Categoria: Uncategorized

No mundo tecnológico de hoje, termos como “inteligência artificial” e “machine learning” tornaram-se muito mais comuns. E não é apenas jargão – vemos esta tecnologia emergir em vários setores – desde a cadeia de suprimentos e indústria da saúde até o varejo e entretenimento, passando por restaurantes e Food Service. Embora o termo “IA” ainda possa evocar visões de robótica e filmes futuristas, a realidade é muito mais prática e comum do que se imagina.

Embora “IA” e “machine learning” sejam frequentemente usados de forma intercambiável, eles são diferentes. Antes de nos aprofundarmos em como a IA está se tornando uma ferramenta essencial para a indústria de restaurantes, é importante entender o que esses termos significam e como eles são diferentes. Para a Microsoft, a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática estão intimamente relacionadas e ligadas – mas não são a mesma coisa. A IA é “a capacidade de um sistema informático de imitar funções cognitivas humanas, como a aprendizagem e a resolução de problemas”. “Machine Learning é um subconjunto de IA que usa modelos matemáticos de dados para ajudar um computador a aprender sem instrução direta. Isso permite que um sistema de computador continue aprendendo e melhorando por conta própria, com base na experiência.

Como a IA é relevante para a indústria de restaurantes?

À medida que a IA continua a tornar-se mais disponível e popular, é natural que seja utilizada por uma das maiores e mais orientadas indústrias para o cliente. Introduzida em Food Service, IA pode ser utilizada tanto na parte da frente como na retaguarda do estabelecimento, como na otimização de inventários, na personalização da experiência do hóspede ou na otimização de ferramentas de delivery.

De acordo com uma pesquisa de 2022 sobre automação de restaurantes nos Estados Unidos, 76% dos restaurantes usam três ou mais IA ou outras ferramentas de automação na gestão de seus atendentes. Quando se trata de operações internas, como gestão de estoque, monitoramento de segurança alimentar, gestão de funcionários e análise de desempenho, 96% dos restaurantes pesquisados relataram usar ferramentas de automação. A pesquisa também destacou que 56% dos entrevistados relatam que suas receitas aumentaram desde a implementação de ferramentas automatizadas e inteligentes.

Mas antes de incorporar ferramentas de IA no seu negócio, é importante compreender como elas se enquadram na experiência do restaurante e onde fazem mais sentido para o seu restaurante.

Inteligência Artificial para Restaurantes

Na indústria alimentícia, a tecnologia de IA é mais comumente usada para automação e otimização. A hora do dia, a época do ano, os eventos locais e as condições económicas afetam as operações dos restaurantes. Numa indústria altamente volátil e com muitas variáveis, as ferramentas alimentadas por IA são mais capazes de adaptação do que software e máquinas estáticas, tornando o seu restaurante capaz de resistir às mudanças. As ferramentas de IA não apenas rastreiam métricas importantes, mas também analisam e reconhecem padrões com mais facilidade. Alternativamente, para alguns restaurantes, a tecnologia de IA pode ser uma forma de melhorar o nível de serviço que oferecem, permitindo uma experiência mais única e personalizada aos clientes que procuram inovação.  Existem inúmeras maneiras de considerar o uso de IA em seu restaurante, como:

Melhorando a experiência do hóspede e impulsionando os gastos do consumidor

Desde IA conversacional e chatbots na recepção até robôs que levam os pedidos às mesas, as ferramentas de IA que interagem diretamente com os clientes são uma maneira segura de proporcionar uma experiência única. O software alimentado por IA também pode melhorar muito a precisão do pedido, garantindo que nenhum detalhe passe despercebido pelos funcionários antes que o pedido seja entregue para entrega ou chegue às mesas.

Também pode ser tão simples quanto usar uma plataforma de gerenciamento de dados e fidelidade que tenha comportamentos adaptativos com base em seus hóspedes individualmente. Quanto mais seu cliente interage com a plataforma de marketing e fidelidade, mais inteligente o sistema se torna ao fornecer ofertas exclusivas sob medida para ele – gerando mais gastos com seu restaurante, alimentado por aprendizado de máquina.

Resolvendo desafios de pessoal de longo prazo

Um dos primeiros aspectos da gestão de restaurantes onde a integração da IA e da aprendizagem automática pode ser aplicada é a gestão de pessoal e funcionários. Com o uso de IA, as programações de pessoal podem ser geradas automaticamente com base em fatores como demanda do cliente, tráfego de pedestres, disponibilidade da equipe e até mesmo desempenho anterior dos funcionários. Isso não apenas economiza tempo e reduz a margem de erro, mas também garante que você terá a equipe certa no momento certo.

Quanto aos próprios trabalhadores, a utilização da aprendizagem automática pode tornar o trabalho mais desejável para os trabalhadores, eliminando funções manuais que diminuem a experiência do trabalhador, reduzindo assim a taxa global de rotatividade na indústria da restauração. Por exemplo, sistemas baseados em “machine learning” podem ajudar a acompanhar o desempenho dos funcionários, fornecendo feedback em tempo real e identificando áreas para melhoria. Isso não apenas ajuda sua equipe a crescer profissionalmente, mas também cria um ambiente de trabalho positivo e organizado.

Automatizando tarefas demoradas

A logística de administrar um restaurante pode ser desafiadora, principalmente quando se trata de gerenciamento de estoque. A pesquisa descobriu que 40% de todo o desperdício de alimentos nos Estados Unidos está ligado a restaurantes, supermercados e empresas de Food Service. Usar o gerenciamento inteligente baseado em IA para monitorar e gerenciar seu estoque pode ajudar muito na redução do desperdício de alimentos. A IA pode até prever a demanda por certas ofertas e itens para recomendar o pedido de uma quantidade proporcional.

Os restaurantes podem aproveitar o poder do “machine learning” para automatizar muitas tarefas demoradas, liberando os gerentes para se concentrarem no impacto diário da prestação de serviços e do envolvimento do cliente, além de oferecer a melhor experiência possível ao cliente.

Migrando para um drive-thru com tecnologia de IA

Um sistema de pedidos de quiosque ou de celular para hóspedes é uma alternativa conveniente para os clientes gerenciarem suas próprias compras sem o envolvimento dos funcionários. Com tecnologias como reconhecimento facial ou pedidos por chatbot, os restaurantes podem criar uma experiência de pedido única para clientes de drive-thru. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento facial no serviço de drive-thru pode ajudar os restaurantes a personalizar a experiência do cliente. Ao rastrear o comportamento e as preferências do cliente, os restaurantes podem fazer recomendações de menu e até mesmo oferecer promoções vinculadas aos seus padrões de compra anteriores. No entanto, ao implementar tecnologias como reconhecimento facial, é importante entender que clientes de diferentes idades responderão a elas de forma diferente. Por exemplo, a geração Y e os clientes mais jovens cresceram com um nível de conforto com suas fotos sendo capturadas e compartilhadas nas redes sociais, então a ideia de reconhecimento facial pode não alarmá-los, mas os clientes mais velhos podem ser mais resistentes. Como tal, é importante manter sua base de clientes em mente ao escolher as ferramentas certas com tecnologia de IA para seu restaurante.

Mantendo seu restaurante funcionando — mesmo quando surge um problema

Quando os clientes entram em seu restaurante, eles não pensam em seu ponto de venda, caixa registradora ou qualquer outro tipo de tecnologia — até que algo caia. Quando uma parte vital da infraestrutura do seu restaurante desmorona, isso pode sufocar as operações do seu restaurante e a experiência dos seus clientes, o que afeta diretamente seus resultados financeiros. Com as soluções PDV tradicionais, as vendas devem parar enquanto você corrige manualmente qualquer que seja o problema. Em contraste, a IA pode tirar o trabalho manual do ambiente de tecnologia, conectando todos os produtos em um ecossistema de plataforma que integra suporte a ele. Isso significa que se algo cair, o resto do ecossistema pode relatar às equipes de suporte apropriadas e se corrigir sem que você precise fazer nada. Isso pode parecer automação de processo robótico ou ferramentas de aprendizado de máquina, ambas as quais ajudam a manter seu restaurante operacionalmente ativo e funcionando.

Conduzindo uma cozinha eficiente que entrega continuamente

IA na cozinha significa ter tecnologia que organiza pedidos e pratos para que a equipe entenda quem, o quê, onde e quando de cada pedido. Para começar, ela pode manter seu inventário atualizado; se um item ficar fora de estoque, a cozinha notificará automaticamente o PDV para que a equipe possa informar os clientes. Uma cozinha com tecnologia de IA brilha particularmente quando os pedidos são feitos, eliminando muitas áreas onde o erro humano pode resultar em uma experiência ruim para os clientes. Uma oportunidade comum para erros acontece quando a equipe da recepção usa tíquetes de papel para comunicar pedidos à cozinha, onde pode haver uma confusão na caligrafia ou no tempo dos pedidos; em contraste, restaurantes que utilizam IA na cozinha podem organizar pedidos claramente, cronometrando-os com base em quando foram enviados. Ela também pode mostrar pedidos que estão na parte de trás há muito tempo, para que você não deixe os clientes esperando muito tempo. A tecnologia também pode classificar pedidos com base em se eles foram para jantar, para viagem ou de terceiros, para que o empratamento possa ser feito com precisão sem desperdiçar pratos ou recipientes.

A tecnologia também é útil para instruir a equipe sobre como cozinhar tudo. Se você tem uma nova equipe, ela pode ensiná-los a preparar e cozinhar itens sem que um gerente precise se afastar de suas funções. Se você tem uma equipe multilíngue, a tecnologia da cozinha também pode traduzir etapas e instruções. Ela também pode prever quando certos itens devem ser cozidos para que o prato inteiro esteja pronto ao mesmo tempo e fresco para o cliente. A IA ajuda a manter sua equipe organizada e informada sobre os pedidos certos na hora certa para que seus clientes possam ter uma ótima experiência, independentemente de quem esteja no fundo.

Embora a IA possa parecer estranha, complexa ou intimidadora, seu uso no ambiente do restaurante ajuda a reduzir as necessidades e demandas do operador ou gerente do restaurante. Onde quer que haja tecnologia em seu restaurante, a IA pode simplificar tarefas demoradas e trabalhar em conjunto com você e sua equipe para criar a melhor experiência para seus clientes.

Nos últimos anos, o autoatendimento evoluiu de um recurso suplementar para um componente essencial da experiência de varejo, transformando a forma como os clientes compram. De acordo com o relatório RBR 2024 Global Self-Checkout, 2023 foi um ano recorde para remessas de terminais de autoatendimento, principalmente para a Europa Ocidental, destacando sua crescente importância no varejo. O autoatendimento oferece maior eficiência, maior acessibilidade e mais caixas de checkout sem os custos adicionais de mão de obra. No entanto, para proprietários e gerentes de lojas, o autoatendimento também pode aumentar a vulnerabilidade em torno da perda de mercadorias.

Os métodos tradicionais de prevenção de perdas utilizam medidas baseadas em alertas como uma abordagem fundamental para esse problema, o que aumenta os obstáculos ao roubo e geralmente leva a melhores resultados de perdas em toda a loja. No entanto, quando aplicada ao autoatendimento, essa abordagem tem várias falhas críticas:

• Ela pressupõe que a maior parte da perda de encolhimento em autoatendimento é a mesma que em toda a loja.
• Ela ignora formas mais sutis de encolhimento por clientes que inicialmente não pretendem roubar.
• Ela afeta uma grande maioria de clientes, correndo o risco de afastar clientes honestos e custando ao varejista mais do que apenas uma redução em seus lucros.
• Mais importante, essas medidas geralmente operam assumindo que toda a perda é devido a roubo intencional. Na realidade, uma parcela substancial da redução no autoatendimento não é intencional. Pesquisas feitas pelo ECR Loss Group e Adrian Beck em 2018 e 2022 revelaram que 52% da redução é acidental, ofuscando os 48% atribuídos à intenção maliciosa.

Entender a distinção entre roubo não intencional e intencional é crucial para uma prevenção eficaz no autoatendimento, pois afetará todos os compradores. A Dra. Emmeline Taylor, do Departamento de Sociologia da City, University of London, introduziu o termo “swipers” para descrever clientes aparentemente bem-intencionados que se envolvem em furtos de rotina. Esses indivíduos podem sair acidentalmente da loja sem pagar por algo e, ao perceber o quão fácil é, continuar a explorar o sistema roubando. Eles também podem justificar suas ações devido a experiências negativas na loja ou como compensação por aumentos de preços ou redução de pessoal.

As estratégias tradicionais de prevenção de perdas geralmente não conseguem lidar com comportamentos de swiper. Com a pressão adicional dos aumentos globais no custo de vida, há um risco maior de comportamentos de golpistas pela primeira vez na zona de autoatendimento. Essa tendência é agravada pelas mídias sociais, reforçando a facilidade e a aceitabilidade social desse desafio em uma escala mais rápida do que o setor de varejo pode contê-lo. Lidar com isso requer uma mistura de soluções, incluindo tecnologia de IA, como PickList Assist e Everseen da NCR Voyix, e treinamento operacionalizado de encolhimento direcionado que ofereça atendimento excepcional ao cliente. Um simples sorriso, uma saudação amigável, resolução rápida de problemas e um adeus caloroso podem impactar significativamente o comportamento do cliente, transformando perdas potenciais em interações positivas e limitando riscos adicionais. Ao se concentrar em estratégias de soluções combinadas, os varejistas podem combater efetivamente o encolhimento acidental e intencional, aprimorando a experiência geral de autoatendimento em vez de perseguir o risco de movimentação na área de autoatendimento.

As 3 principais fontes comuns de risco de autoatendimento resultando em perda

Como estudos recentes indicam que o comportamento do swiper é cada vez mais comum, os varejistas estão prestando mais atenção às vulnerabilidades em seus sistemas. Os varejistas que usam soluções combinadas com tecnologia de IA globalmente estão vendo até 5% das transações incluírem pelo menos um desses comportamentos mais comuns listados abaixo. Essas estatísticas refletem o desafio significativo que os varejistas enfrentam para impedir que os clientes saiam da loja sem pagar por todas as suas mercadorias, acidentalmente ou propositalmente, mesmo quando são compradores habituais e potencialmente familiarizados com a interface. Abordar corretamente a prevenção de perdas no autoatendimento requer inovação, informada por toda a gama de comportamento do comprador.

1. Itens não escaneados
Itens não escaneados representam o maior desafio e o maior volume de perdas no autoatendimento, geralmente respondendo por mais de 60% do problema. Não importa se os compradores intencionalmente ou não não estão escaneando itens, 3% das transações incluem mercadorias não escaneadas, o que leva a uma perda significativa de receita, mas também apresenta uma oportunidade de melhoria para clientes e funcionários, além de melhorar a lucratividade final.

Motivadores de itens não escaneados:

• Desafios de acessibilidade: Interfaces personalizadas e designs exclusivos de UI (User Interface) podem confundir compradores pouco frequentes.
• Problemas de embalagem: Itens não escaneados na primeira tentativa ou produtos não listados, resultando em erros de “item desconhecido”.
• Interferência de código QR: Códigos QR em produtos interrompem leitores de código de barras.

Pontos-chave para prevenção eficaz:

• Alertas de peso ineficazes: 77% dos gerentes de prevenção de perdas veem os alertas de peso como a melhor solução para esse problema hoje, de acordo com o relatório do ECR. No entanto, alertas falsos geralmente ocorrem porque o peso do produto não está alinhado com o banco de dados, levando a intervenções desnecessárias. Além disso, embora a equipe possa atender a esses alertas, eles geralmente não conseguem resolver o problema subjacente.
• Aprendizado com base em dados: ferramentas como a Everseen analisam dados reais de alto volume de 140.000 caixas de autoatendimento diariamente para capturar comportamentos reais do varejo e criar alertas não escaneados precisos. O sistema deles emprega “empurrões suaves”, usando GIFs para gentilmente estimular e corrigir o comportamento do cliente, criando uma experiência positiva para clientes e funcionários.
• Responsabilidade do cliente: entender os desafios do cliente e corrigir comportamentos é essencial. Ao tomar medidas para corrigir roubos acidentais ou intencionais, os varejistas podem converter riscos e perdas potenciais em transações de pagamento, garantindo uma experiência de autoatendimento mais segura e eficiente agora e no futuro.

2. Uso indevido de códigos de consulta de preço
O uso múltiplo de PLUs (códigos de consulta de preço) é um problema comum em que os clientes usam o código de um item para registrar um item diferente. Por exemplo, um cliente pode usar o código para cebolas ou batatas para escanear vários itens que, em alguns casos, custam significativamente mais. Esse comportamento, seja intencional ou devido a erros genuínos, geralmente passa despercebido, levando a perdas substanciais de receita e imprecisões de estoque.

Moivadores do uso indevido de PLU:

• Uso intencional: alguns clientes podem usar deliberadamente um código PLU mais barato para economizar dinheiro em itens mais caros.
• Erros genuínos: barreiras de idioma, opções de menu pouco claras, imagens de itens ruins e interfaces de varejo inconsistentes podem levar a erros honestos. Os clientes podem ter dificuldade para encontrar os códigos corretos e usar inadvertidamente o errado, resultando em redução não intencional.
• Implementação de soluções eficazes: para combater esse problema, é essencial aproveitar a tecnologia avançada de IA e combinada com o treinamento da equipe. Soluções como o PickList Assist da NCR Voyix podem detectar itens e reduzir as opções de escolha para os clientes. Permitir que uma maçã mostre apenas as opções de maçã reduz a oportunidade de abuso do sistema. Isso também significa que não há necessidade de alertas para a equipe e menos atrito para os clientes, a partir de uma simples mudança que beneficia a todos.

Além disso, o treinamento operacionalizado de redução alinhado com as soluções móveis RAP (Remote Attendant Program) equipa e capacita os anfitriões de autoatendimento com as habilidades necessárias para reconhecer e lidar com comportamentos ruins adicionais. Essa abordagem combinada de tecnologia e vigilância humana pode reduzir significativamente a ocorrência de redução relacionada à PLU, seja intencional ou não.

Pontos-chave para prevenção eficaz:

• Detecção com tecnologia de IA: o PickList Assist e o Everseen da NCR Voyix utilizam análise de dados em tempo real para identificar e sinalizar transações suspeitas envolvendo uso indevido de PLU.
• Treinamento da equipe: processo operacionalizado usando dispositivos portáteis informativos e treinamento de redução alinhado ajuda a equipe a se tornar adepta a detectar e responder à manipulação de PLU, aumentando sua capacidade de intervir adequadamente.
• Interfaces de usuário aprimoradas: garantir que os sistemas de autoatendimento tenham suporte claro e multilíngue e imagens precisas do produto pode ajudar a reduzir erros não intencionais dos clientes.
• Interação com o cliente: envolver os clientes com interações e assistência positivas pode impedir comportamento fraudulento e promover transações honestas.

3. Saída sem pagamento (“walk off”)
“Walk-off” é quando um cliente inicia o checkout em uma fila de autoatendimento, mas sai antes de pagar. Isso pode acontecer devido a genuína falta de supervisão, problemas técnicos como tempo limite de pagamento ou roubo intencional. Às vezes, os clientes podem levar mercadorias não pagas com eles, representando uma perda direta. Mesmo quando a mercadoria é deixada para trás, é necessário que os funcionários coletem e reabasteçam esses itens, levando a ineficiências operacionais.

Motivadores de abandonos:

• Alertas inaudíveis: quando os alertas programados são muito silenciosos ou ausentes, os clientes podem perdê-los ou ir embora sem chamar a atenção da equipe.
• Distrações visuais: quando as mensagens na tela são confusas, os compradores podem entender mal ou se distrair.
• Falta de portões de saída: embora pareça simples, uma barreira física pode efetivamente evitar abandonos.
  Supervisão passiva da equipe: se os membros da equipe não forem devidamente treinados, eles podem não perceber comportamentos suspeitos ou incorretos do cliente.
• Sistemas de pagamento confusos: quando os clientes não entendem o sistema de pagamento, eles podem ficar frustrados e abandonar a transação. em dificuldades técnicas, resultando em clientes frustrados

Pontos-chave para prevenção eficaz:

• Alerta com tecnologia de IA: usar a tecnologia de IA para monitorar o comportamento do cliente e detectar potenciais abandonos em tempo real pode ajudar a equipe a intervir prontamente.
• Treinamento de equipe: O treinamento operacionalizado de encolhimento equipa a equipe para reconhecer e lidar com desistências de forma eficaz, garantindo que eles saibam como ajudar os clientes e evitar perdas.
• Experiência do usuário aprimorada: Agilizar o processo de autoatendimento com instruções claras e tecnologia confiável pode reduzir desistências não intencionais.

O primeiro passo para lidar com essas fontes comuns de risco no autoatendimento é entendê-las. Então, com a combinação das soluções estratégicas destacadas neste artigo, como PickList Assist e Connected Associate da NCR Voyix, bem como os portões de saída Everseen e ITab, e a camada adicional de equipes de atendimento ao cliente bem treinadas, os varejistas podem criar uma defesa robusta contra desistências acidentais e intencionais.

A NCR Voyix atua há cerca de 140 anos no desenvolvimento de soluções a fim de melhorar as experiências dos clientes e garantir o crescimento de seus parceiros, sobretudo àqueles que atuam no comércio digital nos setores de varejo, restaurantes e instituições financeiras.

Além de reforçar sua estratégia de crescimento no Brasil, a NCR Voyix anuncia seu novo nome. A expansão será conduzida por meio de parceiros, com foco em software, serviços e soluções tecnológicas para os setores de varejo e restaurantes. A primeira parte do nome, NCR, simboliza a expertise específica da empresa e sua longa trajetória de mais de 140 anos nos setores de varejo, restaurantes e bancos.

A segunda parte do nome, Voyix, deriva da palavra “viagem” e representa o papel da empresa como guia, ajudando os clientes a navegar pelas mudanças e alcançar o sucesso nos negócios. A letra “x” conecta o digital ao físico, simbolizando a integração entre tradição e inovação, um compromisso com o futuro do comércio. A empresa parceira encarregada de representar e comercializar as soluções da NCR Voyix é a Venditx, uma empresa local gerida por profissionais com mais de 30 anos de experiência no mercado de alta tecnologia.

Desta forma, o nome composto apresenta uma combinação entre a expertise na atuação da indústria, desenvolvendo soluções que guiam os clientes rumo a experiências de banco digital, varejo e restaurantes de classe mundial.

“Estamos muito otimistas com esta nova fase da companhia. O NCR Voyix é o braço do comércio digital que atende ao varejo, restaurantes e banco digital buscando capacitar as empresas para oferecerem experiências para seus clientes”, afirma Diego Gomez, vice-Presidente de varejo e restaurantes para o Caribe e América Latina.