5 Usos de grandes dados na indústria alimentícia

O uso de grandes dados está revolucionando os negócios de muitas maneiras devido à grande quantidade de informações e insights que oferece. As aplicações de grandes dados na indústria alimentícia são particularmente interessantes e bastante diversificados. A indústria alimentícia é uma das mais indústrias dinâmicas hoje, e os produtos têm de continuar evoluindo junto com usos de grandes dados e exigências dos consumidores. O setor abrange uma série de participantes, desde produtores e distribuidores até merceeiros e restaurantes. Os alimentos ou mercadorias são adquiridos, mantidos e enviados - às vezes conservados - e depois passam por uma longa jornada antes de chegarem ao seu destino final, seja como despensa do consumidor ou como ingredientes gourmet em um restaurante fino.

Para toda a viagem, as especificações de qualidade e armazenamento desses alimentos devem ser monitoradas e otimizadas. Se não forem, isso pode significar uma contaminação em massa, o que é ruim para public health. Tal situação também tem sérias repercussões financeiras, tanto pelos danos que o mau manuseio pode causar como pela perda geral de mercadorias e valor.

É claro que existem outras formas de grandes dados se encaixarem na indústria de alimentos e bebidas. Ele pode ser usado para acompanhar as tendências e preferências dos clientes, proporcionar experiências culinárias mais agradáveis, melhorar o marketing e as promoções e muito mais. Aqui estão alguns dos usos mais criativos e inovadores dos grandes dados na indústria alimentícia e de bebidas.

1. Entregas pontuais ou mais rápidas

A entrega de alimentos, especialmente cronometrada, é uma ciência. Há uma tonelada de logística e de outliers envolvidos até mesmo em apenas obter uma pizza quente do restaurante para a porta de um cliente na hora certa. Mas os correios e as empresas de entrega nunca tiveram à sua disposição tecnologias tão avançadas.

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 aprendizagem de máquinas systems, for example, can be leveraged to better predict and provide delivery times.

Grandes dados também estão sendo utilizados de outras formas inovadoras. A Munchery, por exemplo, tem chefs especializados em diferentes cozinhas em diferentes cidades. Os dados coletados dos usuários ajudam a personalizar diferentes menus, sabores e até mesmo ingredientes, dependendo das preferências do usuário. O Blue Apron está aplicando a análise usando um plataforma chamada Looker, para tomar decisões quase em tempo real sobre a entrega de alimentos e reduziu seu tempo de tomada de decisão em até um dia.

2. Análise de Sentimento

As mídias sociais ajudaram a colocar em evidência um aspecto incrivelmente importante do mundo moderno: o sentimento do cliente. É a inclinação geral para certas emoções ou sentimentos em relação a uma marca, seus produtos e experiências pessoais.

Esta técnica é utilizada por muitas empresas, em geral, para aprender mais sobre seus clientes e o sentimento crescente sobre uma marca. Menções através das mídias sociais são puxadas, compiladas, analisadas e até mesmo visualizadas para gerar dados que podem ser interpretados estatisticamente e que podem impulsionar decisões comerciais. A análise dos sentimentos é utilizada na indústria de alimentos e bebidas para entender tendências e itens ou mercadorias populares. Por exemplo, aqueles da indústria de cerveja artesanal podem usar as tendências da mídia social - os hashtags são um ótimo exemplo - para identificar certas bebidas populares para seu próximo lançamento de produtos. A India Pale Ales pode estar em alta demanda em uma parte da temporada, mas evitada em outra.

Ferramentas como o Natural Language Toolkit e o Textblob estão ajudando as empresas a acessar insights mais profundos sobre o comportamento de seus clientes, que podem aproveitar para impulsionar as vendas.

As revisões de restaurantes e restaurantes desempenham um enorme papel no crescimento de uma empresa - até um ponto em que pode-se até passar um restaurante falso como verdadeiro apenas construindo um pouco de propaganda em torno dela. Isto mostra como nossos sentimentos podem ser facilmente manipulados por métodos simples - e é exatamente isto que as empresas querem explorar. Através da análise dos sentimentos, as empresas também podem projetar e desenvolver melhores locais no futuro para oferecer ambientes de alta qualidade. Algo tão simples como o design de um banheiro de restaurante pode envolver vários fatores que podem influenciar uma experiência positiva ou negativa. Grandes dados estão tornando isso muito mais fácil.

3. PR Stunts e Marketing

Com qualquer negócio, às vezes é importante iniciar um bom marketing de moda para difundir a consciência e construir alguma lealdade à marca. Esta é outra área onde as grandes tecnologias de dados realmente entram em jogo. A tecnologia oferece alguns grandes insights sobre quando e onde sua marca ou produtos podem ser relevantes.

Em 2012, foi lançado o Uber - sim, o serviço de compartilhamento de cavalgadas uma campanha de entrega de churrasco sob demanda para os participantes da SXSW em colaboração com a Iron Works BBQ. Neste cenário, você pode ver que tanto Uber como a Iron Works se hospedaram no local onde o churrasco - ou a entrega de alimentos em geral - estaria em alta demanda.

4. Aplicações móveis e experiências modernas

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

O McDonald's é um dos melhores exemplos na paisagem de hoje. Você não só pode fazer pedidos e pagar através de seu aplicativo, mas também pode ter acesso a ofertas exclusivas, ofertas e itens de cortesia. Ao mesmo tempo, a empresa recebe em troca dados vitais do cliente. Eles podem ver quais locais você visita, com que freqüência e o que você encomenda. Eles também podem ver suas experiências, em essência, tais como quanto tempo levou para encomendar e receber sua comida, quanto tempo você visitou e se você apresentou ou não uma reclamação ou reclamação.

Esta estratégia é uma forma nova e inovadora na qual marcas como a McDonald's estão ganhando mais informações sobre seus clientes para que possam oferecer experiências mais personalizadas e relevantes.

5. Transparência da cadeia de suprimentos

Compreender uma cadeia de fornecimento existente - incluindo todos os participantes e fontes de mercadorias - é absolutamente vital para facilitar as operações no mercado atual. Através da transparênciaAs marcas podem melhorar as relações com os clientes, construir confiança e conexões, entregar produtos de maior qualidade e estabelecer autoridade. Este potencial é especialmente verdadeiro quando se trata de iniciativas ecológicas ou ambientalmente corretas, materiais seguros e sem riscos e afins.

A transparência é muitas vezes mandatada através de supervisão e regulamentações governamentais também, portanto, não é algo que é necessariamente entregue por escolha - se deve ou não ser entregue por padrão é uma discussão inteiramente diferente.

Grandes dados estão potencializando a otimização de tal transparência, permitindo que empresas e fornecedores rastreiem melhor suas mercadorias de origem e transportadas. IoT e sensores conectados, por exemplo, permitem aos fornecedores monitorar alimentos e bebidas durante todo o seu processo de embarque e 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.

Os Grandes Dados Revolucionarão a Indústria de Alimentos e Bebidas?

Já está! Basta olhar para as experiências melhoradas e simplificadas que empresas como McDonald's, Taco Bell e muitas outras marcas de fast food estão entregando a seus clientes. Isso se estende ainda mais a empresas similares de alimentos e bebidas fora do setor de fast food. Os fornecedores porta-a-porta estão usando dados para alcançar áreas mais amplas com melhor eficiência. Os fornecedores estão usando grandes dados para permanecerem transparentes e entregarem mercadorias de maior qualidade com perdas minimizadas. As aplicações de grandes dados na indústria alimentícia estão crescendo rapidamente, com imensa margem para novas inovações.

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