La stagionalità nel settore della panificazione: quali modelli riconosce l’IA

Ogni panettiere lo sa: l’anno ha un suo ritmo. Durante l’Avvento la domanda di panpepato e stollen sale alle stelle. In estate i panini e gli snack leggeri vanno a ruba, mentre il pane pesante è meno richiesto. Prima di Pasqua si ordinano trecce e dolci pasquali; durante le vacanze scolastiche l’affluenza crolla in alcuni quartieri, mentre le zone turistiche registrano un boom.

Ogni panettiere esperto conosce questi andamenti stagionali grazie al proprio intuito. Ma l’intuito ha i suoi limiti: ricorda l’anno scorso, non gli ultimi cinque anni. Individua le tendenze principali, ma non le sottili differenze tra i vari punti vendita. E non è in grado di tenere conto contemporaneamente della stagione, del tempo, del giorno della settimana e dell’ubicazione.

È proprio questo che può fare un'intelligenza artificiale.

Quali andamenti stagionali caratterizzano il fatturato dei panifici

La stagionalità nel settore della panificazione è più complessa del semplice "più pane in inverno, più gelato in estate". Esistono diversi livelli che si sovrappongono:

Stagioni e clima. Il fattore più evidente. I mesi freddi fanno aumentare la domanda di pane, prodotti da forno e snack caldi. I mesi caldi spostano le vendite verso prodotti più leggeri, panini farciti e bevande fredde. Ma il passaggio non è lineare: una giornata calda di marzo si comporta in modo diverso da una giornata calda di giugno, anche a parità di temperatura.

Giorni festivi e festività religiose. Pasqua, Natale, Ascensione, Festa nazionale: ogni giorno festivo ha un proprio effetto sulla domanda. Prima di Pasqua aumenta la domanda di trecce e dolci pasquali. Prima di Natale, invece, aumenta la domanda di stollen, Grittibänzen e panpepato. Il giorno stesso della festività l’affluenza è spesso minore, mentre il giorno precedente è nettamente superiore. Questi andamenti variano a livello regionale: una festività che si celebra solo in un cantone non riguarda tutte le filiali.

Le vacanze scolastiche. Uno dei fattori più sottovalutati. Le vacanze scolastiche modificano in modo significativo i flussi di clientela. I panifici di quartiere, che vivono grazie alle famiglie e ai pendolari, registrano un calo di affluenza. Le filiali situate in zone turistiche o in località di escursione ne traggono vantaggio. Inoltre, le vacanze cadono in periodi diversi a seconda del cantone, dello stato federale o della regione, il che complica ulteriormente la pianificazione per le aziende che operano a livello sovraregionale.

Eventi e manifestazioni locali. Mercati, manifestazioni sportive, feste cittadine o fiere attirano una clientela occasionale aggiuntiva, ma solo per determinati punti vendita. Questi effetti sono difficili da prevedere e, nella pianificazione manuale, vengono spesso trascurati o presi in considerazione troppo tardi.

Variazioni stagionali dell'assortimento. Molte panetterie adattano il proprio assortimento in base alla stagione: torte alle fragole in estate, torta alle prugne in autunno, Grittibänze a novembre. Questi prodotti nuovi o reintrodotti non hanno un storico di vendita recente: la pianificazione si basa sui ricordi dell'anno precedente.

Perché la pianificazione manuale delle stagioni raggiunge i propri limiti

La maggior parte delle panetterie tiene conto della stagionalità nella propria pianificazione, ma in modo approssimativo. «Il 30% in più di stollen prima di Natale» è una regola empirica che, in linea di massima, è corretta. Tuttavia, non risponde alle domande davvero importanti:

Il 30% in più rispetto a quando, esattamente? Rispetto all’anno scorso? Rispetto alla media degli ultimi tre anni? A partire da quale giorno, esattamente, inizia l’effetto Natale in questa specifica filiale? E cosa succede se quest’anno Natale cade di mercoledì invece che di venerdì?

Sono proprio queste sottigliezze a fare la differenza tra una buona pianificazione e una ottima. E semplicemente non è possibile riprodurle manualmente per ogni prodotto in ogni sede.

A ciò si aggiunge il fatto che le tendenze stagionali cambiano. Le abitudini di consumo si evolvono nel corso degli anni. Ciò che cinque anni fa era un vero e proprio successo di vendite durante l’Avvento, oggi potrebbe non andare altrettanto bene. Un panettiere esperto sa riconoscere queste tendenze, ma solo dopo che la stagione è finita. A quel punto, però, è troppo tardi per la pianificazione dell’anno in corso.

Come GoNina individua e sfrutta i modelli GoNina

GoNina automaticamente la cronologia delle vendite proveniente dal sistema di cassa e individua al suo interno modelli stagionali su più livelli contemporaneamente. L'intelligenza artificiale non tiene conto solo del fatto che "è dicembre", ma anche della combinazione di stagione, giorno della settimana, condizioni meteorologiche, giorni festivi, vacanze scolastiche e comportamenti specifici della località.

Ecco alcuni esempi di ciò che l'intelligenza artificiale è in grado di riconoscere e che un essere umano difficilmente riesce a fare nella vita di tutti i giorni:

Stagionalità specifica per filiale. La filiale sul lago vende il 40% in più di panini in estate, mentre quella in centro città solo il 10% in più. L'intelligenza artificiale rileva questa differenza e formula le previsioni di conseguenza.

Effetti delle festività in relazione al giorno della settimana. Un fine settimana dell’Ascensione con un ponte si comporta in modo diverso rispetto a un’Ascensione senza ponte. L’intelligenza artificiale rileva come la festività, in combinazione con il giorno della settimana, influisca sulle vendite.

Inizio e fine della stagione. Quando inizia esattamente la stagione dei “Grittibänz” in questa filiale? Quando diminuisce la domanda di dolci pasquali? L’intelligenza artificiale individua il momento ottimale sulla base dei dati, anziché basarsi su una data prestabilita in modo generico.

Nuovi prodotti stagionali. Quando un prodotto viene inserito per la prima volta nell'assortimento o torna in vendita dopo una pausa, l'IA prende come riferimento prodotti simili per elaborare una prima previsione. Nei primi giorni di vendita, il modello apprende rapidamente dai dati reali.

Quali sono i vantaggi pratici

Meno eccedenze nei picchi stagionali. Gli errori di pianificazione più gravi si verificano nei giorni in cui la domanda è insolita – e i periodi di transizione stagionale sono proprio giorni di questo tipo. Se l’intelligenza artificiale rileva che la domanda di «Grittibänz» aumenta notevolmente a partire dal 20 novembre, ma in quella specifica filiale solo a partire dal 25 novembre, l’azienda evita cinque giorni di sovrapproduzione.

Decisioni più oculate sull'assortimento. I dati previsionali indicano quali prodotti stagionali vanno davvero a ruba e quali comportano più spese che guadagni. Questo aiuta a rispondere alla domanda: vale la pena inserire questo dolce speciale nell'assortimento anche nella prossima stagione?

Transizione più graduale tra una stagione e l’altra. Il passaggio dall’assortimento estivo a quello autunnale, o da quello dell’Avvento a quello di gennaio, è spesso frenetico in molte aziende. Grazie alle previsioni basate sui dati, la transizione diventa più pianificabile, poiché l’intelligenza artificiale individua, sulla base dei dati, il momento ottimale per adeguare le quantità.

Le aziende che GoNina riducono le eccedenze fino al 52% e aumentano il fatturato fino al 6% – e l’ottimizzazione stagionale è una componente fondamentale di questo risultato.

Domande frequenti

L'IA ha bisogno di dati relativi a diversi anni per individuare la stagionalità?Idealmente sì: si consiglia di disporre di almeno un anno completo di dati storici sulle vendite per individuare in modo affidabile i modelli stagionali. Tuttavia, l'IA può operare anche con una quantità minore di dati, attingendo a modelli stagionali generali e a località simili.

Come gestisce l'IA i nuovi prodotti stagionali?Nel caso di prodotti privi di dati storici di vendita, l'IA utilizza articoli simili come riferimento. Non appena sono disponibili i primi dati di vendita, il modello si adatta alla domanda effettiva. Di norma, dopo pochi giorni la previsione risulta nettamente più accurata rispetto a una stima manuale.

GoNina tiene conto GoNina delle festività cantonali e delle vacanze scolastiche regionali?Sì. GoNina calendari delle festività specifici per ciascuna sede e le date delle vacanze scolastiche regionali. Ciò è particolarmente importante per le aziende che gestiscono filiali in diversi cantoni o stati federali.

Conclusione

La stagionalità è uno dei principali fattori che determinano le fluttuazioni della domanda nel settore della panificazione. Chi la tiene in considerazione con precisione nella pianificazione riduce le eccedenze e sfrutta al meglio i picchi stagionali. Le regole empiriche sono di aiuto solo in misura limitata: la combinazione di stagione, condizioni meteorologiche, ubicazione e giorno della settimana è troppo complessa per un calcolo manuale.

Le previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale riconoscono automaticamente questi modelli e li traducono in proposte concrete di produzione. Ogni giorno, per ogni prodotto, in ogni sede.

Per saperne di più sul quadro generale delle previsioni di vendita basate sull'intelligenza artificiale, consulta la nostra guida completa per i panifici.

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