MCDONALD’S RISKS ON BIG DATA WITH $300 MILLION ACQUISITION

Teenagerin verĂ€nderte ihr Leben wĂ€hrend sie am Klo war – dank ihrem Handy

Erfahren Sie, wie es funktioniert

 

ErwĂ€hnen Sie McDonalds heute jemandem, und sie denken eher an Big Mac als an Big Data. Das könnte sich aber bald Ă€ndern: Der Fast-Food-Riese hat das maschinelle Lernen in einer angemessenen GrĂ¶ĂŸe angenommen.

McDonalds wird bekannt geben, dass es eine Vereinbarung zur Übernahme von Dynamic Yield getroffen hat, einem in Tel Aviv ansĂ€ssigen Startup, das EinzelhĂ€ndler mit algorithmisch gesteuerter “Decision Logic” -Technologie versorgt. Wenn Sie einen Artikel zu einem Online-Einkaufswagen hinzufĂŒgen, ist es die Technologie, die Sie dazu bringt, was andere Kunden auch gekauft haben. Dynamic Yield war kĂŒrzlich in Hundert Millionen Dollar bewertet worden; Die Leute, die mit den Details des McDonald’s-Angebots vertraut sind, schĂ€tzen es auf ĂŒber 300 Millionen US-Dollar. Damit wĂ€re es der grĂ¶ĂŸte Kauf des Unternehmens seit der Übernahme von Boston Market im Jahr 1999.

Der Burger-Riese kann es sich sicher leisten; Allein im Jahr 2018 wurde ein Nettoeinkommen von fast 6 Milliarden US-Dollar erzielt und das Jahr mit einem freien Cashflow von 4,2 Milliarden US-Dollar abgeschlossen. Aber die große Frage nach dem Warum DafĂŒr muss man zum Drive-Thru gehen.

Fahrzeit
McDonalds betreut tĂ€glich rund 68 Millionen Kunden. Die Mehrheit dieser Leute steigt nie aus dem Auto aus und entscheidet sich stattdessen dafĂŒr, ihre Bestellungen am Durchfahrfenster aufzugeben und abzuholen. Und dort wird McDonalds zuerst Dynamic Yield einsetzen.

In den letzten Jahren haben Sie möglicherweise bemerkt, dass die Anzeigen, wenn Sie sich der McDonalds-Durchfahrt nĂ€hern – und in diesem Restaurant – digitalisiert wurden. Dies ist nur eine von mehreren bedeutenden, auf Daten fokussierten Investitionen, die sowohl McDonald’s als auch seine Franchise-Nehmer getĂ€tigt haben, seit Steve Steve Easterbrook 2015 die GeschĂ€ftsfĂŒhrung ĂŒbernahm. Das Unternehmen brachte auch eine App auf den Markt und arbeitete mit Uber Eats zusammen Infrastrukturverbesserungen. Vor weniger als einem Jahr verlegte das Unternehmen seinen Hauptsitz aus den VorstĂ€dten in das pulsierende Stadtteil West Town von Chicago, um junge Talente anzuziehen.

Betrachten Sie die Dynamic Yield-Akquisition also nicht als Beginn einer digitalen Transformation, sondern als den Katalysator, der sie entwickelt.

“Was wir bisher noch nicht getan haben, verbindet die Technologie miteinander und bringt die verschiedenen Teile miteinander ins GesprĂ€ch”, sagt Easterbrook in einem exklusiven Interview mit WIRED. „Wie wechseln Sie vom Massenmarketing zur Massenpersonalisierung? Um dies zu erreichen, mĂŒssen Sie die Daten in diesem Ökosystem auf eine fĂŒr einen Kunden nĂŒtzliche Weise entsperren. ”

So sieht das in der Praxis aus: Wenn Sie vorbeifahren, um Ihre Bestellung bei einem McDonalds zu platzieren, begrĂŒĂŸt Sie eine digitale Anzeige mit einer Handvoll Werbebanner oder Werbeaktionen. Wenn Sie sich zum Bestellbereich bewegen, wird das vollstĂ€ndige MenĂŒ angezeigt. Beide sind, wie derzeit implementiert, weitgehend statisch, abgesehen von den offensichtlichen Änderungen, wie das Drehen neuer Angebote oder das Umschalten vom FrĂŒhstĂŒck auf das Mittagessen.

In einem Pilotprogramm in einem McDonald’s-Restaurant in Miami, das von Dynamic Yield betrieben wird, haben diese Displays neue Fingerfertigkeit erlangt. Algorithmen prĂ€gen so unterschiedliche Daten wie das Wetter, die Tageszeit, den lokalen Verkehr, Ereignisse in der Umgebung und natĂŒrlich historische Verkaufsdaten, sowohl in diesem speziellen Franchise als auch auf der ganzen Welt. Im neuen McDonald-Paradigma fĂŒr maschinelles Lernen werden bedeutende Display-Immobilien dazu verwendet, den Kunden zu zeigen, welche anderen Produkte an diesem Standort beliebt waren, und sie dazu zu bringen, potenzielle Verbesserungen zu erzielen. Vielen Dank fĂŒr Ihre Happy Meal-Bestellung. Vielleicht möchten Sie, dass ein Sprite dabei ist.

“Wir hatten in diesem GeschĂ€ft noch nie ein Problem mit Datenmangel”, sagt Easterbrook. “Es zieht die Einsicht und die Intelligenz daraus.”

McDonalds war zurĂŒckhaltend, um bestimmte bisher gesammelte Erkenntnisse oder Zahlen zu den Auswirkungen der Personalisierungs-Engine auf den Umsatz mitzuteilen. Es ist jedoch nicht schwer, sich einige der möglichen Szenarien vorzustellen. Wenn jemand zum Beispiel zwei Happy Meals um 5 Uhr bestellt, ist dies wahrscheinlich ein Elternteil, der fĂŒr seine Kinder bestellt. Markieren Sie einen Kaffee oder einen Snack fĂŒr sie und beschließen Sie, sich ein Pick-me-up zu gönnen. Und wie bei jedem maschinellen Lernsystem werden die wirklichen Vorteile wahrscheinlich aus dem Unerwarteten kommen.

„Wenn Sie sich die Antworten anschauen, die dieses Entscheidungsmodul liefert, ist es vielleicht nicht so naheliegend, aber fĂŒr Kunden ist es sinnvoll. Dabei geht es nicht nur um den Einzelnen, sondern auch um Schulungsinformationen von anderen Kunden “, sagt Daniel Henry, Executive Vice President und Global Chief Information Officer von McDonald. “Es wird nur intelligenter und intelligenter, je mehr Kunden damit interagieren.”

McDonalds definiert diesen Kundennutzen weitgehend. Mehrere FĂŒhrungskrĂ€fte wiesen darauf hin, dass das MenĂŒ bei langsamer Bewegung des Laufwerks dynamisch wechseln kann, um Elemente anzuzeigen, die einfacher vorzubereiten sind, um die AblĂ€ufe zu beschleunigen. Ebenso könnte das Display in einer langsameren Zeit komplexere Sandwiches hervorheben. Und wie bei jedem Online-Checkout-Vorgang ist es unwahrscheinlich, dass Ihnen das Drive-Thru-Fenster mitteilt, dass Sie tatsĂ€chlich zu viel bestellt haben. WĂ€hrend Kundenzufriedenheit kann

Das Ziel ist, dass die Wege, die McDonalds fĂŒr diesen Weg einnimmt, die Einnahmen erhöhen werden.

Denken Sie auch ĂŒber den Laden hinaus. Ein Unternehmen, das so viele Daten sammelt wie McDonalds, wird an algorithmischen Wegen nicht zu kurz kommen. „Letztendlich können Sie sehen, dass wir Predictive Analytics einsetzen können – wir werden Echtzeitinformationen erhalten, wenn wir die KĂŒche miteinander verbinden – weiter hinten in unserer Lieferkette. Ich bin mir sicher, dass das passieren wird “, sagt Easterbrook. “Das gehört nicht zu dieser speziellen Technologie, aber wenn Sie die Vorhersehbarkeit der Kundennachfrage durch den gesamten Lagerbestand im Restaurant und in der KĂŒche miteinander verknĂŒpfen, können Sie die Lieferkette fast durchdringen.” Er weist darauf hin, dass es sich bei McDonald’s um ein Unternehmen mit hohem Umsatz und geringer Marge handelt. Alles, was zur Reduzierung von Verschwendung beitrĂ€gt, macht einen großen Unterschied.

Angesichts des Umfangs, in dem McDonald’s tĂ€tig ist, verschieben sich die Lieferketten in der gesamten Lebensmittelbranche. Das gibt Ihnen ein GefĂŒhl dafĂŒr, wie transformativ diese Übernahme sein könnte.

Persönliche Note
Wie Sie vielleicht schon vermutet haben, gab McDonalds nicht mehr als 300 Millionen US-Dollar fĂŒr maschinelle Lernfirmen aus, nur um den Drive-Thru zu steigern.

Henry erwartet, dass die Technologie in den nĂ€chsten drei Monaten an 1.000 Standorten zu sehen sein wird und schließlich in die 14.000 US-amerikanischen Restaurants des Unternehmens und darĂŒber hinaus eingefĂŒhrt wird. Sie können auch erwarten, dass McDonald’s seine neuen maschinellen Lerntechniken nicht nur umfassend, sondern auch tief integriert, wenn auch in einem gemessenen Tempo, integriert.

„Wie bei allem anderen werden wir feststellen, dass dies fĂŒr Kioske im Laden, fĂŒr KĂŒchen, fĂŒr mobiles Bestellen und Bezahlen geeignet ist“, sagt Henry. „Wenn wir das sofort versuchen, verlieren wir möglicherweise den Fokus. Und wir mĂŒssen konzentriert bleiben. “

Ein wichtiger Teil dieses Fokus ist es, herauszufinden, wie man den “Personalisierungs” -Teil einer Personalisierungsmaschine nutzen kann. Fein abgestimmte Einblicke auf Ladenebene sind eine Sache, aber Easterbrook sieht etwas noch detaillierter aus. “Wenn Kunden bereit sind, sich selbst zu identifizieren – es gibt viele Möglichkeiten, wie Sie das tun können -, können wir fĂŒr sie noch nĂŒtzlicher sein, denn jetzt rufen wir ihre Favoriten auf”, so Easterbrook, der betont, dass die PrivatsphĂ€re von grĂ¶ĂŸter Bedeutung ist.

In welcher Form das letztendlich aussehen könnte, bietet Easterbrook eine Handvoll Möglichkeiten. McDonalds verwendet bereits Geofencing in seinen Filialen, um zu erfahren, wann ein Kunde einer mobilen App ankommt, und seine Bestellung entsprechend vorzubereiten. Easterbrook schlĂ€gt vor, dass Sie dies in einer strengen Opt-In-Funktion auf das Smartphone selbst mit einer Art Beacon-Technologie ausdehnen könnten. Oder, so sagt er, könnte die Kennzeichenerkennung das System einen bestimmten Kunden bei seiner AnnĂ€herung identifizieren und das digitale MenĂŒ entsprechend seiner Kaufhistorie entsprechend anpassen.

Der Appetit der Verbraucher nach dieser Art der Nachverfolgung bleibt abzuwarten, insbesondere wenn das Bewusstsein fĂŒr den Wert und die SensibilitĂ€t personenbezogener Daten neue Höhen erreicht hat. “Wir werden sehr sensibel sein, wenn wir lernen, wenn wir voranschreiten”, sagt Easterbrook. “Ich denke, es wird im Laufe der Zeit wichtig sein, zu zeigen, dass wir Kunden einen Mehrwert bieten können, die sich uns öffnen wollen.”

Hohe Ausbeute
Und dann gibt es Dynamic Yield. Das Unternehmen wurde 2011 gegrĂŒndet und hat seinen Hauptsitz in New York sowie in Tel Aviv. Außerdem verfĂŒgt das Unternehmen ĂŒber eine Reihe von erstklassigen Einzelhandelskunden wie Ikea, Sephora und Urban Outfitters. Sie wird auch nach der Übernahme unabhĂ€ngig betrieben und plant, das GeschĂ€ft außerhalb der Schatten der Goldenen Bögen weiter auszubauen.

“Wir werden immer noch unzufrieden bleiben”, sagt Liad Agmon, MitbegrĂŒnder von Dynamic Yield. „Ich denke, dass unsere Kunden in vielerlei Hinsicht davon profitieren werden. Zum einen entfernen Sie das Startrisiko aus der Tabelle. Wir brauchen keine Finanzierung mehr, und wir können uns auf Innovationen konzentrieren. Auch das Risiko, dass Dynamic Yield in einige Ă€ltere Software-Spiele verschlungen wird, steht außer Frage. ”

McDonalds prĂŒfte rund 30 Unternehmen, die Ă€hnliche Personalisierungs-Engine-Services anbieten, und landete bei Dynamic Yield, nachdem die Technologie im Pilotprojekt in Miami getestet wurde. “Es geht wahrscheinlich weniger um das Produkt und mehr um die Datenwissenschaftler, die damit einhergehen, die Menschen, die damit einhergehen, und um ihre FĂ€higkeit, schnell mit uns umzugehen”, sagt Henry.

Dynamic Yield fĂŒgt dem Technologie-Stack von McDonald im Wesentlichen eine Personalisierungsschicht hinzu. Die Software, die die Anzeige aktiviert, fĂŒhrt bei jeder Bestellung einen API-Aufruf aus, und Dynamic Yield gibt die Ergebnisse zurĂŒck. Diese nahtlose FunktionalitĂ€t hat den zusĂ€tzlichen Vorteil, dass nur wenig zusĂ€tzliche Investitionen von McDonalds Franchisenehmern erforderlich sind. Der teure Teil waren die digitalen Schilder.

Die Aussicht, 68 Millionen Fast-Food-Kunden pro Tag zu gewinnen, stört Agmon nicht, der feststellt, dass McDonalds das System im Vergleich zu der Welt des Online-Shoppings, die in einem weitaus grĂ¶ĂŸeren Umfang operiert, nicht sehr belasten wird sowohl Bestellungen als auch Artikel zum Sortieren. Die Verbindung unterstreicht jedoch, wie verwischt die Grenzen zwischen der physischen und der digitalen Welt geworden sind.

“Wenn du darĂŒber nachdenken, wie Menschen einen physischen Laden kaufen und wie sie in einem Online-Shop einkaufen, sie kaufen anders ein “, sagt Agmon. „Aber die gleichen Erkenntnisse, die Sie aus dem physischen GeschĂ€ft erhalten, wĂŒrden Sie online anwenden. Und im Online-Shop können Sie die Daten, die Sie erhalten, auf verschiedene Merchandising-Artikel im physischen Store anwenden. Ich sehe es wirklich als Teil eines Kontinuums und nicht als zwei getrennte Erfahrungen. “

Dies erklĂ€rt, warum McDonald’s ein Tech-Unternehmen mit Abstand zur umfangreichsten Akquisition seit zwei Jahrzehnten gemacht hat. Sie haben Entscheidungslogik bei der Arbeit gesehen, wenn Sie online einkaufen. Jetzt wird es Ihre Extra-Wert-Mahlzeit stĂŒtzen.

„Wir sind ein sehr einfaches GeschĂ€ft. Die Leute kommen nur zu uns, wenn sie etwas essen oder trinken wollen “, sagt Easterbrook. “Wir haben es nicht mit dem Einsatz von Technologie zu tun versucht, um das Leben der Menschen zu verĂ€ndern.”

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