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Como pode a análise de dados ajudar a cadeia de distribuição a evitar o desperdício alimentar?

Sendo o combate ao desperdício um dos pilares da sustentabilidade, é importante que este se estabeleça desde as prateleiras dos retalhistas até à casa dos consumidores.

Observador



Estamos no countdown final para uma das épocas mais esperadas do ano: o Natal. É uma quadra de encontros, reunião de amigos e família e de partilha. É uma época com maior apelo ao consumo, motivado por campanhas de comunicação e marketing cada vez mais apelativas. É também uma época de abundância de bens materiais e alimentares, com mesas fartas para as ceias de Natal e passagem de ano.

Este ano, no entanto, os portugueses parecem estar mais comedidos: de acordo com dados de um estudo da Netsonda, 44 por cento dos inquiridos afirmou que, face ao ano passado, pretende gastar menos dinheiro em presentes de Natal, sendo que 90 por cento diz estar bastante preocupado com a inflação no preço dos produtos alimentares, energia e combustíveis. Apesar destes indicadores, é sabido que esta é também uma época em que o desperdício aumenta.

Nem só nas casas dos portugueses há desperdício. Muitas vezes, o excedente de produtos começa precisamente nas prateleiras dos retalhistas que, por falta de uma gestão de stocks eficaz e de uma análise de dados eficiente, não conseguem prever e otimizar devidamente o escoamento de produtos. Para produtos tipicamente sazonais este desafio é ainda mais relevante. Segundo dados do Eurostat, a União Europeia desperdiçou 127 quilos de alimentos por habitante em 2020. E embora a maior percentagem (55%) deste desperdício seja resultado do consumo individual – 70 quilos por habitante –, a verdade é que a cadeia de distribuição também contribui em larga escala para estes números, com 45 por cento.


A questão que se impõe é, por isso, a seguinte: Quanto beneficiariam as cadeias de distribuição e o ambiente com uma gestão otimizada do escoamento dos produtos? Sendo o combate ao desperdício um dos pilares da sustentabilidade, é importante que este se estabeleça desde as prateleiras dos retalhistas até à casa dos consumidores.

Uma das estratégias mais utilizadas pelos retalhistas para promover este combate ao desperdício são as promoções quando os produtos estão a atingir o prazo de validade ou fim de vida. Mas quando devem ser estas estratégias implementadas – e como –, de forma a garantir simultaneamente benefícios para o consumidor e o retalhista? Olhemos para um exemplo prático e alusivo a esta quadra: os calendários do Advento. Trata-se de um produto sazonal, com pouquíssima (ou quase nenhuma) probabilidade de venda após o fim das festas. Assim sendo, como podem os retalhistas prever a procura deste tipo de produtos ao longo do seu ciclo de vida e otimizar o pricing ao longo do mesmo, evitando o acúmulo excessivo (que resultará em desperdício de um produto alimentar em perfeitas condições de consumo)?


Com base em análise de dados pode ser estudado o comportamento das vendas de um determinado produto, em cada loja, a diferentes preços, em diferentes dias, possibilitando assim a otimização da sua taxa de escoamento. Estas ferramentas analíticas permitem ainda, com base no histórico de venda e níveis de stock, detetar antecipadamente situações com um potencial de desperdício. Assim, conjugando dados financeiros do produto e operacionais das lojas, a análise de dados recomenda qual a percentagem de desconto mais adequada em cada momento. Fruto deste processo data-driven, os gestores têm maior controlo sobre os seus stocks e conseguem reduzir o desperdício originado por situações de excessos.


Mais uma vez, comprova-se que a análise de dados é uma componente crucial para a tomada de decisões de gestão. O conhecimento aprofundado sobre a realidade de negócio (necessária para escolher as variáveis relevantes para prever o comportamento dos produtos) e analítico (necessário para escolher e aplicar modelos e algoritmos avançados) possibilitam o desenvolvimento de ferramentas que otimizem o escoamento de produtos. É hora de apostar na análise de dados, pelo fim do desperdício.





|Fonte: Observador, 30 de Dezembro 2022

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