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

Predecir la demanda con la mayor precisión 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 problemas de RSE relacionados con la gran distribución: el desperdicio de alimentos.

En Francia, el pan es el tercer producto que más se desperdicia, después de las frutas y verduras. En efecto, el pan, la bollería y la pastelería 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 este motivo, el Grupo Carrefour, junto con Artefact, trató de utilizar el aprendizaje automático y la ciencia dedata para optimizar la predicción de ventas en el departamento de panadería-pastelería de sus supermercados.

Este proyecto cumple un doble objetivo: producir lo suficiente para satisfacer la demanda y reducir el "desecho", es decir, el volumen de productos no vendidos.

El éxito de este caso de uso se basa, en particular, en los equipos que implican tanto a los "puestos de trabajo" afectados (directores 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: vacaciones, meteorología, promociones en curso, merchandising destacado, 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 los data externos que influyen en el consumo. Estos cálculos sólo son posibles con Inteligencia Artificial.

El Grupo Carrefour y los equipos de Artefact empezaron así con data a partir 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 calendario data, por ejemplo- para construir un historial de ventas a lo largo de varios años. Esto representa miles de configuraciones para un mismo día, en función del surtido, los precios de los productos, las promociones, etc.

Este data se utiliza para entrenar modelos supervisados de aprendizaje automático, 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 de Carrefour impulsados por data se alimentan de una plataforma centralizada en la nube, que hace que data sea accesible, esté formateado y documentado. A continuación, los resultados del tratamiento se introducen en los sistemas de información de Carrefour, compartidos por un amplio abanico de empleados. Varios equipos, formados por data científicos, data ingenieros, pero también data traductores (perfiles pivotales, que actúan como enlace entre la empresa y 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 gracias a la disminución de la 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 completos y expertos en data dentro de Compañia, y al despliegue de plataformas data en todos los países en los que opera el grupo.

El volumen y la riqueza de data recopilados por Carrefour brindan una oportunidad única para explorar los principales retos a los que se enfrenta el sector minorista: omnicanalidad, comercio electrónico, anticipación de los hábitos de consumo, etc. Carrefour ha presentado recientemente otros ejemplos de cómo data puede utilizarse para mejorar la experiencia del cliente: la compra 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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