McDonald’s verso l’apprendimento automatico
Il gigante del fast food sta facendo scalpore con l'acquisto di Dynamic Yield. Gli specialisti della logica decisionale in Israele devono rendere l'esperienza di acquisto più orientata al cliente. Una tecnologia da 300 milioni che il business della ristorazione vuole aggiornare.
30 gradi all'ombra, sono in fila al drive-in con la mia Peugeot 207 senza climatizzatore. Mentre mi asciugo il sudore dalla fronte, noto il cartellone pubblicitario illuminato. Solo tre giorni fa, non si faceva cenno né al McFlurry né tantomeno al Sundae. «In ogni caso», penso, «un gelato non farebbe davvero male». Eppure non faccio che ripensare allo schermo digitale. Quel martedì, 72 ore prima della mia ultima visita, il termometro segnava una temperatura di 16 gradi con pioggia. Il tabellone pubblicitario reagisce davvero al tempo? Sì, grazie all’apprendimento automatico (o «Machine Learning»).
Finalmente tocca a me. Non appena la voce distorta dell'altoparlante mi chiede cosa ho scelto dal menù, mi giro e aggiungo due McFlurry: il calore è insopportabile. Ma caldo a parte, questi cosi hanno un sapore davvero delizioso. Divoro il gelato con il massimo del godimento. I pochi franchi in più che in realtà non avrei voluto spendere, non sono stati poi una così grande perdita.
Il collaboratore che sa tutto
Ciò che grava di poco sul mio budget accresce invece gli affari della catena di fast-food. Con quasi sei miliardi di entrate nette solo nel 2018, i 300 milioni di dollari non scalfiranno minimamente neanche le finanze di McDonald's. Tuttavia, questo investimento è di fondamentale importanza per gli americani, come i McFlurry lo sono per me.
L’apprendimento automatico consiste in un sistema in grado di riconoscere determinati modelli e regole nei dati con cui viene alimentato. Non solo impara a memoria gli esempi comportamentali individuali, ma li collega tra loro per trarne conclusioni. È persino possibile aggiungere informazioni mancanti o avventurarsi in previsioni future. Attraverso degli algoritmi, la macchina apprende una certa funzione (nell'apprendimento supervisionato) o interi modelli (nell'apprendimento non supervisionato) che permettono di trarre previsioni e conclusioni sul comportamento atteso.
Un Big Data, con patatine fritte e coca cola senza ghiaccio
Da McDonald's, la tecnologia di Tel Aviv dovrebbe essere impiegata per la prima volta nei cartelloni pubblicitari dei drive-in. Il software include fattori come il tempo, l'ora, gli eventi locali, gli ingorghi davanti al ristorante e sulle strade vicine, i prodotti attualmente in voga e persino il menù scelto. Ciò significa che le pubblicità possono essere adattate a tutte queste influenze e ottimizzate per il cliente (come mostra l'esempio precedente con il caldo e il gelato). Altri esempi sono le proposte di menu per una preparazione più rapida non appena la coda diventa troppo lunga prima del drive-in, o le offerte di colazione nelle ore di punta del mattino.
Gli investimenti in tecnologie di questo tipo non sono una novità per McDonald's: già l'anno scorso la catena di fast food ha testato questo ramo dell'IA – Artificial Intelligence – di Dynamic Yield in alcuni ristoranti. Daniel Henry, vicepresidente e CIO di McDonald's, vuole che entro i prossimi tre mesi oltre 1 000 locali siano dotati della nuova tecnologia pubblicitaria israeliana. Una volta completato questo lancio, tutti i 14 000 ristoranti negli Stati Uniti lavoreranno gradualmente con l'apprendimento automatico. Si sta inoltre considerando l'espansione in altri paesi. Oltre ai drive-in, anche i distributori Self-Order e l'app verranno successivamente riadattati. Nel quadro di un aumento dell'efficienza, secondo Henry, non è esclusa nemmeno un'espansione nel settore delle cucine.
«Technology is a critical element of our Velocity Growth Plan, enhancing the experience for our customers by providing greater convenience on their terms. With this acquisition, we're expanding both our ability to increase the role technology and data will play in our future and the speed with which we'll be able to implement our vision of creating more personalised experiences for our customers.» Steve Easterbrook, CEO di McDonald’s, in merito all’acquisizione di Dynamic Yield
Dynamic Yield continuerà ad operare come società indipendente anche dopo l’accordo. I grandi clienti attuali, quali IKEA, Sephora e Urban Outfitters, possono quindi tirare un sospiro di sollievo. Tuttavia, gli israeliani si concentreranno principalmente sulla società madre, dove il potenziale della loro tecnologia risulta maggiore che altrove. Henry ha dichiarato che McDonald's potrebbe anche vedere questo software come il prossimo passo verso un'esperienza unica per il cliente: il riconoscimento delle targhe. L'offerta si adatta in questo modo non solo al meteo, ma anche ai tuoi desideri e alle tue esigenze personali.
Ritorno al futuro
Da McDonald's, non accade niente senza secondi fini. Il trasferimento del quartier generale nel vivace quartiere di West Town, Chicago, è destinato ad attrarre giovani talenti. Da quando Easterbrook si occupa del buon funzionamento di McDonald's, si è assistito a un profondo impegno nel settore tecnologico: grazie a lui sono state create l'app globale dell'azienda e la partnership con Uber Eats. Sono sempre merito suo anche i cartelloni e i tabelloni pubblicitari digitalizzati. Non si tratta più di salti quantici fini a sé stessi. Trattandosi di McDonald's, quindi di una catena di fast food, parliamo di passi piuttosto coraggiosi. Secondo me anche costosi, ma daranno sicuramente i loro frutti.
Credo che l'IA, l'apprendimento automatico e i Big Data continueranno a cambiare e a rivoluzionare l'industria della ristorazione. Presto non dovrai più specificare i tuoi desideri a ogni ordine. Le tue preferenze vegetariane, senza lattosio, vegane o kosher non verranno più lette dal cameriere sulle tue labbra, ma direttamente dal suo tablet. Presto i tuoi piatti staranno già per uscire dalla cucina, prima ancora che tu finisca di toglierti la giacca.
Non mi interessa che l'industria della ristorazione salti presto sul carro dei Big Data per calpestare la protezione dei miei dati e della mia privacy. Perché non ho tempo di preoccuparmi di questo: la mia pizza Hawaii è già nel piatto e sta aspettando di essere consumata. Quando ho fame, non me ne frega niente dei miei dati – come direbbe anche Maslow nella sua piramide dei bisogni.
Cosa ci guadagno io in tutto questo? Per esempio, fin da bambino non sono mai stato un fan dei cetriolini sottaceto (specialmente se caldi). Se nel mio prossimo Big Mac mancheranno i cetriolini, saprò che sarà tutt'altro che una coincidenza.
E va bene così.
Se non mi sto cibando di "ciugnate" dolci a volontà vuol dire che sono in qualche palestra: l’unihockey è una mia grande passione, sia come giocatore che come allenatore. Nei giorni di pioggia puoi scovarmi ad avvitare e svitare i miei PC, robot o altri giocattoli elettronici. La musica mi accompagna costantemente. La vita sarebbe dura senza giri in bici sulle strade di montagna ed intense sessioni di sci di fondo.