Как данные используются в ресторанах и еде

Проведенное BCG в 2018 году исследование цифровой зрелости ведущих ресторанных брендов показало, что 80% из них имеют доступ к большому количеству данных. Здесь есть большие возможности: согласно данным BCG, программы обработки данных и аналитики обеспечивают увеличение выручки на 5–10 %, снижение операционных расходов на уровне магазинов на 10–15 % и улучшение показателя EBITDA на 10–20 % (прибыль до вычета процентов, налогов, износ и амортизация). Кроме того, общий доход акционеров лидеров цифровых ресторанов почти удвоился по сравнению с S&P 500. А отчет Национальной ассоциации ресторанов за 2019 год о состоянии отрасли показал, что восемь из десяти операторов ресторанов согласны с тем, что использование технологий обеспечивает конкурентное преимущество, и многие из них планировали наращивать свои усилия в этой области.

Фактически, данные могут иметь решающее значение для текущего состояния ресторанного бизнеса. Отчет The NPD Group за август 2018 года показал, что общее количество ресторанов в США сократилось на один процент по сравнению с прошлым годом. Раскрытие информации о множестве номеров, доступных ресторанам, может иметь решающее значение для их выживания.

Вот некоторые из способов, которыми большие данные уже изменили пищевую промышленность, и какие дальнейшие изменения могут быть на горизонте.

Изучите навыки работы с данными, чтобы повысить свою карьеру, не выходя из дома!

BrainStation предлагает интерактивные онлайн-курсы сертификации по науке о данных, анализу данных, машинному обучению и программированию на Python. Посещайте живые занятия и общайтесь с инструкторами и сверстниками из любой точки мира.

Поговорите с консультантом по обучению

Вдохновляйте и признавайте лояльность, заманивая потерянных гостей

Если кажется, что в наши дни у каждого ресторана быстрого питания и сети кофеен есть мобильное приложение, на это есть веская причина — это важный способ помочь вам сделать заказ быстрее, а также узнать больше о вас.

Мобильные приложения для ресторанов и служб доставки действительно популярны как никогда. Исследование BCG показало, что установленная пользовательская база трех популярных приложений — Starbucks, McDonald’s и Dominos — выросла с 45 миллионов пользователей до 76 миллионов с июня 2016 по 2018 год, а количество пользователей Uber Eats, DoorDash и Grubhub выросло с от 9 до 42 миллионов за тот же период. Опрос показал , что большинство посетителей используют мобильные приложения ресторана для просмотра меню и цен (55%), поиска предложений (38,2%), заказа еды (30%) и бронирования столика (23,8%).

По данным BCG, в программах лояльности для ресторанов США сейчас также насчитывается 130 миллионов участников, что более чем вдвое превышает уровень 2015 года, а это означает, что ресторанная индустрия является самой быстрорастущей отраслью программ лояльности. Более двух третей посетителей являются участниками как минимум одной такой программы, а 25% говорят, что они являются участниками трех или более программ.

Приложения, как правило, чаще возвращают клиентов. На самом деле, 40 процентов пользователей приложений говорят , что они увеличили частоту посещения после загрузки. Исследования BCG показывают, что ресторанные компании с «четко определенными, стратегически реализуемыми» программами лояльности могут увеличить дополнительный доход на 10–15%.

Как ваши данные влияют на это? Приложение Starbucks является хорошим примером. Программа лояльности компании является золотым стандартом персонализации, при этом индивидуальные сообщения и предложения рассылаются людям на основе их истории заказов. Starbucks часто использует программу, чтобы привлечь вас к себе, независимо от того, являетесь ли вы постоянным клиентом — например, если вы заказали Venti Americano три дня подряд, вы можете получить электронное письмо со стимулами для продления вашей кофейной серии еще на несколько дней. или ушедший клиент, который может соблазниться предложением, слишком хорошим, чтобы быть правдой.

«Они сделали огромные инвестиции и добились прогресса в персонализации, опередив, как я бы сказал, другие ресторанные бренды на сегодняшний день», — сказала Мэри Мартин, партнер BCG.

Результат? Их приложение становится все более популярным — согласно результатам третьего квартала 2019 года Starbucks, активное членство в Starbucks Rewards в США увеличилось на 14 процентов по сравнению с прошлым годом и достигло 17,2 миллиона пользователей.

Повышение операционной эффективности

Данные используются не только для того, чтобы привлечь больше голодных посетителей в ресторан, они также оказывают серьезное влияние на внутреннюю часть заведения.

Недавний отчет Toast показал, что 78% менеджеров ресторанов ежедневно смотрят на свои показатели и финансы по сравнению с 46% двумя годами ранее. А 95% рестораторов считают, что технологии повышают эффективность.

Одним из примеров этого является сеть быстрого питания Panera Bread, которая представила свой план Panera 2.0 по управлению цифровыми заказами в 2014 году. сообщил о реальных изменениях в сети, в том числе о перепроектированных кухнях и переработанной сборочной линии. В результате этих изменений сети, которая теперь ожидает , что половина всех продаж вскоре может быть цифровой, удалось сократить время ожидания заказа еды с восьми до одной минуты.

Они не одиноки в использовании данных для сглаживания рабочего процесса. Domino создала алгоритм для прогнозирования времени приготовления и доставки пиццы с учетом таких факторов, как количество и стаж работы персонала в ресторане, а UberEats и DoorDash соревнуются в разработке лучшей модели для прогнозирования времени доставки с учетом погодных условий . данные, спортивные расписания и сезонные нарушения.

Данные также помогают рестораторам распознавать своих звездных сотрудников и тех, кто может быть неэффективным. Это особенно полезно для людей, управляющих несколькими ресторанами.

Например, Чарли Уильямсон из компании Ralph Brennan Restaurant Group из Нового Орлеана курировала шесть менеджеров и 78 официантов на другом конце страны, в калифорнийской Jazz Kitchen. Она использует систему показателей сервера, предлагаемую компанией Avero , занимающейся разработкой программного обеспечения для управления ресторанами, которая ранжирует серверы по нескольким критериям и помогает подобрать подходящего официанта к подходящему столу. Например, официант с более высоким рейтингом продаж может быть подходящим для шумной вечеринки, в то время как официант, преуспевающий в проценте чаевых, может лучше всего подходить для обработки сложного стола, полного шумных детей.

Составление меню (и выявление вкусовых трендов)

Когда в 2016 году Applebee сделала довольно радикальный переход к тому, что считалось дружественным для миллениалов меню, это, мягко говоря, не сработало. В 2017 году сеть объявила о планах закрыть более 100 точек, и руководители указали на тот факт, что предложения, ориентированные на молодежь, оттолкнули тех, кого они считали своими основными гостями: бумеров и представителей поколения X.

Когда компания вернулась к чертежной доске, они сделали это, вооружившись данными. Адриан Батлер, старший вице-президент и директор по информационным технологиям Dine Brands (материнская компания Applebee's), обрисовал в общих чертах стратегию 4D-технологий, которая поможет ресторану восстановить свой импульс: данные, открытие, питание, доставка. Основное внимание уделялось «использованию данных и аналитики наших гостей и операций для создания персонализированного опыта», начиная с меню.

Applebee's начала опрашивать своих клиентов с помощью опросов о настольных устройствах, и к концу 2017 года сеть заметила 7-процентный рост общей удовлетворенности гостей. Углубившись в данные, они также поняли, почему их меню, ориентированное на миллениалов, было такой неудачной: их клиентура уже была поровну разделена между поколениями: 26,4% бумеров, 28,3% представителей поколения X и 29,9% миллениалов.

Данные полезны не только для ресторанов, стремящихся сделать свое меню ярче. Это также помогает нам понять, какие продукты вызывают аппетит у американцев.

Любители свинины среди нас, возможно, заметили, что бекон внезапно появляется повсюду — в мороженом , коктейлях и даже в пиве . А благодаря Wired, который в партнерстве с Food Network проанализировал 49 733 рецепта и 906 539 комментариев с их веб-сайта, мы узнали, что с беконом все действительно лучше. Вместе они искали все рецепты, подходящие под определенное описание — например, пиццу — и вычисляли средний рейтинг для тех продуктов, которые не включали бекон. Они обнаружили, что рецепты с беконом набрали больше баллов, и единственными исключениями были паста и десерты.

Они копали глубже и смотрели на другие кулинарные причуды и на то, как они то усиливались, то ослабевали с течением времени, а такие ингредиенты, как грибы портобелло и шрирача, похоже, устарели. Лада Адамич, компьютерный ученый из Мичиганского университета и Facebook, продолжила исследование Wired и обнаружила, что фета, сливочный сыр, клюква, клубника и авокадо также являются надежными рецептами.

В отдельном проекте Адамик хотел посмотреть, можно ли создать алгоритм прогнозирования, чтобы увидеть, как получится рецепт. Она и ее команда взяли почти 50 000 рецептов и 2 миллиона отзывов с allrecipes.com и создали алгоритм для извлечения всех ингредиентов, методов приготовления и профилей питания, а затем посмотрели, как часто два ингредиента сочетаются друг с другом в одном рецепте. Она обнаружила , что ее алгоритм почти с 80-процентной точностью предсказывает, сколько звездочек рецепт получит на веб-сайте.

Изначально Адамик вдохновлялась собственными кухонными разочарованиями.

«У меня были проблемы с тем, чтобы выйти за рамки буквального чтения рецепта и точно следовать ему», — сказала она.

«Вообще я просто верю данным», — добавила она. «Теперь я чувствую себя более комфортно, более свободно использую специи».

Улучшить качество обслуживания клиентов

Поскольку немногие предсказывают большой скачок в посещаемости ресторанов, многие рестораторы переключили внимание с количества клиентов на качество обслуживания каждого посетителя, и данные очень помогли.

«Общий трафик ресторанов не растет, поэтому все, что рестораны могут сделать, чтобы предложить клиентам лучшее обслуживание, отличает их от конкурентов», — сказал Дэвид Порталатин, консультант по пищевой промышленности в исследовательской фирме NPD Group Inc. и автор книги « Модели питания» . Америка.

И основной способ, которым большинство ресторанов извлекают выгоду из данных для установления более тесных связей с посетителями, — это персонализация.

TGI Fridays, например, начала собирать данные из систем торговых точек, социальных сетей, транзакций по кредитным картам и мобильных устройств для создания персонализированных кампаний для четырех с лишним миллионов гостей, которые дали компании разрешение связаться с ними напрямую. Результат был ошеломляющим : за 12 месяцев, предшествовавших августу 2018 года, сеть удвоила свой бизнес на вынос и увеличила активность в социальных сетях более чем на 500 процентов.

«Дни попыток выяснить, чего хотят миллениалы и бумеры, прошли», — сказал главный специалист TGI Fridays Шериф Митяс. «Мы хотим знать, чего хочет Мэри, а не Сьюзен, и нам нужен беспрецедентный объем данных, аналитика и машинное обучение, чтобы использовать эти данные наилучшим образом».

Облачные системы бронирования позволяют ресторанам создавать подробные профили посетителей с примечаниями обо всем, от диетических ограничений до предпочтений в пиве. Эта информация может быть передана всей группе ресторанов, позволяя официантам предлагать посетителям их любимый IPA или не слишком острую закуску, которая может им понравиться.

У ресторанов есть множество способов собрать эти данные. McDonald's и Chick-fil-A предлагают бесплатную еду в обмен на то, что посетители заполняют опросы, оценивая их опыт. Starbucks всегда предлагал бесплатный Wi-Fi, но с апреля 2018 года сеть кофеен требовала от пользователей указывать свое полное имя, адрес электронной почты и почтовый индекс перед просмотром веб-страниц.

Тем временем калифорнийская сеть магазинов Tender Greens использует мобильное приложение Punchh для регистрации имени, адреса электронной почты и истории покупок каждого клиента.

«Это дает нам возможность распознавать людей, которые заходили регулярно или не заходили какое-то время, или имеют определенные предпочтения», — сказал основатель Эрик Оберхольцер. «Мы хотим удовлетворить потребности каждого, иногда еще до того, как они о них упомянули».

Данные для повышения качества обслуживания клиентов используют не только рестораны быстрого питания или рестораны быстрого питания.

Чикагский ресторан Oriole , отмеченный звездой Мишлен, использует данные из системы Upserve , чтобы определить, кто входит в первую сотню гостей (с точки зрения количества посещений и суммы потраченных средств), и создает профиль для каждого первого бронирования. Upserve также отслеживает 100 лучших партнеров по обеду, когда они делят счет, отправляя список номеров кредитных карт, даты посещений и то, что было куплено. Ресторан сопоставляет числа с именем, а затем использует социальные сети, чтобы представить это имя.

«Вы не можете знать, что кто-то станет постоянным, поэтому вам не обязательно отслеживать этих людей. Но система это делает», — сказала совладелец Кара Сандовал, добавив, что они обязательно узнают постоянных клиентов, когда они приходят.

«Людей приятно удивляет, когда они не бронировали сами».

Кроме того, есть тот простой факт, что заказ через мобильное устройство — будь то самовывоз или доставка — просто быстрее и удобнее, чем стоять в очереди.

Фактически, цифровые заказы в ресторанах росли в среднем на 23 процента в год с 2013 года, что в настоящее время составляет 3,1 миллиарда посещений и 26,8 миллиарда долларов, и, по данным NDP Group, к концу 2020 года их объем утроится.

«Цифровые заказы останутся огромным источником роста для ресторанной индустрии в течение следующих нескольких лет, и операторы, которые хотят расти, должны принять цифровую стратегию», — сказал Порталатин.

Станьте Data Scientist всего за 12 недель!

Дипломная программа BrainStation по науке о данных — это 12-недельная программа, рассчитанная на полный рабочий день и дающая профессионалам навыки и опыт, необходимые для начала новой карьеры в области данных.

Поговорите с консультантом по обучению