Prevedere le vendite di fast food: un nuovo approccio

Questo articolo parla di un metodo per prevedere le vendite in più ristoranti fast-food. Il metodo usa un tipo di modello che considera diversi livelli di informazioni, come luoghi specifici e giorni della settimana. Questo approccio è super utile perché aiuta a fare previsioni migliori anche quando ci sono pochi dati per posti o momenti specifici.

#L'importanza di una previsione precisa della Domanda

Avere un’idea chiara di quanti articoli i clienti compreranno può aiutare le catene fast-food a ridurre gli sprechi e incrementare i profitti. Gli articoli fast-food sono spesso deperibili, il che significa che se non vengono venduti in fretta, devono essere buttati. I negozi devono preparare abbastanza cibo per soddisfare la domanda, ma non così tanto da sprecare. La sfida sta nel prevedere accuratamente la domanda dei clienti.

#Metodi attuali di previsione delle vendite

Attualmente, la domanda per ogni ristorante fast-food viene prevista separatamente. Ogni negozio usa un modello diverso per calcolare quanto cibo preparare per il periodo successivo. Queste previsioni vengono inviate ai negozi tramite un sistema basato su cloud che collega tutti i punti vendita alla casa madre.

Tuttavia, i primi tentativi di prevedere la domanda usando software standard hanno prodotto risultati poco utili. Le previsioni finivano per essere troppo simili a zero o non funzionavano affatto. Per risolvere questo problema, ci voleva un nuovo metodo-uno che potesse affrontare le sfide uniche delle vendite fast-food.

#Descrizione del problema

Al centro della questione c'è la necessità di prevedere quanti clienti arriveranno e quanti articoli ordineranno. Quando i negozi non hanno un modo per conservare gli articoli avanzati, si trovano di fronte a quello che è conosciuto come il problema del "news-vendor". Questo nome deriva dai rivenditori di giornali che devono decidere quanti giornali acquistare basandosi su quanti si aspettano di vendere ogni giorno.

I dati delle vendite di questi posti sono complessi. Ogni vendita avviene a orari casuali durante la giornata. I dati delle vendite rappresentano una serie di eventi nel tempo, dove ogni evento consiste in un numero variabile di articoli ordinati. A causa di questa casualità, i tradizionali metodi di previsione delle serie temporali non sono efficaci.

L’obiettivo è trovare un modo per prevedere quanti articoli verranno venduti in momenti specifici considerando anche l'imprevedibilità del comportamento dei clienti.

#Creazione di un Modello Gerarchico

Il modello qui presentato organizza i dati in una gerarchia. Al livello più basso ci sono le singole transazioni di vendita, che consistono in centinaia di migliaia di record da ristoranti fast-food su diversi mesi. I dati vengono prima raggruppati per posizione e giorno della settimana. Facendo così, i ricercatori possono creare un dataset più gestibile che cattura schemi e tendenze significative.

In totale, le transazioni di vendita originali sono state ridotte a un set più piccolo di punti dati che rappresentano ciascun luogo per ogni giorno della settimana. Questo facilita l'analisi dei dati mantenendo comunque le importanti differenze tra i vari luoghi e giorni.

#Preparazione dei Dati

I dati di vendita includono ogni transazione, annotando l'orario e il numero di articoli acquistati. Questi dati grezzi vengono poi organizzati in intervalli di 15 minuti per creare un quadro più chiaro dell'attività dei clienti durante la giornata. Se non ci sono vendite durante un intervallo, viene comunque registrato come zero. Questa organizzazione aiuta a prevenire bias che potrebbero sorgere guardando semplicemente gli orari delle transazioni grezze.

Il passo successivo è riassumere i dati per creare un modello matematico semplice che possa rappresentare i modelli di vendita per ogni giorno e località. L'idea è capire come il numero di articoli venduti cambia nel corso della giornata e quali fattori potrebbero influenzare questa variazione.

#Analisi dei dati

I ricercatori hanno esaminato attentamente i dati alla ricerca di schemi. Hanno notato una tendenza al rialzo nella domanda nel tempo, ma anche lunghi periodi in cui i dati erano assenti. L'analisi iniziale ha mostrato che i dati non si comportavano in modo uniforme nel tempo, rendendo difficile prevedere le vendite con precisione.

I ricercatori hanno raccolto informazioni dai dati su come la domanda variava tra diversi giorni e località. Questa indagine ha rivelato che i modelli di vendita per ogni giorno hanno un profilo unico, con giorni specifici che mostrano comportamenti distinti.

#Costruzione del modello di domanda di vendita

Il modello di vendita si concentra sulla previsione della domanda basata su vari fattori. I ricercatori assumono che, mentre la domanda minuto per minuto sia casuale, sia influenzata da modelli più ampi che possono essere catturati a livello giornaliero.

Il modello utilizza tre coefficienti chiave per rappresentare i modelli di vendita per ogni negozio e ogni giorno. Questo significa che ogni località ha un set di valori che aiutano a definire come si comportano le vendite, rendendo più facile creare previsioni accurate.

Condividendo informazioni tra le diverse località, questo modello gerarchico mira a migliorare le previsioni, soprattutto per i negozi con meno dati. Il modello è progettato per funzionare in modo efficiente, permettendo di scalare fino a migliaia di luoghi senza problemi.

#Visualizzazione del modello

Per aiutare a comprendere le relazioni all'interno dei dati, è stato creato un modello grafico. Questo diagramma rappresenta le connessioni tra i diversi livelli della gerarchia. Illustrando il modello in questo modo, diventa più facile vedere come fattori a diversi livelli contribuiscono alle previsioni.

Il modello grafico cattura i due livelli principali di interesse: uno per le località dei negozi e un altro per i giorni della settimana. Ogni parte del modello viene calcolata separatamente, ma condivide anche informazioni per migliorare le previsioni complessive.

#Esecuzione del modello

Il modello gerarchico viene elaborato utilizzando software specializzati. Il modello è progettato per funzionare rapidamente, anche con grandi quantità di dati, consentendo di fare previsioni in tempo quasi reale. L'obiettivo è offrire intuizioni pratiche che possano aiutare i gestori dei negozi a decidere quanto cibo preparare.

I test hanno dimostrato che il modello funziona bene in diverse condizioni e può migliorare significativamente le previsioni. Bilancia le esigenze computazionali per fare previsioni con la necessità di risultati rapidi e praticabili.

#Conclusione

Una previsione accurata della domanda nell'industria fast-food è fondamentale per ridurre gli sprechi e massimizzare i profitti. Utilizzando un modello gerarchico bayesiano, si possono tener conto di diversi livelli di informazioni, consentendo previsioni migliori e una gestione più efficace dell'inventario.

Il metodo discusso qui dimostra il valore di un'organizzazione chiara e di un'analisi dei dati di vendita. Raggruppando i dati secondo località e orario, è possibile ottenere intuizioni preziose che possono guidare le decisioni in scenari reali.

Questo approccio non solo affronta le sfide immediate dei ristoranti fast-food, ma prepara anche il terreno per ulteriori sviluppi nei metodi di previsione delle vendite, rendendolo un'area promettente per future ricerche e applicazioni.