5 usi di Big Data nell'industria alimentare

L'uso dei Big data sta rivoluzionando il business in molti modi a causa della grande quantità di informazioni e intuizioni che offre. Le applicazioni di grandi dati nell'industria alimentare sono particolarmente interessanti, e abbastanza diversi. L'industria alimentare è una delle più industrie dinamiche oggi, e i prodotti devono continuare ad evolversi insieme a usi di grandi dati e le richieste dei consumatori. L'industria comprende un certo numero di partecipanti, dai produttori e distributori ai droghieri e ristoranti. Il cibo o le merci vengono reperiti, mantenuti e spediti - a volte conservati - e poi subiscono un lungo viaggio prima di raggiungere la loro destinazione finale, che sia la dispensa di un consumatore o come ingredienti gourmet in un ristorante raffinato.

Per tutto il viaggio, le specifiche di qualità e conservazione di questi alimenti devono essere monitorate e ottimizzate. Se così non fosse, potrebbe verificarsi una contaminazione di massa, con conseguenze negative per la salute dei consumatori. public health. Una situazione del genere ha anche gravi ripercussioni finanziarie, sia per i danni che la cattiva gestione può causare, sia per la perdita complessiva di beni e di valore.

Naturalmente, ci sono altri modi in cui i big data si adattano all'industria alimentare e delle bevande. Possono essere usati per stare al passo con le tendenze e le preferenze dei clienti, offrire esperienze culinarie più piacevoli, migliorare il marketing e le promozioni e molto altro. Ecco alcuni degli usi più creativi e innovativi dei big data nell'industria alimentare e delle bevande.

1. Consegne puntuali o più veloci

La consegna del cibo, specialmente quella a tempo, è una scienza. C'è una tonnellata di logistica e di fattori esterni coinvolti anche solo nel portare una pizza calda dal ristorante alla porta di casa di un cliente in tempo. Ma i corrieri e le compagnie di consegna non hanno mai avuto a disposizione tecnologie così avanzate.

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 apprendimento automatico systems, for example, can be leveraged to better predict and provide delivery times.

I big data vengono utilizzati anche in altri modi innovativi. Munchery, per esempio, ha chef specializzati in diverse cucine in diverse città. I dati raccolti dagli utenti aiutano a personalizzare diversi menu, sapori e persino ingredienti a seconda delle preferenze dell'utente. Blue Apron sta applicando l'analitica utilizzando un piattaforma chiamato Looker, per prendere decisioni quasi in tempo reale sulla consegna del cibo e ha ridotto il suo tempo di decisione fino a un giorno.

2. Analisi del sentimento

I social media hanno contribuito a mettere sotto i riflettori un aspetto incredibilmente importante del mondo moderno: il sentimento dei clienti. È l'inclinazione generale verso certe emozioni o sentimenti nei confronti di un marchio, dei suoi prodotti e delle esperienze personali.

Questa tecnica è utilizzata da molte aziende, in generale, per conoscere meglio i loro clienti e il crescente sentimento su un marchio. Le menzioni sui social media vengono estratte, compilate, analizzate e anche visualizzate per generare dati che possono essere interpretati statisticamente e che possono guidare le decisioni aziendali. L'analisi del sentiment è usata nell'industria alimentare e delle bevande per capire le tendenze e gli articoli o le merci popolari. Per esempio, quelli dell'industria della birra artigianale potrebbero usare le tendenze dei social media - gli hashtag sono un grande esempio - per identificare certe bevande popolari per il loro prossimo prodotto. Le India Pale Ales possono essere molto richieste in una parte della stagione ma evitate in un'altra.

Strumenti come Natural Language Toolkit e Textblob stanno aiutando le aziende ad accedere a intuizioni più profonde sul comportamento dei loro clienti, che possono sfruttare per guidare le vendite.

Le recensioni di ristoranti e locali giocano un ruolo enorme nella crescita di un'impresa - fino al punto in cui si può anche far passare un ristorante falso per vero solo costruendoci intorno un po' di hype. Questo dimostra come i nostri sentimenti possono essere facilmente manipolati con metodi semplici - e questo è esattamente ciò che le aziende vogliono sfruttare. Attraverso l'analisi del sentiment, le aziende possono anche progettare e sviluppare meglio le sedi future per offrire ambienti di alta qualità. Qualcosa di semplice come il design del bagno di un ristorante potrebbe coinvolgere vari fattori che possono influenzare un'esperienza positiva o negativa. I grandi dati stanno rendendo tutto molto più facile.

3. Acrobazie PR e marketing

Con qualsiasi azienda, a volte è importante avviare un po' di buon vecchio marketing per diffondere la consapevolezza e costruire un po' di fedeltà al marchio. Questa è un'altra area in cui le tecnologie dei big data entrano davvero in gioco. La tecnologia offre alcune grandi intuizioni su quando e dove il vostro marchio o i vostri prodotti potrebbero essere rilevanti.

Nel 2012, Uber - sì, il servizio di ride-sharing - ha lanciato una campagna di consegna del barbecue su richiesta per i partecipanti al SXSW in collaborazione con Iron Works BBQ. In questo scenario, si può vedere che sia Uber che Iron Works si sono concentrati su dove il BBQ - o la consegna di cibo in generale - sarebbe stato molto richiesto.

4. App mobili ed esperienze moderne

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

McDonald's è uno dei migliori esempi nel panorama odierno. Non solo si può ordinare e pagare attraverso la loro app, ma si può ottenere l'accesso a offerte esclusive, offerte e articoli gratuiti. Allo stesso tempo, l'azienda ottiene in cambio dati vitali sui clienti. Possono vedere quali luoghi visitate, quanto spesso e cosa ordinate. Possono anche vedere le vostre esperienze, in sostanza, come ad esempio quanto tempo ci è voluto per ordinare e ricevere il cibo, quanto tempo avete visitato e se avete presentato o meno un reclamo o una lamentela.

Questa strategia è un modo nuovo e innovativo in cui marchi come McDonald's stanno ottenendo maggiori informazioni sui loro clienti in modo da poter offrire esperienze più personalizzate e rilevanti.

5. Trasparenza della catena di approvvigionamento

Comprendere una catena di approvvigionamento esistente - compresi tutti i partecipanti e le fonti di merci - è assolutamente vitale per operazioni senza problemi nel mercato di oggi. Attraverso la trasparenzaI marchi possono migliorare le relazioni con i clienti, costruire fiducia e connessioni, fornire beni di qualità superiore e stabilire l'autorità. Questo potenziale è particolarmente vero quando si tratta di iniziative verdi o ecologiche, di materiali sicuri e privi di rischi e simili.

La trasparenza è spesso richiesta attraverso la supervisione del governo e i regolamenti, quindi non è qualcosa che viene necessariamente fornita attraverso la scelta - se debba essere fornita di default o meno è una discussione completamente diversa.

I big data stanno alimentando l'ottimizzazione di tale trasparenza, permettendo alle aziende e ai fornitori di tracciare meglio le loro merci acquistate e trasportate. L'IoT e i sensori connessi, per esempio, permettono ai fornitori di monitorare il cibo e le bevande durante tutto il loro processo di spedizione e consegna.

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.

I Big Data rivoluzioneranno l'industria alimentare e delle bevande?

Lo è già! Basta guardare le esperienze migliorate e semplificate che aziende come McDonald's, Taco Bell e molti altri marchi di fast food stanno offrendo ai loro clienti. Questo si estende ancora di più ad aziende simili di cibo e bevande al di fuori del fast food. I fornitori porta a porta stanno usando i dati per raggiungere aree più ampie con una migliore efficienza. I fornitori stanno usando i big data per rimanere trasparenti e consegnare merci di qualità superiore con perdite ridotte al minimo. Le applicazioni dei big data nell'industria alimentare stanno crescendo rapidamente, con un immenso spazio per nuove innovazioni.

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