Cava 用 Raspberry Pi 感測器重新設計菜單看板、座位與燒烤方式

Ben Paynter 於 2017 年在《Fast Company》的報導指出，地中海式快速休閒連鎖餐廳 Cava 當時已展店至 24 家，並計畫當年再開 18 家。首席資料科學家 Josh Patchus 在部分門市架設一套 Raspberry Pi 感測器系統，監測範圍從顧客等候時間到食品安全作業皆有涵蓋。

動作感測器顯示，排隊人潮會在菜單看板附近擠成一團，並在客人於供餐檯挑選配料時再度打結。Patchus 並未刪減選項，而是重新設計菜單看板，讓顧客抵達供餐檯前就知道會有哪些選擇；報導稱排隊速度因此加快 10%，可容納人數增加 12%。座位感測器顯示，市區顧客吃完就立刻離開，郊區顧客則會久留，因此他建議郊區門市增加 30% 座位；報導稱重新設計後的門市每平方英尺營收增加 20%。

在後場，走入式冷藏庫會回報庫門開啟了多久，以及任何溫度或濕度異常飆升。資料顯示爐火加熱不均，因此備餐團隊改為從烤爐中央往外烤製羊肉丸等品項。《Fast Company》報導，此後食品品質客訴下降 28%。

在少數幾家門市裝設廉價的 Raspberry Pi 感測器，讓實測行為而非直覺來驅動空間配置與菜單設計。

大排長龍會讓顧客打退堂鼓，而感測器顯示了隊伍實際形成的位置。

郊區與市區顧客使用同一家餐廳的方式大不相同。

看不見的廚房缺失，例如冷藏庫門沒關，只有感測器能察覺。

Raspberry Pi 系統成本低廉，足以裝設在少數幾家測試門市。

在少數試點門市進行廉價感測，能把模糊的「體驗」目標轉化為具體改變，並帶來可衡量的回報。

報導陳述上述數字，並稱 Patchus 藉此提升 Cava 的「體驗投資報酬率」。所有數字均為該雜誌依據公司資料主管所述而報導，並未提供獨立測量結果。