Voorspellende AI in de horeca

Wil je het beste halen uit voorspellende AI in de volgende generatie hotels en restaurants? Met de opkomst van AI-conciërgetechnologieonderzoeken restaurants de mogelijkheden om voorspellende AI te gebruiken om een voorsprong te krijgen op de concurrentie. In dit artikel bekijken we de voordelen van voorspellende AI voor restaurants en hoe dit hen kan helpen om voorop te blijven lopen

De toekomst ontsluiten: hoe voorspellende AI een revolutie teweegbrengt in de horeca

EEN digitale hotelconciërge met Predictive AI, of voorspellende analyses, verwijst naar het gebruik van geavanceerde data-analyse en machine learning-algoritmen om nauwkeurige voorspellingen te doen over het gedrag van hotelgasten. Deze technologie heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in verschillende industrieën, waaronder restaurants. Predictive AI kan grote hoeveelheden gegevens analyseren om patronen en relaties te identificeren, zodat bedrijven weloverwogen beslissingen kunnen nemen op basis van realtime informatie.

AI-algoritmen die in het veld worden gebruikt, zijn onder meer lineaire regressie, logistische regressie, Random Forest, Gradient Boosting, K-Nearest Neighbours (K-nn) en Long Short-Term Memory (LSTM) -netwerken. De keuze van het algoritme hangt af van de aard van het probleem, het type en de hoeveelheid beschikbare gegevens en de kwaliteit ervan. LSTM is een soort Deep Neural Network en blinkt uit in het ontdekken van patronen, maar vereist een grote hoeveelheid data. Omgekeerd kan logistische regressie betere resultaten opleveren wanneer de gegevens beperkt zijn. Voor het identificeren van groepen evenementen, restaurants of gasten die meer verbruiken of meer tijd doorbrengen, zijn K-nn-algoritmen geschikt voor het clusteren van datapunten en het ontdekken van overeenkomsten.

Studies hebben het potentieel van voorspellende AI in de restaurantsector aangetoond. In het artikel „Predictive Analytics in Restaurant Operations” (Kim, H., & Kim, D., 2019) wordt bijvoorbeeld besproken hoe voorspellende analyses kunnen worden gebruikt om menuprijzen te optimaliseren en het voorraadbeheer te verbeteren. Een ander artikel, „Using Predictive Analytics to Improve Restaurant Operations” (Kendall, G., 2018), benadrukt het gebruik van voorspellende analyses om de vraag van klanten te voorspellen en het personeelsbestand te optimaliseren. Het artikel „Predictive Analytics in Food and Beverage Industry” (Ameyaw, K.,2019) belicht ook het potentieel van voorspellende AI in de voedingsmiddelen- en drankenindustrie, waaronder de optimalisatie van supply chain management en voorspellend onderhoud.

‍

Het gebruik van voorspellende AI in restaurants kan tal van voordelen opleveren. Dit zijn enkele van de belangrijkste voordelen van voorspellende AI voor restaurants:

• Verbeterde klantervaring: Predictive AI kan restaurants helpen de klantervaring te verbeteren door gepersonaliseerde aanbevelingen, realtime feedback en een betere klantenservice te geven.
• Verhoogde efficiëntie: Predictive AI kan worden gebruikt om routinetaken en -processen te automatiseren, wat leidt tot meer efficiëntie en lagere arbeidskosten.
• Geoptimaliseerde toeleveringsketen: Predictive AI kan worden gebruikt om de toeleveringsketen te optimaliseren door de vraag van klanten te voorspellen en te anticiperen op voorraadniveaus.
• Betere besluitvorming: Predictive AI kan worden gebruikt om klantgegevens te analyseren en inzichten te genereren die restaurants kunnen helpen betere beslissingen te nemen.
• Verbeterde marketing: Predictive AI kan worden gebruikt om de juiste klanten te bereiken met de juiste berichten en aanbiedingen.

‍

De rol van voorspellende analyses in restaurants

Zoals hierboven vermeld, kan deze technologie worden gebruikt om klantgegevens te analyseren en inzichten te genereren die restaurants kunnen helpen betere beslissingen te nemen. Een subset van Predictive AI bestaat uit voorspellende analyses die kunnen worden gebruikt om klanttrends te identificeren, klantgedrag te voorspellen en marketingcampagnes te optimaliseren.

Voorspellende analyses kunnen ook worden gebruikt om de toeleveringsketen te optimaliseren en te anticiperen op de vraag van klanten. Door de vraag van klanten te voorspellen en te anticiperen op voorraadniveaus, kunnen restaurants ervoor zorgen dat ze de juiste producten op het juiste moment op voorraad hebben. Dit kan helpen om verspilling te verminderen, de efficiëntie te verhogen en de klanttevredenheid te verbeteren. Hieronder leest u in meer detail wat er allemaal mogelijk is met deze technologie.

‍‍

Voorspellende AI in realtime

Real-time voorspellende AI is een krachtig hulpmiddel voor restaurants. Met realtime voorspellende AI kunnen restaurants inzicht krijgen in het gedrag van klanten en in realtime beslissingen nemen. Restaurantscans maken bijvoorbeeld gebruik van realtime voorspellende AI om te anticiperen op de vraag van klanten en hun toeleveringsketen te optimaliseren.

Real-time voorspellende AI is een ongelooflijk hulpmiddel voor restaurants om hun klantervaring te verbeteren en de verkoop te verhogen. Door klanten gepersonaliseerde aanbevelingen te geven, kunnen restaurants een unieke en onvergetelijke eetervaring creëren die ervoor zorgt dat klanten blijven terugkomen. Daarnaast kan het gebruik van realtime voorspellende AI restaurants helpen bij het identificeren van verbeterpunten op basis van feedback van klanten, wat leidt tot efficiëntere operaties en verbeterde klanttevredenheid. Hoewel de technologie zelf misschien complex lijkt, is het belangrijk op te merken dat de installatie en het gebruik van voorspellende AI niet ingewikkeld hoeft te zijn. Dankzij de soepele integratie van Viqal kunnen restaurants eenvoudig gebruikmaken van de kracht van voorspellende AI om hun bedrijf te verbeteren. Laat je dus niet afschrikken door de complexiteit van de technologie. Ontdek hoe je het in je restaurant kunt integreren en profiteer van de voordelen die voorspellende AI te bieden heeft en breng je restaurant naar een hoger niveau!

Geavanceerde op AI gebaseerde klantsegmentatie

Geavanceerde op AI gebaseerde klantsegmentatie is een andere manier waarop restaurants voorspellende AI kunnen gebruiken. Op AI gebaseerde klantsegmentatie kan worden gebruikt om klanttrends te identificeren en gerichte marketingcampagnes te creëren. Door inzicht te krijgen in het gedrag en de voorkeuren van klanten, kunnen restaurants gerichte marketingcampagnes opzetten die zijn afgestemd op elk klantsegment.

Op AI gebaseerde klantsegmentatie kan ook worden gebruikt om de klantervaring te personaliseren. Door de voorkeuren en het gedrag van klanten te begrijpen, kunnen restaurants gepersonaliseerde aanbevelingen en op maat gemaakte aanbiedingen doen die eerder worden geaccepteerd.

AI-gestuurde personalisatie voor restaurants

AI-gestuurde personalisatie is een andere manier waarop restaurants voorspellende AI kunnen gebruiken. AI-gestuurde personalisatie kan restaurants helpen om klanten gepersonaliseerde aanbevelingen te geven. AI-gestuurde personalisatie kan bijvoorbeeld worden gebruikt om gerechten aan te bevelen op basis van de voorkeuren van de klant, dieetbeperkingen en allergieën.

AI-gestuurde personalisatie kan ook worden gebruikt om gepersonaliseerde aanbiedingen en kortingen aan te bieden. Door de voorkeuren en het gedrag van klanten te begrijpen, kunnen restaurants op maat gemaakte aanbiedingen doen die eerder worden geaccepteerd. Dit kan helpen om de verkoop te verhogen en de klanttevredenheid te verbeteren. Als je meer wilt weten, kijk dan eens naar Viqal's platform voor betrokkenheid van medewerkers tot gasten.

‍

AI-gestuurd restaurantbeheer

AI-gestuurd restaurantbeheer is een andere krachtige toepassing van voorspellende AI voor restaurants. AI-gestuurd restaurantbeheer kan worden gebruikt om routinetaken en -processen te automatiseren, wat leidt tot meer efficiëntie en lagere arbeidskosten. AI-gestuurd restaurantbeheer kan ook worden gebruikt om de toeleveringsketen te optimaliseren en te anticiperen op de vraag van klanten.

Daarnaast kan AI-gestuurd restaurantmanagement worden gebruikt om klantgegevens te analyseren en inzichten te genereren die restaurants kunnen helpen betere beslissingen te nemen. AI-gestuurd restaurantbeheer kan bijvoorbeeld worden gebruikt om klanttrends te identificeren, klantgedrag te voorspellen en marketingcampagnes te optimaliseren.

‍

Doe het zelf: eenvoudige tips om je restaurant naar een hoger niveau te tillen met voorspellende AI

Het lijkt moeilijk te implementeren, vooral als je er niet bekend mee bent en geen systeem hebt dat het hele proces automatiseert.

• Welke gegevens moet ik gebruiken?
• Hoe verzamel ik gegevens?
• Zijn de gegevens bevooroordeeld?
• Hoe interpreteer je de gegevens en haal je er bruikbare inzichten uit?

In feite kan het erg ingewikkeld zijn, maar merk op dat alles in Predictive AI zo moet zijn. Eenvoudige invoer in combinatie met eenvoudige regels kan een briljant inzicht geven in uw bedrijf. Hier zijn twee klassieke voorbeelden:

Feedbackonderzoeken van klanten: restauranthouders kunnen waardevolle inzichten verzamelen in de klantervaring door regelmatige feedbackonderzoeken uit te voeren. Deze enquêtes kunnen persoonlijk, via e-mail of via online feedbackplatforms worden uitgevoerd. Door klanten specifieke vragen te stellen over hun eetervaring, kunnen restauranteigenaren verbeterpunten identificeren, zoals de kwaliteit van de service, menu-opties, sfeer en comfort.

Tabelomzet bijhouden: Restaurants kunnen bijhouden hoe lang het duurt voordat elke tafel wordt geplaatst, geserveerd en afgeruimd. Door deze gegevens in de loop van de tijd te monitoren, kunnen restauranteigenaren patronen identificeren en aanpassingen maken om de stroom van gasten door het restaurant te verbeteren. Dit kan helpen de gastervaring te verbeteren en de efficiëntie te verhogen, wat leidt tot een hogere gasttevredenheid en betere resultaten. Houd er rekening mee dat het niet nodig is om elke tabel bij te houden, u kunt een sampleset hebben, waarbij de resultaten worden veralgemeend!

Beide voorbeelden zijn bekend, maar vergen tijd en regelmatige inspanningen op lange termijn om ongebruikelijke patronen te vinden die wijzen op sterke punten en verbeterpunten in uw bedrijf. Toch zijn ze beter dan niets. Handmatige benaderingen combineren met automatische systemen die het verzamelen van gegevens, passieve metingen en het samenvatten van informatie vergemakkelijken, is de juiste keuze. U kunt het dienovereenkomstig uitbreiden met de behoeften en voordelen die ze bieden.

‍

Welke input is waardevoller in restaurants?

Hier zijn 4 van de nuttigste inputs van restaurants die worden toegepast in voorspellende AI. Als u in de horecasector zit, kunt u zich identificeren als u aan hen denkt:

1. Demografie van klanten: Informatie over klanten, zoals leeftijd, geslacht, inkomen en locatie, kan restaurants helpen hun doelmarkt te begrijpen en beter onderbouwde beslissingen te nemen over menuontwerp en marketingstrategieën.
2. Menu-items: De analyse van menu-items, inclusief verkoopgegevens en feedback van klanten, kan restaurants helpen hun aanbod te optimaliseren en de winst te verbeteren.
3. Weerpatronen: Het kennen van de voorspellingen kan restaurants helpen om veranderingen in de vraag van klanten te voorspellen en de personeels- en voorraadniveaus dienovereenkomstig aan te passen.
4. Feedback van klanten: Regelmatige feedback van klanten kan waardevolle inzichten verschaffen in de eetervaring en restaurants helpen bij het identificeren van verbeterpunten op het gebied van servicekwaliteit, menu-opties, sfeer en comfort.

Laatste gedachten

Predictive AI kan zeer nuttig zijn in restaurants, omdat managers in staat datagestuurde beslissingen stelt om de efficiëntie en kwaliteit van hun activiteiten te verbeteren. Predictive AI kan helpen bij het automatiseren van bepaalde processen, waardoor managers zich kunnen concentreren op meer strategische initiatieven. Bovendien kan het worden gebruikt om klanten gepersonaliseerde aanbevelingen te doen, wat hun algehele ervaring kan verbeteren en de tevredenheid kan verhogen.

Gasten zijn op zoek naar ervaringen, eten is daar slechts een onderdeel van

Predictive AI kan ook realtime inzicht bieden in de voorkeuren en het gedrag van klanten, waardoor managers beter onderbouwde beslissingen kunnen nemen over menuontwerp en marketingstrategieën.

De omgeving is geen passieve entiteit, gasten reageren op de manier waarop obers benaderen, de presentatie van het gerecht, de muziek, de kwaliteit van het eten, de cursustijd, de kleuren, enz. Om een unieke ervaring voor gasten te creëren, is het belangrijk om vast te kunnen leggen welke variabelen uw restaurant van anderen onderscheiden.

De omgeving is geen passieve entiteit; gasten voelen het en reageren erop

Op de werkvloer kan voorspellend AI-personeel ondersteunen door realtime informatie te verstrekken over de voorkeuren en behoeften van klanten. Dit kan het personeel helpen om een meer gepersonaliseerde en efficiënte service te bieden, wat leidt tot een hogere klanttevredenheid. Predictive AI kan leidinggevenden in ploegendienst ook helpen om het personeelsbestand te beheren en middelen effectief toe te wijzen, waardoor de kosten worden verlaagd en de kwaliteit van de dienstverlening wordt verbeterd.

Om een succesvol voorspellend AI-systeem voor restaurants te bouwen, is het belangrijk om rekening te houden met verschillende factoren, waaronder demografische gegevens van klanten, menu-items, weerpatronen en meer. Daarnaast is het belangrijk om rekening te houden met het belang van klantervaring, servicekwaliteit en voedselkwaliteit. Door deze input te integreren, kan voorspellende AI waardevolle inzichten opleveren die leiden tot betere managementbeslissingen, de gasttevredenheid verbeteren, de kosten verlagen en de algehele ervaring van klanten verbeteren.

Referenties

„Voorspellende analyses voor restaurantactiviteiten” (Kim, H., & Kim, D., 2019)

„Predictive Analytics wordt gebruikt om restaurantactiviteiten te verbeteren” (Kendall, G., 2018)

„Voorspellende analyses in de voedingsmiddelen- en drankenindustrie” (Ameyaw, K., 2019)

‍

‍