


Avvisi




Ricerca di Personale
- Agenti tecnico-commerciali
- Personale Tecnico Promotore area Catania
- Sales Representative Full Time - Sicily, Gela-Vittoria area
- Technical Sales Representative – Puglia
- Agente commerciale
- Tecnico Agricolo di campo Onion a tempo determinato
- Tecnico Commerciale per il Centro-Nord Italia
- Promotore Tecnico
- Tecnico commerciale Puglia
- Technical Sales Representative Sicilia – zona Vittoria
Speciale continua
Machine Learning: il futuro della vendita al dettaglio di frutta e verdura?
A differenza di molti altri prodotti presenti nei negozi, gli ortofrutticoli hanno di solito una conservabilità a scaffale limitata. I negozi ne richiedono in continuazione, cercando, al contempo, di eliminare i prodotti ormai deperiti dagli scaffali, in quanto l'ultima cosa che vogliono è dare una brutta immagine dei negozi ai clienti consumatori.
Utilizzando il sistema automatizzato Machine Learning, il retailer può regolare lo stoccaggio in base alla domanda sempre mutevole nel punto vendita e ridurre la quantità di alimenti gettati via nel momento in cui si accumula un eccesso di merce nei negozi.
Gran parte dei rivenditori ha fatto finora uso dei dati delle vendite per determinare la domanda dei prodotti. Il problema di questo metodo di stoccaggio sta nel non tener conto di ogni cambiamento, oltre a non offrire possibilità di crescita. Il sistema Machine Learning non solo può calcolare con maggiore precisione la domanda e proporre, di conseguenza, gli investimenti più sicuri, ma addirittura calcolare i rischi nel sondare nuove possibilità di crescita.
Questo sistema riduce le probabilità che il prodotto vada fuori scorta; infatti quando questo accade i compratori rimangono insoddisfatti e devono andare da qualche altra parte a cercarlo. Ciò può influire negativamente sulla fedeltà dei clienti che non riescono a trovare in negozio ciò di cui hanno bisogno.
Per integrare ai vostri metodi il sistema Machine Learning non è necessario un investimento impegnativo. I programmi Machine Learning sono anche disponibili nella versione cloud. Questa versione delega a terzi il possesso di computer e lo svolgimento del lavoro e permette ai rivenditori di avere meno seccature, facendo sì che possano concentrarsi sulle vendite.
Fonte: mckinsey.com
Data di pubblicazione:
Ricevi gratuitamente la newsletter giornaliera nella tua email | Clicca qui
Altre notizie relative a questo settore:
- 2023-12-07 "L'innovazione e la collaborazione italo-messicana hanno dato vita a nuove varietà di piccoli frutti"
- 2023-12-07 Ecco come risparmiare tempo, personale e prodotto
- 2023-12-07 Un nuovo telo versatile per frutteti e orticole
- 2023-12-06 Le prime "Vaschette Bestack" certificate sono di Agrypack
- 2023-12-04 Ecco le novità della ricerca sui nuovi portinnesti delle drupacee
- 2023-12-04 Modernizzare per ottenere un sistema alimentare globale più sostenibile
- 2023-12-01 Nuove tecnologie per il riciclo dell’acqua di lavorazione delle noci
- 2023-12-01 Un software basato sull'AI che massimizza le vendite e riduce al minimo gli sprechi
- 2023-11-24 A Macfrut anteprima di alcuni nuovi portainnesti per gli agrumi
- 2023-11-24 Un orto aeroponico in un borgo residenziale: a Milano nasce Forrest in Town
- 2023-11-22 Previsioni meteo con una "precisione senza precedenti"
- 2023-11-21 La digital assurance a supporto dell'impegno delle aziende agricole in tema sostenibilità
- 2023-11-20 L'aglio nero fermentato sbarca al Parlamento europeo
- 2023-11-17 Una nuova selezionatrice per le patate con l'intelligenza artificiale
- 2023-11-16 Melagrana, un frutto sempre più "automatizzato"
- 2023-11-15 Frutta pronta al consumo: ecco una linea delicata per lavorarla