Ennek csak egyik példája a célzott reklámhirdetések, amelyek kapcsán már komoly intézkedéseket láthattunk, hiszen a sokrétű információ egészen bizalmas szinten engedi megismerni a vásárlókat – nem véletlenül korlátozza ezeket a GDPR is például.
Az adatelemzők és a szoftverfejlesztők most úgy tűnik, az éttermekbe is változást hoznak: a tervek szerint részletes profilokat hoznának létre a telefonos alkalmazásokon keresztül, amivel figyelembe vennék a vendégek esetleges ételallergiáit, valamint ízlésük meghatározásával próbálnák javítani az étterem látogatás élményét. A kaliforniai Sweetgreen étteremlánc például nemrégiben kezdett bele egy ilyen adatbázis megalkotásába, ez pedig csak az első lépése annak a hosszú folyamatnak, amivel a vendéglátóknak komolyabb belátása nyílik a vendégek szokásaiba - írja a Wall Street Journal.
Régen még ismerték a vendégeket...
Ezek az adatok komoly segítséget nyújthatnak, mivel az általános statisztikák szerint az éttermek általános forgalma stagnál, a rengeteg online szolgáltatás és street food megjelenése pedig egyre több lehetőséget kínál a fogyasztóknak – ebben a helyzetben pedig még ez is komoly versenyelőnyhöz juttathatja a szemfüles vendéglátókat.
A visszatérő vendégek beható ismerete mindig is nagy pozitívum volt a vendéglátásban, a főként törzsvendégekből működő egységeknél pedig elképzelhetetlen volt, hogy ne ismerjék ki a vendégek ízlését. A digitalizáció és a piac kiszélesedése elszemélytelenítette ezen kapcsolatokat, a telefonos applikáck és az online asztalfoglalás mentén azonban még vissza lehet térni a gyökerekhez. A globális felmérések szerint csaknem 3 milliárd éttermi rendelés érkezett online az előző évben. Ez az összes rendelés 5 százalékát teszi ki, ami hatalmas ugrás a 2015-ben tapasztalt 2 százalékhoz képest.
A GDPR elterjedése azonban akadályt jelent ebben, a vendéglátósok ugyanis így nem tudják kényükre-kedvükre lehívni az adatokat a fogyasztókról, csak külön engedéllyel. Sok étterem hűségprogramokon keresztül gyűjti az adatokat ezek a gyakorlatok azonban csak a törzsvendégek preferenciáira mutatnak rá (akiket a legkevésbé kell meggyőzni arról, hogy visszatérjenek), új vendégek toborzásában aligha tudnak segíteni.
Már az ajtóban tudják, mit szeretnénk
Az egyszeri tételek sokkal könnyebb telefonos alkalmazásokon keresztül vizsgálni, a következő lépés azonban a még részletesebb adatok begyűjtése és elemzése. A már 16 országban jelen lévő Altamarea Group olasz étteremlánc már egy olyan felhőalapú foglalásmenedzselő programot használ, ahova az allergéneken túl a vendégek gyakori választásai is bekerülnek – így ha egy vendég egy másik országban menne be az étteremlánc egyik egységébe, már tudják, hogyan fogadják.
A Starbucks korábban módosított irányelvein, mivel appjukat csak a rendszeres vásárlók használhatták. Bár a rendszer több mint 15 millió aktív felhasználót tartott számon, csaknem 60 millió betérő fogyasztóról nem volt ismeretük. Márciusban megnyitották a programot mindenki számára. A üzletekben lévő Wi-Fi használatát email alapú regisztrációhoz kötötték, további adatok megadásával pedig Happy Hour akciókat kezdtek ajánlani. Az új stratégiával három hónap alatt több mint 5 millió új felhasználóról szereztek ismeret, amivel közelebb kerülnek a vásárlók ízlésének megállapításához.
A megszokott menük mellet a vendégeket új ételekkel is kínálhatják, amelyek várhatóan passzolnak az ízlésükhöz - míg az asztalukhoz ülve kérés nélkül is kedvenc welcome drink-jüket fogyaszthatják. A nagyobb piaci résztvevők visszajelzései szerint a felhőalapú szolgáltatás érezhetően növelte a vendégek elégedettségét, mivel ezzel olyan apró gesztusokkal tudnak kedveskedni, amitől élménnyé válik egy étteremben eltöltött este.
A továbbfejlesztett program már személyreszabható tápérték-adatokat is mutat a vendégek élményei alapján. Ezen programok működéséhez persze elengedhetetlen lesz a fogyasztók visszajelzése és adatainak megosztása, de egy ilyen rendszer általános elterjedésével a digitalizáció még egy piacot lehet képes átformálni a XXI. században.
A Richter talán folytathatja az erősödést. 
