5 Einsatzmöglichkeiten von Big Data in der Lebensmittelindustrie

Die Nutzung von Big Data revolutioniert die Geschäftswelt in vielerlei Hinsicht, da sie eine große Menge an Informationen und Einblicken bietet. Die Anwendungen von große Daten in der Lebensmittelindustrie sind besonders interessant und sehr vielfältig. Die Lebensmittelindustrie ist eine der am meisten dynamische Branchen und die Produkte müssen sich mit der Zeit weiterentwickeln. Nutzung von Big Data und die Anforderungen der Verbraucher. Die Branche umfasst eine Reihe von Akteuren, von Erzeugern und Händlern bis hin zu Lebensmittelhändlern und Restaurants. Die Lebensmittel oder Waren werden beschafft, gepflegt und versandt - manchmal auch konserviert - und durchlaufen dann eine lange Reise, bevor sie ihren endgültigen Bestimmungsort erreichen, sei es in der Speisekammer des Verbrauchers oder als Gourmet-Zutaten in einem guten Restaurant.

For the entire journey, the quality and storage specifications of these foods must be monitored and optimized. If they’re not, it could mean mass contamination, which is bad for public health. Such a situation also has serious financial repercussions both from the damage the poor handling can cause and the overall loss of goods and value.

Natürlich gibt es noch andere Möglichkeiten, wie Big Data in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie eingesetzt werden kann. Sie können genutzt werden, um mit den Trends und Vorlieben der Kunden Schritt zu halten, ein besseres kulinarisches Erlebnis zu bieten, Marketing und Werbung zu verbessern und vieles mehr. Hier finden Sie einige der kreativsten und innovativsten Anwendungen von Big Data in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie.

1. Pünktliche oder schnellere Lieferungen

Die Zustellung von Lebensmitteln, vor allem mit Zeitangabe, ist eine Wissenschaft. Selbst wenn es nur darum geht, eine warme Pizza pünktlich vom Restaurant an die Haustür eines Kunden zu bringen, gibt es eine Menge logistischer Probleme und Ausreißer. Aber Kuriere und Lieferfirmen hatten noch nie so fortschrittliche Technologien zur Verfügung.

Big data systems and analytics can be used to monitor and better understand elements like traffic, weather, current climates, route changes, construction and even distance. This information rolls into a more elaborate system that calculates the time required to travel to a delivery spot. AI and maschinelles Lernen systems, for example, can be leveraged to better predict and provide delivery times.

Big data is also being used in other innovative ways. Munchery, for example, has chefs who specialize in different cuisines in different cities. Data collected from users helps tailor different menus, flavours and even ingredients depending on the user’s preferences. Blue Apron is applying analytics using a Plattform namens Looker, um Entscheidungen über Lebensmittellieferungen fast in Echtzeit zu treffen, und hat die Entscheidungszeit um bis zu einem Tag verkürzt.

2. Stimmungsanalyse

Die sozialen Medien haben dazu beigetragen, einen unglaublich wichtigen Aspekt der modernen Welt ins Rampenlicht zu rücken: die Kundenstimmung. Dabei handelt es sich um die allgemeine Neigung zu bestimmten Emotionen oder Gefühlen in Bezug auf eine Marke, ihre Produkte und persönlichen Erfahrungen.

Diese Technik wird von vielen Unternehmen verwendet, um mehr über ihre Kunden und die wachsende Stimmung gegenüber einer Marke zu erfahren. Erwähnungen in sozialen Medien werden erfasst, zusammengestellt, analysiert und sogar visualisiert, um Daten zu generieren, die statistisch ausgewertet werden können und als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen können. Die Stimmungsanalyse wird in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie eingesetzt, um Trends und beliebte Artikel oder Waren zu verstehen. Die Craft-Bier-Branche könnte beispielsweise Trends in den sozialen Medien nutzen - Hashtags sind ein gutes Beispiel -, um bestimmte beliebte Getränke für ihre nächste Produktveröffentlichung zu identifizieren. India Pale Ales können zu einem bestimmten Zeitpunkt der Saison sehr gefragt sein, während sie zu einem anderen Zeitpunkt gemieden werden.

Tools wie Natural Language Toolkit und Textblob helfen Unternehmen dabei, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, die sie zur Verkaufsförderung nutzen können.

Reviews of restaurants and eateries play a huge role in a business’s growth — to an extent where man kann sogar ein gefälschtes Restaurant als echt ausgeben just by building some hype around it.  This shows how our sentiments can easily be manipulated by simple methods– and this is exactly what businesses want to tap into. Through sentiment analysis, companies can also better design and develop future locations to deliver high-quality environments. Something as simple as the design of a restaurant bathroom might involve various factors that can influence a positive or negative experience. Big data is making it much easier.

3. PR-Stunts und Marketing

With any business, it’s important sometimes to kickstart some good ol’ fashioned marketing to spread awareness and build some brand loyalty. This area is another one where big data technologies really come into play. The tech offers some great insights into when and where your brand or products might be relevant.

Im Jahr 2012 startete Uber - ja, der Mitfahrdienst - die eine Kampagne zur Lieferung von Grillgut auf Abruf für SXSW-Teilnehmer in Zusammenarbeit mit Iron Works BBQ. In diesem Szenario können Sie sehen, dass sowohl Uber als auch Iron Works sich darauf konzentriert haben, wo BBQ - oder Essenslieferungen im Allgemeinen - besonders gefragt sind.

4. Mobile Apps und moderne Erlebnisse

Have you ever used a restaurant or food chain’s mobile app to make reservations, place an order or Forschung menu items? What about leveraging those same apps for exclusive deals and promotions or loyalty rewards programs?

McDonald's ist eines der besten Beispiele in der heutigen Landschaft. Über die App kann man nicht nur bestellen und bezahlen, sondern auch Zugang zu exklusiven Angeboten, Deals und Gratisartikeln erhalten. Gleichzeitig erhält das Unternehmen im Gegenzug wichtige Kundendaten. Es kann sehen, welche Standorte Sie besuchen, wie oft und was Sie bestellen. Sie können auch Ihre Erfahrungen einsehen, z. B. wie lange es gedauert hat, bis Sie Ihr Essen bestellt und erhalten haben, wie lange Sie sich dort aufgehalten haben und ob Sie eine Beschwerde oder eine Beanstandung eingereicht haben.

Diese Strategie ist ein neuer und innovativer Weg, mit dem Marken wie McDonald's mehr Erkenntnisse über ihre Kunden gewinnen, um ihnen persönlichere und relevantere Erfahrungen bieten zu können.

5. Transparenz der Lieferkette

Das Verständnis einer bestehenden Lieferkette - einschließlich aller Beteiligten und Warenquellen - ist für reibungslose Abläufe auf dem heutigen Markt absolut unerlässlich. Durch Transparenzkönnen Marken die Beziehungen zu den Kunden verbessern, Vertrauen und Verbindungen aufbauen, qualitativ hochwertigere Waren liefern und Autorität schaffen. Dieses Potenzial gilt insbesondere, wenn es um grüne oder umweltfreundliche Initiativen, sichere und gefahrlose Materialien und dergleichen geht.

Transparenz wird häufig auch durch staatliche Aufsicht und Vorschriften vorgeschrieben, ist also nicht unbedingt etwas, das man sich aussuchen kann - ob sie standardmäßig gegeben sein sollte, ist eine ganz andere Diskussion.

Big Data trägt zur Optimierung dieser Transparenz bei und ermöglicht es Unternehmen und Anbietern, die von ihnen beschafften und transportierten Waren besser zu verfolgen. IoT und vernetzte Sensoren ermöglichen es Anbietern zum Beispiel, Lebensmittel und Getränke während des gesamten Versand- und Lieferprozesses zu überwachen.

There are even many talks of incorporating and deploying blockchain technologies in the industry — which is just another form of big data at its core.

Wird Big Data die Lebensmittel- und Getränkeindustrie revolutionieren?

Das ist bereits der Fall! Sehen Sie sich nur die verbesserten und optimierten Erfahrungen an, die Unternehmen wie McDonald's, Taco Bell und viele andere Fast-Food-Marken ihren Kunden bieten. Das gilt sogar noch mehr für ähnliche Lebensmittel- und Getränkeunternehmen außerhalb der Fastfood-Branche. Tür-zu-Tür-Anbieter nutzen Daten, um größere Gebiete mit höherer Effizienz zu erreichen. Lieferanten nutzen Big Data, um transparent zu bleiben und qualitativ hochwertigere Waren mit geringeren Verlusten zu liefern. Die Anwendungen von Big Data in der Lebensmittelbranche nehmen rasant zu und bieten immensen Spielraum für neue Innovationen.

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