• 海外餐飲科技3大最新趨勢丨機器人將統治未來的廚房?

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    現在是技術為王的時代,80%的顧客認為技術提升了他們的用餐體驗。這就是為什么餐飲品牌都競相將最新技術應用于他們門店的原因。提升了顧客用餐體驗,又提升了效率,利潤的上漲顯而易見。


    那么現在國外最新的餐飲技術都有哪些呢?今天將從「個性化營銷」「點餐與備餐智能化」「廚房自動化機器人」三個方面為你帶來最新的資訊!




    01

    個性化營銷

    把顧客的喜好掌握在股掌之中


    近幾年,會員營銷軟件開始普及,成為各餐飲品牌用來與顧客溝通,了解顧客的熱門方式和技術。但是目前的會員營銷軟件大多局限在顯示菜單和門店信息,以及為顧客提供一些折扣或者滿減活動。


    這樣的時代已經過去


    現在的會員營銷技術已經開始使用深層次的分析,盡可能的為餐廳經營者繪制出顧客畫像。



    顧客畫像是什么呢?


    簡單的說就是把顧客的飲食喜好和用餐習慣幫你分析清楚,像是某位顧客都喜歡什么口味?他們通常什么時間用餐,為什么這個時間用餐,以及哪些同類餐品最可能是他們所喜歡的類型呢?比較高端的技術甚至可以確定到顧客對某個單品的喜好和習慣。


    舉個例子,假入餐廳老板想知道顧客小王對于披薩的喜好和習慣,于是他調出了小王的畫像數據。


    數據顯示出:


    ①   小王只會在晚餐時段吃披薩,午餐時段從沒有食用過披薩;

    ②   小王只在工作日才會點披薩,休息日從沒有食用過披薩;

    ③   小王在一周內至多會點披薩兩次;

    ④   小王最常點的口味就是海鮮披薩;

    ⑤   小王最常點的就是8寸的披薩,估計是一到兩人用餐。

    等等……



    這樣大量的數據分析,我們可以得出小王是在我們店附近上班,每周大概吃一兩次我們的8寸海鮮披薩作為加班的晚餐。得出這些有什么用呢?


    太有用了!如果咱們店內出了新品——海鮮意面。我們就可以根據小王對海鮮的喜愛,在工作日的晚餐時段為他提供新品優惠券。對于這樣一個愛吃海鮮味西餐的顧客,在他最常食用的時間段推薦,成功率可想而知會很高。


    小王可能還會想呢:哎呀,真好,這家終于出海鮮意面了!嘗嘗怎么樣,一直都想吃意面呢~



    以往餐飲老板都是根據自己的經驗來推斷用戶的喜好,但是有了與POS系統和在線點餐系統無縫集成,能夠實現深層次個性化分析的新技術。


    我們完全可以根據顧客購買的餐品,購買的頻率,購買的時段,偏好和個人信息來定制向顧客發送的營銷信息。這種有針對性的方法,既能提升營銷的成功率,也能提升顧客的滿意度,畢竟你推薦的都是合他心意的。


    02

    點餐與備餐智能化

    讓等待的時間更短

    再短一點


    隨著人力成本和運營成本的上升,越來越多的餐飲連鎖品牌轉向數字自動點餐平臺以代替人工勞動力,減少成本。國內比較常見的是桌面點餐設備、iPad點餐等五花八門的在線點餐系統。



    Saladworks餐廳除了以上的點餐方式,還在嘗試全新的“階段式在線點餐”。這種點餐系統會在編程時將每道餐品的制備時間上傳。


    這不僅在廚房中能夠帶來更高效的流程——幫助員工了解如何安排顧客外帶訂單的制備速度,并且還可以根據訂單量和各個訂單的制備時間計算出每位顧客的潛在等待時間,通過顯示器通知到在外等待的顧客,讓他們對于自己的餐點出餐時間有個了解。


    03

    廚房自動化機器人

    縮減制餐時間

    完全標準化工作


    自動化和機器人正在成為廚房技術的下一個流行風潮。Chowbotics公司推出的沙拉機器人Sally正是一個引人注目的自動化例子。


    無獨有偶,Momentum Machines公司設計了一款漢堡機器人,它能夠每小時制作400個漢堡,包辦從烤肉到裝袋等全部過程。



    食品外送新創企業Zume Pizza甚至研發了被稱為Doughbots的機器人,它在生產線上與員工協同合作,幫忙壓面團,分配并涂抹醬料,把披薩從烤箱取出。


    Zume還研發了一組專門外送的車輛,車上配備有披薩烤箱,可以在前往目的地的途中重新加熱披薩,以確保每次都能制作出新鮮美味的披薩。



    要求高的消費者對等待時間的耐心將會繼續減少,但是他們會期望更多定制化的選擇。為了滿足這些需求,餐飲品牌將想方設法在操作上利用人工智能來提高效率,推動一致性。


    無論是翻轉漢堡還是使用每一份披薩的定制食材制作披薩,更多廚房操作將會利用機器人和人工智能來滿足客戶的需求。你準備好了嗎?


    – END –


    來源 | 博覽餐飲(id:bolancanyin2017)

    整編 | 餐飲O2O—小貝


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