La profonda trasformazione in chiave 4.0 dell’agrifood – per certi aspetti appena all’inizio – è destinata ad influire in modo permanente sulla crescita del settore e il modo con cui potranno essere affrontate le sfide più urgenti su scala mondiale: la gestione del rischio ambientale, gli effetti del cambiamento climatico sull’agricoltura, le regolamentazioni stringenti, i consumatori sempre più attenti alla qualità e alla provenienza del cibo che mettono in tavola.
Le domande che i produttori si trovano davanti sono molte e le applicazioni dei Data Analytics per l’industria alimentare possono aiutare l’individuazione delle risposte.
Il Precision Farming e le sue potenzialità
1.3 miliardi di tonnellate di cibo vengono perse o sprecate annualmente utilizzando il 28% delle terre coltivabili, 250 chilometri cubi d’acqua ed emettendo 3.3 miliardi di tonnellate di CO2 e gas serra. I numeri (della FAO) dipingono l’immagine di un sistema produttivo ancora lontano dagli obiettivi dell’eco-sostenibilità.
Nuove tecniche dell’agricoltura “precision farming” diventano essenziali per diminuire l’impatto ambientale e incrementare l’efficienza della produzione alimentare: l’analisi dei dati raccolti tramite satelliti, sensori e droni e strumenti di Data Analytics per l’industria alimentare può indicare lo stato di salute delle coltivazioni, quali fertilizzanti usare e dove, come ottimizzare l’irrigazione, quando piantare le colture.
Nelle mani dei produttori, diventano strumento potente per ottenere risultati migliori con un impiego intelligente delle risorse e un abbattimento degli sprechi.
Combattere la frode alimentare con i Data Analytics
Secondo l’organizzazione di ricerca CSIRO, ogni anno la frode alimentare causa un danno economico di circa 35 miliardi di dollari: produzione e distribuzione di alimenti non conformi alle norme, informazioni false sulla provenienza delle materie prime, date di raccolta, metodi di coltivazione usati per produrle. Nel 2016, Forbes riportava la notizia secondo cui l’80% dell’olio d’oliva italiano sul mercato non provenisse né dall’Italia, né da olive.
Le aziende che non si proteggono dal rischio di frode alimentare possono subire danni ingenti, sia economici che di immagine. Per questo molte realtà stanno implementando i Data Analytics per l’industria alimentare.
Grazie alle analitiche predittive, oggi le aziende possono giocare d’anticipo e prevedere le probabilità di ricevere materie alimentari non conformi a quanto richiesto, attingendo a dati come le variazioni dei prezzi e quelle del clima, i richiami e i blocchi alla frontiera di specifici prodotti e una lunga lista di informazioni che, quando combinate e analizzate, sono in grado di restituire una dettagliata visione d’insieme, indispensabile a fare scelte informate e incisive.
Le applicazioni dei Data Analytics nella trasformazione alimentare
La trasformazione delle materie prime nella filiera agroalimentare è sottoposta a una serie di norme severe e necessarie per garantire la sicurezza del prodotto finale.
I Data Analytics consentono di monitorare i processi di trasformazione che rendono più probabile la produzione di alimenti non conformi, consentendo interventi mirati e tempestivi, per preservare la qualità del prodotto finito, riducendo al minimo lo spreco di materie prime.
All’interno degli stabilimenti di produzione, l’analisi dei dati svolge una funzione fondamentale nella valutazione delle performance dei macchinari di produzione, indicando i punti della filiera con prestazioni peggiori e consentendo così la manutenzione preventiva dei macchinari, ancora prima che subentrino guasti che potrebbero bloccare l’intera produzione.
Sfruttare i dati nella promozione dei prodotti agroalimentari
Il marketing delle aziende del settore agroalimentare può sfruttare i dati provenienti da una vasta molteplicità di fonti. Dai social media alle anagrafiche dei clienti, passando per le previsioni atmosferiche, l’andamento delle vendite e la posizione dei prodotti nei punti vendita fisici, i Data Analytics stanno dando una concreta spinta in avanti ai produttori del settore Food&Beverage.
L’alto volume della attività degli utenti online e sui social media apre le porte alla sentiment analysis, un esame che permette di capire le opinioni dei consumatori su un prodotto o un brand, e di intervenire di conseguenza per sfruttare trend appena emersi e occasioni di marketing che passerebbero altrimenti inosservati.
I Data Analytics consentono di intercettare con tempismo i bisogni dei consumatori, portando alla luce connessioni causali non scontate: in che periodo dell’anno è più fruttuoso proporre un determinato prodotto? Quale strategia di pricing fa muovere più rapidamente i prodotti sugli scaffali dei punti vendita? Quale proposta di advertising online avrà più probabilità di cogliere l’attenzione di un consumatore e che tipo di comunicazione ha il migliore impatto sulle opinioni dei potenziali acquirenti? Grazie alle loro potenzialità, i Data Analytics per l’industria alimentare sono in grado di fornire risposte puntuali a ognuna di queste domande.