Bagaimana Data Digunakan di Restoran dan Makanan

Survei maturitas digital BCG 2018 dari merek restoran top menemukan bahwa 80 persen memiliki akses ke banyak data. Ada peluang besar di sana – angka BCG menemukan bahwa program data dan analitik menghasilkan peningkatan pendapatan lima hingga 10 persen, pengurangan 10 hingga 15 persen dalam biaya operasi tingkat toko, dan peningkatan 10 hingga 20 persen dalam EBITDA (laba sebelum bunga, pajak, penyusutan, dan amortisasi). Selanjutnya, total pengembalian pemegang saham pemimpin restoran digital hampir dua kali lipat S&P 500. Dan laporan State of the Industry 2019 Asosiasi Restoran Nasional menemukan bahwa delapan dari 10 operator restoran setuju bahwa penggunaan teknologi memberikan keunggulan kompetitif dan banyak yang berencana untuk meningkatkan usaha mereka di bidang itu.

Faktanya, data bisa sangat penting bagi kesehatan bisnis restoran yang sedang berlangsung. Laporan Agustus 2018 dari The NPD Group menemukan bahwa jumlah total restoran di AS mengalami penurunan satu persen dari tahun ke tahun. Membuka wawasan tentang banyaknya jumlah yang tersedia untuk restoran bisa menjadi sangat penting untuk kelangsungan hidup mereka.

Berikut adalah beberapa cara data besar telah mengubah industri makanan, dan perubahan lebih lanjut apa yang mungkin terjadi.

Pelajari keterampilan data untuk meningkatkan karier Anda – dari rumah!

BrainStation menawarkan Kursus Sertifikat Langsung Online dalam ilmu data, analisis data, pembelajaran mesin, dan pemrograman python. Menghadiri kelas langsung dan berinteraksi dengan Instruktur dan rekan-rekan dari mana saja di dunia.

Bicaralah dengan Penasihat Pembelajaran

Menginspirasi – dan Mengakui – Kesetiaan, Sambil Memikat Kembali Tamu-tamu yang Hilang

Jika tampaknya setiap restoran fast-casual dan rantai kopi memiliki aplikasi seluler akhir-akhir ini, ada alasan bagus – ini adalah cara penting untuk membantu Anda memesan lebih cepat sambil juga mempelajari lebih banyak tentang Anda.

Dan aplikasi seluler restoran dan pengiriman memang lebih populer dari sebelumnya. Studi BCG menemukan bahwa basis pengguna yang diinstal untuk tiga aplikasi teratas – Starbucks, McDonald's, dan Domino – telah tumbuh dari 45 juta pengguna menjadi 76 juta dari Juni 2016 hingga 2018, sementara jumlah pengguna dengan Uber Eats, DoorDash, dan Grubhub melonjak dari 9 juta hingga 42 juta selama periode yang sama. Sebuah survei menunjukkan bahwa sebagian besar pengunjung menggunakan aplikasi seluler restoran untuk melihat menu dan harga (55 persen), menjelajahi penawaran (38,2 persen), memesan makanan (30 persen), dan memesan meja (23,8 persen).

Menurut angka BCG, program loyalitas restoran AS sekarang juga memiliki gabungan 130 juta anggota, lebih dari dua kali lipat tingkat 2015 – yang berarti makan adalah industri dengan pertumbuhan tercepat untuk program loyalitas. Lebih dari dua pertiga pengunjung adalah anggota dari setidaknya satu program tersebut, dan 25 persen mengatakan mereka adalah anggota dari tiga atau lebih.

Aplikasi umumnya memiliki efek membawa pelanggan kembali lebih sering. Faktanya, 40 persen pengguna aplikasi mengatakan bahwa mereka meningkatkan frekuensi kunjungan mereka setelah mengunduh. Penelitian dari BCG menunjukkan bahwa perusahaan restoran dengan program loyalitas yang “terdefinisi dengan baik, dijalankan secara strategis” dapat meningkatkan pendapatan tambahan sebesar 10 hingga 15 persen.

Bagaimana data Anda berperan dalam hal itu? Aplikasi Starbucks adalah contoh yang bagus. Program loyalitas perusahaan adalah standar emas untuk personalisasi, dengan pesan dan penawaran khusus yang dikirimkan kepada orang-orang berdasarkan riwayat pemesanan mereka. Starbucks sering menggunakan program ini untuk membantu Anda, baik Anda pelanggan tetap – misalnya, jika Anda memesan Venti Americano tiga hari berturut-turut, Anda mungkin menerima email berisi insentif untuk memperpanjang kopi Anda beberapa hari lagi – atau pelanggan lama yang mungkin tergoda kembali dengan kesepakatan yang terlalu bagus untuk menjadi kenyataan.

“Mereka telah melakukan investasi besar-besaran dan membuat kemajuan dalam personalisasi, di depan apa yang menurut saya dapat dicapai oleh merek restoran lain hingga saat ini,” kata Mary Martin, Partner di BCG.

Hasil? Aplikasi mereka semakin populer – menurut hasil kuartal ketiga Starbucks 2019, Keanggotaan Starbucks Rewards aktif di AS meningkat 14 persen dari tahun ke tahun menjadi 17,2 juta pengguna.

Tingkatkan Efisiensi Operasi

Data tidak hanya digunakan untuk membawa lebih banyak pelanggan yang lapar ke restoran – tetapi juga memiliki dampak besar di rumah.

Laporan terbaru dari Toast menemukan bahwa 78 persen manajer restoran melihat metrik dan keuangan mereka setiap hari, dibandingkan dengan 46 persen dua tahun sebelumnya. Dan 95 persen pemilik restoran berpendapat bahwa teknologi meningkatkan efisiensi.

Salah satu contohnya adalah rantai kasual cepat Panera Bread, yang meluncurkan rencana Panera 2.0 untuk mendorong pesanan digital pada tahun 2014. Panera mengumpulkan informasi tentang pesanan di semua saluran digitalnya untuk mempersiapkan tenaga kerja di dalam toko dan kebutuhan produk, dan data tersebut telah menginformasikan perubahan nyata pada rantai, termasuk dapur yang didesain ulang dan jalur perakitan yang dikerjakan ulang. Sebagai hasil dari perubahan tersebut, rantai – yang sekarang mengharapkan setengah dari semua penjualan dapat segera menjadi digital – berhasil memangkas waktu tunggu untuk memesan makanan dari delapan menit menjadi satu menit.

Mereka tidak sendirian dalam memanfaatkan data untuk memperlancar proses operasi mereka. Domino's membuat algoritme untuk memprediksi berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk membuat dan mengirimkan pizza – dengan faktor-faktor termasuk jumlah dan masa kerja staf di restoran – sementara UberEats dan DoorDash bersaing untuk mengembangkan model terbaik untuk memprediksi waktu pengiriman, dengan mempertimbangkan cuaca data, jadwal olahraga, dan penyimpangan musiman.

Data juga membantu pemilik restoran mengenali karyawan unggulan mereka – dan siapa yang mungkin berkinerja buruk. Ini sangat membantu bagi orang yang mengelola banyak restoran.

Misalnya, Charlee Williamson dari Ralph Brennan Restaurant Group yang berbasis di New Orleans mengawasi enam manajer dan 78 server di sisi lain negara itu, di California's Jazz Kitchen. Dia menggunakan Server Scorecard, yang ditawarkan oleh perusahaan perangkat lunak manajemen restoran Avero , yang memberi peringkat server pada beberapa kriteria dan membantu mencocokkan pelayan yang tepat dengan meja yang tepat. Misalnya, server yang berperingkat lebih tinggi dalam penjualan mungkin cocok untuk pesta meriah, sementara server lain yang unggul dalam persentase tip mungkin paling cocok untuk menangani meja sulit yang penuh dengan anak-anak gaduh.

Memaku Menu (dan Menemukan Tren Rasa)

Ketika Applebee membuat perubahan yang agak radikal pada tahun 2016 ke apa yang dianggap sebagai menu ramah milenium, itu tidak berhasil – secara halus. Rantai tersebut mengumumkan pada tahun 2017 rencana untuk menutup lebih dari 100 lokasi, dan para eksekutif menunjukkan fakta bahwa penawaran yang berfokus pada kaum muda telah mengasingkan apa yang mereka yakini sebagai tamu inti mereka: boomer dan gen-Xer.

Ketika perusahaan kembali ke papan gambar, mereka melakukannya dengan data. Adrian Butler, SVP dan Chief Information Officer Dine Brands (perusahaan induk Applebee's), menguraikan strategi teknologi 4D untuk membantu restoran mendapatkan kembali momentumnya: Data, Discovery, Dining, Delivery. Fokusnya adalah pada “memanfaatkan data dan analitik tamu dan operasi kami untuk menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi,” dimulai dengan menu.

Applebee's mulai mensurvei pelanggannya melalui survei perangkat meja, dan pada akhir tahun 2017, rantai tersebut telah melihat peningkatan 7 persen dalam kepuasan tamu secara keseluruhan. Saat menggali data lebih dalam, mereka juga menyadari mengapa menu yang berfokus pada milenial menjadi salah sasaran – pelanggan mereka sudah terbagi rata di antara generasi, dengan 26,4 persen boomer, 28,3 persen gen-X, dan 29,9 persen milenial.

Data tidak hanya berguna untuk restoran yang ingin membuat menu mereka bersinar. Ini juga membantu kita memahami makanan apa yang menggugah selera orang Amerika.

Para pecinta babi di antara kita mungkin telah memperhatikan bahwa bacon tiba-tiba ada di mana-mana – dalam sundae , koktail, dan bahkan bir . Dan terima kasih kepada Wired, yang bermitra dengan Food Network untuk menganalisis 49.733 resep dan 906.539 komentar dari situs web mereka, kami mengetahui bahwa semuanya benar-benar lebih baik dengan bacon. Bersama-sama, mereka mencari semua resep yang sesuai dengan deskripsi tertentu – pizza, misalnya – dan menghitung nilai rata-rata untuk makanan yang tidak termasuk bacon. Mereka menemukan bahwa resep dengan bacon mendapat skor lebih tinggi – dan satu-satunya pengecualian adalah pasta dan makanan penutup.

Mereka menggali lebih dalam dan melihat mode makanan lain dan bagaimana mereka tumbuh dan menyusut seiring waktu, dengan bahan-bahan seperti jamur Portobello dan sriracha tampaknya telah melewati momen mereka di bawah sinar matahari. Lada Adamic, Ilmuwan Komputer di University of Michigan dan Facebook, melakukan penelitian Wired lebih jauh dan menemukan bahwa feta, krim keju, cranberry, stroberi, dan alpukat juga merupakan resep yang bisa diandalkan.

Dalam proyek terpisah, Adamic ingin melihat apakah mungkin membuat algoritme prediktif untuk melihat bagaimana resep akan dihasilkan. Dia dan timnya mengambil hampir 50.000 resep dan 2 juta ulasan dari allrecipes.com dan membuat algoritme untuk mengekstrak semua bahan, metode memasak, dan profil nutrisi, lalu melihat seberapa sering dua bahan dipasangkan bersama dalam resep yang sama. Dia menemukan bahwa algoritmenya memprediksi dengan akurasi hampir 80 persen berapa banyak bintang yang akan didapat sebuah resep di situs web.

Awalnya, Adamic terinspirasi oleh frustrasi dapurnya sendiri.

"Saya mengalami kesulitan bergerak melampaui membaca resep secara harfiah dan kemudian mengikutinya dengan tepat," katanya.

“Secara umum, saya hanya percaya pada data,” tambahnya. “Sekarang saya merasa lebih nyaman menggunakan rempah-rempah dengan lebih leluasa.”

Tingkatkan Pengalaman Pelanggan

Karena hanya sedikit yang memperkirakan lompatan besar dalam patronase restoran, banyak pemilik restoran telah beralih dari fokus pada jumlah pelanggan ke kualitas pengalaman yang dimiliki setiap pengunjung – dan data telah sangat membantu.

“Total lalu lintas restoran tidak berkembang, jadi apa pun yang dapat dilakukan restoran untuk menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih baik membedakan mereka dari kompetisi,” kata David Portalatin, penasihat industri makanan di firma riset pasar NPD Group Inc. dan penulis Eating Patterns in Amerika.

Dan cara utama sebagian besar restoran memanfaatkan data untuk membentuk ikatan yang lebih baik dengan pengunjung adalah melalui personalisasi.

TGI Fridays, misalnya, mulai mengumpulkan data dari sistem point-of-sale, media sosial, transaksi kartu kredit, dan perangkat seluler untuk membuat kampanye yang dipersonalisasi untuk empat juta lebih tamu yang telah memberikan izin kepada perusahaan untuk menghubungi mereka secara langsung. Hasilnya luar biasa: jaringan ini menggandakan bisnis yang sedang berjalan dalam 12 bulan menjelang Agustus 2018 dan meningkatkan keterlibatan media sosial lebih dari 500 persen.

“Lewatlah sudah hari-hari mencoba mencari tahu apa yang diinginkan kaum milenial versus boomer,” kata Chief Experience Officer TGI Fridays Sherif Mityas. “Kami ingin tahu apa yang diinginkan Mary versus Susan, dan kami membutuhkan jumlah data, analitik, dan pembelajaran mesin yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk memanfaatkan data ini dengan cara sebaik mungkin.”

Sistem reservasi berbasis cloud memungkinkan restoran membuat profil terperinci tentang pelanggan dengan catatan tentang segala hal mulai dari pembatasan diet hingga preferensi bir. Informasi itu dapat dibagikan ke seluruh grup restoran, memungkinkan server menawarkan IPA favorit mereka kepada pelanggan atau hidangan pembuka yang tidak terlalu pedas yang mungkin mereka sukai.

Restoran memiliki banyak cara untuk mengumpulkan data tersebut. McDonald's dan Chick-fil-A menjuntai makanan gratis sebagai imbalan bagi pengunjung yang mengisi survei yang menilai pengalaman mereka. Starbucks selalu menawarkan wi-fi gratis, tetapi mulai April 2018, kedai kopi mengharuskan pengguna untuk mengirimkan nama lengkap, alamat email, dan kode pos mereka sebelum menjelajahi web.

Rantai Tender Greens yang berbasis di California, sementara itu, menggunakan aplikasi seluler Punchh untuk mencatat nama setiap pelanggan, alamat email, dan riwayat pembelian.

"Ini memberi kita cara untuk mengenali orang-orang yang pernah berkunjung secara teratur atau belum pernah masuk untuk sementara waktu atau memiliki preferensi tertentu," kata pendiri Erik Oberholtzer. “Kami ingin mengakomodasi kebutuhan semua orang, terkadang bahkan sebelum mereka menyebutkannya.”

Bukan hanya restoran cepat saji atau restoran cepat saji yang menggunakan data untuk meningkatkan layanan pelanggan.

Oriole berbintang Michelin di Chicago menggunakan data dari sistem Upserve untuk menentukan siapa 100 tamu teratas mereka (dalam hal jumlah kunjungan dan jumlah yang dibelanjakan) dan membuat profil dengan setiap reservasi pertama kali. Upserve juga melacak 100 teman makan teratas saat mereka membagi tagihan, mengirimkan daftar nomor kartu kredit, tanggal kunjungan, dan apa yang dibeli. Restoran mencocokkan nomor dengan nama, kemudian menggunakan media sosial untuk memasang wajah pada nama itu.

“Anda tidak dapat mengetahui bahwa seseorang akan menjadi pelanggan tetap, jadi Anda tidak perlu melacak orang-orang itu. Tapi sistemnya begitu, ” kata Co-Owner Cara Sandoval, menambahkan bahwa mereka pasti akan mengenali pelanggan tetap ketika mereka masuk.

“Ini mengejutkan orang, dengan cara yang baik, ketika mereka tidak membuat reservasi sendiri.”

Lalu ada fakta sederhana bahwa memesan melalui perangkat seluler – baik untuk pengambilan atau pengiriman – lebih cepat dan lebih nyaman daripada mengantre.

Faktanya, pesanan digital restoran telah tumbuh pada tingkat tahunan rata-rata 23 persen sejak 2013 – sekarang mewakili 3,1 miliar kunjungan dan $26,8 miliar – dan akan meningkat tiga kali lipat pada akhir tahun 2020, menurut NDP Group.

“Pesanan digital akan tetap menjadi sumber pertumbuhan yang sangat besar untuk industri restoran selama beberapa tahun ke depan dan operator yang ingin tumbuh perlu merangkul strategi digital,” kata Portalatin.

Menjadi Ilmuwan Data hanya dalam 12 minggu!

Program Diploma Ilmu Data BrainStation adalah program 12 minggu penuh waktu yang memberikan para profesional keterampilan dan pengalaman untuk memulai karir baru di bidang data.

Bicaralah dengan Penasihat Pembelajaran