5 usos del Big Data en la industria alimentaria

Los usos de Big data están revolucionando los negocios de muchas maneras debido a la gran cantidad de información y conocimientos que ofrece. Las aplicaciones de datos masivos en la industria alimentaria son especialmente interesantes, y muy diversas. La industria alimentaria es una de las más industrias dinámicas hoy en día, y los productos tienen que seguir evolucionando junto con usos de big data y demandas de los consumidores. El sector engloba a varios participantes, desde productores y distribuidores hasta tenderos y restaurantes. Los alimentos o productos se obtienen, se mantienen y se envían -a veces se conservan- y luego se someten a un largo viaje antes de llegar a su destino final, ya sea la despensa de un consumidor o como ingredientes gourmet en un restaurante de lujo.

Durante todo el trayecto, las especificaciones de calidad y almacenamiento de estos alimentos deben ser controladas y optimizadas. Si no lo están, podría suponer una contaminación masiva, lo que es malo para public health. Esta situación también tiene graves repercusiones financieras, tanto por los daños que puede causar la mala manipulación como por la pérdida global de bienes y valor.

Por supuesto, hay otras formas en las que los big data encajan en el sector de la alimentación y las bebidas. Puede utilizarse para seguir las tendencias y preferencias de los clientes, ofrecer experiencias culinarias más agradables, mejorar el marketing y las promociones y mucho más. He aquí algunos de los usos más creativos e innovadores del big data en el sector de la alimentación y las bebidas.

1. Entregas a tiempo o más rápidas

La entrega de comida, especialmente la cronometrada, es una ciencia. Hay una gran cantidad de logística y de valores atípicos incluso para llevar una pizza caliente del restaurante a la puerta del cliente a tiempo. Pero las empresas de mensajería y reparto nunca han tenido a su disposición tecnologías tan avanzadas.

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 aprendizaje automático systems, for example, can be leveraged to better predict and provide delivery times.

Los macrodatos también se están utilizando de otras formas innovadoras. Munchery, por ejemplo, cuenta con chefs especializados en distintas cocinas en diferentes ciudades. Los datos recogidos de los usuarios ayudan a confeccionar diferentes menús, sabores e incluso ingredientes en función de las preferencias del usuario. Blue Apron está aplicando la analítica mediante un plataforma llamado Looker, para tomar decisiones casi en tiempo real sobre la entrega de alimentos y ha reducido su tiempo de decisión hasta en un día.

2. Análisis del sentimiento

Las redes sociales han contribuido a poner de relieve un aspecto increíblemente importante del mundo moderno: el sentimiento de los clientes. Se trata de la inclinación general hacia determinadas emociones o sentimientos en relación con una marca, sus productos y sus experiencias personales.

Esta técnica es utilizada por muchas empresas, en general, para conocer mejor a sus clientes y el creciente sentimiento sobre una marca. Las menciones en las redes sociales se extraen, recopilan, analizan e incluso se visualizan para generar datos que pueden interpretarse estadísticamente y que pueden impulsar las decisiones empresariales. El análisis del sentimiento se utiliza en el sector de la alimentación y las bebidas para comprender las tendencias y los artículos o productos populares. Por ejemplo, el sector de la cerveza artesanal puede utilizar las tendencias de las redes sociales -los hashtags son un gran ejemplo- para identificar ciertas bebidas populares para su próximo lanzamiento de productos. Las India Pale Ales pueden tener una gran demanda en una parte de la temporada, pero ser rechazadas en otra.

Herramientas como Natural Language Toolkit y Textblob están ayudando a las empresas a acceder a información más profunda sobre el comportamiento de sus clientes, que pueden aprovechar para impulsar las ventas.

Las reseñas de restaurantes y locales de comida juegan un papel muy importante en el crecimiento de un negocio, hasta el punto de que incluso se puede hacer pasar un restaurante falso por real con sólo crear un poco de publicidad alrededor de ella. Esto demuestra que nuestros sentimientos pueden manipularse fácilmente con métodos sencillos, y esto es exactamente lo que las empresas quieren aprovechar. Mediante el análisis de los sentimientos, las empresas también pueden diseñar y desarrollar mejor los futuros locales para ofrecer entornos de alta calidad. Algo tan simple como el diseño del baño de un restaurante puede implicar varios factores que pueden influir en una experiencia positiva o negativa. Los macrodatos lo hacen mucho más fácil.

3. Acrobacias de relaciones públicas y marketing

En cualquier negocio, a veces es importante poner en marcha un poco de marketing a la antigua usanza para dar a conocer la marca y fidelizarla. En este ámbito también entran en juego las tecnologías de big data. La tecnología ofrece una gran visión de cuándo y dónde su marca o sus productos pueden ser relevantes.

En 2012, Uber -sí, el servicio de transporte compartido- lanzó una campaña de entrega de barbacoas a la carta para los asistentes al SXSW en colaboración con Iron Works BBQ. En este escenario, se puede ver que tanto Uber como Iron Works se centraron en los lugares donde la barbacoa -o la entrega de comida en general- tendría una gran demanda.

4. Aplicaciones móviles y experiencias modernas

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

McDonald's es uno de los mejores ejemplos en el panorama actual. No sólo se puede hacer un pedido y pagar a través de su aplicación, sino que se puede acceder a ofertas exclusivas, descuentos y artículos complementarios. Al mismo tiempo, la empresa obtiene datos vitales de sus clientes. Pueden ver qué locales visitas, con qué frecuencia y qué pides. También pueden ver sus experiencias, en esencia, como el tiempo que tardó en pedir y recibir su comida, el tiempo que estuvo de visita y si presentó o no una queja o reclamación.

Esta estrategia es una forma nueva e innovadora en la que marcas como McDonald's están obteniendo más información sobre sus clientes para poder ofrecer experiencias más personalizadas y relevantes.

5. Transparencia de la cadena de suministro

Comprender la cadena de suministro existente -incluyendo a todos los participantes y las fuentes de mercancías- es absolutamente vital para que las operaciones sean fluidas en el mercado actual. A través de la transparenciaLas marcas pueden mejorar las relaciones con los clientes, crear confianza y conexiones, ofrecer productos de mayor calidad y establecer autoridad. Este potencial es especialmente cierto cuando se trata de iniciativas ecológicas o respetuosas con el medio ambiente, materiales seguros y libres de peligro y similares.

La transparencia también suele ser obligatoria a través de la supervisión y la normativa gubernamental, por lo que no es algo que se ofrezca necesariamente a través de la elección; si debería ofrecerse o no por defecto es un debate totalmente diferente.

Los macrodatos están impulsando la optimización de esta transparencia, permitiendo a las empresas y proveedores hacer un mejor seguimiento de sus productos suministrados y transportados. El IoT y los sensores conectados, por ejemplo, permiten a los proveedores supervisar los alimentos y las bebidas durante todo el proceso de envío y entrega.

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.

¿Revolucionará el Big Data el sector de la alimentación y las bebidas?

Ya lo es. No hay más que ver las experiencias mejoradas y racionalizadas que empresas como McDonald's, Taco Bell y muchas otras marcas de comida rápida están ofreciendo a sus clientes. Y esto se extiende aún más a empresas de alimentos y bebidas similares fuera de la comida rápida. Los proveedores de puerta a puerta están utilizando los datos para llegar a zonas más amplias con mayor eficiencia. Los proveedores utilizan el big data para ser transparentes y entregar productos de mayor calidad con pérdidas mínimas. Las aplicaciones de big data en la industria alimentaria están creciendo rápidamente, con un inmenso margen para nuevas innovaciones.

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