GRUPPO CARREFOUR Come ridurre gli sprechi alimentari nel reparto panetteria-pasticceria?

Prevedere la domanda nel modo più accurato possibile è uno dei fondamenti del commercio al dettaglio. Tuttavia, questa sfida sta diventando sempre più complessa con l'evolversi delle abitudini dei consumatori. D'ora in poi è necessario tenere conto dell'uso combinato di diversi canali di vendita (dall'e-commerce, ai negozi locali, ai supermercati) e della crescente domanda di responsabilità sociale e ambientale. In cima alla lista dei problemi di CSR legati alla grande distribuzione: lo spreco alimentare.

In Francia, il pane è il terzo prodotto più sprecato dopo frutta e verdura. In effetti, il pane, i dolci e le torte sono prodotti freschi che hanno una durata di conservazione molto limitata. Ma sono anche prodotti che possono generare molta frustrazione tra i clienti quando sono esauriti a fine giornata. Per questo motivo il Gruppo Carrefour, insieme a Artefact, ha cercato di utilizzare l 'apprendimento automatico e la scienza dei dati per ottimizzare la previsione delle vendite nel reparto panetteria-pasticceria dei suoi supermercati.

Questo progetto risponde a un duplice obiettivo: produrre abbastanza per soddisfare la domanda, riducendo al contempo la "rottamazione", cioè il volume di prodotti invenduti.

Il successo di questo caso d'uso si basa, in particolare, sui team che coinvolgono sia i "mestieri" interessati (i responsabili di reparto) sia i vari profili tecnici di Artefact e del Gruppo Carrefour.

Nel mondo del retail, ogni giorno è diverso. Le vendite dipendono fortemente dal contesto: festività, tempo atmosferico, promozioni in corso, punti di forza del merchandising, ecc. Per tenere conto di tutte le variabili che hanno implicazioni sulla domanda, dobbiamo essere in grado di analizzare i petabyte di dati generati dai miliardi di transazioni effettuate ogni anno da Carrefour, a cui dobbiamo aggiungere i dati esterni che influenzano i consumi. Questi calcoli sono possibili solo con l'intelligenza artificiale.

I team del Gruppo Carrefour e di Artefact sono partiti dai dati degli scontrini generati da oltre 200 supermercati in Francia. Ogni giorno, questi dati vengono raccolti, puliti e arricchiti con fonti esterne - come i dati del calendario, ad esempio - per costruire uno storico delle vendite su diversi anni. Questo rappresenta migliaia di configurazioni per un singolo giorno, a seconda dell'assortimento, dei prezzi dei prodotti, delle promozioni, ecc.

Questi dati vengono utilizzati per addestrare modelli di machine learning supervisionati, costruiti sulla base di alberi decisionali, che determinano le relazioni tra la variabile target (vendite future) per ciascun prodotto e le variabili esplicative (promozione, cannibalizzazione, ecc.).

Dal punto di vista organizzativo, il progetto è stato condotto da team multidisciplinari. Due team di Artefact e Carrefour hanno unito profili tecnici e commerciali. Le competenze operative dei professionisti del retail di Carrefour hanno svolto un ruolo cruciale. Sono stati in grado di spiegare la loro attività, le loro esigenze e di portare la loro visione, al fine di garantire il successo e l'adozione della soluzione "nella vita reale".

Ad esempio, le raccomandazioni dell'algoritmo sono state testate per la prima volta in negozi pilota, solo sui prodotti di pasticceria, per ottenere un feedback dai team sul campo. I loro commenti sono stati utilizzati per migliorare i modelli, prima che la soluzione fosse distribuita su tutti i prodotti da forno e di pasticceria nei supermercati.

Tutti i casi di utilizzo dei dati di Carrefour sono alimentati da una piattaforma centralizzata nel cloud, che rende i dati accessibili, formattati e documentati. I risultati dell'elaborazione vengono poi reimmessi nei sistemi informativi di Carrefour, condivisi da un'ampia gamma di dipendenti. Diversi team, composti da data scientist, ingegneri dei dati, ma anche traduttori di dati (profili cardine, che fungono da anello di congiunzione tra business e dati), possono consultare, trasformare ed elaborare i dati per usi specifici.

A pochi mesi dall'implementazione di questo nuovo modello di previsione, i risultati sono molto positivi.

Negli ultimi cinque mesi del 2021, infatti, sono state risparmiate circa 100 tonnellate di pasticcini. Allo stesso tempo, le vendite sono aumentate grazie alla riduzione degli ammanchi a fine giornata.

Infine, il Net Promoter Score, un indicatore di performance attentamente monitorato da Carrefour, ha avuto un'evoluzione molto positiva.

Per il gruppo, le sperimentazioni future seguiranno lo stesso modello: rispondere alle esigenze aziendali, lavorando congiuntamente con i team operativi, per alimentare l'esperienza del cliente. Questa accelerazione della trasformazione digitale di Carrefour è stata resa possibile dalla creazione di team di dati completi ed esperti all'interno dell'azienda e dall'implementazione di piattaforme di dati in tutti i Paesi in cui il gruppo opera.

Il volume e la ricchezza dei dati raccolti da Carrefour offrono un'opportunità unica per esplorare le principali sfide del settore della vendita al dettaglio: omnichannel, e-commerce, anticipazione delle abitudini dei consumatori, ecc. Carrefour ha recentemente presentato altri esempi di come i dati possono essere utilizzati per migliorare l'esperienza del cliente: la spesa in cinque minuti su Carrefour.fr, l'implementazione di assortimenti personalizzati per i negozi locali e la personalizzazione delle promozioni.

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