Big Data y la industria de la alimentación

La industria alimentaria es una de las industrias más importantes y vitales del mundo. Abarca desde productores y empresas de distribución, hasta tiendas de alimentos y restaurantes. Todo el mundo necesita comida para sobrevivir y la mayoría de nosotros realmente disfrutamos comiendo.

Big Data ha revolucionado el mundo de los negocios en todo el planeta. En la industria alimentaria las aplicaciones de grandes datos son tan extensas que desde la producción hasta el servicio al cliente todo se puede optimizar. Por eso tiene sentido que la industria se aproveche de los mismos grandes servicios de datos que las firmas financieras y los departamentos de marketing para entender mejor a sus consumidores, aumentar la eficiencia e incluso crear nuevas recetas.

Entre los usos de grandes datos que la industria alimentaria realiza en la actualidad cabe destacar los siguientes:

 

1. Eficacia operativa

La cadena de supermercados, con sede en Cincinnati, Kroger fue entusiasta y pionera de la analítica de grandes datos. La compañía analizaba el comportamiento de los clientes usando sensores infrarrojos en la puerta y en las cajas registradoras. Mediante la aplicación de análisis predictivos de datos de compras históricos, la compañía pudo reducir el tiempo de espera promedio de 4 minutos a menos de 30 segundos. Kroger tiene ahora su propia firma de análisis de datos interna.

 

2. Entrega a tiempo

Hay muchos empresas que se especializan en la entrega de alimentos, sin olvidar el gran número de restaurantes que ofrecen opciones de reparto a domicilio. La entrega de alimentos puede ser altamente optimizada usando varias herramientas y técnicas de análisis de big data.

Se pueden recolectar datos de diversas fuentes como el tráfico de la carretera, el tiempo, la temperatura, la ruta, etc. y obtener una estimación apropiada del tiempo que llevará entregar una mercancía. Además, el análisis de grandes datos también puede predecir el impacto de todos los factores mencionados en la calidad de los alimentos.

 

3. Mejor calidad

El consumidor siempre espera encontrar el mismo sabor de comida en sus lugares favoritos. Aunque suena fácil, mantener siempre el mismo sabor es una tarea difícil de conseguir. El sabor de la comida no sólo depende de la medida adecuada de los ingredientes, sino también de su calidad, transporte, almacenamiento y temporada. El análisis de big data puede analizar tales cambios y predecir el impacto de cada uno de ellos en la calidad y el gusto de alimento.

 

4. Análisis del sentimiento y predicción de tendencias

A través del análisis del lenguaje de un texto, las herramientas de grandes datos lo categorizan en positivo, negativo o neutro, lo cual permite la monitorización de las emociones de los clientes en las redes sociales. A partir de ahí las empresas de alimentos pueden tomar acciones para prevenir la propagación de palabras negativas.

 

5. Personalización

El objetivo final de muchos proyectos de big data es el mismo: proporcionar a cada consumidor una experiencia personalizada y centrada en el cliente. Esto implica un análisis esencial de las opiniones de los consumidores: lo que les gusta, lo mucho que están dispuestos a pagar, lo que comparten en los medios sociales, las críticas que hacen, las historias que difunden, etc. Big data ha hecho posible el seguimiento, la recopilación y el análisis de todos estos datos.

Cheesecake Factory se ha servido en los últimos años del análisis de grandes datos para desarrollar platos que les gusten a los clientes y asegurar una mejor experiencia en general. En el sector de comida rápida, Subway es una de las empresas que usan big data para estudiar las operaciones diarias, detectar oportunidades para mejorar la eficiencia y aumentar así los ingresos.

 

6. Análisis de la cesta de la compra

El análisis de la cesta de la compra es una técnica que predice el elemento que un cliente probablemente comprará a continuación. Este análisis se basa en el historial de compra del consumidor y de los artículos que actualmente se encuentran en su carrito. A partir del análisis de cestas de la compra, los minoristas de alimentos y los restaurantes pueden crear ofertas de combo que resulten eficaces y mejorar sus mensajes de marketing. Por ejemplo, si en el análisis se ve que los clientes prefieren una magdalena con su café puede crearse un combo para ayudar a los clientes a disfrutar de los dos juntos. También se puede utilizar para sugerir la colocación correcta de los artículos e inducir a los clientes a comprar ambos productos.

Igualmente pueden servirse de los análisis para predecir tendencias. En Dinamarca, el grupo Dansk Supermarked (DSG) utiliza big data para hacer coincidir sus necesidades de inventario con las preferencias de los clientes, asegurándose de no perder ventas y sin abastecerse excesivamente de artículos. A partir del análisis de ventas recientes DSG predice los tipos de alimentos que los consumidores comprarán. De esta manera los clientes pueden tener acceso a una amplia selección de productos alimenticios frescos.

 

7. Servicio al cliente

Una de los aspectos más difíciles de optimizar es el servicio al cliente. Hoy en día hay múltiples puntos de contactos con el cliente como páginas web, puntos de venta, aplicaciones móviles, medios sociales, sitios de opinión, etc. Todos estos afectan a la experiencia del cliente y a su nivel de satisfacción. Los grandes datos en la industria alimentaria pueden ayudar a analizar los insumos de todos estos factores para dar una visión significativa.

Mcdonald’s, por ejemplo, se sirve de los grandes datos para entender mejor la situación en cada restaurante. El objetivo es identificar cómo mejorar la calidad de servicio general en el restaurante. En concreto, la cadena de comida rápida está trabajando para optimizar la experiencia de McAuto basada en tres factores: el diseño, la información proporcionada en el menú y los tipos de clientes que se atienden.

 

Desde el análisis del impacto de las tendencias del mercado en el consumo hasta el efecto de la temperatura en la calidad de los alimentos, los grandes datos pueden ayudar a los fabricantes de alimentos y minoristas a garantizar que siempre ofrecen la mejor calidad posible. Las compañías más grandes fueron las primeras en invertir en esta tecnología, pero las más pequeñas están ahora siguiendo el ejemplo. En un mercado muy competitivo sobrevivirán las empresas que basen sus decisiones de producción, ventas y marketing en la información aportada por el análisis de datos.

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