Як Apple змінює ресторанну індустрію швидкого обслуговування

Процеси продажів, орієнтовані на людину, представляють важливий вимір, коли в ресторанах швидкого обслуговування (QSR) є багато місця для вдосконалення, незважаючи на всю роботу, зроблену для підвищення ефективності за останнє десятиліття.

Цифрова революція зумовлює трансформацію у способі продажу брендів QSR. Однак швидкі темпи трансформації та роль, яку агрегатори відіграють у цьому процесі, змушують прогнози розмиватися і спричинюють дуже спекулятивні прогнози.

Агрегатори, такі як Uber Eats та Grubhub, стали важливим елементом комерційної стратегії брендів QSR, головним чином тому, що вони залучають клієнтів та продажі; проте в той же час вони сильно підривають прибутковість. Хоча бренди намагаються творчо оптимізувати власні програми для замовлення, щоб конкурувати з агрегаторами, різниця в масштабі (кількість охоплених клієнтів) між ними величезна. Однією з основних проблем, з якою стикаються програми для замовлення, що належать бренду, є нав’язування клієнтам встановлення на своїх мобільних телефонах декількох програм бренду проти того, щоб усі вони були доступні в одній програмі-агрегаторі.

Незважаючи на те, що для всеосяжної цифрової трансформації продажів QSR ще потрібно вирішити багато проблем, на горизонті великі зміни. У людей зменшиться домінування в галузі QSR, як і в багатьох інших галузях. Однак питання в тому, як швидко все зміниться. На мій погляд, заміна людей у галузі QSR буде рухатися повільно, навіть на більш зрілих ринках, таких як США та Європа. Однією з таких цифрових технологій, яка, як кажуть, не за горами для QSR, є інтелектуальні віртуальні помічники. Інтелектуальні віртуальні помічники призначені для того, щоб машини могли допомагати клієнтам у процесі замовлення, особливо в каналі приводу. Це, безумовно, прорив. Однак для того, щоб це рішення було повсюдно ефективним, потрібна дуже складна система, яка залежить від важливих технологічних деталей, які ще потрібно розробити та організувати. Іншими словами, ця та інші цифрові технології, що руйнують, потребуватимуть певного часу для розробки QSR.

Реально кажучи, я вірю, що сміливі касири будуть дотримуватися своєї гегемонії, роблячи все можливе, щоб виконувати важкі стратегії продажів протягом розумного періоду часу, будь то на прилавку чи в дорогу. Але що означає важкий?

Цінні страви (група пунктів меню, що пропонуються разом за нижчою ціною, ніж вони б коштували окремо), є ключовим інструментом стратегічного маркетингу для брендів QSR на будь-якому ринку світу, оскільки вони надихають покупців на покупку. Тактика є високоефективною, але, в принципі, у цій галузі немає безкоштовного обіду. Нижчі ціни означають нижчу націнку, що накладає брендам необхідність перехресного продажу з метою збільшення розміру квитка та компенсації знижених цін.

Хоча розуміння проблеми є чітким, ефективно вирішити її – це зовсім інша і складна історія.

Ефективний перехресний продаж у галузі QSR означає рекомендування відповідних товарів покупцям протягом процесу продажу. Так, якщо робити це правильно, це означає, що рекомендовані товари повинні бути релевантними, а це означає, що різні комбінації споживачів і контекстів (година дня, день тижня, погода тощо) вимагають рекомендувати різні продукти. А щоб зробити це ще складнішим, рекомендації потрібно виконувати швидко, щоб швидкість обслуговування практично не впливала.

Незважаючи на те, що цифрові продажі стрімко зросли внаслідок пандемії, основну частку продажів QSR все ще виконують люди, які, по суті, не можуть ефективно працювати в цьому дуже складному середовищі продажів. І це загальна проблема для всіх нас, людей. Ефективне управління надзвичайно різноманітними можливостями в умовах тиску, на жаль, неможливе для будь-кого з нас, незалежно від рівня освіти, підготовки та рівня інтелекту.

З точки зору бізнесу, проблема оптимізації рекомендацій щодо товару для кожного замовлення є реальною (нереалізована потреба), критичною (покращує продажі та прибуток) та складною (рішення передбачає швидкі рішення щодо контекстуалізації та персоналізації).

Мені була надана можливість вирішити цю проблему в 2017 році, коли я розпочав розмову зі світовим брендом QSR, що працює в Бразилії. Після взаємодії з іншими брендами як в Бразилії, так і за кордоном, я був переконаний, що це загальний виклик для кожної окремої марки QSR у світі. Це стало пусковим механізмом для нової амбіційної подорожі щодо розробки рішень, керованої AI.

Розуміння процесів продажів QSR та розробка масштабованого та простого у прийнятті рішення зайняло у мене пару років. Переконати перший великий бренд QSR для тестування також було надзвичайно важко, але це сталося.

Якщо ви пов’язані з галуззю QSR і шукаєте щось дуже прагматичне, щоб змінити ваш бізнес, я запрошую вас продовжувати читати.

xSell – це рішення на основі AI, спеціальне для галузі QSR, яке надає надзвичайно відповідні рекомендації щодо перехресних продажів для кожного продажу в кожному каналі, не впливаючи на швидкість обслуговування.

На початку цієї подорожі було очевидно, що бренди QSR чітко не розуміли, наскільки потужним AI може бути в оптимізації складних, критичних повторюваних рішень. Потрібна була певна наполегливість, щоб переконати бренд скочити в заплутаний і складний світ моделей AI та цифрової трансформації.

Зрештою, група сміливих керівників дуже динамічного та інноваційного бренду QSR у Бразилії підтримала ідею провести перший експеримент у магазині. Це був незвіданий світ для всіх них і унікальна можливість для технології довести свою цінність для збільшення продажів.

Як і очікувалось у кожному трансформаційному процесі, найскладніша частина була пов’язана з управлінням змінами, але в певний момент усі ключові елементи між ІТ, маркетингом та операціями були узгоджені, і пілотний проект був увімкнений. Зростання продажів з’явилося відразу.

Коли результати та очікування підтвердились, керівники стали більше залучатись та знайомитись із тим, як працює ця технологія. Звідти, природно почали виникати питання та виклики, зумовлені бізнесом, і одного разу на початку я отримав дуже незвичний запит: змінити алгоритм рекомендацій, щоб зупинити xSell рекомендувати яблука. Так, яблука. З’ясувалося, що модель AI дізналася з історичних даних, що в деяких „не дуже незвичних” ситуаціях яблуко є найкращим продуктом, який рекомендується рекомендувати. Хоча загальна впевненість у рішенні на той момент була високою, рекомендувати яблука споживачам розглядалося як помилка чи недолік.

З огляду на те, що ми всі “ускладнені” люди з упередженими уявленнями та упередженнями, подібне припущення не дивно і, насправді, дуже зрозуміле. Яблука – це не те, про що думає більшість із нас, коли відвідуємо магазин QSR. На щастя, окрім складних, люди також розумні та відкриті (не всі з нас, ми повинні це визнати), щоб дати перевагу сумніву розумним поясненням, і саме це дозволило алгоритму рекомендацій залишатися незмінним. На наступний день випадково до ділового партнера, який підтримує пілота на місці, звернувся касир з посмішкою від вуха до вуха і сказав: “Я щойно продав рекомендоване яблуко!” Він сказав, що рекомендація щодо яблук з’явилася на його екрані в кінці замовлення та запитав клієнта, чи не хоче він яблуко доповнити їжу. Він був переконаний, що клієнт засміяться і скаже: “Чому я хочу яблуко?” Натомість клієнт мав дивовижний вигляд на обличчі і сказав: „Добре, це чудово звучить”. Цей та інший досвід, подібний до цього, допоміг переконати касирів, наших партнерів та керівників у тому, що кероване даними рішення xSell було не тільки швидким, але надзвичайно точним. З часом довіра серед зацікавлених сторін зросла, і вони були переконані дозволити передачу даних.

Джерело зображення: The Week Magazine

Хоча футляр для яблук, а також усі інші рекомендовані товари, що продаються, є переконливими ознаками важливої трансформації того, як марки QSR можуть покращити продажі, вони представляють лише один вимір вартості. Оскільки будь-які зміни в процесі продажів, що базуються на людині, є складними та дуже чутливими, пілот покладався на те, що ми в A2Go називаємо “основним підходом”. Цей підхід надає рекомендації в кінці процесу продажу, що робить процес простим. Касири орієнтуються на те, щоб просто обмінятися загальним останнім запитанням “Щось ще?” питанням, натхненним цінністю, як-от “А як щодо морозива за 1 долар?” де морозиво – це продукт, рекомендований xSell, який з’являється на екрані POS. Такий підхід практично дозволяє уникнути будь-яких змін у існуючій культурі та процесі продажів, що робить усиновлення дуже простим та плавним процесом.

Результати, досягнуті за допомогою первинного підходу, свідчать про те, що xSell може постійно генерувати збільшення продажів на офлайн-каналах на 3% -5%. Щодо цифрових каналів, пілот із іншим замовником надає докази, що винагорода ще більша.

Як тільки первинний підхід встановлений, початкова вартість розв’язана і підтверджено збільшення продажів, настав час розширити цінність, взявши xSell до всього процесу офлайн-продаж за допомогою того, що ми називаємо «повним підходом».

У повному підході xSell повністю вбудований у процес продажу, керуючи всіма продуктами, які рекомендуються клієнтам протягом усього шляху продажу. Роблячи це, бренди отримують можливість вести дуже систематичний процес, коли люди відповідають за охоплення та обслуговування клієнтів, тоді як AI забезпечує найкращі продукти, які рекомендуються протягом подорожі. Це яскравий приклад спільного інтелекту, коли ми поєднуємо найкращі показники AI (аналітичні здібності) з найкращими людьми (творчість та соціалізація) для оптимізації результату. У сукупності співпраця AI та людини, автоматизація та моніторинг детальних показників ефективності в реальному часі складають умови для збільшення продажів, які можуть сягати 10% і більше. Оскільки збільшення продажів забезпечується виключно завдяки технологіям, а не залежать від маркетингових інвестицій чи операційних змін, додаткове збільшення валової націнки ще більше.

Цей рівень збільшення продажів може здатися нереальним для такої зрілої галузі, як QSR, але саме про це йдеться у xSell. Він встановлений, щоб дозволити всім сміливим та інноваційним брендам скористатися дуже повним, простим у розгортанні та використанням спеціалізованим рішенням на основі AI на основі QSR.

Я не можу заперечити, що цю статтю можна розглядати як маркетинг, але вірте чи ні, це не є моїм головним наміром. Вже кілька років я займаюся дивовижними брендами та блискучими людьми у просторі QSR, і я вражений тим, як важко працюють компанії та люди, які намагаються максимізувати свої комерційні показники. Більше того, це вражає, коли бачиш, як касирів сильно і розчаровано штовхають доставити те, чого вони ніколи не зможуть доставити. Поліпшення цього середовища як з людської, так і з точки зору бізнесу – суть xSell.

Якщо ви зацікавлені або навіть зацікавлені дізнатись більше про xSell, я із задоволенням поговорю про це.

Рафаель Фанчіні – керівник відділу продуктів – Analytics2Go

rfanchini@analytics2go.com | +1 (305) 763-1905

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/how-apple-changing-quick-service-restaurant-industry-rafael/.

Rafael Fernandes Fanchini люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: