{"id":66074,"date":"2024-03-15T16:48:36","date_gmt":"2024-03-15T16:48:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=cases&p=66074"},"modified":"2024-09-24T10:57:02","modified_gmt":"2024-09-24T09:57:02","slug":"carrefour-group-how-to-reduce-food-waste-bakery-pastry","status":"publish","type":"cases","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/cases\/carrefour-group-how-to-reduce-food-waste-bakery-pastry\/","title":{"rendered":"CARREFOUR-GRUPPE<\/span> Wie kann man die Lebensmittelverschwendung in der B\u00e4ckerei-Konditorei-Abteilung reduzieren?"},"content":{"rendered":"

Carrefour setzt KI und data ein, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem es die Lebensmittelverschwendung in der B\u00e4ckerei-Konditorei-Abteilung seiner Superm\u00e4rkte in Frankreich bek\u00e4mpft. <\/p>\n

Kundenzufriedenheit und Kundenerlebnis stehen im Mittelpunkt der DNA der Carrefour-Gruppe. Daher ist es nur nat\u00fcrlich, dass die data-driven-Projekte des gr\u00f6\u00dften europ\u00e4ischen Einzelh\u00e4ndlers alle seine Aktivit\u00e4ten durchdringen, um den Verbrauchern einen besseren Service zu bieten.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>

Carrefour Group | Wie kann man Lebensmittelabf\u00e4lle in der B\u00e4ckerei-Konditorei-Abteilung reduzieren?<\/h2><\/div>

Eine m\u00f6glichst genaue Vorhersage der Nachfrage ist eine der Grundlagen des Einzelhandelsgesch\u00e4fts. Diese Herausforderung wird jedoch immer komplexer, da sich die Verbrauchergewohnheiten weiterentwickeln. Von nun an gilt es, die kombinierte Nutzung verschiedener Vertriebskan\u00e4le (von E-Commerce \u00fcber lokale Gesch\u00e4fte bis hin zu Superm\u00e4rkten) und die zunehmende Nachfrage nach sozialer und \u00f6kologischer Verantwortung zu ber\u00fccksichtigen. Ganz oben auf der Liste der CSR-Themen im Zusammenhang mit dem Masseneinzelhandel: Lebensmittelverschwendung.<\/p>\n<\/div>

In Frankreich ist Brot nach Obst und Gem\u00fcse das am dritth\u00e4ufigsten verschwendete Produkt. Brot, Geb\u00e4ck und Kuchen sind in der Tat frische Produkte, die nur eine sehr begrenzte Haltbarkeit haben. Aber es sind auch Produkte, die bei den Kunden viel Frustration hervorrufen k\u00f6nnen, wenn sie am Ende des Tages nicht mehr vorr\u00e4tig sind. Aus diesem Grund hat die Carrefour-Gruppe zusammen mit Artefact versucht, die maschinelles Lernen<\/em> und data Wissenschaft<\/em> die Vorhersage der Ums\u00e4tze in der B\u00e4ckerei-Konditorei-Abteilung seiner Superm\u00e4rkte zu optimieren.<\/p>\n<\/div>

Mit diesem Projekt wird ein doppeltes Ziel erreicht: Es wird genug produziert, um die Nachfrage zu befriedigen, und gleichzeitig wird die \u201cVerschrottung\u201d, d.h. die Menge der unverkauften Produkte, reduziert.<\/p>\n

Der Erfolg dieses Anwendungsfalls h\u00e4ngt insbesondere von den Teams ab, die sowohl die betroffenen \u201cArbeitspl\u00e4tze\u201d (Abteilungsleiter) als auch die verschiedenen technischen Profile von Artefact und der Carrefour-Gruppe einbeziehen.<\/p>\n<\/div>

Ein neuer Algorithmus zur Verhinderung von Abf\u00e4llen in der B\u00e4ckerei-Konditorei-Abteilung<\/h2><\/div>

In der Welt des Einzelhandels ist jeder Tag anders. Die Ums\u00e4tze h\u00e4ngen stark vom Kontext ab: Feiertage, Wetter, aktuelle Werbeaktionen, Merchandising-Highlights, usw. Um alle Variablen zu ber\u00fccksichtigen, die sich auf die Nachfrage auswirken, m\u00fcssen wir in der Lage sein, die Petabytes an data zu analysieren, die durch die Milliarden von Transaktionen, die jedes Jahr bei Carrefour durchgef\u00fchrt werden, erzeugt werden, zu denen wir noch externe data hinzuf\u00fcgen m\u00fcssen, die den Konsum beeinflussen. Diese Berechnungen sind nur mit k\u00fcnstlicher Intelligenz m\u00f6glich.<\/p>\n<\/div>

Die Teams der Carrefour-Gruppe und von Artefact begannen also mit data aus den Verkaufseinnahmen von mehr als 200 Superm\u00e4rkten in Frankreich. Jeden Tag wird dieses data gesammelt, bereinigt und mit externen Quellen - wie z.B. dem Kalender data - angereichert, um eine Verkaufshistorie \u00fcber mehrere Jahre zu erstellen. Dies entspricht Tausenden von Konfigurationen f\u00fcr einen einzigen Tag, je nach Sortiment, Produktpreisen, Werbeaktionen usw.<\/p>\n<\/div>

Dieses data wird f\u00fcr das Training von \u00fcberwachten maschinelles Lernen<\/em> Modelle, die auf der Grundlage von Entscheidungsb\u00e4umen aufgebaut sind und die Beziehungen zwischen der Zielvariablen (zuk\u00fcnftige Verk\u00e4ufe) f\u00fcr jedes Produkt und den erkl\u00e4renden Variablen (Werbung, Kannibalisierung usw.) bestimmen.<\/p>\n<\/div>

Enge Zusammenarbeit mit den \u201cFeld\u201d-Teams<\/h2><\/div>

Aus organisatorischer Sicht wurde das Projekt von multidisziplin\u00e4ren Teams geleitet. Zwei Teams auf Seiten von Artefact und Carrefour kombinierten technische und gesch\u00e4ftliche Profile. Die operativen F\u00e4higkeiten der Einzelhandelsfachleute von Carrefour spielten eine entscheidende Rolle. Sie waren in der Lage, ihr Gesch\u00e4ft und ihre Bed\u00fcrfnisse zu erkl\u00e4ren und ihre Visionen einzubringen, um den Erfolg und die Akzeptanz der L\u00f6sung \u201cim wirklichen Leben\u201d zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div>

So wurden die Empfehlungen des Algorithmus zun\u00e4chst in Pilotgesch\u00e4ften nur f\u00fcr Backwaren getestet, um Feedback von den Teams vor Ort zu erhalten. Deren Kommentare wurden genutzt, um die Modelle zu verbessern, bevor die L\u00f6sung f\u00fcr alle B\u00e4ckerei- und Konditoreiprodukte in den Superm\u00e4rkten eingesetzt wurde.<\/p>\n<\/div>

Leicht zug\u00e4ngliche und interoperable Tools<\/h2><\/div>

Alle data-driven-Anwendungsf\u00e4lle von Carrefour werden von einer zentralisierten Plattform im cloud gespeist, die das data zug\u00e4nglich macht, formatiert und dokumentiert. Die Ergebnisse der Verarbeitung werden dann wieder in die Informationssysteme von Carrefour eingespeist und von einer Vielzahl von Mitarbeitern genutzt. Mehrere Teams, bestehend aus data-Wissenschaftlern, data-Ingenieuren, aber auch data-\u00dcbersetzern (zentrale Profile, die als Bindeglied zwischen Unternehmen und data fungieren), werden sie wahrscheinlich konsultieren, umwandeln und f\u00fcr bestimmte Zwecke verarbeiten.<\/p>\n<\/div>

Konkrete Ergebnisse in Bezug auf die Anzahl der weggeworfenen Produkte... und auf das Markenimage<\/h2><\/div>

Einige Monate nach der Einf\u00fchrung dieses neuen Prognosemodells sind die Ergebnisse sehr positiv.<\/p>\n

Tats\u00e4chlich konnten in den letzten f\u00fcnf Monaten des Jahres 2021 etwa 100 Tonnen Geb\u00e4ck eingespart werden. Gleichzeitig ist der Umsatz gestiegen, da es am Ende des Tages weniger Engp\u00e4sse gab.<\/p>\n

Schlie\u00dflich hat sich auch der Net Promoter Score, ein von Carrefour genau beobachteter Leistungsindikator, sehr positiv entwickelt.<\/p>\n<\/div>

Carrefour Group vervielfacht KI-Anwendungsf\u00e4lle zur Verbesserung des Kundenerlebnisses<\/h2><\/div>

K\u00fcnftige Experimente der Gruppe folgen demselben Modell: Reaktion auf die gesch\u00e4ftlichen Anforderungen, Zusammenarbeit mit den operativen Teams, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Diese Beschleunigung der digitalen Transformation von Carrefour wurde durch die Schaffung vollst\u00e4ndiger und fachkundiger data-Teams innerhalb des Unternehmens und die Einf\u00fchrung von data platforms in allen L\u00e4ndern, in denen die Gruppe t\u00e4tig ist, erm\u00f6glicht.<\/p>\n<\/div>

Der Umfang und die F\u00fclle der von Carrefour gesammelten data bietet eine einzigartige Gelegenheit, die gro\u00dfen Herausforderungen zu erforschen, vor denen der Einzelhandel steht: Omnichannel, E-Commerce, Antizipation von Verbrauchergewohnheiten, usw. Carrefour hat k\u00fcrzlich weitere Beispiele daf\u00fcr vorgestellt, wie data zur Verbesserung des Kundenerlebnisses genutzt werden kann: F\u00fcnf-Minuten-Einkauf auf Carrefour.fr<\/a>, die Implementierung von personalisierten Sortimenten f\u00fcr lokale Gesch\u00e4fte und die Personalisierung von Werbeaktionen.<\/p>\n<\/div>

Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel zum Thema \u201cWie kann man Lebensmittelabf\u00e4lle in der B\u00e4ckerei-Konditorei-Abteilung reduzieren?\u201d gelesen haben.\u201d<\/p>\n

Alle unsere Artikel finden Sie in der Nachrichtenraum<\/a> und alle unsere data-Projekte auf unserer Blog<\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>

\u201cKonferenz \u201dLes Assises de la Data Transformation\" mit der Carrefour-Gruppe - 18. Januar 2022<\/h2><\/div>