Otimização de preços em restaurantes, identificação de tendências de alimentação e transparência da cadeia de suprimentos são algumas das aplicações de Data Science na indústria de alimentos.
A indústria de alimentos é mais um setor que tem sido fortemente influenciado por Data Science. As aplicações são particularmente interessantes, diversificadas e fazem parte de uma indústria dinâmica, que precisa evoluir junto com as demandas dos consumidores.
A indústria engloba variados participantes: produtores, distribuidores, restaurantes. Listamos a seguir algumas aplicações de ciência dos dados nesses diferentes players, recentemente veiculadas nos blogs da HP e da Kolabtree.
Otimização de preços em restaurantes
Se o preço da carne bovina sobe, uma possível solução para um dono do restaurante seria aumentar o preço dos pratos que contiverem aquele ingrediente. Porém, dados coletados em restaurantes – como sistemas de ponto de venda, programas de fidelidade e reservas – podem fornecer insumos para análises preditivas. Essas análises, por sua vez, podem levar o empreendedor a descobrir que, em alguns casos, talvez seja melhor reajustar o preço do frango no lugar da carne.
No exemplo, a ideia seria aumentar o preço para consumidores de frango com o intuito de compensar o aumento do custo da carne sem afetar os consumidores desta última. Isso porque os clientes de carne bovina poderiam ser menos suscetíveis à elasticidade do preço. Tecnologias de Machine Learning são capazes de compreender o comportamento de cada cliente e prever como eles respondem às mudanças.
Nos dados do ponto de venda, a voz do cliente aparece. Quando alguém pede um hambúrguer sem pão, não é claro se o cliente está evitando glúten ou carboidratos, mas ainda assim é um dado importante. São esses dados, sobre a voz do cliente, que não podem ser subutilizados.
Abastecimento de bares
No setor dos bares, alguns possíveis problemas são bartenders que distribuem bebidas gratuitas, servem doses excessivas ou bebem o estoque. Entretanto, já há empresas que trabalham com Big Data e Internet das Coisas para levar eficiência aos bares e à indústria de bebidas em geral.
Cientistas de dados, engenheiros mecânicos e especialistas do setor desenvolvem modelos preditivos abrangentes que analisam o consumo e fornecem previsões de inventário e recomendações de pedidos precisos para bares e cervejarias. Os resultados buscam vendas otimizadas.
Tendências de alimentação
Companhias interessadas em criar novos produtos recorrem a empresas de análise de dados para entender quais alimentos e sabores as pessoas estão comendo atualmente. As tendências alimentares passam por restaurantes, programas de televisão e blogueiros de culinária. Logo, dados podem ser encontrados em menus online, comentários em sites e blogs especializados, e em críticas postadas em sites como Yelp.
Quando as pessoas experimentam novos sabores, há awareness dessas novidades – como se deu recentemente com o Sal do Himalaia. Produtos que acompanham essas tendências têm mais chance de serem bem-sucedidos. É preciso olhar o ecossistema da indústria de alimentos como um todo e técnicas de Machine Learning permitem entender a cadeia de eventos que leva uma tendência a tornar-se grande.
Entrega de refeições por assinatura
Serviços de entrega de refeições por assinatura eram mais comuns na área da alimentação saudável. Agora, uma série de empresas disputa espaço dentro do setor. Nos EUA, há mais de mil serviços que oferecem entrega periódica de refeições, prioritariamente em cidades maiores.
“O Big Data desempenha um papel fundamental na aquisição de assinantes, gerenciamento de pedidos e gerenciamento da cadeia de suprimentos nesses serviços nacionais de entrega de refeições”, diz Janet Gianetti, fundador do Mr. Meal Delivery. Ele acrescenta: “Manter o controle do tempo médio de entrega dos centros de distribuição versus o tempo de expiração de alimentos é um problema estatístico em constante mudança, que somente o Big Data está equipado para otimizar”.
O mesmo tipo de informação também é essencial para o negócio de kits de refeição, que fornece ingredientes pré-embalados para o consumidor cozinhar.
Alimentos hidropônicos
O cultivo de plantas em água com nutrientes – ao invés do solo – oferece liberdade frente às estações de cultivo e certa impermeabilidade ao aquecimento global. Data Science permite rastrear variáveis como nível de pH da água, umidade, temperatura e fluxo de ar. Jon Friedman, COO da Freight Farms, afirma: “Nós rastreamos tudo, desde a semente até a venda, para que a consistência dê origem à eficiência. Então podemos construir regras e automatizar”.
Em seguida, esses dados podem ser emparelhados com o desempenho. A coleta de dados ajuda a empresa a rastrear a rede de agricultores para saber quem está cultivando o que e quais configurações estão sendo usadas. “Vemos por que uma fazenda estaria obtendo um rendimento melhor com base nos insumos que são colocados e nas condições em que a fazenda é administrada”, diz Friedman.
Entregas pontuais ou mais rápidas
A entrega de comida, especialmente quando cronometrada, é uma ciência. Há toneladas de logística e elementos outliers envolvidos. Sistemas de Big Data e análise de dados podem ser usados para monitorar e entender variáveis como tráfego, clima, mudanças de rota e distância.
Essas informações são inseridas em sistemas elaborados, que calculam o tempo necessário até o momento da entrega. Assim, sistemas de Machine Learning podem, por exemplo, ser aproveitados para melhor fornecer e prever tempos de entrega. Há ainda restaurantes que utilizam dados para personalizar menus, sabores e até ingredientes de acordo com as preferências do usuário.
Experiências via aplicativos mobile
Aplicativos de restaurantes são utilizados para reservas, pedidos e pesquisa de itens do menu. Porém, é possível aproveitar esses mesmos aplicativos para promoções exclusivas, produtos exclusivos e programas de fidelidade.
Ao mesmo tempo, a empresa recebe dados vitais do cliente em troca, tais como locais visitados, em que frequência e com quais pedidos. Também é possível analisar experiências, como o tempo foi gasto com realização e entrega do pedido, tempo gasto no aplicativo e se alguma queixa foi feita.
Transparência da cadeia de suprimentos
Entender uma cadeia de suprimentos – o que inclui todos os participantes e fontes de mercadorias – é essencial para facilitar as operações no mercado atual. Por meio de transparência, marcas podem melhorar as relações com os clientes, construir confiança e conexões, entregar produtos de alta qualidade e estabelecer autoridade.
Data Science está impulsionando a otimização dessa transparência, ao permitir com que empresas e fornecedores acompanhem melhor o transporte de produtos. Sensores conectados e Internet das Coisas, por exemplo, permitem o monitoramento de alimentos e bebidas durante todo o processo de envio e entrega.
Por fim
Essas foram algumas das aplicações de Data Science na indústria dos alimentos. Para produtores, distribuidores e restaurantes, a combinação de Big Data e Machine Learning está impulsionando verdadeiras inovações nessa indústria, com resultados baseados em fatos. E esse é apenas o começo.
