Big Data FoodTech

La Big Data partout … même en Restauration !

28 mars 2018
Big Data Restauration

Dans la restauration, la big data va consister au stockage et au traitement des données à forte volumétrie comme les comportements de consommation, les données propres à l’établissement (fréquentation, occupation, CA…) et l’environnement.

Pour rendre les choses plus concrètes, voici quelques questions posées dans la big data de la restauration : qui est le client ? que mange t’il ? à quel moment ? avec qui ? à quelle fréquence ? ses habitudes de consommation ? ses centres d’intérêts ?

Tous les jours, les restaurants, hôtels, bars récoltent un nombre de données conséquent, il est important de les stocker et analyser pour accroître les opportunités marketing et commerciales. La big data ne s’adresse pas seulement aux multinationales.

La Technique du Machine Learning en restauration

Pour accompagner l’analyse des big data de la restauration, les algorithmes de machine learning sont arrivés. Les techniques du machine learning permettent l’intégration dans les outils d’analytiques pour faciliter la lecture et l’utilisation des données. La méthode de clustering dans le machine learning s’applique à la restauration. Un algorithme par cluster va mettre les données dans une grande « piscine » puis former des petits « bassins » avec des caractéristiques identiques ou similaires.

Une chaine de restauration peut classer sa clientèle en groupe d’âge, selon la fréquentation et les habitudes de consommation dans le choix du menu, en lien avec la géolocalisation du point de restauration. Le groupe de restauration peut décider de modifier/ajuster sa carte en cours de saison pour coller au plus près aux attentes des clients.

Des Cas Concrets

  • Réservation des restaurants tendances de New York 

Souvent dans une démarche de recherche d’emploi ou même sans, il est conseillé de veiller à son e-réputation, images et post sur les réseaux sociaux. Et bien c’est aussi important dans la réservation de certains établissements, ils vont vérifier le profil LinkedIn, Facebook, Twitter de la personne ayant réservé la table. Ce profilage entraîne le choix de l’emplacement de la table et pourrait même entrainer l’annulation de la réservation.

  • L’algorithme de La Liste – la meilleure sélection gastronomique du monde

Grâce à un astucieux algorithme, il compile les notes attribuées par près de 500 guides gastronomiques mondiaux type Gault Millau et Michelin, de millions d’avis clients type Google, Tripadvisor et publications.  De cette compilation va en découler le classement des 1000 meilleures tables au monde dans 56 pays différents ainsi que 10 000 coups de cœur. https://www.laliste.com/fr/

 

–> La big data fait déjà partis de l’assiette du client, grâce à cela on peut connaitre les préférences alimentaires du client, profiler son client type, avoir un accueil personnalisé. Historiquement, les décisions prises dans un point de restauration était souvent influencée par l’intuition du chef.