Кейсы внедрения искусственного интеллекта для кафе, фудкортов, ресторанов

Крупные сети общественного питания начали внедрять технологии машинного обучения и анализа данных уже довольно давно. С появлением служб доставки, искусственный интеллект повсеместно проник в эту сферу. 

Впервые такие системы появились в виде «умных» программ лояльности, анализирующих предпочтения клиентов и предлагающих на основании этих предпочтений новые блюда и напитки. Особенно эффективными такие алгоритмы стали в мобильных приложениях и веб-сайтах кафе и ресторанов. Когда человек заходит на сайт для создания заказа, алгоритмы уже обладают некоторой информацией о клиенте (например, пол, возраст, локация, тип устройства и операционной системы). Анализируя тысячи и тысячи аналогичных заказов, которые делают разные люди, алгоритмы могут, с определенной вероятностью, знать, что вам больше понравится на основании предпочтений людей, похожих на вас. Эти предложения появляются на главных экранах, тем самым повышая конверсию покупки.

Успешные результаты внедрения алгоритмов машинного обучения для создания рекомендательных систем, программ лояльности и персонализированных предложений привели к новым кейсам применения искусственного интеллекта в фудтехе. Машинное обучение применяется, например:

1. Для прогнозирования спроса на продукцию для оптимизации закупок и создания заготовок для блюд.
2. Прогнозирования времени приготовления и доставки блюд
3. Оптимизации логистики и маршрутов доставки

Представленные кейсы характерны для оптимизации различных процессов вокруг инфраструктуры общественного питания, но вернемся в сами заведения. 

Анализ событий и нарушений в кафе, ресторанах и на фудкортах

Сегодня заведения общественного питания, кафе и рестораны находятся в постоянной борьбе за лояльность гостей и конкурентоспособность. Качество сервиса, доброжелательность, скорость обслуживания играют важнейшую роль в достижении этих целей. Современные технологии завоевывают все большую популярность в ресторанной сфере. Среди них выделяют системы событийной (видео и аудио) аналитики для улучшения качества обслуживания и оптимизации рабочих процессов, снижения нарушений и соблюдения установленных регламентов.

Основные локации для контроля в местах общественного питания — это, прежде всего, залы обслуживания гостей, кухня, касса и зона выдачи. Выделим ключевые сценарии использования аналитических систем:

Контроль работы персонала

Камеры непрерывно отслеживают движения и перемещения человека, формируя хронометраж поведения официантов в зале обслуживания. Это позволяет, например, отслеживать отсутствие сотрудников в зале или долгое ожидание обслуживания, что ведет к недовольству посетителей. Анализ качества работы официантов путем анализа поведения по различным метрикам эффективности в течение рабочего дня, например, долгое нахождение на одном месте, отвлечение, разговоры с коллегами или использование мобильного телефона.

Нарушение регламентов

• Внешний вид персонала (форма, бейдж, прическа).
• Время уборки столиков после ухода гостей.
• Взаимодействие с новыми гостями (необходимость встретить, проводить за столик).
• Наличие средств индивидуальной защиты (перчатки, головные уборы).
• Состояние зала (мусор, забытые вещи).
• Количество клиентов в очереди и время ожидания.
• Нештатные ситуации (конфликты, драки).

Подсчет посетителей

Подсчет людей в залах и на входе в ресторан. Система подсчитывает общее количество посетителей заведения, количество уникальных посетителей, а также проведенного времени за столиком.

Ежедневные отчеты позволяют анализировать посещаемость заведения, соотношение новых и постоянных посетителей, прогнозировать заполненность столиков.

Анализ поведения

Анализ поведения посетителей за столиками и официантов в зале обслуживания. Система позволяет отслеживать время нахождения людей за столиками и сигнализировать о том, что время ожидания превысило определенный предел.

Это позволяет вовремя реагировать и обращать внимание на ожидающих клиентов, тем самым уменьшая время ожидания и улучшая лояльность и удовлетворенность заведением.

Мониторинг пустой посуды или пустых столов позволяет оказывать особое внимание посетителям, предлагать меню и заказывать дополнительные блюда путем своевременного реагирования.

Для удобства система анализа поведения и отчетности имеет удобный интерфейс — тепловые карты ожидания клиентов и необходимости подхода официанта для удовлетворения потребностей клиентов.

Контроль работы кухни

Контроль соблюдения гигиены и частоты на кухне. Система позволяет детектировать различные события и детектировать целый ряд событий:

• Контроль ношения спец. одежды.
• Контроль соблюдения правил гигиены.
• Распознавание мусора, грязи.
• Детекция дыма, возгорания.
• Посторонние предметы и люди на кухне.

Контроль кассовой зоны

Здесь основные задачи контроля сводятся к выявлению таких нарушений, как:

• Отсутствие на месте (оставление рабочего места при открытой кассе).
• Манипуляции со счетом и чеками (отмена чека после ухода покупателя).
• Операции с деньгами (пересчет кассы в неположенное время).
• Экономические нарушения.
• Кражи.

Фудкорты и ресторанные дворики

Отдельной категорией заведений общественного питания являются различные фудкорты и ресторанные дворики, где зона питания расположена в торговом центре, гостинице, аэропорту или вокзале. Здесь посетителям предлагают услуги сразу множества заведений, имеющих общий зал для принятия пищи. Продажей, приготовлением, подачей еды и напитков здесь занимаются в компактном пространстве, а работают в основном молодые люди и студенты.

Контроль за соблюдением правил и порядков в таких заведениях играет ключевую роль. Связано это как с безопасностью и качеством сервиса, так и лояльностью посетителей. 

Посмотрим на гипотетический, собирательный перечень контролируемых правил актуальный для фудкортов и street food:

1. Внешний вид сотрудника:

• Длинные волосы убраны в пучок или косу;
• Темные брюки или джинсы;
• Форменная футболка/рубашка;
• Наличие бейджа с именем сотрудника;
• Отсутствие колец/украшений на руках;
• Черная или белая обувь;
• Черная форменная кепка;
• Не трогать лицо/волосы/ногти, не чесаться за стойкой;
• Не поворачиваться спиной к гостям;
• Не стоять в вальяжной позе перед гостями (не складывать руки на стойку, не ложиться на стойку, не подпирать стену);

• Закрытые позы запрещены.

  

2. Сотрудник поддерживает визуальный контакт на протяжении всего обслуживания?
3. Отдача заказа была не более 10 минут?
4. Сотрудник не совершает запрещенные действия?
5. Не отвлекается на общение с коллегами или мобильный телефон?

Одновременно с визуальным контролем происходит анализ речи на наличие ошибок, ругательств и выполнение различных скриптов, например:

• Предложение выпечки или десерта к напитку.
• Информирование о сезонных напитках.
• Сотрудник проговорил состав заказа перед формированием чека?
• Сотрудник проявляет инициативу?
• Сотрудник попрощался одной из фирменных фраз?
• Сотрудник спросил о наличии карты лояльности, при ее отсутствии предложил зарегистрировать гостя в системе?
• Сотрудник выявляет потребности гостя, задавая наводящие вопросы?
• Сотрудник проговаривает название напитка?
• Сотрудник начал разговор с фразы «Добро пожаловать в .....»?

Четкое выполнение таких правил приводит к более благоприятному впечатлению посетителей заведения и желанию возвращаться вновь. Растет лояльность посетителей, репутация и бренд заведения. 

Бары и продажа напитков

Все рассмотренные выше кейсы, в целом, применимы для баров и питейных заведений. Ключевой особенностью здесь является то, что основной продукт — напитки. Поэтому специфичный кейс, актуальный в этом случае, довольно очевиден — контроль продажи напитков, в том числе разливного пива, в режиме реального времени. Видеоаналитика дает возможность учесть каждый заказ, который получил бармен, и убедиться, что ни один напиток не был разбавлен, наполнен не до конца или выпит без оплаты. Данные о проливе автоматически отправляются в личный кабинет владельца бара, где он может получить статистику продаж. Система дает возможность видеть каждую продажу в разрезе времени, что позволяет анализировать и оценивать работу каждой смены.

Заключение

Внедрение аналитических систем на базе современных технологий искусственного интеллекта в местах общественного питания открывает новые возможности и преимущества для владельцев заведений. Эти технологии позволяют увеличить лояльность клиентов, оптимизировать рабочие процессы, улучшить клиентский опыт и предотвращать кражи. В условиях жесткой конкуренции на рынке общественного питания технологии искусственного интеллекта, видео- и аудиоаналитики становятся важнейшим инструментом для достижения успеха и удержания лидирующих позиций.