大数据应用案例 视频大数据成就麦当劳变餐饮界巨无霸

服务118个国家，拥有超过34000家餐厅，日常客户流量是6200万，每秒大约卖出75个汉堡，雇员超过75万人，年收益270亿美元，这一组数字都指向一家公司——麦当劳。

麦当劳是一家大型全球性食品服务零售商，同时又是一个数据驱动决策的信息中心化组织，创建了多学科团队去发现、开发和部署新型跨部门解决方案，将大数据转化为有用的分析成果并付诸实行。用数据驱动型文化把公司变得更加信息中心化，是麦当劳一直以来的发展策略。

“得来速”利用视频大数据提升用户体验，就是麦当劳“淘金”的成功案例之一。

一大家子人在一个小货车里点一大堆东西，会给那些排在后面只想点杯奶昔的单个顾客造成不良体验。因此，麦当劳会分析这种需求的节奏从而预测它的发生。他们基于三个不同的因素进行分析和优化：得来速的设计，消费者使用得来速过程中收到的信息，以及在得来速排队等待点餐的人群。

麦当劳监测店内人流量、顾客互动，得来速里的流动性、点餐节奏、销售网点数据、视频数据和传感器数据。从这些数据中提取的信息被用于餐厅设计、菜单更新、培训项目和供应链优化的迭代。正因为如此，尽管世界各地的麦当劳看起来一个模样，但其实每个餐厅之间有着轻微不同，因为他们被当地的市场数据分析优化过。

从预测分析中提取的信息被用于设计、信息和人员操作的迭代更新。麦当劳然后使用数据分析去发现变化产生的节点，从而发现设计、信息和人员的最优方案。麦当劳这套持续不断的流程同样被用在公司的其他方面，并被部署在麦当劳的各个分公司和世界各地的门店。

一般来讲，大数据反映的是顾客过去的行为习惯，并不能判断顾客对未来激进变化的反应。而麦当劳“充电饱”则基于大数据分析的方法，测算创新营销举措带来的效果。

麦当劳2015年8月推出了一个叫“充电饱”的加长汉堡，同期推出另一种“自由搭”——顾客可自由搭配主餐与一种饮料，价格较超值全餐低。通过分析实验门店的营业数据发现，“自由搭”带动的新销售较多，但是对于其他商品的组合造成了巨大的销售侵蚀，显示原本会买超值全餐的消费者因为能自由搭配较为低价的餐点组合，而减少购买了超值全餐，相对的“充电饱”的组合虽然销售表现不如“自由搭”亮眼，但是购买充电饱的客户皆是新的客群，归结到全店的销售来看，带动绩效成长更为显著。两种套餐的差距每年高达上千万元人民币，因此，麦当劳决议全面推行“充电饱”项目而不是“自由搭”。

基于大数据的迷人魅力，麦当劳为顾客创造最好的体验，铸就餐饮行业的巨无霸。

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