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Home Foodservice

Outback testa tecnologia para avaliar satisfação dos clientes

Redação de Redação
18 de outubro de 2019
no Foodservice, Notícias
0
Outback testa tecnologia para avaliar satisfação dos clientes

As próximas unidades do Outback Steakhouse poderão ser muito parecidas com uma loja da Amazon Go. A rede de restaurantes, pertencente à Bloomin ‘Brands, está testando nos Estados Unidos a tecnologia de learning machine da Presto em vários restaurantes operados por um de seus franqueados, o Evergreen Restaurant Group.

As câmeras, discretamente instaladas no saguão, capturam garçons e clientes, analisando suas interações e utilizando estas informações para melhorar a experiência do cliente. A tecnologia pode perceber longos tempos de espera, a limpeza dos lobbies e o número de clientes que saem sem irem para a mesa. Gerentes e funcionários podem receber notificações em tempo real, antes que os clientes deixem críticas negativas na plataforma de avaliação online Yelp.

A experiência do Outback está se concentrando no lobby, mas pode ser expandida para as áreas de refeição, cozinha e espaço de recolhimento na calçada.

O fundador e CEO da Presto, Rajat Suri, disse que a tecnologia ajuda os restaurantes a corrigir seus pontos cegos. Ele o compara a ser um treinador em um jogo de futebol sem poder ver a partida. “Os gerentes não podem estar em todos os lugares o tempo todo”, afirmou o executivo.

Suri, que também foi co-fundador da Lyft, disse que é “pessoalmente obcecado em conectar a tecnologia a experiências físicas primitivas”, como transporte ou restaurantes. A tecnologia de learning machine usada pela Presto está madura em outros setores, disse ele. As lojas Amazon Go sem caixa, por exemplo, usam este sistema para rastrear quem está entrando, saindo e comprando itens.

Os dados da Presto capturados pelas câmeras são excluídos automaticamente após 30 dias e nenhuma informação de identificação pessoal é rastreada ou registrada.

“É muito importante para nós que todo o ecossistema se sinta muito seguro sobre essa tecnologia”, disse Suri.

Além das preocupações com a privacidade, rastrear expressões faciais significaria muitos dados para classificar, explicou ele.

Com informações do site CNBC
*Imagem reprodução

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