Processi logistici basati sui dati come fattore di successo nell’eFood

Alte frequenze di ordinazione, tempi di consegna brevi e un mercato altamente competitivo. Per soddisfare le elevate esigenze di servizio di consegna della logistica alimentare fresca, sono necessarie catene logistiche ottimamente coordinate, soprattutto alla luce delle attuali carenze di consegna. Sempre più in primo piano, oltre al commercio al dettaglio tradizionale, ci sono anche le offerte online.

Da Ludwig Häberle

(San Gallo) La quota online nel settore alimentare in Svizzera era nel 2019 solo del 2,4%, ma è aumentata durante la crisi da Corona fino al 2021, raggiungendo il 3,8% - con una tendenza in continua crescita. I più recenti dati di fatturato di Migros Online, Coop.ch e Farmy mostrano che tutti i fornitori hanno registrato tassi di crescita a doppia cifra nell’anno passato. Il segmento di mercato sta diventando sempre più rilevante per gli attori. L’assortimento non comprende più solo articoli di convenienza. Per molti consumatori, il settore fresco è uno dei fattori decisivi per o contro la decisione di acquisto.

Elevate richieste per la logistica eFood

Tuttavia, le offerte online devono offrire la stessa qualità e una selezione simile a quella del commercio al dettaglio tradizionale. Gli assortimenti crescono costantemente, sia nel settore dei prodotti freschi che in quello dei prodotti di convenienza. L’aumento della domanda di prodotti regionali aumenta anche il numero di fornitori. Per la logistica, ciò comporta sfide e opportunità. La logistica fresca può rappresentare un vero vantaggio competitivo se, grazie a un’elevata velocità di consegna e qualità della logistica, il beneficio per il cliente diventa tangibile e allo stesso tempo i costi di stoccaggio e trasporto non sfuggono al controllo.

Potenziali di efficienza attraverso profili di acquisto personalizzati

Ma come si possono armonizzare disponibilità del prodotto, freschezza ed efficienza dei costi? Un punto di partenza è l’analisi intelligente e l’applicazione dei dati. Più un rivenditore conosce i propri clienti e sa quali prodotti vengono richiesti quando e in quale quantità, meglio può pianificare le quantità di vendita e gestire i flussi di merci in modo ottimale in base alla disponibilità e alla data di scadenza. Soprattutto per i prodotti freschi con una durata di conservazione molto breve, la minimizzazione delle rotture di stock può ridurre significativamente i costi. Per agire in modo ottimale lungo la catena di fornitura, mantenere i clienti soddisfatti e tenere bassi i costi, in futuro sarà necessario considerare in modo molto più dettagliato le informazioni sul comportamento dei clienti nella logistica fresca. I programmi di fidelizzazione dei rivenditori alimentari forniscono la base per questo e consentono la creazione di profili di acquisto personalizzati.

Big Data e IA: opportunità attraverso nuove connessioni di dati

Gli sviluppi rapidi attorno a Big Data e IA hanno il potenziale di plasmare la logistica fresca. A differenza di prima, i dati oggi non sono più una merce rara - al contrario! Gli attori nelle catene di processo logistiche generano già una quantità enorme di dati di transazione. Nonostante la varietà di dati, spesso non vengono nemmeno analizzati completamente i propri dati. È proprio nella nuova connessione con fonti di dati esterne che risiede non solo l’ambizione di Big Data e, su questa base, di Data Analytics, ma anche un notevole potenziale.

Riconoscere il potere del forecasting

Possono aiutare previsioni affidabili delle quantità di ordinazione attese. L’utilizzo di quantità di ordinazione storiche e festività per identificare le stagionalità e le influenze legate agli eventi, combinato con dati meteorologici e altri fattori rilevanti sulle vendite, crea la base per lo sviluppo di un modello di previsione basato sui dati, che consente previsioni più affidabili grazie all’individuazione delle correlazioni. Idealmente, l’aumentata flessibilità nell’adattare le quantità di ordinazione alla domanda dei clienti contribuisce all’ottimizzazione della catena logistica, da cui alla fine beneficia anche il cliente.

L’illusione della ricetta segreta della Big Data Roadmap

Lo sviluppo di competenze in Big Data consente alle aziende di prendere decisioni in modo proattivo, piuttosto che agire solo in modo reattivo. Ma una cosa è certa: non esistono ricette segrete per le strategie di Big Data, né per i rivenditori alimentari né per le aziende di logistica. Oltre alle fonti di dati utilizzabili, devono essere considerate anche le competenze interne di Data Analytics. A seconda delle condizioni quadro esistenti, la “Big Data Roadmap” dovrebbe sempre essere elaborata in modo specifico per l’azienda.

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Ludwig Häberle è project manager presso la Logistics Advisory Experts GmbH e lavora come ricercatore e dottorando presso l’ Istituto di Supply Chain Management dell’Università di San Gallo.www.logistics-advisory-experts.ch