igény alakulását.

A társaság 25 kis- és nagykereskedő bevonásával a technológia alfatesztelését már elvégezte.

A Crisp megoldása természetesen nem az első az élelmiszerértékesítés optimalizálását célzó, többé-kevésbé hasonló platformok között.

A Zest Fresh és a Walmart például már szintén használ bizonyos ellenőrző rendszereket (monitoring systems), hogy megjövendölhesse, hova érdemes küldeni az egyes termékeket. A Crispéhez egy Afresh nevű cég fejlesztése hasonlít a leginkább, amely gépi tanulással elemzi a fogyasztói adatokat, hogy aztán a boltok számára megbízható prognózisokkal szolgáljon.

A Crisp úgy próbál kiemelkedni a versenytársak közül, hogy náluk felhasználóbarátabbnak tünteti fel magát. A startup azt állítja például, hogy a platformja már akár 15 perc alatt „üzemkész állapotba helyezhető”.

A rendszer bétatesztelése október 1-én fog elkezdődni.