兩年多前，當我開始談論人工智慧的實際應用時，我這樣做是基於非常強大的舉措，當時這些舉措正在向現實世界邁出第一步（並且在這段時間裡仍在不斷發展，當然）。
區塊鏈或公司與用戶之間語音互動的新方式等創新也發生了類似的情況。
但與往常一樣，所有這些創新都在不斷發展，並兌現最初的承諾。有些發展得比其他快，但所有這些都越來越接近我們的日常生活。
最近， Livit執行長Bejamin Calleja向我推薦了一場關於人工智慧在定義餐廳使用者體驗中的應用的會議。
在他的會議上，他講述了他們如何在斯德哥爾摩的一家餐廳（他們將其用作實驗室）中應用人工智慧。事實上，這是每個行銷專業人士的夢想，也是數據如何幫助公司轉型的夢想。
在他的案例中，所有這些學習的起 印尼手機號碼格式 源的總結是對衡量每一次互動（定量和定性）的痴迷和廣泛的熱情，與人工智慧作為餐廳各個方面變革的驅動力的結合。
測量和人工智慧作為變革的驅動力
在文章的最後，我給您留下了視頻，但我想給您留下一些經驗教訓作為總結：
要利用創新，什麼與何時同樣重要。
作為第一個正確應用它的人，您將在競爭中獲得巨大優勢。如今，有許多方法可以進行創新並在短期內取得成果。當然，為了創新而創新是沒有用的，也不應該被趨勢沖昏頭而沒有先考慮它們在我們公司的應用。在某些情況下，這對我們來說有意義，而在其他情況下則不然。
“ 78% 的千禧世代更願意在投資有吸引力的產品之前花更多的錢來獲得良好的體驗。”
這直接適用於餐廳，但如果我們考慮與觀眾的互動也同樣重要。
他們最大限度地優化了流程：舉個例子：從您點餐、送餐到您付款，他們將等待時間縮短至 3.5 分鐘（在一家「地位較高」的快餐店，總共有3.5 分鐘的等待時間） 。所有產品均在同一時間烹飪：1'50”......。最重要的是，這一切使他們實現了 30% 的 EBITDAR。
他們測量一切，並能夠將其與其他變數聯繫起來：當他們說他們測量一切時，這意味著他們獲取所有可用數據，測量和分析它，此外，將其置於可能發生的事件的背景中他們不僅能夠在數量上進行預測分析，而且還進行定性調查以深入研究資料。
他們所做的最重要的事情之一就是了解他們的客戶是誰：例如，他們使用被追蹤的手機（我了解這是在客戶許可的情況下）來了解他們的習慣：他們來了多少次，來自哪裡，在什麼時間、什麼時間、他們住在哪裡、他們工作、到達餐廳的時間…所有這些資訊使他們能夠繪製顧客的活動地圖並了解他們去餐廳時的偏好。的區域他們喜歡這家餐廳，因此是否應該在該區域開設另一家餐廳區域，或劃定城市中不同餐廳的地理影響，或考慮送貨區域（如果有）。
他們使用人工智慧來改善客戶體驗，但他們需要將數據提供給演算法以便演算法學習。他們透過調查詢問客戶、衡量 NPS……所有這些都是為了改善體驗。
導致業務決策以及收入和成本優化的結論
他們的一些基於數據的結論是：
他們投資購買高品質披薩盒（成本 1 歐元）是值得的，因為他們已經證明這種體驗非常積極，以至於80%的人會在 Instagram 上分享。因此他們將其視為行銷投資，而不是成本。
而且，更重要的是，這個盒子讓受調查的顧客願意為這個披薩支付額外的費用（+27%）。
他們已經證明，該場所的設計使他們被認為是吃飯和約會的完美餐廳。這會增加酒類銷量。
他們還測試了音樂類型及其音量對訂購食物的影響，發現它們可以影響銷售和訂購食物類型。
他們用來裝飾房屋的精華也發生了類似的情況。一個導致訂購更健康的食物（沙拉），另一個更高的訂單導致訂購漢堡和比薩。
由於斯德哥爾摩的光線有些微弱，而且只有幾個小時，他們還將學到的知識應用到餐廳中，根據外部光線來調整強度。
所有這些都促使他們管理變量，從而實現他們的目標：以非常有效的方式最大化收入並控製成本（人員、食物、飲料......等）。
我的經驗是，您可以使用數據來影響非常定性的方面，例如客戶體驗。我們可能認為測量會引導我們做出非常嚴格的決策，但在這個例子中，它們向我們展示了達到最後細節的能力
（這是我們的直覺，但很高興看到在現實中應用）。