{"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\/es\/cases\/carrefour-group-how-to-reduce-food-waste-bakery-pastry\/","title":{"rendered":"GRUPO CARREFOUR<\/span> \u00bfC\u00f3mo reducir el desperdicio de alimentos en el departamento de panader\u00eda-pasteler\u00eda?"},"content":{"rendered":"

Carrefour utiliza la IA y el data para mejorar la satisfacci\u00f3n del cliente luchando contra el desperdicio de alimentos en el departamento de panader\u00eda-pasteler\u00eda de sus supermercados en Francia. <\/p>\n

La satisfacci\u00f3n y la experiencia del cliente est\u00e1n en el coraz\u00f3n del ADN del grupo Carrefour. Por lo tanto, es natural que los proyectos data-driven del minorista n\u00famero uno de Europa impregnen todas sus actividades para servir mejor a los consumidores.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>

Grupo Carrefour | \u00bfC\u00f3mo reducir el desperdicio alimentario en el departamento de panader\u00eda-pasteler\u00eda?<\/h2><\/div>

Predecir la demanda con la mayor exactitud posible es una de las bases del negocio minorista. Sin embargo, este reto es cada vez m\u00e1s complejo a medida que evolucionan los h\u00e1bitos de los consumidores. A partir de ahora, es necesario tener en cuenta el uso combinado de diferentes canales de venta (desde el comercio electr\u00f3nico, 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 distribuci\u00f3n: el desperdicio de alimentos.<\/p>\n<\/div>

En Francia, el pan es el tercer producto que m\u00e1s se desperdicia, despu\u00e9s de las frutas y las verduras. En efecto, el pan, la boller\u00eda y los pasteles son productos frescos que tienen una vida \u00fatil muy limitada. Pero tambi\u00e9n son art\u00edculos que pueden generar mucha frustraci\u00f3n entre los clientes cuando se agotan al final del d\u00eda. Por eso el Grupo Carrefour, junto con Artefact, ha querido utilizar aprendizaje autom\u00e1tico<\/em> y data ciencia<\/em> para optimizar la predicci\u00f3n de ventas en el departamento de panader\u00eda-pasteler\u00eda de sus supermercados.<\/p>\n<\/div>

Este proyecto responde a un doble objetivo: producir lo suficiente para satisfacer la demanda y reducir al mismo tiempo el \u201cdesguace\u201d, es decir, el volumen de productos sin vender.<\/p>\n

El \u00e9xito de este caso de uso se basa, en particular, en los equipos que implican tanto a los \u201cempleos\u201d afectados (jefes de departamento) como a los distintos perfiles t\u00e9cnicos de Artefact y del Grupo Carrefour.<\/p>\n<\/div>

Un nuevo algoritmo para evitar el \u201cdesguace\u201d en la panader\u00eda-pasteler\u00eda<\/h2><\/div>

En el mundo minorista, cada d\u00eda 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 a\u00f1o en Carrefour, a los que hay que a\u00f1adir el data externo que influye en el consumo. Estos c\u00e1lculos s\u00f3lo son posibles con la Inteligencia Artificial.<\/p>\n<\/div>

Los equipos del Grupo Carrefour y Artefact empezaron as\u00ed con data procedentes de los recibos de caja generados por m\u00e1s de 200 supermercados en Francia. Cada d\u00eda, 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 a\u00f1os. Esto representa miles de configuraciones para un solo d\u00eda, en funci\u00f3n del surtido, los precios de los productos, las promociones, etc.<\/p>\n<\/div>

Este data se utiliza para entrenar de forma supervisada aprendizaje autom\u00e1tico<\/em> modelos, construidos a partir de \u00e1rboles de decisi\u00f3n, que determinan las relaciones entre la variable objetivo (ventas futuras) de cada producto y las variables explicativas (promoci\u00f3n, canibalizaci\u00f3n, etc.).<\/p>\n<\/div>

Estrecha colaboraci\u00f3n con los equipos \u201csobre el terreno<\/h2><\/div>

Desde el punto de vista organizativo, el proyecto fue dirigido por equipos multidisciplinares. Dos equipos del lado de Artefact y de Carrefour combinaron perfiles t\u00e9cnicos y comerciales. Las competencias operativas de los profesionales de la distribuci\u00f3n de Carrefour desempe\u00f1aron un papel crucial. Supieron explicar su negocio, sus necesidades y aportar su visi\u00f3n, para garantizar el \u00e9xito y la adopci\u00f3n de la soluci\u00f3n \u201cen la vida real\u201d.<\/p>\n<\/div>

Por ejemplo, las recomendaciones del algoritmo se probaron primero en tiendas piloto, s\u00f3lo con productos de pasteler\u00eda, para obtener la opini\u00f3n de los equipos sobre el terreno. Sus comentarios se utilizaron para mejorar los modelos, antes de desplegar la soluci\u00f3n en todos los productos de panader\u00eda y pasteler\u00eda de los supermercados.<\/p>\n<\/div>

Herramientas de f\u00e1cil acceso e interoperables<\/h2><\/div>

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 continuaci\u00f3n, los resultados del tratamiento se retroalimentan en los sistemas de informaci\u00f3n de Carrefour, compartidos por un amplio abanico de empleados. Varios equipos, formados por cient\u00edficos data, ingenieros data, pero tambi\u00e9n traductores data (perfiles pivotales, que act\u00faan como enlace entre la empresa y el data), son susceptibles de consultarlos, transformarlos y procesarlos para usos espec\u00edficos.<\/p>\n<\/div>

Resultados concretos sobre el n\u00famero de productos desechados... y sobre la imagen de marca<\/h2><\/div>

Unos meses despu\u00e9s de la aplicaci\u00f3n de este nuevo modelo de predicci\u00f3n, los resultados son muy positivos.<\/p>\n

De hecho, en los \u00faltimos cinco meses de 2021, se ahorraron aproximadamente 100 toneladas de boller\u00eda. Al mismo tiempo, las ventas han aumentado debido a la menor escasez al final del d\u00eda.<\/p>\n

Por \u00faltimo, el Net Promoter Score, un indicador de rendimiento seguido de cerca por Carrefour, ha evolucionado muy positivamente.<\/p>\n<\/div>

El Grupo Carrefour multiplica los casos de uso de la IA para mejorar la experiencia del cliente<\/h2><\/div>

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 aceleraci\u00f3n de la transformaci\u00f3n digital de Carrefour ha sido posible gracias a la creaci\u00f3n de equipos data completos y expertos dentro de la empresa, y al despliegue de data platforms en todos los pa\u00edses en los que opera el grupo.<\/p>\n<\/div>

El volumen y la riqueza del data recopilado por Carrefour ofrecen una oportunidad \u00fanica para explorar los grandes retos a los que se enfrenta el sector minorista: omnicanalidad, comercio electr\u00f3nico, anticipaci\u00f3n de los h\u00e1bitos de consumo, etc. Carrefour ha dado a conocer recientemente otros ejemplos de c\u00f3mo utilizar el data para mejorar la experiencia del cliente: compras en cinco minutos en Carrefour.fr<\/a>, la implantaci\u00f3n de surtidos personalizados para las tiendas locales y la personalizaci\u00f3n de las promociones.<\/p>\n<\/div>

Gracias por leer nuestro art\u00edculo sobre \u201c\u00bfC\u00f3mo reducir el desperdicio de alimentos en el departamento de panader\u00eda-pasteler\u00eda?\u201d<\/p>\n

Encuentre todos nuestros art\u00edculos en la Sala de prensa<\/a> y todos nuestros proyectos data en nuestro blog<\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>

\u201cConferencia \u201dLes Assises de la Data Transformation\" con el Grupo Carrefour - 18 de enero de 2022<\/h2><\/div>