雷鋒網注：本文譯自wired，作者為Brian Barrett。
提起麥當勞你首先會想到什麼？肯定是巨無霸漢堡而不是大資料。不過麥當勞最近的一宗收購或許将扭轉這一印象。
據悉，麥當勞即将宣布與Dynamic Yield達成收購協定。後者是一家位于以色列的大資料初創公司，專門為零售商提供算法驅動的“決策邏輯”技術。當消費者将商品添加至線上購物車時，這項技術可以向使用者推薦其他顧客購買過的商品。據Techcrunch報道，Dynamic Yield的估值高達3億美元。也就是說，這将成為1999年收購Boston Market以來，麥當勞最大手筆的收購。
當然，這筆錢對麥當勞隻是小case。光2018年，這家公司就獲得了近60億美元的淨收入，當年年末的自由現金流多達42億美元。但驕人的業績下麥當勞也有不少煩惱，比如不清楚去“得來速”消費的顧客喜歡哪些商品。
“得來速”汽車餐廳
麥當勞每天需要服務大約6800萬顧客，其中大多數選擇在“得來速”汽車餐廳消費。“得來速”是麥當勞于1975年推出的一種外賣服務。顧客駕車進入購餐車道，不需要下車就可以進行點餐、付款、拿取産品，之後駕車駛離購餐車道。麥當勞完成收購後，Dynamic Yield的技術将率先應用于這一場景。
這兩年我們去麥當勞餐廳或“得來速”汽車餐廳消費，注意到它的顯示大屏已經實作了數字化，但這是麥當勞數字化轉型成果的冰山一角。
2015年Steve Easterbrook就任CEO以來，麥當勞進行了一系列調整，比如上線APP，與Uber Eats合作外賣服務，對數字基礎架構進行一系列重大更新。甚至還把總部從郊區搬到了充滿活力的芝加哥西城區附近，以招攬更多的青年才俊。
結合這一背景，收購Dynaimc Yield并不是麥當勞數字化轉型的開始，而是過程中的一劑催化劑。
雷鋒網注：麥當勞CEO Steve Easterbrook
Easterbrook在接受Wired采訪時說道：“我們還需要将這項新技術與原有業務整合到一起，確定各個部分的交流能夠暢通無阻。怎樣才能從大規模營銷轉向大規模個性化營銷？關鍵在于用真正對客戶有益的方式解鎖整個生态系統中的資料資産。”
今天，顧客開車靠近麥當勞的“得來速”汽車餐廳時，餐廳的數字顯示屏會通過橫幅或者促銷闆塊的方式表示歡迎。顧客下單時，顯示屏會切換到完整菜單。不過這些顯示内容都是固定的，千人一面。換句話說，除了早餐和午餐時間顯示的内容有所差異，它并不能根據顧客的喜好做出改變。
但有了Dynaimc Yield的技術就完全不一樣了。目前麥當勞已經在邁阿密的一家餐廳進行了試點。Dynaimc Yield的算法可以綜合分析天氣、時間、交通、附近大事件、曆史銷售情況等各種資料，且範圍涵蓋世界各地的特許經營店。
這套機器學習模型最主要的應用在于向顧客展示該地點最受歡迎的産品，進而推動潛在的銷售增長。比如螢幕會在顧客點餐後顯示：感謝您選擇快樂套餐，或許您也想要一杯雪碧。
“這個行業從不缺少資料，缺少的是從中汲取的洞察和智慧”，Easterbrook說道。
麥當勞并不願意透露目前他們通過機器學習獲得了哪些洞察，或者個性化推薦給銷售增長帶來了哪些影響。不過，不難想象，假設有人在下午5點訂購了兩份歡樂兒童套餐，這份訂單很可能是父母給孩子點的。這時如果在顯示器上重點展示咖啡或者甜點，往往會激發他們弄點提神飲料或者吃吃甜食的願望。與任何機器學習系統一樣，真正的收益可能出乎我們的預料。
麥當勞執行副總裁兼全球首席資訊官Daniel Henry表示，“我們看機器學習模型給出的建議，或許并不了解，但它對顧客是有價值的。這套模型不僅會分析某個顧客的資料，也會從其他客戶身上擷取訓練資料。随着跟顧客的互動越來越多，這套模型也會變得越來越聰明。”
麥當勞定義了很多規則來平衡公司收入和使用者體驗。據幾位麥當勞高管介紹，如果汽車餐廳的點餐隊伍行進緩慢，那麼大屏上的菜單就會自動切換到耗時較短的食物，引導顧客選擇這些産品，以加快隊伍行進速度。當視窗不那麼忙碌時，顯示屏上則會展示制作工藝更複雜、利潤也更豐厚的三明治等，以增加營收。
當然，和所有企業一樣，麥當勞并不會告訴你，“你點的東西太多了，可能吃不完”。麥當勞雖然重視使用者體驗，但它最終的目的還是增加收入。
站在更高的次元，考慮到麥當勞長期以來積累了豐富的資料資産，未來它還可以将這項技術應用到更加寬廣的領域。Easterbrook 指出，“大家會看到我們用智能預測算法分析廚房産生的實時資訊，以增強對供應鍊的掌控。雖然目前我們還沒有實作，但随着我們将客戶需求預測與餐廳的庫存資料打通，整個供應鍊的運作無疑會更加精細。我相信這一切都将成為現實。”Easterbrook 強調，麥當勞是一家高銷量、低利潤的企業，是以任何有助于壓縮成本、減少浪費的舉措都意義重大。
再考慮到麥當勞的龐大體量，它對供應鍊的任何改造，都将牽動整個食品行業的變革。這無疑讓我們對這樁收購案充滿了想象。
個性化服務
麥當勞為這筆收購花費了3億多美金，肯定不僅僅是為了試點，也不僅僅是為了優化菜單顯示。
Henry表示，他希望未來三個月麥當勞能夠在1000家門店部署這項技術，并逐漸推廣至它在美國的14000多家餐廳，乃至全世界。
當然，這項技術也可以用在公司的更多方面。Henry指出：“這項技術不僅能夠在餐廳發揮作用，也可以用來管理廚房、線上訂單以及付費操作等。但我們還是要腳踏實地，先聚焦從某一個點做起。”
其中最重要的，就是如何通過智能化引擎打造個性化服務體驗。雖然麥當勞已經針對菜單顯示做了優化，但Easterbrook顯然有更遠大的目标。Easterbrook說道，“如果客戶願意表明自己的喜好——他們有多種方法能夠做到這一點——那麼我們能夠為其提供更多幫助，包括直接展示他們個人最喜歡的餐點。”同時他也強調，麥當勞一直非常重視隐私問題。
對于個性化和隐私保護之間的平衡，Easterbrook給出了一些潛在方案。例如，麥當勞已經在其商店周圍 使用地理圍欄來了解移動應用客戶何時接近并相應地準備他們的訂單。Easterbrook還建議使用某種信标技術 ，以嚴格篩選加入的智能手機。此外，車牌識别可以讓系統在車輛接近時識别特定客戶，并根據他們的購買曆史相應地調整數字菜單。
消費者對這種跟蹤的興趣仍有待觀察，特别是當人們對個人資料的價值和敏感度的認識達到新的高度時。“随着我們前進，我們将會非常敏感地學習，”Easterbrook說道：“我認為随着時間的推移，我們将證明可以為願意與我們分享資訊的客戶提供價值。”
關于 Dynamic Yield
Dynamic Yield 創立于 2011 年，總部設在紐約與特拉維夫。Dynamic Yield 擁有非常豪華的客戶陣容，包括宜家、絲芙蘭以及 Urban Outfitters。即使在收購之後，他們仍将繼續保持獨立營運，并計劃在麥當勞的管理之外發展其它業務。
Dhynamic Yield 公司聯合創始人兼 XEO Liad Agmon 表示，“我們仍将繼續保持積極的心态。我認為我們的客戶将從多個方面通過此次收購受益。首先就是不必擔心投資風險——我們不再需要尋求資金，而能夠專注于創新發展。此外，被麥當勞招至麾下，也意味着 Dynamic Yield 徹底擺脫了被某些傳統軟體廠商吞并的風險。”
麥當勞公司此前曾對大約 30 家提供類似個性化引擎服務的公司時行了審查，并在完成邁阿密試點項目後決定選擇 Dynamic Yield。Henry 表示，“促使我們做出決策的可能不在于産品本身，而是 Dynamic Yield 所擁有的資料科學家、大量人才以及他們與我們類似的快速行動能力。”
Dynamic Yield 公司在本質上相當為麥當勞的技術堆棧添加了個性化層。為顯示器提供展示素材的軟體會對每份訂單進行 API 調用，并由 Dynamic Yield 傳回結果。這種無縫性對接的另一大優勢，在于麥當勞幾乎不需要進行任何額外的财政投入。換言之，真正花錢的地方，其實就是這一塊顯示屏而已。
另外，每天接待 6800 萬快餐客戶的需求并不會給 Dynamic Yield 帶來太大壓力。Agmon 指出，與網絡購物世界相比，麥當勞的這一業務量不會給系統施加太多壓力，畢竟其系統原本就充斥着海量的訂單與待排序項目。更重要的是，這樣的聯系使如今實體世界與數字世界間的界限變得愈發模糊。
Agmon 表示，“設想一下人們如何在實體店内購買，以及如何在網上商店中購物，就會發現他們的購物方式其實有所不同。當然，從實體店中獲得的洞察見解也同樣适用于網絡商店；反之亦然，我們也可以利用網絡商店的資料指導實體店中的商品準備。我認為二者已經成為一種連續的體系，而非彼此獨立的不同體驗。”
也正是基于這樣的理由， 很多人才将當下的麥當勞視為一家科技公司，并将此次收購看作其二十年以來最重要的一筆交易 。從現在開始，我們在網上的每一次購物都将包含決策邏輯，而這種決策邏輯也将存在于我們在實體店中購買的套餐裡。
Easterbrook 指出，“我們的業務非常簡單。如果顧客想要吃點什麼或者喝點什麼，他們就會來找我們。我們并不打算利用技術改變人們的生活，而隻是想讓人們生活得更舒适。”雷鋒網(公衆号：雷鋒網)
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