GRUPO CARREFOUR ¿Cómo reducir el desperdicio de alimentos en el departamento de panadería-pastelería?

Predecir la demanda con la mayor exactitud posible es una de las bases del negocio minorista. Sin embargo, este reto es cada vez más complejo a medida que evolucionan los hábitos de los consumidores. A partir de ahora, es necesario tener en cuenta el uso combinado de diferentes canales de venta (desde el comercio electrónico, a las tiendas locales, pasando por los supermercados) y la creciente demanda de responsabilidad social y medioambiental. A la cabeza de la lista de cuestiones de RSC vinculadas a la gran distribución: el desperdicio de alimentos.

En Francia, el pan es el tercer producto que más se desperdicia, después de las frutas y las verduras. En efecto, el pan, la bollería y los pasteles son productos frescos que tienen una vida útil muy limitada. Pero también son artículos que pueden generar mucha frustración entre los clientes cuando se agotan al final del día. Por eso el Grupo Carrefour, junto con Artefact, ha querido utilizar aprendizaje automático y data ciencia para optimizar la predicción de ventas en el departamento de panadería-pastelería de sus supermercados.

Este proyecto responde a un doble objetivo: producir lo suficiente para satisfacer la demanda y reducir al mismo tiempo el “desguace”, es decir, el volumen de productos sin vender.

El éxito de este caso de uso se basa, en particular, en los equipos que implican tanto a los “empleos” afectados (jefes de departamento) como a los distintos perfiles técnicos de Artefact y del Grupo Carrefour.

En el mundo minorista, cada día es diferente. Las ventas dependen en gran medida del contexto: las vacaciones, el tiempo, las promociones en curso, los productos destacados de merchandising, etc. Para tener en cuenta todas las variables que repercuten en la demanda, tenemos que ser capaces de analizar los petabytes de data generados por los miles de millones de transacciones realizadas cada año en Carrefour, a los que hay que añadir el data externo que influye en el consumo. Estos cálculos sólo son posibles con la Inteligencia Artificial.

Los equipos del Grupo Carrefour y Artefact empezaron así con data procedentes de los recibos de caja generados por más de 200 supermercados en Francia. Cada día, este data se recoge, se limpia y se enriquece con fuentes externas -como el data de calendario, por ejemplo- para construir un historial de ventas a lo largo de varios años. Esto representa miles de configuraciones para un solo día, en función del surtido, los precios de los productos, las promociones, etc.

Este data se utiliza para entrenar de forma supervisada aprendizaje automático modelos, construidos a partir de árboles de decisión, que determinan las relaciones entre la variable objetivo (ventas futuras) de cada producto y las variables explicativas (promoción, canibalización, etc.).

Desde el punto de vista organizativo, el proyecto fue dirigido por equipos multidisciplinares. Dos equipos del lado de Artefact y de Carrefour combinaron perfiles técnicos y comerciales. Las competencias operativas de los profesionales de la distribución de Carrefour desempeñaron un papel crucial. Supieron explicar su negocio, sus necesidades y aportar su visión, para garantizar el éxito y la adopción de la solución “en la vida real”.

Por ejemplo, las recomendaciones del algoritmo se probaron primero en tiendas piloto, sólo con productos de pastelería, para obtener la opinión de los equipos sobre el terreno. Sus comentarios se utilizaron para mejorar los modelos, antes de desplegar la solución en todos los productos de panadería y pastelería de los supermercados.

Todos los casos de uso del data-driven de Carrefour son alimentados por una plataforma centralizada en el cloud, que hace accesible, formatea y documenta el data. A continuación, los resultados del tratamiento se retroalimentan en los sistemas de información de Carrefour, compartidos por un amplio abanico de empleados. Varios equipos, formados por científicos data, ingenieros data, pero también traductores data (perfiles pivotales, que actúan como enlace entre la empresa y el data), son susceptibles de consultarlos, transformarlos y procesarlos para usos específicos.

Unos meses después de la aplicación de este nuevo modelo de predicción, los resultados son muy positivos.

De hecho, en los últimos cinco meses de 2021, se ahorraron aproximadamente 100 toneladas de bollería. Al mismo tiempo, las ventas han aumentado debido a la menor escasez al final del día.

Por último, el Net Promoter Score, un indicador de rendimiento seguido de cerca por Carrefour, ha evolucionado muy positivamente.

Para el grupo, los experimentos futuros siguen el mismo modelo: responder a las necesidades del negocio, trabajando conjuntamente con los equipos operativos, para alimentar la experiencia del cliente. Esta aceleración de la transformación digital de Carrefour ha sido posible gracias a la creación de equipos data completos y expertos dentro de la empresa, y al despliegue de data platforms en todos los países en los que opera el grupo.

El volumen y la riqueza del data recopilado por Carrefour ofrecen una oportunidad única para explorar los grandes retos a los que se enfrenta el sector minorista: omnicanalidad, comercio electrónico, anticipación de los hábitos de consumo, etc. Carrefour ha dado a conocer recientemente otros ejemplos de cómo utilizar el data para mejorar la experiencia del cliente: compras en cinco minutos en Carrefour.fr, la implantación de surtidos personalizados para las tiendas locales y la personalización de las promociones.

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