Cava, 라즈베리 파이 센서로 메뉴판·좌석·그릴 방식 재설계

2017년 Ben Paynter가 Fast Company에 쓴 기사에 따르면, 지중해식 패스트캐주얼 체인 Cava는 24개 매장으로 성장했고 그해 18개 매장을 추가로 열 계획이었다. 최고 데이터 과학자 Josh Patchus는 일부 매장에서 라즈베리 파이 센서 시스템을 운영해 고객 대기 시간부터 식품 안전 관행까지 모니터링했다.

동작 센서는 줄이 메뉴판 근처에 몰리고, 손님이 서빙 스테이션에서 재료를 고르는 동안에도 몰린다는 것을 보여줬다. Patchus는 선택지를 줄이는 대신, 손님이 스테이션에 도착했을 때 무엇을 예상할지 알 수 있도록 메뉴판을 재설계했고, 기사에 따르면 줄은 10퍼센트 더 빨리 움직였고 12퍼센트 더 많은 사람을 수용했다. 좌석 센서는 도시 손님이 식사 직후 떠나는 반면 교외 손님은 오래 머문다는 것을 보여줬고, 그래서 그는 교외 매장에 좌석을 30퍼센트 더 두자고 제안했으며, 기사에 따르면 재설계된 매장은 평방피트당 매출이 20퍼센트 더 늘었다.

주방 뒤쪽에서는 워크인 냉장고가 문이 얼마나 오래 열려 있었는지, 온도나 습도가 급등했는지를 보고했다. 데이터는 버너가 고르지 않게 가열된다는 것을 보여줬고, 그래서 조리 팀은 양고기 미트볼 같은 품목을 그릴 중앙에서 바깥쪽으로 조리했다. Fast Company는 그 후 식품 품질 불만이 28퍼센트 줄었다고 보도한다.

몇몇 매장에 저렴한 라즈베리 파이 센서를 설치하고, 직감이 아니라 측정된 행동이 배치와 메뉴 설계를 이끌게 한다.

긴 줄은 고객을 떠나게 하고, 센서는 줄이 실제로 어디서 형성되는지를 보여줬다.

교외와 도시의 고객은 같은 매장을 매우 다르게 이용한다.

냉장고 문이 열린 채 방치된 것 같은 보이지 않는 주방 결함은 센서로만 드러난다.

라즈베리 파이 시스템은 몇몇 테스트 매장에 설치할 수 있을 만큼 저렴하다.

몇몇 파일럿 현장에서의 저렴한 센싱은 막연한 '경험' 목표를 측정 가능한 수익이 있는 구체적 변화로 바꿀 수 있다.

기사는 위 수치를 보도하며 Patchus가 이를 활용해 Cava의 '경험의 ROI'를 높였다고 말한다. 모든 수치는 잡지가 회사의 데이터 책임자로부터 들은 대로이며, 독립적인 측정은 제시되지 않는다.