Como os dados estão sendo usados ​​em restaurantes e alimentos

A pesquisa de maturidade digital de 2018 do BCG com as principais marcas de restaurantes descobriu que 80% tinham acesso a uma grande quantidade de dados. Há uma grande oportunidade aí – os números do BCG descobriram que os programas de dados e análises geram aumentos de 5 a 10% na receita, reduções de 10 a 15% nos custos operacionais em nível de loja e melhorias de 10 a 20% no EBITDA (lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização). Além disso, o retorno total dos acionistas dos líderes de restaurantes digitais quase dobrou o S&P 500. E o relatório State of the Industry de 2019 da National Restaurant Association descobriu que oito em cada 10 operadores de restaurantes concordam que o uso da tecnologia oferece uma vantagem competitiva e muitos planejavam aumentar seus esforços nessa área.

Na verdade, os dados podem ser críticos para a saúde contínua do negócio de restaurantes. Um relatório de agosto de 2018 do The NPD Group descobriu que a contagem total de restaurantes nos EUA teve uma queda de 1% ano a ano. Desbloquear os insights das resmas de números disponíveis para os restaurantes pode ser crucial para sua sobrevivência.

Aqui estão algumas das maneiras pelas quais o big data já transformou a indústria de alimentos e quais mudanças adicionais podem estar no horizonte.

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Se parece que todos os restaurantes casuais rápidos e cadeias de cafés têm um aplicativo para dispositivos móveis hoje em dia, há uma boa razão – é uma maneira crucial de ajudá-lo a fazer pedidos mais rápido e ao mesmo tempo aprender mais sobre você.

E os aplicativos móveis de restaurantes e entregas são de fato mais populares do que nunca. O estudo do BCG descobriu que a base de usuários instalada para três aplicativos principais – Starbucks, McDonald's e Dominos – cresceu de 45 milhões de usuários para 76 milhões de junho de 2016 a 2018, enquanto o número de usuários com Uber Eats, DoorDash e Grubhub saltou de 9 milhões a 42 milhões no mesmo período. Uma pesquisa mostrou que a maioria dos clientes usa aplicativos móveis de restaurante para visualizar menus e preços (55%), vasculhar ofertas (38,2%), pedir comida (30%) e reservar uma mesa (23,8%).

De acordo com os números do BCG, os programas de fidelidade de restaurantes dos EUA agora também têm um total de 130 milhões de membros, mais que o dobro do nível de 2015 – o que significa que o setor de programas de fidelidade que mais cresce é o de restaurantes. Mais de dois terços dos clientes são membros de pelo menos um desses programas e 25% dizem ser membros de três ou mais.

Os aplicativos geralmente têm o efeito de trazer os clientes de volta com mais frequência. De fato, 40% dos usuários de aplicativos dizem que aumentaram a frequência de visitas após o download. Uma pesquisa do BCG mostra que as empresas de restaurantes com programas de fidelidade “bem definidos e executados estrategicamente” podem aumentar as receitas incrementais em 10 a 15%.

Como seus dados interferem nisso? O aplicativo da Starbucks é um bom exemplo. O programa de fidelidade da empresa é um padrão-ouro para personalização, com mensagens e ofertas personalizadas sendo enviadas às pessoas com base em seu histórico de pedidos. A Starbucks costuma usar o programa para levá-lo à porta, seja você um cliente regular – por exemplo, se você pediu um Venti Americano três dias seguidos, poderá receber um e-mail com incentivos para estender sua sequência de café por mais alguns dias – ou um cliente inadimplente que pode ser tentado a voltar com um negócio bom demais para ser verdade.

“Eles fizeram investimentos maciços e progrediram na personalização, à frente do que eu diria que outras marcas de restaurantes até agora conseguiram”, disse Mary Martin, Sócia do BCG.

O resultado? Seu aplicativo está ficando cada vez mais popular – de acordo com os resultados do terceiro trimestre de 2019 da Starbucks, a associação ativa do Starbucks Rewards nos EUA aumentou 14% ano a ano, para 17,2 milhões de usuários.

Melhorar a eficiência operacional

Os dados não estão sendo usados ​​apenas para trazer mais clientes famintos para o restaurante – eles também estão tendo um grande impacto nos bastidores.

Um relatório recente da Toast descobriu que 78% dos gerentes de restaurantes analisam suas métricas e finanças diariamente, em comparação com 46% dois anos antes. E 95% dos donos de restaurantes acham que a tecnologia melhora a eficiência.

Um exemplo disso é a rede fast-casual Panera Bread, que revelou seu plano Panera 2.0 para impulsionar os pedidos digitais em 2014. A Panera coleta informações sobre os pedidos em todos os seus canais digitais para se preparar para as necessidades de mão de obra e produtos na loja, e esses dados informou mudanças reais na cadeia, incluindo cozinhas redesenhadas e uma linha de montagem reformulada. Como resultado dessas mudanças, a rede – que agora espera que metade de todas as vendas possam ser digitais em breve – conseguiu reduzir o tempo de espera para pedir comida de oito minutos para um minuto.

Eles não estão sozinhos na alavancagem de dados para facilitar seu processo operacional. A Domino's construiu um algoritmo para prever quanto tempo levaria para fazer e entregar uma pizza - com fatores que incluem número e tempo de funcionários no restaurante - enquanto UberEats e DoorDash estão competindo para desenvolver o melhor modelo para prever o tempo de entrega, levando em consideração o clima dados, horários de esportes e irregularidades sazonais.

Os dados também estão ajudando os donos de restaurantes a reconhecer seus funcionários-estrela – e que podem estar com baixo desempenho. É especialmente útil para pessoas que gerenciam vários restaurantes.

Por exemplo, Charlee Williamson, do Ralph Brennan Restaurant Group, com sede em Nova Orleans, supervisionou seis gerentes e 78 garçons do outro lado do país, no Jazz Kitchen da Califórnia. Ela usa o Server Scorecard, oferecido pela empresa de software de gerenciamento de restaurantes Avero , que classifica os servidores em vários critérios e ajuda a combinar o garçom certo com a mesa certa. Por exemplo, um servidor que tenha uma classificação mais alta em vendas pode ser o ajuste certo para uma festa de alto nível, enquanto outro que se destaca na porcentagem de gorjetas pode ser mais adequado para lidar com uma mesa difícil cheia de crianças barulhentas.

Pregando o menu (e encontrando tendências de sabor)

Quando o Applebee's fez a mudança bastante radical em 2016 para o que se pensava ser um menu amigável aos millennials, não deu certo – para dizer o mínimo. A rede anunciou em 2017 planos para fechar mais de 100 locais, e os executivos apontaram para o fato de que as ofertas voltadas para os jovens haviam alienado o que eles acreditavam ser seus principais convidados: boomers e gen-Xers.

Quando a empresa voltou à prancheta, eles o fizeram munidos de dados. Adrian Butler, vice-presidente sênior e diretor de informações da Dine Brands (empresa controladora da Applebee's), delineou uma estratégia de tecnologia 4D para ajudar o restaurante a recuperar seu impulso: Dados, Descoberta, Jantar, Entrega. O foco estava em “alavancar dados e análises de nossos hóspedes e operações para criar experiências personalizadas”, começando pelo menu.

A Applebee's começou a pesquisar seus clientes por meio de pesquisas sobre dispositivos de mesa e, no final de 2017, a rede notou um aumento de 7% na satisfação geral dos hóspedes. À medida que se aprofundavam nos dados, eles também perceberam por que seu menu focado na geração do milênio havia falhado – sua clientela já estava dividida igualmente entre gerações, com 26,4% de boomers, 28,3% de geração X e 29,9% de millennials.

Os dados não são úteis apenas para restaurantes que desejam fazer seus menus brilharem. Também nos ajuda a entender quais alimentos estão aguçando o apetite dos americanos.

Os amantes de carne de porco entre nós devem ter notado que o bacon está de repente em toda parte – em sundaes , coquetéis e até cerveja . E graças à Wired, que fez parceria com a Food Network para analisar 49.733 receitas e 906.539 comentários de seu site, aprendemos que tudo fica melhor com bacon. Juntos, eles pesquisaram todas as receitas que se encaixavam em uma determinada descrição – pizza, por exemplo – e calcularam a classificação média para os alimentos que não incluíam bacon. Eles descobriram que as receitas com bacon pontuaram mais alto – e as únicas exceções foram entre massas e sobremesas.

Eles perfuraram mais fundo e olharam para outras modas alimentares e como elas aumentaram e diminuíram ao longo do tempo, com ingredientes como cogumelos Portobello e sriracha aparentemente tendo passado de seu momento ao sol. Lada Adamic, cientista da computação da Universidade de Michigan e do Facebook, levou a pesquisa da Wired ainda mais longe e descobriu que queijo feta, cream cheese, cranberries, morangos e abacate também eram sucessos de receita confiáveis.

Em um projeto separado, Adamic queria ver se era possível criar um algoritmo preditivo para ver como uma receita ficaria. Ela e sua equipe pegaram quase 50.000 receitas e 2 milhões de avaliações do allrecipes.com e criaram um algoritmo para extrair todos os ingredientes, métodos de cozimento e perfis nutricionais, depois analisaram com que frequência dois ingredientes eram combinados na mesma receita. Ela descobriu que seu algoritmo previa com quase 80% de precisão quantas estrelas uma receita receberia no site.

Inicialmente, Adamic se inspirou em suas próprias frustrações na cozinha.

“Eu estava tendo problemas para ir além de ler literalmente a receita e segui-la exatamente”, disse ela.

“Em geral, apenas acredito em dados”, acrescentou. “Agora me sinto mais confortável usando especiarias com mais liberdade.”

Melhore a experiência do cliente

Como poucos estão prevendo um grande salto na clientela de restaurantes, muitos donos de restaurantes deixaram de se concentrar no número de clientes para a qualidade da experiência de cada visitante – e os dados têm sido uma grande ajuda.

“O tráfego total de restaurantes não está crescendo, então qualquer coisa que os restaurantes possam fazer para oferecer uma melhor experiência ao cliente os diferencia da concorrência”, disse David Portalatin, consultor do setor de alimentos da empresa de pesquisa de mercado NPD Group Inc. e autor de Eating Patterns in América.

E a principal maneira pela qual a maioria dos restaurantes está capitalizando os dados para formar um vínculo melhor com os clientes é por meio da personalização.

A TGI Fridays, por exemplo, começou a coletar dados de sistemas de ponto de venda, mídias sociais, transações com cartão de crédito e dispositivos móveis para criar campanhas personalizadas para os mais de quatro milhões de convidados que deram à empresa permissão para contatá-los diretamente. O resultado foi gritante: a rede dobrou seus negócios nos 12 meses anteriores a agosto de 2018 e aumentou o engajamento nas mídias sociais em mais de 500%.

“Já se foram os dias de tentar descobrir o que os millennials querem versus os boomers”, disse o diretor de experiência da TGI Fridays, Sherif Mityas. “Queremos saber o que Mary quer versus Susan, e precisamos de uma quantidade sem precedentes de dados, análises e aprendizado de máquina para utilizar esses dados da melhor maneira possível.”

Os sistemas de reserva baseados em nuvem permitem que os restaurantes criem perfis detalhados dos clientes com notas sobre tudo, desde restrições alimentares até preferências de cerveja. Essas informações podem ser compartilhadas em todo um grupo de restaurantes, permitindo que os servidores ofereçam a um cliente sua IPA favorita ou um aperitivo não muito picante que eles possam adorar.

Os restaurantes têm várias maneiras de coletar esses dados. McDonald's e Chick-fil-A oferecem comida grátis em troca de clientes preencherem pesquisas avaliando sua experiência. A Starbucks sempre ofereceu wi-fi gratuito, mas em abril de 2018, a rede de cafés exigia que os usuários enviassem seu nome completo, endereço de e-mail e CEP antes de navegar na web.

Enquanto isso, a rede Tender Greens, com sede na Califórnia, usa o aplicativo móvel Punchh para registrar o nome, o endereço de e-mail e o histórico de compras de cada cliente.

“Isso nos dá maneiras de reconhecer as pessoas que estiveram regularmente ou não estiveram por um tempo ou têm preferências específicas”, disse o fundador Erik Oberholtzer. “Queremos atender às necessidades de todos, às vezes antes mesmo de mencioná-las.”

Não são apenas os restaurantes de fast-food ou fast-casual que estão usando dados para melhorar o atendimento ao cliente.

O Oriole de Chicago, com estrela Michelin, usa dados do sistema Upserve para determinar quem são seus 100 principais hóspedes (em termos de número de visitas e valor gasto) e cria um perfil a cada primeira reserva. A Upserve também rastreia os 100 melhores companheiros de jantar quando eles dividem a conta, enviando uma lista de números de cartão de crédito, datas de visitas e o que foi comprado. O restaurante combina os números com um nome e, em seguida, usa as mídias sociais para dar um rosto a esse nome.

“Você não pode saber que alguém vai se tornar um regular, então você não necessariamente acompanha essas pessoas. Mas o sistema sim”, disse a co-proprietária Cara Sandoval, acrescentando que eles certamente reconhecerão os frequentadores quando eles entrarem.

“Surpreende as pessoas, de uma maneira agradável, quando elas não fizeram a reserva.”

Depois, há o simples fato de que fazer pedidos por meio de um dispositivo móvel – seja para coleta ou entrega – é simplesmente mais rápido e conveniente do que ficar na fila.

De fato, os pedidos digitais de restaurantes cresceram a uma taxa média anual de 23% desde 2013 – agora representando 3,1 bilhões de visitas e US$ 26,8 bilhões – e triplicarão em volume até o final de 2020, de acordo com o NDP Group.

“Os pedidos digitais continuarão sendo uma grande fonte de crescimento para o setor de restaurantes nos próximos anos e os operadores que desejam crescer precisam adotar uma estratégia digital”, disse Portalatin.

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