食品業界におけるビッグデータの5つの活用法

ビッグデータの利用は、大量の情報と洞察力を提供することで、様々な形でビジネスに革命をもたらしています。 の用途は多岐にわたります。 ビッグデータ 食品業界の仕事は特に面白く、非常に多岐にわたっています。食品業界は、最も重要な産業の一つです。 ダイナミックインダストリー 製品もそれに合わせて進化していかなければならない時代です。 ビッグデータの活用と 消費者の要望に応える。この業界には、生産者や流通業者、食料品店やレストランなど、さまざまな関係者が関わっています。食品や商品は、調達され、維持され、出荷され、時には保存されます。そして、消費者の食料庫や高級レストランのグルメ食材など、最終目的地に到達するまでには、長い旅が待っています。

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.

もちろん、ビッグデータを飲食業界に活用する方法は他にもあります。顧客の動向や好みを把握したり、より楽しい食体験を提供したり、マーケティングやプロモーションを強化したりなど、さまざまな用途に活用できます。ここでは、飲食業界におけるビッグデータの最もクリエイティブで革新的な活用法をご紹介します。

1.オンタイムまたはファストデリバリ

フードデリバリー、特に時間指定のものは科学です。温かいピザを時間通りにレストランからお客さまの家の玄関先まで届けるだけでも、膨大な量の物流や異常値が発生します。しかし、宅配業者や配送業者は、これほどまでに高度な技術を手に入れることはできませんでした。

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 機械学習 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 プラットフォーム と呼ばれるLookerを使って、ほぼリアルタイムで食材の配送に関する判断を行い、判断時間を最大1日短縮しました。

2.センチメント分析

ソーシャルメディアの普及により、現代社会の非常に重要な側面のひとつである「顧客感情」にスポットライトが当てられるようになりました。顧客感情とは、ブランドやその製品、個人的な経験に関して、特定の感情や気持ちを抱く一般的な傾向のことです。

この手法は、一般的に多くの企業が、顧客やブランドに対する感情の高まりを知るために使用しています。ソーシャルメディア上のメンションを収集、集計、分析し、さらには可視化することで、統計的に解釈可能なデータを生成し、ビジネス上の意思決定を促すことができます。センチメント分析は、食品・飲料業界において、トレンドや人気のあるアイテムや商品を理解するために使用されています。例えば、クラフトビール業界では、ソーシャルメディアのトレンド（ハッシュタグなど）を利用して、次回の製品リリースの際に人気のある飲料を特定することができます。インディア・ペール・エールは、あるシーズンには需要が高いが、別のシーズンには敬遠されるかもしれません。

Natural Language ToolkitやTextblobなどのツールは、企業が顧客の行動に関するより深い洞察にアクセスし、それを利用して販売を促進するのに役立っています。

Reviews of restaurants and eateries play a huge role in a business’s growth — to an extent where 偽物のレストランを本物のように見せかけることもできる。 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スタントとマーケティング

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.

2012年、Uber（ライドシェアサービス）は次のようなサービスを開始しました。 オンデマンド・バーベキュー・デリバリー・キャンペーン Uberは、Iron Works BBQとのコラボレーションにより、SXSWの参加者に向けて、BBQを提供しました。このシナリオでは、UberとIron Worksの両社が、BBQやフードデリバリーの需要が高い場所に着目していることがわかります。

4.モバイルアプリと最新の体験

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

マクドナルドはその代表格 は、今日の状況ではアプリを使って注文や支払いができるだけでなく、限定キャンペーンやお得な情報、無料アイテムなどにアクセスすることができます。それと同時に、会社は重要な顧客データを得ることができます。お客様がどの店舗をどのくらいの頻度で訪れ、何を注文したかがわかります。また、注文してから料理を受け取るまでにかかった時間や、来店時間、クレームや苦情を出したかどうかなど、要するにお客様の体験を知ることができるのです。

この戦略は、マクドナルドのようなブランドが、よりパーソナライズされた関連性の高い体験を提供するために、顧客に関するより多くのインサイトを得るための、新しく革新的な方法です。

5.サプライチェーンの透明性

今日の市場で円滑なオペレーションを行うためには、すべての参加者と商品の供給元を含む既存のサプライチェーンを理解することが絶対に必要です。 透明性を通してブランドは、顧客との関係を改善し、信頼とつながりを築き、より質の高い商品を提供し、権威を確立することができます。このような可能性は、グリーンや環境に優しい取り組み、安全で危険のない素材などに関しては特に顕著です。

透明性は、政府の監督や規制によって義務づけられていることが多いので、必ずしも選択によって提供されるものではありませんが、デフォルトで提供されるべきかどうかは全く別の議論です。

ビッグデータは、このような透明性の最適化を促進し、企業やプロバイダーが調達した商品や輸送された商品をよりよく追跡できるようにします。例えば、IoTと接続されたセンサーにより、プロバイダーは食品や飲料の出荷と配送の全過程を監視することができます。

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.

ビッグデータは食品・飲料業界に革命をもたらすか？

すでにそうなっています。McDonald'sやTaco Bellをはじめとする多くのファーストフードブランドが提供している、改善された合理的な体験を見てみましょう。それは、ファーストフード以外の同様の食品・飲料会社にも当てはまります。訪問販売業者は、データを利用してより広い地域に効率よく配達しています。サプライヤーは、ビッグデータを活用して透明性を保ち、損失を最小限に抑えながらより高品質な商品を提供しています。食品業界におけるビッグデータの活用は急速に拡大しており、新たなイノベーションの余地は計り知れません。

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