La tecnología podría acelerar el proceso de pedido y adaptar las ofertas a los clientes. Por Camilla Hodgson, Financial Times

  • 19 julio, 2019

Los drive-in (restaurantes que venden comida sin que las personas tengan que salir de sus autos) han sido un elemento básico de la vida estadounidense desde mediados del siglo XX, pero el modo en que funcionan y lo bien que te conocen está a punto de cambiar.

Las cadenas de comida rápida buscan implementar cámaras que reconozcan las matrículas para identificar a sus clientes, personalizar los menús digitales y acelerar las ventas. La cadena de café Starbucks comenzó a probar un sistema de este tipo en Corea del Sur el año pasado, con clientes que ya habían registrado sus autos. Ahora los restaurantes de EE.UU. buscan seguir su ejemplo.

El reconocimiento de matrículas existe desde mediados de la década del 70, pero en general se han usado para temas de seguridad. Por ejemplo, en las cámaras conectadas a los carros de policía que pueden leer las patentes de los vehículos que pasan, y comparar los resultados con una base de datos de autos buscados. El sistema alerta cuando se descubre un vehículo sospechoso.

Pero a medida que se ha ido reduciendo el costo de este tipo de softwares y también de las cámaras de alta calidad conectadas a Internet, están aumentando los usos de esta tecnología: las asociaciones de propietarios de viviendas utilizan sistemas privados para detectar delincuentes y los sitios de construcción lo usan para controlar el tráfico entrante. Sin embargo, los defensores de la privacidad dicen que esto es excesivo y que el uso generalizado de la tecnología de rastreo puede ser peligroso.

Para las cadenas minoristas, esta tecnología de reconocimiento puede ayudar a identificar a los clientes que repiten, permitiendo a las tiendas vincular un auto individual con la tarjeta de crédito de un cliente y el historial de pedidos, lo que significa que no necesitarían sacar sus teléfonos o billeteras para pagar.

Aquellos que se hayan inscrito en programas de fidelidad o en la aplicación de un restaurante podrían agregar su patente a su perfil, las cámaras tomarían fotos de las placas y el software de análisis determinaría si es un cliente conocido o no.

 

Nuevas capacidades

La empresa 5Thru que utiliza esta tecnología de reconocimiento dice que varias cadenas de drive-in en EE.UU. y Canadá estaban probando su sistema, y que esperaba firmar su primer contrato importante para fines del próximo año.

Según explica su presidente ejecutivo, Daniel McCann, la tecnología de 5Thru ayudó a los restaurantes a procesar unos 30 autos adicionales al día, al reducir el tiempo de orden. El sistema impulsado por la inteligencia artificial también mejora las ventas, explica, al recomendar artículos basados en los pedidos pasados de un cliente, el clima y lo ocupada que está la cocina de una tienda.

Hacer un seguimiento de los clientes con cámaras es solo una de las formas en que estos locales buscan ser más eficientes frente a la competencia en línea. Las innovaciones basadas en datos incluyen sistemas que alertan a las tiendas cuando un producto está agotado, y también existen aquellas que intentan interpretar expresiones en la cara de un cliente para medir su interés.

En marzo, McDonald’s pagó 300 millones de dólares por la start-up de machine learning Dynamic Yield, que se especializa en la “lógica de decisión”, para ayudar a hacer alimentos inteligentes y sugerencias adicionales para los clientes mientras hacen fila. Así, los conductores verían opciones personalizadas en sus menús digitales, según factores como la hora del día y su selección, dijo la compañía.

En 2017, la cadena de pollo frito KFC se asoció con el motor de búsqueda chino Baidu para desarrollar una herramienta de reconocimiento facial que se utiliza para predecir qué pedirá un cliente según su “edad y estado de ánimo”, y así recomendar una comida.

Aunque ninguna cadena de drive-in en Estados Unidos ha lanzado esta tecnología a gran escala, dijo McCann, “hay muchas conversaciones en marcha”. Jason Spielfogel, director de gestión de productos de la empresa de seguridad Identiv, y John Chigos, fundador de PlateSmart Technologies, también señalaron que la cantidad de consultas de los minoristas sobre estos sistemas estaba creciendo.

Mientras tanto, el grupo de telecomunicaciones AT&T dijo que había recibido numerosas solicitudes de cadenas de comida rápida que buscaban implementar tecnologías como el reconocimiento facial a través de sus redes 5G, algunas de las cuales ya están trabajando.

“Estamos ante el advenimiento de estas capacidades”, dijo Michael Colaneri, vicepresidente de minoristas y restaurantes de AT&T. Aunque “nadie lo ha logrado del todo”, agregó. Dada la creciente preocupación por la privacidad y la vigilancia, destacó la importancia de obtener el permiso del cliente antes de lanzar estos nuevos sistemas.

 

Manejo de datos

Además de la experiencia técnica, la personalización efectiva basada en datos se funda en una gran cantidad de información sobre los clientes. Los defensores de la privacidad han criticado durante mucho tiempo a estas tecnologías por ser demasiado invasivas y mal reguladas. En EE.UU., los estados tienen diferentes reglas que rigen la tecnología, que incluyen incluso a quién se pueden vender estos sistemas (cada vez más baratos y disponibles) y durante cuánto tiempo se pueden almacenar los datos.

Arkansas, Georgia y Maine, por ejemplo, restringen el uso de la tecnología a temas de seguridad. Pero las empresas pueden usar estos sistemas en la mayoría de los estados sin el consentimiento explícito de los conductores: los tribunales de EE.UU. generalmente han dictaminado que no existe ninguna expectativa de privacidad en las patentes de los autos.

Aunque las fotos recopiladas por las fuerzas policiales están protegidas por las leyes locales, algunos proveedores, como Vigilant, propiedad de Motorola, venden el acceso a enormes cantidades de datos recopilados a través de estos sistemas. Esta información no está sujeta a las mismas reglas de uso y eliminación que rigen en las leyes de protección de datos.

En este contexto, los restaurantes “no quieren hablar sobre tecnología de reconocimiento porque suena demasiado a un experimento tipo Gran Hermano”, dijo Aaron Allen, fundador de la consultora de restaurantes Aaron Allen & Associates.

Las métricas se eligen para ayudar a hacer predicciones: las cámaras pueden identificar la antigüedad, la marca y el estado de un vehículo, y determinar el tiempo durante el cual almacenar las imágenes para que sigan siendo clave en las decisiones de los minoristas.

En 2014, un usuario del foro en línea MetaFilter preguntó si McDonald’s estaba “pasando la patente de su auto a través de una base de datos, casi en tiempo real”, luego de que un empleado de la cadena de drive-in lo recibiera con un “Bienvenido de nuevo”.

Siguió un debate, que provocó hablar de paranoia, espionaje y la sugerencia de que “escanear las matrículas parece una cosa absurda, costosa y completamente inútil para una franquicia de McDonald’s”.

Pero en marzo de 2018, al discutir la adquisición de Dynamic Yield, el director de información global de la empresa, Daniel Henry, dijo que la compañía podría usar las tecnologías de reconocimiento en el futuro para personalizar menús inteligentes.

Varios años antes, en 2012, la compañía de impresión Xerox había presentado una solicitud de patente para una herramienta de manejo para ayudar a rastrear a los clientes habituales, lo que fue un paso más allá: utilizaba “información del vehículo y facial”.