{"id":55195,"date":"2022-03-20T12:27:12","date_gmt":"2022-03-20T11:27:12","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.brand-architecture.at\/2022\/03\/20\/processos-logisticos-orientados-por-dados-como-fator-de-sucesso-no-efood\/"},"modified":"2022-03-20T12:27:12","modified_gmt":"2022-03-20T11:27:12","slug":"processos-logisticos-orientados-por-dados-como-fator-de-sucesso-no-efood","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/transportjournal.com\/pt-pt\/2022\/03\/20\/processos-logisticos-orientados-por-dados-como-fator-de-sucesso-no-efood\/","title":{"rendered":"Processos log\u00edsticos orientados por dados como fator de sucesso no eFood"},"content":{"rendered":"<h5><strong>Altas frequ\u00eancias de pedidos, prazos de entrega curtos e um mercado altamente competitivo. Para atender \u00e0s altas exig\u00eancias de servi\u00e7o de entrega da log\u00edstica de produtos frescos, s\u00e3o necess\u00e1rias cadeias log\u00edsticas bem ajustadas, especialmente considerando os atuais gargalos de entrega. Al\u00e9m do com\u00e9rcio f\u00edsico, as ofertas online est\u00e3o se tornando cada vez mais relevantes.<\/strong><\/h5>\n<p>Por Ludwig H\u00e4berle<\/p>\n<p>(St. Gallen) Em 2019, a participa\u00e7\u00e3o online no setor de alimentos na Su\u00ed\u00e7a era de apenas 2,4%, mas aumentou para 3,8% durante a crise da Corona at\u00e9 2021 \u2013 com uma tend\u00eancia de crescimento cont\u00ednua. Os n\u00fameros de vendas mais recentes da Migros Online, Coop.ch e Farmy mostram que todos os fornecedores conseguiram taxas de crescimento de dois d\u00edgitos no ano passado. O segmento de mercado est\u00e1 se tornando cada vez mais relevante para os atores. A gama de produtos n\u00e3o se limita mais apenas a itens de conveni\u00eancia. Para muitos consumidores, a \u00e1rea de produtos frescos \u00e9 um dos fatores essenciais na decis\u00e3o de compra.<\/p>\n<h5><strong>Altas exig\u00eancias para a log\u00edstica de e-food<\/strong><\/h5>\n<p>As ofertas online devem oferecer a mesma qualidade e uma sele\u00e7\u00e3o semelhante \u00e0 do com\u00e9rcio f\u00edsico. As gamas de produtos est\u00e3o em constante crescimento, tanto na \u00e1rea de produtos frescos quanto de conveni\u00eancia. A crescente demanda por produtos regionais tamb\u00e9m aumenta o n\u00famero de fornecedores. Para a log\u00edstica, surgem desafios e oportunidades ao mesmo tempo. A log\u00edstica de produtos frescos pode ser uma verdadeira vantagem competitiva se a alta velocidade de entrega e a qualidade da log\u00edstica resultarem em benef\u00edcios tang\u00edveis para o cliente, enquanto os custos de armazenamento e transporte n\u00e3o saem do controle.<\/p>\n<h5><strong>Potenciais de efici\u00eancia atrav\u00e9s de perfis de compra personalizados<\/strong><\/h5>\n<p>Mas como equilibrar a disponibilidade de produtos, frescor e efici\u00eancia de custos? Um ponto de partida \u00e9 a an\u00e1lise inteligente e a aplica\u00e7\u00e3o de dados. Quanto melhor um comerciante conhece seus clientes e sabe quais produtos s\u00e3o solicitados em que quantidade e quando, melhor pode planejar as quantidades de venda e gerenciar os fluxos de mercadorias em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 disponibilidade e \u00e0 data de validade. Especialmente para produtos frescos com prazos de validade muito curtos, a minimiza\u00e7\u00e3o de faltas pode reduzir significativamente os custos. Para agir de forma ideal ao longo da cadeia de suprimentos, manter os clientes satisfeitos e os custos baixos, \u00e9 necess\u00e1rio incluir no futuro informa\u00e7\u00f5es sobre o comportamento do cliente na log\u00edstica de produtos frescos de forma muito mais detalhada. Os programas de b\u00f4nus dos varejistas de alimentos criam a base para isso e possibilitam a forma\u00e7\u00e3o de perfis de compra personalizados.<\/p>\n<h5><strong>Big Data e IA: Oportunidades atrav\u00e9s de novas conex\u00f5es de dados<\/strong><\/h5>\n<p>Os r\u00e1pidos desenvolvimentos em torno do Big Data e da IA t\u00eam o potencial de moldar a log\u00edstica de produtos frescos. Ao contr\u00e1rio do passado, os dados hoje n\u00e3o s\u00e3o mais escassos \u2013 pelo contr\u00e1rio! Os atores nas cadeias de processos log\u00edsticos j\u00e1 geram uma enorme quantidade de dados de transa\u00e7\u00f5es. Apesar da diversidade de dados, muitas vezes os pr\u00f3prios dados n\u00e3o s\u00e3o nem mesmo analisados completamente. Especialmente na nova conex\u00e3o com conjuntos de dados externos, reside n\u00e3o apenas a ambi\u00e7\u00e3o do Big Data e, a partir disso, da an\u00e1lise de dados, mas tamb\u00e9m um grande potencial.<\/p>\n<h5><strong><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-18029 size-full\" src=\"https:\/\/transportjournal.com\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2025\/12\/LAE_20.3.22_2.jpg\" alt=\"\" width=\"1464\" height=\"986\" \/><\/strong><\/h5>\n<h5><strong>Reconhecer o poder da <\/strong><strong>previs\u00e3o<\/strong><strong><\/strong><\/h5>\n<p>Previs\u00f5es confi\u00e1veis das quantidades de pedidos esperadas podem ajudar. O uso de quantidades de pedidos hist\u00f3ricas e feriados para identificar sazonalidades e influ\u00eancias relacionadas a eventos, combinado com dados meteorol\u00f3gicos e outros fatores relevantes que afetam as vendas, cria a base para o desenvolvimento de um modelo de previs\u00e3o orientado por dados, que permite previs\u00f5es mais confi\u00e1veis atrav\u00e9s da identifica\u00e7\u00e3o de correla\u00e7\u00f5es. Idealmente, a maior flexibilidade em alinhar as quantidades de pedidos \u00e0 demanda do cliente contribui para a otimiza\u00e7\u00e3o da cadeia log\u00edstica, da qual o cliente tamb\u00e9m se beneficia diretamente.<\/p>\n<h5><strong>A ilus\u00e3o da receita m\u00e1gica do Big Data Roadmap<\/strong><\/h5>\n<p>O desenvolvimento de compet\u00eancias em Big Data capacita as empresas a tomar decis\u00f5es proativas, em vez de agir apenas reativamente. Mas uma coisa \u00e9 certa: n\u00e3o existem receitas m\u00e1gicas para estrat\u00e9gias de Big Data, nem para varejistas de alimentos nem para empresas de log\u00edstica. Al\u00e9m das fontes de dados utiliz\u00e1veis, as compet\u00eancias internas de an\u00e1lise de dados tamb\u00e9m devem ser consideradas. Dependendo das condi\u00e7\u00f5es existentes, o &#8220;Big Data Roadmap&#8221; deve sempre ser elaborado de forma espec\u00edfica para a empresa.<\/p>\n<p>Fotos: \u00a9 Loginfo24\/Adobe Stock<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<blockquote><p><strong><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-18040 alignleft\" src=\"https:\/\/transportjournal.com\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2025\/12\/Ludwig_Haeberle_20.3.22-300x300.jpg\" alt=\"\" width=\"126\" height=\"126\" \/>Ludwig H\u00e4berle <\/strong><em>\u00e9 gerente de projetos na Logistics Advisory Experts GmbH <\/em><em>e trabalha como colaborador cient\u00edfico e doutorando no <\/em><em>Instituto de Gest\u00e3o da Cadeia de Suprimentos da Universidade de St. Gallen.<\/em><em><a href=\"https:\/\/www.logistics-advisory-experts.ch\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">www.logistics-advisory-experts.ch<\/a><\/em><\/p><\/blockquote>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Altas frequ\u00eancias de pedidos, prazos de entrega curtos e um mercado altamente competitivo. 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