Dampak Analisis Data Dalam Industri Makanan

Informasi yang berlebihan dan jumlah data yang tersedia untuk setiap industri telah menyebabkan dimasukkannya Big Data Analytics dalam kehidupan kita sehari-hari. 90% dari data dunia dibuat dalam beberapa tahun terakhir saja.

Dari memahami audiens target hingga mengetahui apa yang mereka sukai secara teratur, ada data yang tersedia untuk semuanya. Beberapa data yang tersedia adalah noise, dan penting bagi industri untuk mengabaikannya saat menganalisis.

Industri makanan telah menemukan kembali dirinya dengan Big Data, IoT, dan Artificial Intelligence.

CPG startup
Lebih dari $1 miliar diinvestasikan dalam start-up CPG pada tahun 2015.

Di sini kita akan berbicara tentang kombinasi menarik dari Big Data dan dunia makanan.

Meskipun sebagian besar hadir, bahkan di industri makanan, hampir tidak ada data yang dianalisis hingga saat ini.

Di blog ini, Kamu akan mempelajari betapa pentingnya analisis Big Data, dan bagaimana Big Data berhasil mengubah industri makanan.

Baca juga: Memahami Blockchain: Panduan Dasar

Mempromosikan Pengiriman Tepat Waktu

Analisis data memainkan peran penting dalam memastikan pengiriman makanan yang cepat dan tepat waktu. Sebelumnya hanya beberapa tempat pengiriman pizza yang menawarkan layanan pengiriman cepat. Saat ini, dengan bantuan analisis data, setiap restoran di dunia dapat menawarkan layanan yang sama dengan akurasi yang lebih tinggi.

Mari kita lihat bagaimana?

Apa yang menjadi perhatian utama ketika Kamu ingin mengantarkan makanan lebih cepat? Kamu jelas akan menunjuk ke arah logistik. Jika faktor-faktor yang berkontribusi terhadap pengiriman baik, maka itu akan menjadi cepat dan mudah. Namun, ada berbagai elemen yang perlu Kamu pertimbangkan termasuk lalu lintas, cuaca, dan rute.

Big Data membantu pengemudi mengetahui rute mereka dengan baik, membantu mereka mengetahui jika ada kebutuhan untuk mengambil jalan memutar untuk mencapai lokasi dengan cepat dan membantu restoran dan pengguna melacak pengemudi mereka secara real-time. Kamu perlu menggunakan data bersama dengan AI untuk membantu mengembangkan pola yang pada gilirannya dapat mengoptimalkan metode pengiriman untuk Kamu.

Sprig, aplikasi pengiriman makanan sehat sesuai permintaan telah menawarkan layanan cepat dan akurat ini untuk sementara waktu sekarang.

Mereka menggunakan analitik data untuk memperbarui persediaan mereka, yang menurunkan waktu pengiriman. Mereka juga menggunakan informasi tersebut untuk memahami apa yang kemungkinan akan dipesan oleh pengguna, dan dari mana pesanan akan dilakukan, untuk informasi pengiriman yang lebih cepat dan akurat.

Ini akan diberikan kepada pengemudi mereka dan bahkan mengoptimalkan rute sesuai dengan jenis dan lokasi pengiriman.

Operasi Halus

Salah satu masalah utama yang dihadapi aplikasi pengiriman makanan atau industri makanan secara umum adalah operasi. Di permukaan tanah, ada beberapa faktor yang mengatur operasi, yang menyulitkan restoran atau aplikasi untuk memastikan pelanggan puas setiap saat, dan karyawan diberdayakan untuk melakukan pengiriman yang lancar dan cepat.

Operasi harus sedemikian rupa sehingga mereka tidak berkompromi pada kualitas makanan. Mereka juga perlu memastikan bahwa makanan tidak habis.

Analitik membantu memahami apa preferensi pelanggan, dan bagaimana mereka akan melihat produk tertentu.

Jika produk perlu dijual dingin, maka analitik akan memberikan wawasan tentang suhu di mana produk harus ditempatkan untuk meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan.

Door Dash terlibat dalam pengiriman makanan, dan bagi mereka, kualitas makanan, serta suhu di mana makanan mencapai, adalah yang paling penting.

Mereka menggunakan analitik untuk menentukan kapasitas armada sehingga hanya ada cukup pengemudi untuk membantu menjangkau semua pelanggan.

Selain itu, mereka menggunakan analitik untuk menentukan waktu persiapan makanan agar kualitasnya tetap terjaga. Mereka membuat sesuai permintaan dengan cepat, dan akurat.

Baca juga: Peran Business Intelligence dalam Meningkatkan Industri Perbankan dan Keuangan

Analisis Prediktif

Rantai pasokan makanan sangat besar dan kompleks. Akibatnya, Kamu mungkin menghadapi masalah saat berpindah dari satu bagian rantai pasokan ke bagian lainnya.

Analisis prediktif, hasil dari Big Data, dapat membantu memastikan kualitas makanan, serta memprediksi inventaris yang perlu dipulihkan. Ini juga dapat membantu memprediksi kesegaran makanan yang datang kepada Kamu.

  • Kamu akan tahu, berdasarkan data yang tersedia untuk sampel tanah, apakah panen sudah matang sebelum dipotong atau belum. Kamu juga akan tahu berapa harga yang harus dibayar untuk hasil panen
  • Kondisi cuaca dapat membantu Kamu memprediksi apakah tanaman akan bertahan atau tidak. Dalam hal aplikasi pengiriman makanan, aplikasi ini dapat memprediksi seberapa segar dan panas makanan tersebut sebelum sampai ke tangan Kamu.
  • Akhirnya, para petani sangat penting dalam rantai pasokan, dan analisis prediktif akan menentukan apakah tanaman akan bertahan dan sampai ke pasar atau tidak. Berdasarkan data historis, itu juga akan menentukan harga hasil panen ini dan harga makanan akhir untuk para pedagang.

Preferensi dan Rekomendasi Pelanggan

Analisis Big Data sebagian besar melayani preferensi pelanggan dan rekomendasi yang akan membantu membangun basis yang baik untuk restoran Kamu.

Data historis ketika dianalisis akan membantu Kamu mengetahui apa yang umumnya disukai pelanggan untuk membeli dari Kamu. jika Kamu menyukai makanan segar pertanian, maka Kamu akan tahu jenis makanan pertanian apa yang harus disimpan untuk meningkatkan ROI Kamu.

Dalam kasus toko makanan biasa, ada beberapa item yang menjual lebih banyak dengan target audiens. Kamu akan tahu persis apa yang harus disimpan dalam kasus ini.

Restoran dapat menggunakan analitik Big Data untuk memahami apa yang dipesan sebelumnya, jenis pesanan apa yang paling disukai, dan kisaran harga yang dipilih oleh pelanggan sebelum menyarankan jenis makanan kepada pengguna ini. Ini tidak hanya akan meningkatkan penjualan, tetapi juga berdampak positif bagi restoran.

GrubHub telah menawarkan rekomendasi kepada pengguna berdasarkan pesanan mereka sebelumnya. Mereka juga melihat demografi dan perilaku pembelian lainnya sebelum menawarkan rekomendasi.

Rekomendasi tersebut juga memasukkan personalisasi ke dalam industri makanan, yang pada akhirnya akan meningkatkan pengalaman dan interaksi pelanggan dengan bisnis makanan.

Melacak Asal

Kamu ingin tahu dari mana dan kapan makanan tertentu berasal dan apakah terkontaminasi atau tidak. Dalam hal makanan, pengawas makanan melakukan audit rutin untuk memeriksa kemungkinan ini.

Dengan analitik Big Data yang dikombinasikan dengan IoT, Kamu dapat dengan mudah mendeteksi apakah makanan sudah basi, ada bakteri di dalamnya atau, melacak pengiriman makanan kembali ke asal seperti kapan dan dari mana makanan itu dipesan.

Ini tidak hanya membantu pemilik restoran mengawasi makanan yang dijual di gerai mereka, tetapi juga mencegah penutupan, yang menjadi kemungkinan jika mereka menjual makanan usang.

Kamu bahkan dapat mengikuti panduan keamanan dan suhu makanan berkat teknologi.

Baca juga: Bagaimana Aplikasi Pengiriman Menyembunyikan Biayanya

Menyimpulkan

Industri Makanan adalah salah satu industri paling dinamis di dunia, karena terus berkembang dan preferensi pelanggan terus berubah.

Kamu perlu mengikuti kebutuhan kualitas, perubahan preferensi dan bahkan tren operasional untuk memastikan Kamu meningkatkan pengalaman mereka di outlet Kamu dan meningkatkan tingkat kepuasan mereka.

Analisis Big Data akan membantu Kamu mengetahui bagaimana pelanggan lebih memilih makanan mereka dan memprediksi lanskap industri yang berubah.

Setiap bit data dapat dianalisis untuk membuat rantai pasokan beroperasi, dan setiap pemangku kepentingan dalam rantai pasokan lebih sadar dan terinformasi untuk membuat keputusan waktu nyata dan cepat.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment