August 7, 2023
Avez-vous déjà commandé de la nourriture en ligne, êtes-vous arrivé à l'heure de ramassage indiquée et avez-vous tout de même attendu 10, 15 ou 20 minutes supplémentaires pour que votre nourriture soit prête ? Et si les délais de collecte et de livraison indiqués par les sites et applications de commande en ligne étaient exacts et que vous aviez confiance que vos plats seraient chauds et frais dès votre arrivée ? C'est le problème que Fresh KDS est en train de résoudre grâce à un système de prédiction des commandes basé sur l'IA. Lisez la suite pour en savoir plus.
Tout le monde avait beaucoup de raisons d'avoir peur en mars 2020 lorsqu'un nouveau coronavirus d'une virulence et d'une transmissibilité inconnues a déferlé sur la planète. Outre les inquiétudes évidentes concernant leur santé (et celle de leurs proches), les restaurateurs et les travailleurs ont dû s'inquiéter pour leurs moyens de subsistance car les fermetures ont entraîné la fermeture des commerces en présentiel.
L'impact immédiat sur les restaurants a été considérable : au cours de la dernière semaine de mars 2020, le nombre de transactions d'une année sur l'autre a chuté de 33,85 % pour les restaurants américains à service rapide et de 71,77 % pour les restaurants américains à service complet, selon un rapport du ministère américain de l'Agriculture. La chute abrupte des transactions d'une année à l'autre s'est poursuivie en avril avant d'amorcer une lente reprise.
À cette époque, la solution salvatrice pour les restaurants était de passer des commandes en ligne, par le biais de canaux directs, de services tiers ou des deux. Les restaurants qui n'avaient jamais proposé de commandes en ligne auparavant se sont empressés de mettre en place des systèmes, et les restaurants qui n'effectuaient auparavant qu'un faible pourcentage des commandes « à emporter » se sont soudainement retrouvés à effectuer 100 % de leurs commandes hors site.
Les commandes hors établissement constituent toutefois une toute nouvelle série de défis auxquels les restaurants doivent faire face. La plupart des restaurants ont été construits avec une cuisine adaptée à la taille de la salle à manger. Historiquement, plusieurs régulateurs naturels permettaient de contrôler le nombre de commandes pouvant être passées à la fois. Par exemple, le nombre de tables dans le restaurant, l'espacement des sièges entre les stands de l'hôte, le caissier qui prend les commandes ou le nombre de voitures pouvant passer une file d'attente permettent de réguler la demande imposée à la cuisine. La commande en ligne permet de contourner ces obstacles. Et bien que chaque système de commande soit soumis à des règles d'étranglement, le restaurant moyen accepte désormais les commandes en ligne provenant de plusieurs plateformes, ce qui signifie que les commandes envahissent facilement la cuisine pendant les périodes de pointe.
De plus, les commandes hors site ont un seuil de précision élevé. Si une commande ne contient pas de ketchup ou a été préparée accidentellement avec le mauvais type de fromage, le personnel du restaurant peut facilement résoudre le problème et satisfaire le client. Cependant, si le client ne découvre l'erreur qu'après avoir quitté le restaurant, il est beaucoup plus difficile pour le restaurant de s'en remettre et les dommages à la relation avec le client sont encore plus importants.
Aujourd'hui, trois ans après que la pandémie a contraint les restaurants à adopter rapidement de nouvelles technologies et à s'adapter à l'évolution du comportement des consommateurs, le trafic des restaurants a retrouvé son niveau d'avant la pandémie, mais les restaurateurs ressentent toujours les effets durables des changements provoqués par la pandémie. Le pourcentage de commandes en ligne/hors établissement est resté élevé pour la plupart des restaurants. Le client type de Fresh KDS a constaté une multiplication par 3 du nombre de commandes en ligne/hors site par rapport à avant la pandémie. De plus, en raison de l'impact de la pandémie sur le marché du travail, il est plus difficile que jamais pour les restaurants d'embaucher et de fidéliser des employés. Le rapport sur l'état de l'industrie de la National Restaurant Association pour 2022 a révélé que 7 restaurateurs sur 10 ont déclaré ne pas avoir assez de personnel.
Il est clair que les effets de l'augmentation des commandes en ligne sont à la fois bénéfiques et néfastes pour les restaurants. De même, l'augmentation des commandes en ligne a eu des impacts à la fois positifs et négatifs sur les clients des restaurants. Des millions de personnes apprécient la commodité de commander en ligne et de se faire livrer un large éventail de plats à leur porte ; toutefois, lorsque les plats ne sont pas prêts à temps, c'est frustrant pour les consommateurs. Les commandes qui prennent plus de temps que prévu laissent les clients affamés attendre leur repas, tandis que les commandes préparées trop tôt peuvent être froides au moment où les clients les reçoivent.
La possibilité de proposer des délais précis aux clients et aux chauffeurs-livreurs tiers contribuerait grandement à résoudre les problèmes opérationnels de la cuisine et à offrir une meilleure expérience aux clients. En indiquant des temps d'attente plus longs mais plus précis pendant les périodes de pointe, les restaurants atténueraient naturellement la courbe de demande. Au lieu de restreindre les canaux en ligne et de perdre des commandes, celles-ci seraient repoussées pour répondre au volume actuel. Les clients bénéficient également d'heures de ramassage précises, car cela leur permet de planifier en conséquence.
La solution semble claire, alors pourquoi personne ne l'a-t-il construite plus tôt ? Une étude menée par Fresh KDS a révélé que les principales plateformes de commande en ligne ne sont précises que 5 minutes après le temps de préparation réel, environ 35 % du temps, ce qui signifie que la majorité des clients attendent plus de 5 minutes pour leurs commandes ou récupèrent des commandes qui sont froides (ou chaudes) depuis plus de 5 minutes ! Les systèmes de commande en ligne se trompent sur les délais de soumission pour deux raisons principales :
Fresh KDS occupe une position unique pour prédire avec précision quand les commandes seront prêtes. Comme Fresh KDS reçoit des commandes à la fois sur place et en ligne, elle est au courant des commandes provenant de tous les canaux. De plus, Fresh KDS sait quand les commandes sont réellement prêtes et terminées en fonction des changements de statut sur les écrans KDS et les stations de plats à emporter. Au lieu de faire des suppositions sur le temps nécessaire pour préparer les articles et le temps nécessaire pour emballer les commandes, Fresh KDS dispose de données réelles en temps réel sur chaque commande qui passe par le système d'affichage de la cuisine.
À l'aide de ces données d'augmentation de commandes en temps réel provenant du système d'affichage de la cuisine, Fresh KDS a créé un modèle d'IA capable de prédire quand une commande sera prête. Les modèles actuels sont précis en 5 minutes dans plus de 85 % des cas. Ces modèles ne feront que gagner en précision à mesure que Fresh KDS collectera davantage de données et de commentaires. L'avantage de cette approche est qu'elle n'oblige pas les restaurateurs ou le personnel de cuisine à faire quoi que ce soit de plus : il n'y a pas de règles compliquées à établir ni de suppositions à faire concernant la capacité. Tout ce que la cuisine a à faire c'est utiliser le KDS, qui transmet les commandes au fur et à mesure qu'elles sont préparées, et le modèle fait le reste.
Le système de prédiction des commandes aura de nombreuses applications. La première application que Fresh KDS teste actuellement fournit aux clients des prévisions précises par SMS une fois la commande passée. À l'avenir, ces prévisions seront intégrées à la page de paiement des plateformes de commande en ligne et utilisées pour fournir des alertes et des modifications au KDS afin que les cuisines soient en mesure d'améliorer leurs performances. Contactez notre équipe pour en savoir plus sur les avantages que Fresh KDS peut apporter à votre entreprise.
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