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Non sorprende che anche l’industria alimentare, uno dei settori più importanti al mondo, utilizzi già sistemi di Intelligenza Artificiale

Le aziende che operano in questo mercato devono produrre cibo e bevande fresche, pulite e sane, oltre che trovare soluzioni per la produzione, la ricerca, i problemi e le preferenze dei clienti, la gestione della catena di approvvigionamento, e molto altro. 

Data Science e Big Data sono dunque in piena crescita anche in questo settore!

Con l’aiuto dell’apprendimento automatico e dell’Intelligenza Artificiale (AI) molte industrie FoodTech stanno risolvendo i loro problemi.

Tra i vari processi che utilizzano l’analisi dei dati nell’industria alimentare troviamo:

  • Controllo della qualità e gestione della salute dei prodotti
  • Marketing
  • Analisi del sentiment dei clienti
  • Previsione della durata dei prodotti
  • Supply Chain Management con consegne puntuali
  • Previsione della domanda

Ad esempio, per controllare la qualità e la salute dei “prodotti sensibili” – verdura, frutta, latticini, ecc – cioè tutti quei prodotti condizionati da temperatura di conservazione, materiali utilizzati, bollettini meteorologici che determinano il raccolto, spedizioni, disponibilità e prezzi per i clienti, è necessario affidarsi all’analisi dei dati.

Anche temperatura, umidità, caratteristiche del suolo, e molti altri parametri devono essere presi in considerazione.

Occorre quindi non solo concentrarsi sulle informazioni di contesto, ma analizzare anche ogni aspetto che può essere determinante ai fini della produzione.

Zomato

Zomato è stata fondata nel 2010 ed è attualmente una delle più note aziende di tecnologia alimentare

Offre servizi di ricerca per ristoranti, consegna a domicilio, prenotazione di tavoli online, pagamenti per i pasti, ecc. 

Collabora con i locali per fornire strumenti di acquisizione clienti, fornendo servizi di consegna e un facile approvvigionamento di ingredienti e forniture per la cucina. 

Attualmente, Zomato ha oltre 200mila partner nel mondo della ristorazione e circa 100mila partner per le consegne, e ha chiuso oltre dieci milioni di ordini di consegna ad oggi. 

Usa il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale per aumentare la crescita del proprio business grazie all’enorme quantità di dati raccolti negli anni dagli ordini effettuati e dai modelli di consumo degli utenti.

Sistema di raccomandazione personalizzato

Zomato utilizza tecniche di Data Science per creare home page personalizzate per i propri clienti.

Grazie all’analisi dei dati suggerisce cucine, luoghi, prezzi, marchi, ecc. 

I consigli sui ristoranti vengono formulati in base agli acquisti passati, alla cronologia di navigazione, e alle scelte di altri utenti simili nelle vicinanze. 

Questo sistema di raccomandazione personalizzato ha portato a un miglioramento del 15% delle conversioni degli ordini e delle percentuali di clic per Zomato.

Analisi del sentiment del cliente

Zomato utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico per comprendere i sentimenti dei clienti, analizzando i post sui social media e le recensioni, e valutando di conseguenza l’inclinazione verso il marchio

I modelli di Deep Learning analizzano i sentimenti su siti di social network come Twitter, Instagram, Linkedin e Facebook. 

Queste analisi forniscono approfondimenti all’azienda, aiutandola a costruire il marchio e a comprendere il pubblico di destinazione.

Previsione del tempo di preparazione degli alimenti

Il tempo di preparazione del cibo dipende da numerosi fattori, quali il numero di piatti ordinati, l’ora del giorno, l’affluenza al ristorante, il giorno della settimana, ecc. 

Una valutazione accurata può aiutare a migliorare la previsione del tempo di consegna stimato, la quale aiuterà i partner incaricati del servizio di delivery.

Zomato utilizza un modello di Deep Learning che considera tutti i parametri sopra elencati, e fornisce il tempo di preparazione del cibo per ogni ordine in tempo reale.

I Data Scientist sono le armi segrete delle aziende quando analizzano i sentimenti e il comportamento dei clienti e li sfruttano per favorire la conversione, la fedeltà e i profitti.

Conclusioni

Dagli esempi visti in queste settimane appare evidente come le aziende – in qualsiasi campo operino – non possano più fare a meno della scienza dei dati per sviluppare il proprio business.

La Data Science ha consentito a ogni impresa di ottenere risultati straordinari con estrema facilità.

E adesso cosa fare?

È importante capire quali sono le reali necessità in azienda.

Io e il mio team ci occupiamo proprio di questo!

Studiamo e sviluppiamo soluzioni di Intelligenza Artificiale in qualsiasi ambito ci venga richiesto.

Non siamo esperti di settore ma analizziamo e descriviamo quello che i dati ci dicono.

Questi sono processi che possono richiedere tempo, ma – come abbiamo visto in tutti questi esempi – fanno la differenza!

Ti invito quindi a prendere reale coscienza di ciò che devi fare oggi e su come lo devi fare.

Se pensi di non avere le idee ben chiare prenota una videochiamata gratuita di 45 minuti!

Ecco come si svolgerà la videochiamata:

  1. Analizzeremo la tua organizzazione
    Per comprendere meglio il mercato in cui ti trovi dobbiamo sapere di che cosa si occupa la tua azienda e com’è strutturata.
  1. Analizzeremo la digitalizzazione della tua azienda
    Per poter sfruttare al meglio le tecnologie che hai a disposizione dobbiamo conoscere quanto la tua azienda oggi è digitalizzata.
  1. Studieremo le basi del progetto che hai in mente
    Se hai deciso di contattarci è perché hai già in mente un progetto su cui vorresti lavorare. Ti chiederemo di parlarcene, e discuteremo insieme la migliore strategia per avviarlo.

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