HORECA

Data mining y desarrollo de plataforma Marketplace B2B

Cliente

Funded by the Spanish Government

Partners

Problema

El canal HORECA (Hotels, Restaurants, y Cafeterias) requiere y compra una multitud de productos, lo que generalmente significa que cada empresa necesita múltiples proveedores. Se trata de un sector muy fragmentado, formado mayoritariamente por pymes, y que se ha visto muy afectado por los cierres y restricciones debidas a la pandemia. Debido a las características de las empresas del canal, su acceso a la transformación digital de sus cadenas de valor, los beneficios asociados y la capacidad de procesar datos agregados del sector se han visto comprometidos.

En un momento en el que los marketplaces están liderando las ventas online B2C (Business to Consumer) en la mayoría de los países, y en el que el mundo B2B (Business to Business) está generando más negocio que el B2C, todavía hay muchas empresas proveedoras en el canal HORECA, tanto fabricantes como distribuidores, que no tienen acceso a una plataforma B2B para canalizar las ventas y gestionar sus relaciones con los clientes online.

Además, las empresas dentro de HORECA son los actores que interactúan directamente con los consumidores finales. Tienen acceso a información valiosa sobre sus patrones de consumo, preferencias y conocimiento del producto, lo cual es de gran valor para el resto de la cadena de suministro, incluidos los distribuidores y especialmente los fabricantes.

Interés del marketplace B2B de HORECA para las empresas:

1. 1. El COVID-19 ha reducido el contacto comercial, y el sector también se está digitalizando, por lo que las empresas finales buscan tiendas online B2B que les permitan visualizar catálogos, comparar precios, realizar compras y reducir sus costes operativos.
   2. Las grandes marcas y los grandes distribuidores ya tienen o lanzarán pronto sus plataformas B2B, pero hay miles de pymes que no tienen la capacidad financiera para invertir, impulsar y lanzar una plataforma B2B, perdiendo así competitividad.
   3. El uso de los datos de la plataforma permitirá realizar comparaciones sectoriales, promover las mejores prácticas, proporcionar comentarios a los clientes y permitir que las campañas aumenten las ventas.

Este entorno permitiría a las marcas y distribuidores obtener información agregada valiosa, además de proporcionar un único punto de contacto y compra para sus clientes y crear un canal más eficiente para la compra y venta y las operaciones asociadas.

El objetivo de este proyecto es lanzar un prototipo completamente funcional en un entorno simulado. Contará con la participación de tres empresas socias del Clúster Digital interesadas en poner en marcha este nuevo modelo de negocio e innovar en materia de visualización e integración de datos, con el apoyo del Clúster Innovi, que agrupa a muchos proveedores del sector HORECA.

Para lograrlo, es necesario definir un modelo de explotación de datos y un potencial modelo de negocio que haga factible llevarlo a la realidad, con el objetivo de acelerar la digitalización de dicho sector estratégico, haciéndolo más resiliente y eficiente, y manteniendo así su competitividad.

Solución

El proyecto desarrolla un prototipo de Marketplace con una serie de funcionalidades útiles para los diferentes stakeholders del proyecto.

MOSAIC FACTOR se ha encargado de la tarea de minería de datos, desarrollando las funcionalidades de la plataforma así como la arquitectura software del sistema, tanto Back End como Front End. 

A continuación se describen las funcionalidades del sistema:

1 Funcionalidades basadas en modelos inteligentes: Se han estudiado diversas opciones de solución, considerando los tipos de usuarios presentes en la plataforma Horeca 4.0, sus productos y los atributos que describen dichos productos, entre otros parámetros. En última instancia, se han elegido dos soluciones con el objetivo de proporcionar recomendaciones a los usuarios compradores:

• Similar Product: Esta funcionalidad implica detectar y recomendar productos similares utilizando información de atributos del producto en un algoritmo de agrupación adecuado. Una vez que se ha visto o comprado un producto, la solución comprueba otros productos dentro del mismo clúster y muestra los tres productos principales detectados según determinados criterios de clasificación.
• Complementary Product: Esta funcionalidad detecta y recomienda productos complementarios en función de las transacciones de todos los usuarios, a menudo comprados juntos para satisfacer la demanda conjunta. Es independiente del grupo de productos, lo que significa que se pueden comprar diferentes productos de diferentes grupos juntos.

2 Funcionalidades derivadas de la estadística y el cálculo de datos: Para complementar las dos soluciones anteriores y aportar un mayor conocimiento y valor de los datos generados en la plataforma Horeca 4.0 (o, en esta fase de prototipo de la plataforma, de los datos generados sintéticamente para los cuatro productos disponibles: vinos, cervezas, espumosos y licores), se han seleccionado una serie de funcionalidades en función del tipo de usuario. Estas funcionalidades pueden ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones o aprovechar oportunidades.

Desarrollamos las siguientes funcionalidades:

Funcionalidades de usuario comprador (dividida en grupos general, de nivel medio y premium):

• Identificar el producto más barato en base a uno de los atributos disponibles de los datos sintéticos (o de la plataforma si fuera funcional). Por ejemplo, si el usuario quiere el producto más barato en función del tipo de bebida, verá el producto más barato de cada categoría.
• Visualizar el producto más vendido en función de uno de los atributos disponibles en los datos sintéticos.
• Calcular el precio por litro de un producto.
• Ver las mejores ofertas para un número específico de botellas de vino que el comprador necesita

Funcionalidades de usuario productor/distribuidor

• • Identificar la región donde se han vendido más productos y la cantidad vendida, en función de uno de los atributos disponibles (como antes).
  • Ver el producto más vendido (con un filtro para seleccionar entre ventas anuales o ventas durante períodos específicos, como Navidad, Semana Santa, etc.).
  • Ver el producto con más visitas, con el mismo filtro que el anterior.
  • Ver el porcentaje de ventas por visita de un producto (por ejemplo, el producto X se vende el 80% de las veces que es visitado por un cliente).
  • Mostrar un gráfico que muestra la cantidad de vino vendido durante un período de tiempo (con la opción de filtrar por ventas totales de vino o por tipos específicos de vino).

A nivel tecnológico, las soluciones de minería de datos se basan en los siguientes algoritmos:

3. Recomendación de productos similares: algoritmo de Clustering algorithm

4. Recomendación de productos complementarios: Association Rule Mining

Data

Dado que aún no se disponía de datos reales de los proveedores, MOSAIC ha creado datos sintéticos para poder desarrollar las funcionalidades necesarias para este proyecto.

Estos conjuntos de datos tienen los siguientes parámetros:

Resultados

Front-end: https://horeca-analytics.apps.mosaicfactor.es/ 

Algunos ejemplos de las funcionalidades:
– Producto estrella:

– Areas con mayores ventas:

– Interfaz para compradores:

– Recomendación de productos similares:

– Recomendación de productos complementarios:

– Pack de productos (ofertas):

Imagery