Previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale per i panifici: la guida completa

Ogni giorno i panifici si trovano ad affrontare lo stesso dilemma: quanto produrre? Una quantità eccessiva comporta resi, spreco alimentare e costi inutili. Una quantità insufficiente comporta scaffali vuoti, mancati guadagni e clienti delusi. Nella maggior parte delle attività questa decisione viene ancora presa sulla base dell’esperienza e dell’istinto, spesso sotto pressione e senza disporre di dati completi.

Le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale stanno cambiando radicalmente la situazione. Analizzano automaticamente i dati di vendita, le condizioni meteorologiche, i giorni festivi, le vacanze scolastiche e altri fattori influenti, fornendo suggerimenti concreti sulla produzione per ogni articolo e sede. In questa guida spieghiamo come funziona, quali sono i vantaggi e a cosa devono prestare attenzione i panifici al momento dell'implementazione.

Cosa sono le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale?

Una previsione delle vendite basata sull'intelligenza artificiale utilizza l'apprendimento automatico per prevedere la domanda futura sulla base dei dati storici di vendita e dei fattori esterni. A differenza dei semplici calcoli della media, l'intelligenza artificiale è in grado di individuare modelli e correlazioni complessi che sono difficilmente percepibili dall'occhio umano.

Ad esempio: un mercoledì di marzo, con una temperatura di 14 °C e pioggia leggera, due giorni dopo un giorno festivo, il punto vendita A vende in genere 23 panini al sale e 45 croissant, mentre il punto vendita B solo 12 panini al sale e 60 croissant. Un essere umano non è in grado di calcolare quotidianamente tali modelli specifici per sede e prodotto per centinaia di articoli. Un'intelligenza artificiale sì.

GoNina una piattaforma di intelligenza artificiale di questo tipo. È stata sviluppata appositamente per panetterie, ristoranti e altre attività che trattano prodotti deperibili ed è attualmente in uso in Svizzera, Germania, Austria, Francia e in altri mercati europei.

Il problema: perché la pianificazione manuale raggiunge i propri limiti

La domanda di prodotti da forno è influenzata da una serie di fattori. Il tempo atmosferico modifica le abitudini di acquisto: nelle giornate calde si vendono più bevande fredde e snack leggeri, mentre nelle giornate fredde si vendono più pane e dolci. Le vacanze scolastiche modificano i flussi di clienti, soprattutto nei panifici di quartiere. Le festività spostano la domanda, gli eventi locali attirano una clientela occasionale aggiuntiva e i giorni della settimana presentano dinamiche specifiche.

In pratica, è impossibile per i responsabili di filiale o i responsabili di produzione tenere conto quotidianamente di tutti questi fattori per ogni prodotto in ogni sede. La maggior parte dei panifici lavora quindi basandosi su regole empiriche: «Il lunedì meno croissant», «Quando piove più pane», «Prima di Pasqua il 20% in più». Queste regole empiriche sono utili, ma troppo approssimative. Il risultato sono resi a fine giornata o prodotti esauriti troppo presto: entrambe le cose costano denaro.

La situazione diventa particolarmente complessa per le catene di panetterie. Chi deve gestire cinque, dieci o venti punti vendita, ciascuno con un assortimento compreso tra 50 e 200 articoli, non può più farlo in modo efficiente manualmente. In questi casi, la pianificazione della produzione diventa un lavoro a tempo pieno, eppure spesso rimane imprecisa.

Come funzionano nella pratica le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale?

Il processo può essere suddiviso in tre fasi:

Fase 1 - Integrazione dei dati: la piattaforma AI si collega al sistema di cassa del panificio. Con GoNina ciò GoNina , tra l’altro, tramite un’interfaccia diretta con HS-Soft, ProtecData, Lightspeed e altri comuni sistemi POS. In questo modo vengono importati automaticamente i dati anagrafici relativi a vendite, articoli e filiali. Inoltre, vengono collegate fonti di dati esterne: previsioni meteorologiche, calendari delle festività e delle vacanze, nonché dati sugli eventi locali.

Fase 2 - Analisi e apprendimento: l'IA analizza i dati storici di vendita e individua dei modelli. Impara come il tempo, il giorno della settimana, la stagione e l'ubicazione influenzano le vendite dei singoli prodotti. Il modello si adatta continuamente: nuovi prodotti, modifiche all'assortimento o variazioni nei flussi di clienti vengono automaticamente presi in considerazione.

Fase 3 - Previsione e proposta d'ordine: sulla base dell'analisi, l'intelligenza artificiale elabora una previsione giornaliera delle vendite per ogni prodotto e sede per i prossimi 7-30 giorni. Queste previsioni vengono reimmesse nel sistema sotto forma di proposte d'ordine concrete o di volumi di produzione. L'azienda può accettare direttamente le proposte o modificarle manualmente.

Il risultato: invece di dover effettuare ogni giorno una stima manuale, il panificio riceve consigli basati sui dati, che vengono aggiornati automaticamente.

Quali risultati sono realistici?

Le aziende che GoNina ottengono i seguenti risultati sulla base di dati reali provenienti da oltre 50 sedi attive:

52% in meno di eccedenze: grazie a previsioni più accurate, si produce meno di quanto non venga venduto. Ciò riduce i resi, lo spreco alimentare e i costi di smaltimento.

+6% di fatturato: previsioni più accurate significano anche che i prodotti più richiesti si esauriscono meno spesso prima del tempo. La disponibilità aumenta e, di conseguenza, anche il fatturato.

12 ore di risparmio di tempo al mese: l'analisi quotidiana dei dati di vendita, la creazione di liste di produzione e il coordinamento tra i punti vendita vengono in gran parte eliminati. Il team può concentrarsi sull'attività artigianale e sulla vendita.

Questi risultati variano a seconda delle dimensioni dell'azienda, dell'assortimento e della situazione di partenza. In linea di massima, più ampio è l'assortimento e più numerose sono le sedi, maggiore è l'effetto.

Per quali panetterie sono indicate le previsioni basate sull'intelligenza artificiale?

Che si tratti di due filiali o di venti: chi produce al mattino e rifornisce i vari punti vendita conosce bene la sfida quotidiana: quanta quantità di quale prodotto va consegnata oggi e dove?

Più sedi = maggiore efficacia. Con ogni nuova filiale, la complessità aumenta. Anziché affidare alla sede centrale la distribuzione forfettaria o lasciare che ogni filiale effettui gli ordini individualmente, GoNina fornisce suggerimenti GoNina per ogni singola filiale e prodotto. Le aziende con più sedi risparmiano così molto tempo e riducono in modo significativo le eccedenze.

Ne vale la pena anche per i punti vendita fisici. Chi offre un vasto assortimento e deve decidere ogni giorno quanti panini intrecciati, quanti panini tondi e quanti cornetti alle nocciole mettere in forno, trae vantaggio da una previsione che tiene automaticamente conto del tempo, del giorno della settimana e della stagione. Meno resi la sera, meno cestini vuoti nel pomeriggio.

Cosa distingue GoNina altre soluzioni?

GoNina sviluppata appositamente per il settore alimentare. Tre aspetti sono particolarmente importanti per noi:

1. Previsioni precise: per i panifici, alla fine conta solo una cosa: la giusta quantità al momento giusto. Per questo abbiamo sviluppato modelli di previsione leader di mercato, in grado di fornire previsioni su base giornaliera per ogni articolo e per ogni punto vendita. Questi modelli sono stati sviluppati in collaborazione con l'ETH di Zurigo e sono sostenuti da Innosuisse, NVIDIA Inception e altri partner.

2. Semplicità nell'uso quotidiano: le panetterie non sono aziende IT. Ecco perché GoNina è progettato GoNina essere implementato rapidamente e utilizzato con facilità. Le integrazioni dirette con sistemi di cassa come HS Soft, ProtecData, Lightspeed e altri garantiscono che l'implementazione avvenga in pochi giorni, senza trasferimento manuale dei dati né esportazione in formato CSV.

3. Vicini al cliente: rispondiamo rapidamente, offriamo un'assistenza personalizzata in tedesco, francese, inglese e italiano e ospitiamo tutti i dati in Svizzera e nell'UE. Ma soprattutto: sappiamo ascoltare. Il feedback dei clienti viene integrato direttamente nello sviluppo del prodotto, senza finire in una coda d'attesa.

Ogni azienda può provare GoNina per GoNina settimane senza alcun rischio. Chi non ne è convinto riceverà un rimborso.

Domande frequenti

Quanto costa utilizzare le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale?
‍Icosti dipendono dal numero di sedi e dalla portata del progetto. GoNina una struttura dei prezzi trasparente, consultabile sul sito web. È possibile iniziare senza rischi con una fase di prova di 4 settimane con garanzia di rimborso.

Quanto tempo richiede l'implementazione?
‍Se si disponegià di un sistema POS, l'onboarding richiede solitamente solo pochi giorni. GoNina della configurazione e dell'integrazione: lo sforzo richiesto per la gestione è minimo.

Devo sostituire i miei sistemi attuali?
‍No. GoNina il sistema di cassa e il sistema di gestione delle scorte esistenti. Le previsioni vengono integrate nei processi attuali sotto forma di proposte d'ordine.

Funziona anche con i prodotti stagionali o le novità?
‍Sì. L'IA riconosce automaticamente i modelli stagionali ed è in grado di apprendere rapidamente anche nel caso di nuovi prodotti, utilizzando articoli simili come riferimento.

In quali paesi è GoNina ?
GoNina disponibile in Svizzera, Germania, Austria, Francia e in altri mercati europei. La piattaforma supporta il tedesco, il francese, l'inglese e l'italiano.

Conclusione

Le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale non sono più una questione del futuro: sono già disponibili oggi e forniscono risultati misurabili. Per i panifici, ciò significa meno eccedenze, più fatturato, meno sforzo di pianificazione e decisioni più efficaci sull'assortimento. Per saperne di più su come le previsioni basate sull'intelligenza artificiale riducono concretamente lo sforzo di pianificazione, leggi qui. La tecnologia c'è. L'unica domanda è: quando la tua azienda farà il grande passo?