Как технологии меняют рынок быстрого питания
Технологии в области искусственного интеллекта меняют рынок быстрого питания. Еще год назад большинство игроков относились к цифровизации скептически, рассчитывая на запас в 10-15 лет. Пандемия заметно ускорила понимание того, что эра инноваций уже наступила.
Будущее нашего рынка — за технологиями искусственного интеллекта и автоматизированной системой анализа предпочтений, основанной на анализе больших данных. И есть лишь два-три года, чтобы сделать свой бизнес высокотехнологичным.
McDonald’s — лидер QSR-индустрии. Стремительный темп и высокую планку мы задаем и в потреблении технологий ИИ и субтехнологий на их основе. Какие разработки и в каких сценариях наиболее интересны сегодня?
Одной из многообещающих технологий для сегмента QSR является «сверточная» нейросеть. Ее алгоритмы отлично справляются не только с глубоким распознаванием образов, чем она известна последние лет 15, но и с задачами, требующими чрезвычайной гибкости в расчетах. Например, при открытии нового ресторана и последующего возврата вложений. Учитывая местоположение, проходимость, возраст и пол потенциальных клиентов, нейросеть просчитывает средний доход подобных заведений. А затем рекомендует локации для запуска, прогнозирует структуру целевой аудитории, объем средней выручки и так далее. Алгоритмы нейросети помогают с оптимизацией расходов и экономят человеческий ресурс.
В период активной пандемии за температурой тела клиентов и обязательным ношением масок может следить технология распознавания лиц — все данные при этом обезличены. Освободив от функции контроля персонал, можно позволить ему сосредоточиться на своих прямых обязанностях и таким образом избежать лишних издержек. Эта система также работает во благо бизнеса, собирает данные о количестве и частоте повторных визитов, предпочтениях в меню, потребительском поведении и настроении клиентов, их запросах по уровню обслуживания — все эти данные можно интегрировать в новые решения персонализации.
Несколько лет назад глобальный McDonald’s приобрел израильский стартап Dynamiс Yield, разработчика технологий искусственного интеллекта для персонализации предложений. В 2018 году его решения успешно прошли тестирование в нескольких американских ресторанах, в цифровых терминалах, через которые клиенты делают заказ. Теперь можно предлагать гостям позиции из меню в зависимости от погоды, времени суток и других параметров. В России таких возможностей еще нет. Но уже сегодня в режиме тестирования можно анализировать актуальные данные по продажам, загруженности дорог, пролегающих в непосредственной близости от ресторанов, сведения о проходящих неподалеку мероприятиях. С помощью этих данных возможна реализация тактики работы ресторанов в ближайшие часы или сутки.
McDonald’s ориентирован на еще более глубокую персонализацию. При сборе данных о гастрономических предпочтениях гостей можно предлагать только те блюда, которые соответствуют их вкусам. Как это может быть реализовано? При помощи приложений Apple Watch и других гаджетов или так называемых сканов «кода здоровья» из сетей 5G — исключительно на добровольной основе — мы получим от клиентов информацию об их возрасте и весе, биоритмах и наличии пищевой аллергии, что поможет составлять меню для улучшения здоровья. Алгоритм, анализирующий все эти параметры, уже разрабатывается. Главная идея заключается не в том, чтобы гость попросил, например, заменить любой ингредиент или приготовить блюдо вообще без него, а мы смогли бы этот запрос выполнить. Хотя и это уже достижение. Смысл в том, чтобы предвидеть подобные запросы и быть к ним готовыми. Как это может выглядеть? Клиент делает заказ, например, через приложение, к нам приходит push-уведомление, мы смотрим историю гостя и формируем заказ в соответствии с его предпочтениями — healthy-food, любимые соусы, бургер без лука или на ржаной булочке, словом, делаем все, что в наших силах. Заказ может стать дешевле или дороже, это не столь важно. Главное — быстро и полноценно удовлетворить запросы гостя. Подобная глубокая персонализация — вопрос самого ближайшего будущего.
Согласно исследованию аналитической компании Forester Research, технологии искусственного интеллекта и нейронные сети в 2019 году заменили 9% рабочих мест в США, включая сегмент QSR. Для игроков нашего рынка это очевидный сигнал: необходимо вкладываться не только в автоматизацию кухни, но и в покупку передового профессионального оборудования — умных грилей и фритюров, определяющих тип мяса и способ жарки, специальных подъемных конвейеров-лифтов, доставляющих блюда с кухни на прилавок. Это оборудование не только автоматизирует процессы приготовления и доставки, помогая добиться стабильного качества блюд, но и сокращает издержки на персонал. По этому пути уже идут ведущие игроки QSR.
Так, лифты, поднимающие на второй этаж готовый заказ, работают в ресторане McDonald’s на Кожевнической улице, что возле метро «Павелецкая». Стоит отметить KFC, который первым в России открыл свой автоматизированный ресторан. Но на самом деле полностью исключать человеческий фактор не планируется. Нельзя забывать о самом важном: наши гости — люди, и они нуждаются в эффективном контакте с сотрудниками. Технологии всего лишь позволяют высвободить время персонала. Наша главная цель — обеспечить взаимодействие с гостями и создать атмосферу гостеприимства. Поэтому еще не настал тот день, когда мы уберем персонал из зала.
Эра ключевых инноваций коснулась и производства продуктов для нашей индустрии. Пусть и не в самые ближайшие годы, но мы придем к тому, что еда в ресторанах QSR будет в том числе синтетическая. Технологии расширяют возможности искусственно созданных продуктов. QSR-рынок нуждается в таких инновациях и готов их поддерживать.
Скорее всего, алгоритм будет следующий: сначала массово придут продукты из растительного сырья, а затем появятся гибридные — из животных клеток и растительной основы. Глобальный QSR-рынок уже движется в эту сторону: в 2020 году российская компания 3D Bioprinting Solutions напечатала наггетсы для российского KFC — сейчас их вкус и текстуру доводят до требуемых стандартов. В процессе сертификации печати продуктов из животных клеток находится Сингапур. С сентября 2020 года в московском ресторане Twins Garden можно заказать напечатанного на принтере жареного кальмара. Это направление будет стремительно развиваться в ближайшем будущем.
Если говорить о настоящем, то электронные киоски, фуд-холлы, чат-боты, QR-коды, электронные точки выдачи заказа, когда вы удаленно формируете, оплачиваете, а затем приезжаете на такси или своей машине и за секунды забираете, в мире уже активно практикуются. В Россию эти технологии тоже пришли, но пока они не широко распространены. Почему? Прежде всего они требуют глобальной диджитализации общества, соответствующих привычек и навыков. К тому же это очень недешевая история, нужны гигантские инвестиции. И даже при их наличии такие вложения возможны лишь тогда, когда работает пункт первый, то есть общество «цифровизовано». Слабое место в применении новейших технологий — защита от кибератак. Этот механизм еще не проработан, 100%-й защиты нет. При этом пока мало кто задумывается о надежном хранении персональных данных и их эффективном использовании.
Основное требование бизнеса QSR — приоритетное внедрение технологий искусственного интеллекта в перспективе пяти лет. Ожидается, что влияние фактора используемых в индустрии технологий ИИ увеличит мировой ВВП к 2030 году на 13-14%. Все те, кто удвоит или утроит бюджеты на эти цели, повысят свое конкурентное положение и останутся в выигрыше.
*Мнение автора может не совпадать с мнением редакции и мнением компании «Макдоналдс»
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
Будущее нашего рынка — за технологиями искусственного интеллекта и автоматизированной системой анализа предпочтений, основанной на анализе больших данных. И есть лишь два-три года, чтобы сделать свой бизнес высокотехнологичным.
McDonald’s — лидер QSR-индустрии. Стремительный темп и высокую планку мы задаем и в потреблении технологий ИИ и субтехнологий на их основе. Какие разработки и в каких сценариях наиболее интересны сегодня?
Одной из многообещающих технологий для сегмента QSR является «сверточная» нейросеть. Ее алгоритмы отлично справляются не только с глубоким распознаванием образов, чем она известна последние лет 15, но и с задачами, требующими чрезвычайной гибкости в расчетах. Например, при открытии нового ресторана и последующего возврата вложений. Учитывая местоположение, проходимость, возраст и пол потенциальных клиентов, нейросеть просчитывает средний доход подобных заведений. А затем рекомендует локации для запуска, прогнозирует структуру целевой аудитории, объем средней выручки и так далее. Алгоритмы нейросети помогают с оптимизацией расходов и экономят человеческий ресурс.
В период активной пандемии за температурой тела клиентов и обязательным ношением масок может следить технология распознавания лиц — все данные при этом обезличены. Освободив от функции контроля персонал, можно позволить ему сосредоточиться на своих прямых обязанностях и таким образом избежать лишних издержек. Эта система также работает во благо бизнеса, собирает данные о количестве и частоте повторных визитов, предпочтениях в меню, потребительском поведении и настроении клиентов, их запросах по уровню обслуживания — все эти данные можно интегрировать в новые решения персонализации.
Несколько лет назад глобальный McDonald’s приобрел израильский стартап Dynamiс Yield, разработчика технологий искусственного интеллекта для персонализации предложений. В 2018 году его решения успешно прошли тестирование в нескольких американских ресторанах, в цифровых терминалах, через которые клиенты делают заказ. Теперь можно предлагать гостям позиции из меню в зависимости от погоды, времени суток и других параметров. В России таких возможностей еще нет. Но уже сегодня в режиме тестирования можно анализировать актуальные данные по продажам, загруженности дорог, пролегающих в непосредственной близости от ресторанов, сведения о проходящих неподалеку мероприятиях. С помощью этих данных возможна реализация тактики работы ресторанов в ближайшие часы или сутки.
McDonald’s ориентирован на еще более глубокую персонализацию. При сборе данных о гастрономических предпочтениях гостей можно предлагать только те блюда, которые соответствуют их вкусам. Как это может быть реализовано? При помощи приложений Apple Watch и других гаджетов или так называемых сканов «кода здоровья» из сетей 5G — исключительно на добровольной основе — мы получим от клиентов информацию об их возрасте и весе, биоритмах и наличии пищевой аллергии, что поможет составлять меню для улучшения здоровья. Алгоритм, анализирующий все эти параметры, уже разрабатывается. Главная идея заключается не в том, чтобы гость попросил, например, заменить любой ингредиент или приготовить блюдо вообще без него, а мы смогли бы этот запрос выполнить. Хотя и это уже достижение. Смысл в том, чтобы предвидеть подобные запросы и быть к ним готовыми. Как это может выглядеть? Клиент делает заказ, например, через приложение, к нам приходит push-уведомление, мы смотрим историю гостя и формируем заказ в соответствии с его предпочтениями — healthy-food, любимые соусы, бургер без лука или на ржаной булочке, словом, делаем все, что в наших силах. Заказ может стать дешевле или дороже, это не столь важно. Главное — быстро и полноценно удовлетворить запросы гостя. Подобная глубокая персонализация — вопрос самого ближайшего будущего.
Согласно исследованию аналитической компании Forester Research, технологии искусственного интеллекта и нейронные сети в 2019 году заменили 9% рабочих мест в США, включая сегмент QSR. Для игроков нашего рынка это очевидный сигнал: необходимо вкладываться не только в автоматизацию кухни, но и в покупку передового профессионального оборудования — умных грилей и фритюров, определяющих тип мяса и способ жарки, специальных подъемных конвейеров-лифтов, доставляющих блюда с кухни на прилавок. Это оборудование не только автоматизирует процессы приготовления и доставки, помогая добиться стабильного качества блюд, но и сокращает издержки на персонал. По этому пути уже идут ведущие игроки QSR.
Так, лифты, поднимающие на второй этаж готовый заказ, работают в ресторане McDonald’s на Кожевнической улице, что возле метро «Павелецкая». Стоит отметить KFC, который первым в России открыл свой автоматизированный ресторан. Но на самом деле полностью исключать человеческий фактор не планируется. Нельзя забывать о самом важном: наши гости — люди, и они нуждаются в эффективном контакте с сотрудниками. Технологии всего лишь позволяют высвободить время персонала. Наша главная цель — обеспечить взаимодействие с гостями и создать атмосферу гостеприимства. Поэтому еще не настал тот день, когда мы уберем персонал из зала.
Эра ключевых инноваций коснулась и производства продуктов для нашей индустрии. Пусть и не в самые ближайшие годы, но мы придем к тому, что еда в ресторанах QSR будет в том числе синтетическая. Технологии расширяют возможности искусственно созданных продуктов. QSR-рынок нуждается в таких инновациях и готов их поддерживать.
Скорее всего, алгоритм будет следующий: сначала массово придут продукты из растительного сырья, а затем появятся гибридные — из животных клеток и растительной основы. Глобальный QSR-рынок уже движется в эту сторону: в 2020 году российская компания 3D Bioprinting Solutions напечатала наггетсы для российского KFC — сейчас их вкус и текстуру доводят до требуемых стандартов. В процессе сертификации печати продуктов из животных клеток находится Сингапур. С сентября 2020 года в московском ресторане Twins Garden можно заказать напечатанного на принтере жареного кальмара. Это направление будет стремительно развиваться в ближайшем будущем.
Если говорить о настоящем, то электронные киоски, фуд-холлы, чат-боты, QR-коды, электронные точки выдачи заказа, когда вы удаленно формируете, оплачиваете, а затем приезжаете на такси или своей машине и за секунды забираете, в мире уже активно практикуются. В Россию эти технологии тоже пришли, но пока они не широко распространены. Почему? Прежде всего они требуют глобальной диджитализации общества, соответствующих привычек и навыков. К тому же это очень недешевая история, нужны гигантские инвестиции. И даже при их наличии такие вложения возможны лишь тогда, когда работает пункт первый, то есть общество «цифровизовано». Слабое место в применении новейших технологий — защита от кибератак. Этот механизм еще не проработан, 100%-й защиты нет. При этом пока мало кто задумывается о надежном хранении персональных данных и их эффективном использовании.
Основное требование бизнеса QSR — приоритетное внедрение технологий искусственного интеллекта в перспективе пяти лет. Ожидается, что влияние фактора используемых в индустрии технологий ИИ увеличит мировой ВВП к 2030 году на 13-14%. Все те, кто удвоит или утроит бюджеты на эти цели, повысят свое конкурентное положение и останутся в выигрыше.
*Мнение автора может не совпадать с мнением редакции и мнением компании «Макдоналдс»
