5 utilisations du Big Data dans l'industrie alimentaire

Les utilisations du Big data révolutionnent les entreprises à bien des égards en raison de la grande quantité d'informations et de renseignements qu'elles offrent. Les applications du données massives dans l'industrie alimentaire sont particulièrement intéressantes et très diverses. L'industrie alimentaire est l'un des secteurs les plus industries dynamiques aujourd'hui, et les produits doivent continuer à évoluer en même temps que l'environnement. les utilisations du big data et les exigences des consommateurs. L'industrie englobe un certain nombre de participants, des producteurs et distributeurs aux épiciers et restaurants. Les aliments ou les marchandises sont achetés, entretenus et expédiés - parfois conservés - et font ensuite l'objet d'un long voyage avant d'atteindre leur destination finale, qu'il s'agisse du garde-manger d'un consommateur ou des ingrédients d'un restaurant gastronomique.

Pendant tout le trajet, la qualité et les spécifications de stockage de ces aliments doivent être surveillées et optimisées. Si elles ne le sont pas, cela pourrait signifier une contamination massive, ce qui est mauvais pour public health. Une telle situation a également de graves répercussions financières, tant en raison des dommages que la mauvaise manipulation peut causer que de la perte globale de marchandises et de valeur.

Bien sûr, il existe d'autres façons dont le big data s'intègre dans le secteur de l'alimentation et des boissons. Il peut être utilisé pour suivre les tendances et les préférences des clients, offrir des expériences culinaires plus agréables, améliorer le marketing et les promotions, et bien plus encore. Voici quelques-unes des utilisations les plus créatives et innovantes du big data dans le secteur de l'alimentation et des boissons.

1. Livraisons ponctuelles ou plus rapides

La livraison de nourriture, surtout en temps voulu, est une science. Le simple fait d'acheminer une pizza chaude du restaurant à la porte d'un client dans les délais impartis implique une tonne de logistique et d'aberrations. Mais les coursiers et les entreprises de livraison n'ont jamais eu à leur disposition des technologies aussi avancées .

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 apprentissage machine systems, for example, can be leveraged to better predict and provide delivery times.

Le big data est également utilisé d'autres manières innovantes. Munchery, par exemple, dispose de chefs spécialisés dans différentes cuisines dans différentes villes. Les données recueillies auprès des utilisateurs permettent d'adapter différents menus, saveurs et même ingrédients en fonction des préférences de l'utilisateur. Blue Apron applique l'analytique en utilisant un plateforme appelé Looker, pour prendre des décisions presque en temps réel concernant la livraison de nourriture et a réduit son temps de décision de près d'un jour.

2. Analyse des sentiments

Les médias sociaux ont contribué à mettre en lumière un aspect incroyablement important du monde moderne : le sentiment des clients. Il s'agit de l'inclinaison générale vers certaines émotions ou certains sentiments à l'égard d'une marque, de ses produits et de ses expériences personnelles.

Cette technique est utilisée par de nombreuses entreprises, en général, pour en savoir plus sur leurs clients et sur le sentiment croissant à l'égard d'une marque. Les mentions sur les médias sociaux sont extraites, compilées, analysées et même visualisées pour générer des données qui peuvent être interprétées statistiquement et qui peuvent guider les décisions commerciales. L'analyse des sentiments est utilisée dans le secteur de l'alimentation et des boissons pour comprendre les tendances et les articles ou marchandises populaires. Par exemple, les acteurs de l'industrie de la bière artisanale peuvent utiliser les tendances des médias sociaux - les hashtags en sont un excellent exemple - pour identifier certaines boissons populaires pour leur prochain lancement de produit. Les India Pale Ales peuvent être très demandées à un moment de la saison mais boudées à un autre.

Des outils tels que Natural Language Toolkit et Textblob permettent aux entreprises de mieux comprendre le comportement de leurs clients et d'en tirer parti pour stimuler les ventes.

Les avis sur les restaurants et les établissements de restauration jouent un rôle énorme dans la croissance d'une entreprise, dans la mesure où les avis sur les restaurants et les établissements de restauration ne sont pas toujours les mêmes. on peut même faire passer un faux restaurant pour un vrai simplement en faisant un peu de battage autour d'elle. Cela montre que nos sentiments peuvent facilement être manipulés par des méthodes simples - et c'est exactement ce que les entreprises veulent exploiter. Grâce à l'analyse des sentiments, les entreprises peuvent également mieux concevoir et développer leurs futurs sites pour offrir des environnements de haute qualité. Une chose aussi simple que la conception des toilettes d'un restaurant peut impliquer divers facteurs susceptibles d'influencer une expérience positive ou négative. Le big data facilite grandement les choses.

3. Cascades de relations publiques et marketing

Dans toute entreprise, il est parfois important de donner un coup de fouet au bon vieux marketing pour faire connaître l'entreprise et la fidéliser. C'est dans ce domaine que les technologies du big data entrent vraiment en jeu. Ces technologies permettent de savoir quand et où votre marque ou vos produits peuvent être pertinents.

En 2012, Uber - oui, le service de covoiturage - a lancé une campagne de livraison de barbecue à la demande pour les participants de SXSW, en collaboration avec Iron Works BBQ. Dans ce scénario, vous pouvez voir qu'Uber et Iron Works ont ciblé les endroits où le barbecue - ou la livraison de nourriture en général - serait très demandé.

4. Applications mobiles et expériences modernes

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

McDonald's est l'un des meilleurs exemples. dans le paysage actuel. Non seulement vous pouvez commander et payer par l'intermédiaire de leur application, mais vous pouvez aussi avoir accès à des offres exclusives, des promotions et des articles gratuits. En même temps, l'entreprise obtient en retour des données essentielles sur ses clients. Elle peut voir quels sites vous visitez, à quelle fréquence et ce que vous commandez. Elle peut également voir vos expériences, en substance, comme le temps qu'il vous a fallu pour commander et recevoir votre nourriture, la durée de votre visite et si vous avez ou non déposé une plainte ou un grief.

Cette stratégie est une façon nouvelle et innovante pour des marques comme McDonald's de mieux connaître leurs clients afin de leur offrir des expériences plus personnalisées et plus pertinentes.

5. Transparence de la chaîne d'approvisionnement

Comprendre une chaîne d'approvisionnement existante - y compris tous les participants et les sources de marchandises - est absolument vital pour le bon déroulement des opérations sur le marché actuel. Par la transparenceLes marques peuvent améliorer les relations avec les clients, instaurer la confiance et les liens, fournir des produits de meilleure qualité et asseoir leur autorité. Ce potentiel est particulièrement vrai lorsqu'il s'agit d'initiatives écologiques ou respectueuses de l'environnement, de matériaux sûrs et sans danger, etc.

La transparence est également souvent imposée par la surveillance et les réglementations gouvernementales. Elle n'est donc pas nécessairement le fruit d'un choix, mais la question de savoir si elle doit être fournie par défaut est une toute autre discussion.

Le big data alimente l'optimisation de cette transparence, permettant aux entreprises et aux fournisseurs de mieux suivre leurs marchandises sourcées et transportées. L'IoT et les capteurs connectés, par exemple, permettent aux fournisseurs de surveiller les aliments et les boissons tout au long de leur processus d'expédition et de livraison.

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.

Le Big Data va-t-il révolutionner l'industrie alimentaire et des boissons ?

C'est déjà le cas ! Il suffit de regarder les expériences améliorées et rationalisées que des entreprises comme McDonald's, Taco Bell et de nombreuses autres marques de restauration rapide offrent à leurs clients. Ce phénomène s'étend même aux entreprises de restauration similaires en dehors de la restauration rapide. Les fournisseurs de porte-à-porte utilisent les données pour atteindre des zones plus larges avec une meilleure efficacité. Les fournisseurs utilisent le big data pour rester transparents et livrer des marchandises de meilleure qualité en minimisant les pertes. Les applications du big data dans l'industrie alimentaire se développent rapidement, avec un champ immense pour de nouvelles innovations.

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