Cavaはラズベリーパイのセンサーを使ってメニューボード、座席、グリルの調理法を再設計した

2017年のFast Companyの記事（Ben Paynter著）によると、地中海料理のファストカジュアルチェーンであるCavaは24店舗まで拡大し、その年にさらに18店舗の出店を計画していた。最高データサイエンティストのJosh Patchusは、一部の店舗でラズベリーパイのセンサー群を稼働させ、顧客の待ち時間から食品安全の実践に至るまでを監視していた。

モーションセンサーは、行列がメニューボード付近で詰まり、提供ステーションで客が具材を選んでいる間にも詰まることを示した。Patchusは選択肢を減らすのではなく、客がステーションに到達したときに何があるかを分かるようにメニューボードを再設計した。記事によれば、行列の進みは10パーセント速くなり、12パーセント多くの人を収容できるようになった。座席センサーは、都市部の客は食べ終わるとすぐに立ち去る一方、郊外の客は長居することを示したため、彼は郊外店舗で30パーセント多くの座席を設けることを提案し、記事によれば再設計された店舗は平方フィート当たりの売上が20パーセント増えた。

バックオフィスでは、ウォークイン冷蔵庫が開いていた時間と、温度や湿度の急変を報告した。データはバーナーの加熱が不均一であることを示したため、調理チームはラム肉団子などの品をグリルの中央から外側に向かって焼くようにした。Fast Companyは、その後、食品品質に関する苦情が28パーセント減少したと報じている。

少数の店舗に安価なラズベリーパイのセンサーを設置し、直感ではなく測定された行動に基づいてレイアウトとメニュー設計を進めること。

長い行列は客の気をそらすが、センサーは行列が実際にどこでできるかを示した。

郊外の客と都市部の客は同じ店舗をまったく異なる形で利用する。

冷蔵庫が開けっ放しにされるなど、目に見えない厨房の不具合はセンサーにしか分からない。

ラズベリーパイのシステムは、少数の試験店舗に導入できるほど安価である。

少数の試験拠点での安価なセンシングは、漠然とした「体験」という目標を、測定可能な見返りのある具体的な変更に変えることができる。

記事は上記の数値を報じており、Patchusがそれらを使ってCavaの「体験のROI」を高めたと述べている。すべての数値は同誌が同社のデータ責任者から得た報道のままのものであり、独立した測定は示されていない。