Cava nutzte Raspberry-Pi-Sensoren, um Menütafeln, Sitzgelegenheiten und Grillabläufe neu zu gestalten

Ein Fast-Company-Artikel von Ben Paynter aus dem Jahr 2017 berichtet, dass Cava, eine mediterrane Fast-Casual-Kette, auf 24 Restaurants gewachsen war, mit 18 weiteren, die in jenem Jahr geplant waren. Der leitende Datenwissenschaftler Josh Patchus betrieb in ausgewählten Restaurants ein System aus Raspberry-Pi-Sensoren, um alles von Wartezeiten der Gäste bis zu Lebensmittelsicherheitspraktiken zu überwachen.

Bewegungssensoren zeigten, dass sich die Schlangen nahe der Menütafel stauchten und während die Gäste an der Servicestation Zutaten auswählten. Statt die Auswahl zu verringern, gestaltete Patchus die Menütafeln neu, damit die Menschen wussten, was sie erwartete, wenn sie die Station erreichten; der Artikel besagt, dass sich die Schlangen 10 Prozent schneller bewegten und 12 Prozent mehr Menschen fassten. Sitzsensoren zeigten, dass städtische Gäste direkt nach dem Essen gingen, während Vorstadtgäste verweilten, weshalb er 30 Prozent mehr Sitzgelegenheiten an Vorstadtstandorten vorschlug, und der Artikel besagt, dass die umgestalteten Filialen 20 Prozent mehr Umsatz pro Quadratfuß erzielten.

Im Back-of-House meldeten Kühlräume, wie lange sie geöffnet waren und ob Temperatur- oder Feuchtigkeitsspitzen auftraten. Daten zeigten, dass die Brenner ungleichmäßig erhitzten, weshalb das Vorbereitungsteam Gerichte wie die Lammfleischbällchen von der Mitte des Grills nach außen kochte. Fast Company berichtet, dass die Beschwerden über die Lebensmittelqualität danach um 28 Prozent zurückgingen.

Einige Restaurants mit günstigen Raspberry-Pi-Sensoren ausstatten und gemessenes Verhalten statt Instinkt über Layout und Menügestaltung entscheiden lassen.

Lange Schlangen schrecken Kunden ab, und Sensoren zeigten, wo sie sich tatsächlich bildeten.

Kunden in den Vororten und in der Stadt nutzen dasselbe Restaurant sehr unterschiedlich.

Ungesehene Küchenfehler, etwa ein offen gelassener Kühlschrank, sind nur für einen Sensor sichtbar.

Ein Raspberry-Pi-System ist günstig genug, um es in einer Handvoll Testrestaurants zu installieren.

Günstige Sensorik an wenigen Pilotstandorten kann ein vages Ziel der „Experience“ in konkrete Änderungen mit messbaren Erträgen verwandeln.

Der Artikel berichtet die oben genannten Zahlen und besagt, dass Patchus sie nutzte, um Cavas „ROI of experience“ zu steigern. Alle Zahlen entsprechen der Berichterstattung des Magazins aus den Daten des Unternehmensverantwortlichen; eine unabhängige Messung wird nicht angegeben.