Big Mac ou McChicken?
Entender escolhas simples como essa por meio de Big Data Analytics já se transformou em objeto de desejo de grandes empresas – incluindo a maior rede de restaurantes do mundo.
Sim, o McDonald’s também se preocupa se você prefere hambúrguer de boi a hambúrguer de frango, Coca-Cola a suco ou sundae a maçã. Mas você tem ideia do que o McDonald’s faz com essas informações?
A cada segundo, 75 sanduíches são vendidos na cadeia de restaurantes do McDonald’s em todo o mundo. Achou muito? Imagine então que existem mais de 34 mil restaurantes da rede, servindo mais de 62 milhões de pessoas diariamente em 118 países.
Todas essas informações, assim como milhões de outros dados obtidos por meio da coleta de dados, ajudam o McDonald’s a compreender melhor seus clientes e, assim, maximizar sua presença e todo seu lucro. Atualmente, grandes investimentos em T.I., engenharia e análise de dados são realizados, visando identificar padrões e, a partir deles, fazer predições que otimizem os processos nos restaurantes.
Confira a seguir algumas das medidas que a rede de fast-food mais famosa do mundo já realizou baseada em Big Data.
Otimização do tráfego de drive-thru
Para oferecer uma experiência mais agradável aos clientes, a cadeia de restaurantes conduziu um estudo com base nos dados coletados por câmeras e sistemas automatizados dos restaurantes. O objetivo era identificar os motivos que faziam com que a fila do drive-thru fosse longa e demorada.
Entre outras análises realizadas, foram avaliados três pontos principais:
- O primeiro era referente ao design e estrutura do drive-thru, ou seja, consistia em determinar se o caminho percorrido pelo cliente desde o momento do pedido até a retirada da compra era realmente o mais adequado. Caso não fosse, o restaurante deveria passar por uma reforma que alterasse e melhorasse a situação.
- O segundo ponto consistia em avaliar a qualidade da informação oferecida ao consumidor sobre o menu. Se o cardápio não fosse objetivo o suficiente para que os clientes conseguissem se decidir pelo pedido somente com as informações apresentadas, ele precisaria ser revisto.
- Já o terceiro ponto avaliou quem eram os clientes que tinham preferência pelo drive-thru: por exemplo, tentaram entender os perfis que compravam, tentando identificar se eram famílias que vinham em grandes carros para passear ou mães atarefadas que precisavam apenas pegar o lanche do filho. Dessa forma, foram criados padrões de demanda e, nos dias de hoje, já é possível prever quem são os clientes dos restaurantes e os do drive-thru.
Não achou complexo o suficiente? Volte alguns parágrafos e lembre-se de que são mais de 34 mil restaurantes ao redor do mundo. É uma verdadeira avalanche de dados.
Novas opções de menu
O McDonald’s conseguiu identificar preferências e alguns padrões de comportamento dos seus clientes também no que diz respeito ao cardápio. Processando e cruzando os dados de compra com as informações sobre pedido em sua rede, foi possível entender, por exemplo, que o “All day breakfast” aumentaria os lucros da rede.
E assim aconteceu. O menu, que antes era vendido só até às 11 da manhã, trouxe um crescimento de 5,7% nas vendas dos restaurantes nos EUA depois que passou a ser comercializado durante todo o dia.
Sim, os diretores do McDonald’s só foram capazes de tomar a decisão de implementar tal ação graças aos seus data scientists responsáveis pelos trabalhos de Big Data Analytics.
Controle de qualidade mais eficiente
As melhorias não se limitaram aos restaurantes e é possível encontrar vestígios da análise de dados em diversas etapas da linha produtiva dos Big Macs.
Há três anos, um sistema de câmeras passou a controlar a qualidade dos pães utilizados nos restaurantes. Antes disso, um funcionário era responsável por acompanhar as fatias passando por uma esteira e, caso desconfiasse da qualidade de alguma, retirava-a do circuito.
Com a instalação do sistema de imagem, 40% dos pães que eram descartados voltaram para a esteira, pois não apresentavam qualquer problema. Dessa forma, algoritmos precisos contribuíram para uma seleção mais qualificada dos produtos.
Conciliando as expectativas dos clientes através de dados
Preocupados com a queda nas vendas em 2014, o McDonald’s percebeu, por meio da análise de Social Big Data, que os clientes têm demonstrado cada vez mais preocupação com a origem dos alimentos que consomem.
Por isso, a rede de restaurantes anunciou, no ano passado, que os restaurantes dos EUA comprariam somente frangos que não fossem tratados com antibióticos. Além disso, o leite também passou a ser comprado de fazendeiros que não usavam hormônios artificiais para aumentar a quantidade de gordura na bebida.
Com as mudanças, o presidente do McDonald’s, Steve Easterbrook, defendeu que eles queriam, na verdade, oferecer aos clientes “uma comida que os fizesse sentir bem”. O trabalho de análise de dados permite muitas outras ações desse tipo.
Depois de saber que todas essas alterações foram baseadas em análises de dados, você provavelmente não escolherá seu lanche do mesmo jeito, não é? O mais interessante de tudo isso é saber que, mesmo nas pequenas opções que fazemos no dia a dia, podemos estar contribuindo para grandes mudanças no futuro.
Fonte:BigDataBusiness - Hekima