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.

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 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.

Reviews of restaurants and eateries play a huge role in a business’s growth — to an extent where pode-se até passar um restaurante falso como verdadeiro 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 Stunts e Marketing

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.

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

Você já usou o aplicativo móvel de um restaurante ou cadeia alimentar para fazer reservas, fazer um pedido ou pesquisar itens do cardápio? Que tal aproveitar esses mesmos aplicativos para ofertas e promoções exclusivas ou programas de prêmios de fidelidade?

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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