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| 本文作者： 劉偉 | 2019-03-27 13:05 |
雷鋒網(wǎng)注：本文譯自wired，作者為Brian Barrett。
提起麥當(dāng)勞你首先會想到什么？肯定是巨無霸漢堡而不是大數(shù)據(jù)。不過麥當(dāng)勞最近的一宗收購或許將扭轉(zhuǎn)這一印象。
據(jù)悉，麥當(dāng)勞即將宣布與Dynamic Yield達(dá)成收購協(xié)議。后者是一家位于以色列的大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司，專門為零售商提供算法驅(qū)動的“決策邏輯”技術(shù)。當(dāng)消費(fèi)者將商品添加至在線購物車時，這項(xiàng)技術(shù)可以向用戶推薦其他顧客購買過的商品。據(jù)Techcrunch報(bào)道，Dynamic Yield的估值高達(dá)3億美元。也就是說，這將成為1999年收購Boston Market以來，麥當(dāng)勞最大手筆的收購。
當(dāng)然，這筆錢對麥當(dāng)勞只是小case。光2018年，這家公司就獲得了近60億美元的凈收入，當(dāng)年年末的自由現(xiàn)金流多達(dá)42億美元。但驕人的業(yè)績下麥當(dāng)勞也有不少煩惱，比如不清楚去“得來速”消費(fèi)的顧客喜歡哪些商品。
麥當(dāng)勞每天需要服務(wù)大約6800萬顧客，其中大多數(shù)選擇在“得來速”汽車餐廳消費(fèi)。“得來速”是麥當(dāng)勞于1975年推出的一種外賣服務(wù)。顧客駕車進(jìn)入購餐車道，不需要下車就可以進(jìn)行點(diǎn)餐、付款、拿取產(chǎn)品，之后駕車駛離購餐車道。麥當(dāng)勞完成收購后，Dynamic Yield的技術(shù)將率先應(yīng)用于這一場景。
這兩年我們?nèi)湲?dāng)勞餐廳或“得來速”汽車餐廳消費(fèi)，注意到它的顯示大屏已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化，但這是麥當(dāng)勞數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果的冰山一角。
2015年Steve Easterbrook就任CEO以來，麥當(dāng)勞進(jìn)行了一系列調(diào)整，比如上線APP，與Uber Eats合作外賣服務(wù)，對數(shù)字基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行一系列重大升級。甚至還把總部從郊區(qū)搬到了充滿活力的芝加哥西城區(qū)附近，以招攬更多的青年才俊。
結(jié)合這一背景，收購Dynaimc Yield并不是麥當(dāng)勞數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開始，而是過程中的一劑催化劑。
雷鋒網(wǎng)注：麥當(dāng)勞CEO Steve Easterbrook
Easterbrook在接受Wired采訪時說道：“我們還需要將這項(xiàng)新技術(shù)與原有業(yè)務(wù)整合到一起，確保各個部分的交流能夠暢通無阻。怎樣才能從大規(guī)模營銷轉(zhuǎn)向大規(guī)模個性化營銷？關(guān)鍵在于用真正對客戶有益的方式解鎖整個生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)資產(chǎn)?！?/p>
今天，顧客開車靠近麥當(dāng)勞的“得來速”汽車餐廳時，餐廳的數(shù)字顯示屏?xí)ㄟ^橫幅或者促銷板塊的方式表示歡迎。顧客下單時，顯示屏?xí)袚Q到完整菜單。不過這些顯示內(nèi)容都是固定的，千人一面。換句話說，除了早餐和午餐時間顯示的內(nèi)容有所差異，它并不能根據(jù)顧客的喜好做出改變。
但有了Dynaimc Yield的技術(shù)就完全不一樣了。目前麥當(dāng)勞已經(jīng)在邁阿密的一家餐廳進(jìn)行了試點(diǎn)。Dynaimc Yield的算法可以綜合分析天氣、時間、交通、附近大事件、歷史銷售情況等各種數(shù)據(jù)，且范圍涵蓋世界各地的特許經(jīng)營店。
這套機(jī)器學(xué)習(xí)模型最主要的應(yīng)用在于向顧客展示該地點(diǎn)最受歡迎的產(chǎn)品，從而推動潛在的銷售增長。比如屏幕會在顧客點(diǎn)餐后顯示：感謝您選擇快樂套餐，或許您也想要一杯雪碧。
“這個行業(yè)從不缺少數(shù)據(jù)，缺少的是從中汲取的洞察和智慧”，Easterbrook說道。
麥當(dāng)勞并不愿意透露目前他們通過機(jī)器學(xué)習(xí)獲得了哪些洞察，或者個性化推薦給銷售增長帶來了哪些影響。不過，不難想象，假設(shè)有人在下午5點(diǎn)訂購了兩份歡樂兒童套餐，這份訂單很可能是父母給孩子點(diǎn)的。這時如果在顯示器上重點(diǎn)展示咖啡或者甜點(diǎn)，往往會激發(fā)他們弄點(diǎn)提神飲料或者吃吃甜食的愿望。與任何機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一樣，真正的收益可能出乎我們的預(yù)料。
麥當(dāng)勞執(zhí)行副總裁兼全球首席信息官Daniel Henry表示，“我們看機(jī)器學(xué)習(xí)模型給出的建議，或許并不理解，但它對顧客是有價值的。這套模型不僅會分析某個顧客的數(shù)據(jù)，也會從其他客戶身上獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)。隨著跟顧客的互動越來越多，這套模型也會變得越來越聰明?！?/p>
麥當(dāng)勞定義了很多規(guī)則來平衡公司收入和用戶體驗(yàn)。據(jù)幾位麥當(dāng)勞高管介紹，如果汽車餐廳的點(diǎn)餐隊(duì)伍行進(jìn)緩慢，那么大屏上的菜單就會自動切換到耗時較短的食物，引導(dǎo)顧客選擇這些產(chǎn)品，以加快隊(duì)伍行進(jìn)速度。當(dāng)窗口不那么忙碌時，顯示屏上則會展示制作工藝更復(fù)雜、利潤也更豐厚的三明治等，以增加營收。
當(dāng)然，和所有企業(yè)一樣，麥當(dāng)勞并不會告訴你，“你點(diǎn)的東西太多了，可能吃不完”。麥當(dāng)勞雖然重視用戶體驗(yàn)，但它最終的目的還是增加收入。
站在更高的維度，考慮到麥當(dāng)勞長期以來積累了豐富的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，未來它還可以將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到更加寬廣的領(lǐng)域。Easterbrook 指出，“大家會看到我們用智能預(yù)測算法分析廚房產(chǎn)生的實(shí)時信息，以增強(qiáng)對供應(yīng)鏈的掌控。雖然目前我們還沒有實(shí)現(xiàn)，但隨著我們將客戶需求預(yù)測與餐廳的庫存數(shù)據(jù)打通，整個供應(yīng)鏈的運(yùn)作無疑會更加精細(xì)。我相信這一切都將成為現(xiàn)實(shí)?！盓asterbrook 強(qiáng)調(diào)，麥當(dāng)勞是一家高銷量、低利潤的企業(yè)，因此任何有助于壓縮成本、減少浪費(fèi)的舉措都意義重大。
再考慮到麥當(dāng)勞的龐大體量，它對供應(yīng)鏈的任何改造，都將牽動整個食品行業(yè)的變革。這無疑讓我們對這樁收購案充滿了想象。
麥當(dāng)勞為這筆收購花費(fèi)了3億多美金，肯定不僅僅是為了試點(diǎn)，也不僅僅是為了優(yōu)化菜單顯示。
Henry表示，他希望未來三個月麥當(dāng)勞能夠在1000家門店部署這項(xiàng)技術(shù)，并逐步推廣至它在美國的14000多家餐廳，乃至全世界。
當(dāng)然，這項(xiàng)技術(shù)也可以用在公司的更多方面。Henry指出：“這項(xiàng)技術(shù)不僅能夠在餐廳發(fā)揮作用，也可以用來管理廚房、線上訂單以及付費(fèi)操作等。但我們還是要腳踏實(shí)地，先聚焦從某一個點(diǎn)做起?！?/p>
其中最重要的，就是如何通過智能化引擎打造個性化服務(wù)體驗(yàn)。雖然麥當(dāng)勞已經(jīng)針對菜單顯示做了優(yōu)化，但Easterbrook顯然有更遠(yuǎn)大的目標(biāo)。Easterbrook說道，“如果客戶愿意表明自己的喜好——他們有多種方法能夠做到這一點(diǎn)——那么我們能夠?yàn)槠涮峁└鄮椭ㄖ苯诱故舅麄儌€人最喜歡的餐點(diǎn)。”同時他也強(qiáng)調(diào)，麥當(dāng)勞一直非常重視隱私問題。
對于個性化和隱私保護(hù)之間的平衡，Easterbrook給出了一些潛在方案。例如，麥當(dāng)勞已經(jīng)在其商店周圍 使用地理圍欄來了解移動應(yīng)用客戶何時接近并相應(yīng)地準(zhǔn)備他們的訂單。Easterbrook還建議使用某種信標(biāo)技術(shù) ，以嚴(yán)格篩選加入的智能手機(jī)。此外，車牌識別可以讓系統(tǒng)在車輛接近時識別特定客戶，并根據(jù)他們的購買歷史相應(yīng)地調(diào)整數(shù)字菜單。
消費(fèi)者對這種跟蹤的興趣仍有待觀察，特別是當(dāng)人們對個人數(shù)據(jù)的價值和敏感度的認(rèn)識達(dá)到新的高度時。“隨著我們前進(jìn)，我們將會非常敏感地學(xué)習(xí)，”Easterbrook說道：“我認(rèn)為隨著時間的推移，我們將證明可以為愿意與我們分享信息的客戶提供價值。”
Dynamic Yield創(chuàng)立于2011年，總部設(shè)在紐約與特拉維夫，并擁有非常豪華的客戶陣容，包括宜家、絲芙蘭以及Urban Outfitters。收購?fù)瓿?，Dynamic Yield仍將保持獨(dú)立運(yùn)營，同時發(fā)展麥當(dāng)勞之外的其他業(yè)務(wù)。
Dhynamic Yield聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Liad Agmon 表示，“我們?nèi)詫⒗^續(xù)保持積極的心態(tài)。我認(rèn)為我們的客戶將從多個方面從此次收購中受益。首先就是不必?fù)?dān)心投資風(fēng)險(xiǎn)——我們不再需要尋求資金，從而能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新發(fā)展。此外，被麥當(dāng)勞收入囊中，也意味著 Dynamic Yield 徹底擺脫了被傳統(tǒng)軟件廠商吞并的風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>
收購Dhynamic Yield之前，麥當(dāng)勞考察過大約30家和它提供類似業(yè)務(wù)的公司，并在完成邁阿密試點(diǎn)項(xiàng)目后作出了決定。Henry表示，“Dynamic Yield吸引我們的可能不是產(chǎn)品本身，而是它所擁有的數(shù)據(jù)科學(xué)家、大量人才以及和我們類似的執(zhí)行力。”
收購Dynamic Yield本質(zhì)上相當(dāng)于在麥當(dāng)勞的技術(shù)棧添加了一層個性化服務(wù)技術(shù)。向麥當(dāng)勞餐廳顯示屏推送內(nèi)容的軟件會對每份訂單進(jìn)行API調(diào)用，并由Dynamic Yield分析后返回結(jié)果。這種無縫對接的一大優(yōu)勢在于，麥當(dāng)勞幾乎不需要進(jìn)行任何額外的財(cái)政投入。真正花錢的，可能就是那一塊顯示屏。
應(yīng)對麥當(dāng)勞每天6800萬的客戶量對Dynamic Yield來說并非難事。Agmon 指出，Dynamic Yield曾經(jīng)處理過很多線上訂單，和線上相比，麥當(dāng)勞的業(yè)務(wù)量其實(shí)并不算夸張。
而且，線上和線下世界的界限正變得愈發(fā)模糊。Agmon 表示，“對比人們在線上和線下的消費(fèi)，會發(fā)現(xiàn)他們的購物模式有所差別。盡管如此，在線下獲得的見解依舊可以指導(dǎo)線上業(yè)務(wù)，反之亦然。我認(rèn)為，線下線上已經(jīng)融為了一個連續(xù)的體系，而不是彼此獨(dú)立的兩個部分?！?/p>
正因如此，許多人把麥當(dāng)勞視為一家科技公司，并將這次收購看作其二十年來最重要一筆收購。從現(xiàn)在開始，我們在網(wǎng)上的每一次購物都將包含決策邏輯，而這種決策邏輯也將存在于我們在實(shí)體店中購買的套餐里。
Easterbrook 表示，“我們的業(yè)務(wù)非常簡單。如果顧客想要吃點(diǎn)什么或者喝點(diǎn)什么，他們就會來找我們。我們并不打算利用技術(shù)改變?nèi)藗兊纳?，而只是想讓人們生活得更舒適?！?span style="color: #FFFFFF;">雷鋒網(wǎng)
