HelloFresh semplifica la pianificazione dei pasti con gli insight dell’AI Data Cloud Snowflake

La missione di HelloFresh è cambiare per sempre le abitudini alimentari delle persone. Da oltre 14 anni, l'azienda trasforma la classica domanda “Cosa c’è per cena?” in un’opportunità di consegnare pasti fatti in casa direttamente a domicilio. 

Con il suo modello direct-to-consumer minimizza gli sprechi alimentari e riduce le emissioni di carbonio, consegnando circa un miliardo di pasti all’anno in 18 Paesi. Al centro di questo servizio c'è un forte impegno verso processi decisionali guidati dalla tecnologia. 

“In HelloFresh, i dati sono il fondamento di ogni decisione”, dichiara David Castro-Gavino, Global VP of Data di HelloFresh. “Li utilizziamo per orientare la nostra strategia, dallo sviluppo dei menu ai prezzi e alle promozioni, per incrementare l’efficienza operativa, per migliorare l'efficienza operativa, comprendere a fondo le esigenze dei clienti e supportare un miglioramento continuo.” 

Oggi HelloFresh utilizza l’AI Data Cloud Snowflake per mettere ogni persona dell’organizzazione, dalla leadership alle business unit, dai team operativi ai gruppi di analytics, nelle condizioni di usare i dati per guidare HelloFresh verso il successo.

Con la crescita di HelloFresh sono aumentati anche i suoi requisiti relativi ai dati, soprattutto durante la pandemia globale, periodo in cui sia la domanda che la complessità operativa hanno subito un'impennata. L’azienda stava cercando soluzioni per ridurre i costi, centralizzare i dati e scalare in vista della crescita futura.

“Ci siamo scontrati con la frammentazione delle fonti di dati e la lentezza con cui venivano generati gli insight”, dichiara Castro-Gavino. Con una soluzione di data warehousing completamente gestita, Snowflake ci ha garantito l’agilità, l’affidabilità e la scalabilità necessarie per affrontare al meglio quelle sfide.”

Quando HelloFresh si è messa alla ricerca di una nuova piattaforma dati, Snowflake si è distinta dalle alternative sul mercato per vari fattori. Offre un servizio completamente gestito, con oneri di manutenzione minimi e una disponibilità del sistema del 99,9%, il che avrebbe semplificato le operazioni con i dati di HelloFresh. La scalabilità necessaria per gestire tanto i workload operativi di grandi dimensioni quanto le analisi descrittive dettagliate poteva aiutare l’azienda ad adattarsi alla domanda, e l’analisi dei dati in tempo quasi reale sarebbe stata essenziale per reagire velocemente ai mutamenti del mercato. 

Oltre a questo, la compatibilità di Snowflake con altre piattaforme garantiva il massimo vantaggio con il minimo delle interruzioni.

Oggi Snowflake è al centro dell’architettura dati di HelloFresh. L’azienda lo utilizza come data warehouse centralizzato, che fornisce un’unica “source of truth” per dati strutturati di alta qualità. 

I team dati inseriscono i dati grezzi in Snowflake da un data lake Amazon S3 su AWS per poi trasformarli con strumenti come dbt Core e prepararli per l’analisi. Airflow aiuta poi ad automatizzare e gestire le pipeline, contribuendo a garantire che i dati siano aggiornati e disponibili in tempo reale. 

“Utilizziamo Snowflake principalmente per due tipi di workload”, afferma Castro-Gavino. “Il primo è l’analisi dei dati descrittiva per il reporting, il monitoraggio dei KPI e gli insight strategici sulla crescita, gli abbonati e i ricavi. Il secondo è l’analisi dei dati operativi, che ci aiuta a monitorare processi in tempo reale come le operazioni di magazzino, l’efficienza della produzione e la gestione della supply chain.” 

Questi insight sulle operazioni di magazzino sono forniti da dashboard in tempo reale basate su Snowflake che monitorano metriche operative chiave come il rispetto degli obiettivi di produttività e la puntualità della produzione. Ciò permette a HelloFresh di rimediare alle inefficienze e apportare correzioni rapide per supportare il monitoraggio dell’inventario e della supply chain. Il risultato è un’ottimizzazione di scorte, consegne e customer experience.

Uno degli obiettivi principali di HelloFresh era comprendere meglio le esigenze dei clienti. L’azienda si è affidata a una soluzione che combina Snowflake e Snowplow per superare la sua dipendenza da strumenti di analytics di terze parti. Questa mossa strategica ha portato molteplici vantaggi. 

“Snowplow acquisisce i dati direttamente dalle nostre interazioni con i clienti,” spiega Castro-Gavino. “Questo approccio basato sui dati di prima parte non solo migliora la precisione dei nostri insight, ma rafforza anche in modo significativo la nostra conformità alle normative sulla privacy, dato che manteniamo un controllo completo sulla raccolta e la gestione dei dati.” 

La transizione alla soluzione Snowflake-Snowplow ha prodotto un risparmio sui costi del 30% grazie a una maggiore efficienza dei processi basati sui dati, mentre le funzionalità di tracking granulari consentono a HelloFresh di comprendere i comportamenti dei clienti a un livello molto più profondo.

Grazie all’unica fonte di riferimento su Snowflake, HelloFresh ha potuto democratizzare l’accesso ai dati in tutta l’organizzazione, migliorare l’agilità, promuovere l’innovazione e sperimentare più facilmente nuovi modelli e processi ottimizzati. 

La semplicità del modello Snowflake ha inoltre consentito ai team dati di HelloFresh di ridurre drasticamente gli sforzi manuali.

“Il passaggio a un modello self-service automatizzato ha liberato risorse preziose, consentendo ai nostri team di concentrarsi su iniziative più strategiche, invece che sulla manutenzione di routine,” afferma Castro-Gavino.

Come risultato, l'azienda può sfruttare i dati in tempo reale per personalizzare i suggerimenti dei pasti in base ai gusti individuali. La gestione dell’inventario migliorata e il monitoraggio in tempo reale contribuiscono a garantire la freschezza degli ingredienti e consegne puntuali, e l’analisi continua del feedback dei clienti permette di affinare l'offerta, elevando ulteriormente il customer journey. 

“Uno dei maggiori vantaggi è la capacità di risolvere i problemi in modo proattivo,” dichiara Castro-Gavino. “Con insight più rapidi, possiamo affrontare le criticità prima che impattino il servizio, garantendo affidabilità e qualità in ogni interazione.”

Per il futuro, HelloFresh intende avvalersi di altre funzionalità di Snowflake per continuare a esplorare i casi d’uso di analisi dei dati avanzata. L’azienda sta già esplorando alcune integrazioni con strumenti AI e di machine learning, come Cortex AI, e sta incorporando query in linguaggio naturale e l’analisi automatizzata del feedback dei clienti.

“Continuare a investire nel set di funzionalità in evoluzione di Snowflake ci aiuterà a sbloccare altri casi d’uso, migliorare la democratizzazione dei dati e promuovere decisioni di business strategiche”, afferma Castro-Gavino. “Puntiamo a potenziare ulteriormente le nostre analisi dei dati operativi per acquisire insight ancora più granulari, e a ottimizzare le nostre pipeline di dati riducendo gli interventi manuali per mantenere l’agilità e la redditività.”

Questa roadmap illustra l’impegno dell’azienda per l’innovazione sostenibile e i processi decisionali data‑driven. Inoltre, HelloFresh ora dispone della data foundation necessaria per perseguire il suo obiettivo finale: diventare il più grande gruppo digital-first nel settore dei beni di largo consumo a livello mondiale.