McDonalds secara resmi melakukan akuisisi Dynamic Yield, sebuah perusahaan machine learning asal Israel. Dengan akuisisi ini, McDonalds akan memanfaatkan machine learning untuk meningkatkan penjualan, termasuk di layanan drive thru-nya.
Sekadar mengingatkan, machine learning adalah metodologi yang memadukan data dari berbagai sumber untuk mendapatkan pola tertentu. Berbekal pola tersebut, perusahaan akan lebih mudah melakukan inisiatif yang tepat sasaran.
Dynamic Yield sendiri adalah perusahaan yang selama ini fokus di area pemanfaatan machine learning untuk retail. Dengan melakukan akuisisi terhadap Dynamic Yield, McDonalds berharap bisa memanfaatkan data untuk meningkatkan penjualan. Untuk melakukan akuisisi ini, McDonalds harus merogoh kantong sebesar US$300 juta, atau sekitar Rp.4,5 triliun.
Kira-kira, bagaimana implementasi machine learning di McDonalds?
Salah satu area pemanfaatan adalah di layanan drive thru. Selama ini, McDonalds melayani 68 juta per hari, dengan 70% di antaranya memilih layanan drive thru. Karena itu, penting bagi McDonalds untuk meningkatkan layanan sekaligus meningkatkan nilai transaksi.
Baca Juga: Google buka kursus machine learning gratis
Dengan memanfaatkan machine learning, dua hal tersebut bisa dicapai. Apalagi saat ini sebagian layanan drive thru McDonalds sudah menggunakan display layar yang dinamis, sehingga menu yang terpampang bisa diubah sesuai kebutuhan.
Contohnya, jika terjadi antrian panjang, layar tersebut bisa menampilkan menu yang telah tersedia atau yang pembuatannya relatif cepat. mudah dibuat. Dengan begitu, calon pembeli jadi terdorong membeli menu tersebut, sehingga durasi per transaksi bisa lebih cepat.
Pemanfaatan machine learning juga bisa digunakan untuk meningkatkan nilai transaksi. Contohnya jika kondisi sedang panas, layar display akan sengaja menampilkan ice cream atau minuman dingin yang menyegarkan sehingga “menggoda” calon pembeli.
Pendek kata, ada banyak skenario pemanfaatan dari sistem berbasis machine learning ini. Apalagi sistem machine learning bisa menarik data dari berbagai sumber, mulai dari kondisi cuaca, kondisi lalu-lintas, stok barang, posisi pelanggan berdasarkan data aplikasi, dan masih banyak lagi. Karena sistem machine learning bisa mengolah data dalam jumlah besar dengan cepat, rekomendasi yang diberikan juga akan semakin presisi.
Dalam jangka panjang, McDonalds juga bisa memanfaatkan machine learning di area lain. Contohnya untuk menganalisa menu paling populer, stok barang yang paling ideal, sampai menu apa yang paling banyak dibeli dalam periode tertentu.