Ridurre i resi in panetteria: affidarsi ai dati anziché all'istinto

Per molte panetterie, i resi fanno parte della routine quotidiana. Alla fine della giornata rimangono pane, croissant e dolci che non possono più essere venduti. Ciò che rimane viene smaltito o, nel migliore dei casi, donato. In ogni caso si tratta di una perdita: in termini di materie prime, ore di lavoro e margine di profitto.

La maggior parte delle aziende è consapevole del proprio problema legato ai resi. Ma risolverlo è più difficile di quanto sembri. Infatti, le cause non risiedono nell'esecuzione, bensì nella pianificazione.

Quanto costano davvero i resi

I costi diretti sono evidenti: ingredienti, energia e ore di lavoro investiti in un prodotto che nessuno acquista. Ma i costi indiretti sono spesso più elevati.

Chi produce regolarmente in eccesso finisce per abituarsi. I resi diventano una «perdita normale», che viene già calcolata nel prezzo di costo. Ciò comporta prezzi di vendita più alti o margini più bassi. A ciò si aggiunge il dispendio di tempo: i resi devono essere registrati, smistati e smaltiti. Nelle panetterie dei negozi questo lavoro richiede rapidamente diverse ore alla settimana.

E poi c'è la questione dell'immagine. I clienti che arrivano poco prima della chiusura e vedono gli scaffali pieni potrebbero apprezzare la scelta. Ma come azienda, ne paghi un prezzo elevato.

Perché è così difficile ridurre i resi

La domanda di prodotti da forno è imprevedibile. O almeno così sembra alle aziende. Una giornata piovosa, le vacanze scolastiche, un mercato locale o semplicemente un mercoledì invece che un giovedì: tutto questo influisce sulle quantità e sui tipi di prodotti venduti.

La maggior parte dei panifici reagisce a questa incertezza creando un margine di sicurezza. Meglio avere qualche panino in più piuttosto che uno scaffale vuoto. È comprensibile, ma porta sistematicamente a una sovrapproduzione.

L'altro approccio classico: l'esperienza. «Il lunedì c'è meno affluenza, il venerdì di più.» Questo è vero in media, ma è di scarsa utilità se un venerdì soleggiato di marzo si comporta in modo completamente diverso da un venerdì piovoso di ottobre e se la filiale alla stazione presenta andamenti del tutto diversi rispetto a quella del quartiere.

Il problema fondamentale è che una persona non può calcolare ogni giorno la quantità ottimale per centinaia di articoli in diverse sedi, tenendo conto contemporaneamente delle condizioni meteorologiche, delle ferie, degli eventi e delle tendenze stagionali. È semplicemente troppo complesso.

Come le previsioni basate sui dati riducono i resi

È proprio qui che entrano in gioco le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale. Anziché affidarsi all'esperienza e a margini di sicurezza, l'intelligenza artificiale analizza automaticamente quali quantità sono effettivamente necessarie in quale giorno e in quale sede.

A tal fine, GoNina direttamente al sistema di cassa del panificio – ad esempio HS-Soft, ProtecData o Lightspeed – e integra i dati storici di vendita, le previsioni meteorologiche, i giorni festivi, le vacanze scolastiche e gli eventi locali. Sulla base di questi dati, l'intelligenza artificiale elabora una previsione giornaliera delle vendite per ogni prodotto e sede.

Il risultato è una proposta d'ordine concreta: non "più o meno come la settimana scorsa", bensì una raccomandazione basata sui dati che si adatta quotidianamente alla situazione attuale. L'azienda può accettare direttamente la proposta oppure modificarla manualmente.

La differenza fondamentale rispetto all'istinto: l'IA tiene conto contemporaneamente di decine di fattori che una persona non è in grado di valutare sistematicamente nella vita quotidiana. Si rende conto che in un mercoledì soleggiato dopo le vacanze di primavera, nel punto vendita 3 c'è più richiesta di panini e meno di pane rustico, e adatta di conseguenza il consiglio.

Cosa cambia nella pratica

I panifici che GoNina segnalano diversi vantaggi:

Meno scarti a fine giornata. Il cambiamento più evidente: alla fine della giornata rimangono meno scarti. Le aziende riescono a ridurre gli scarti fino al 52%. Ciò significa meno resi, meno spreco alimentare e minori costi delle materie prime.

Discussioni meno accese. La domanda «Quanto dobbiamo preparare domani?» è spesso oggetto di discussione tra il reparto produzione, la direzione del punto vendita e la direzione aziendale. Grazie a una raccomandazione basata sui dati, questa discussione diventa più oggettiva e più breve.

Maggiori ricavi nonostante una produzione ridotta. Sembra paradossale, ma è logico: quando le previsioni sono più accurate, i prodotti giusti sono disponibili più spesso. I clienti trovano ciò che cercano, invece di ripiegare sugli articoli rimanenti o di uscire dal negozio senza acquistare nulla. Le aziende registrano così un aumento del fatturato fino al 6%.

Una base decisionale più solida per l'assortimento. I dati previsionali indicano anche quali prodotti sono costantemente richiesti e quali vengono venduti solo raramente. Ciò aiuta nelle decisioni relative all'assortimento: vale la pena continuare a tenere questo dolce speciale tutti i giorni o è sufficiente tre giorni alla settimana?

Domande frequenti

In quanto tempo vedrò un miglioramento sui resi? La maggior parte delle aziende nota un cambiamento tangibile già nelle prime settimane. L'intelligenza artificiale apprende dai dati di vendita e diventa sempre più precisa col passare del tempo. L'effetto completo si manifesta in genere dopo due o tre mesi.

Posso anche ignorare i suggerimenti? Sì . GoNina consigli, non imposizioni. L'azienda può modificare manualmente ogni suggerimento, ad esempio se è in programma una promozione speciale o se si desidera dare maggiore risalto a un prodotto.

E se preferissi produrre un po' di più? Si tratta di una scelta consapevole che GoNina . La previsione indica la domanda prevista. Che tu produca una quantità superiore o leggermente inferiore a tale cifra, la decisione spetta a te. Ma sarà una decisione basata sui dati, anziché generica.

Conclusione

I resi in panetteria non sono un male inevitabile. Sono il risultato di una pianificazione incerta, che può essere notevolmente ridotta grazie ai dati giusti. Le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale non sostituiscono l'istinto, ma lo integrano con una base di dati che nessun essere umano è in grado di fornire nella pratica quotidiana.

Chi desidera ridurre gli sprechi senza perdere fatturato troverà nelle previsioni basate sui dati uno strumento concreto.

Per saperne di più su come le previsioni basate sull'intelligenza artificiale semplificano l'intera pianificazione della produzione, consulta la nostra guida alle previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale per i panifici.