• Ristorazione 4.0

    Ricerca e sviluppo di algoritmi di customer profiling, demand forecasting
    e decision support per l’ottimizzazione della gestione dei servizi di produzione
    e vendita del settore della ristorazione in ottica Industria 4.0


FOCUS

Sviluppo di Algoritimi di Customer Profiling

Raccolta dati demografici, geografici, psicografici e comportamentali dalla piattaforma CRM

Segmentazione e profilazione della clientela in supporto ad:

  • attività di cross selling e up selling;
  • gestione dei clienti fidelizzati;
  • analisi del tasso di abbandono;
  • previsione di trend futuri;
  • personalizzazione del servizio;

Sviluppo di Algoritmi Demand Forecasting:

Previsione delle vendite al fine di ottimizzare:

  • la gestione del personale;
  • le scorte di magazzino;
  • la produzione;
  • i Key Performace Indicator;
  • Supporto alle attività di production on demand;


Costruzione di un Modulo di Supporto Decisionale

Sviluppo di un’applicazione integrata in grado di selezionare i migliori algoritmi di ottimizzazione in base alle preferenze dell’utente finale (es. gestore dell’impresa di ristorazione)


Solution

Raccolta di variabili demografiche, geografiche, psicografiche e comportamentali

Valutazione dei vantaggi potenziali e della fedeltà dei clienti, oltre che il loro valore passato

Valutazione del miglior algoritmo di segmentazione sulla base del LTV

Confronto dei segmenti e scelta delle azioni di business da intraprendere nei loro confronti

Soluzione Ristorazione 4.0


Risultati

Indicatori di Performance da monitorare

  • Waste (scarti): elementi da eliminare nell’orizzonte temporale di previsione a causa della scadenza del periodo di conservabilità;
  • Freshness (freschezza): età del prodotto all’atto di vendita al consumatore;
  • Manutenzione: tenere sotto controllo i tempi tra guasti in modo che possano influire il meno possible sulla programmazione della produzione;
  • Stock outs (esaurimento scorte): totale della domanda non soddisfatta alla fine dell’orizzonte temporale di previsione;

Sono stati valutati gli indicatori out of samples per sei diversi modelli di previsione e per i diversi metodi di ottimizzazione.

Sono stati effettuati dei test comparativi dei risultati ottenuti tramite le tecniche implementate rispetto a tecniche classiche utilizzate come benchmark

Ristorazione 4.0 report

Ristorazione 4.0 report


Progetto in Partership con Idea 75 Srl