Haalbaarheidsonderzoek Shiftleader Vision

Inleiding

Horecaondernemers komen ogen en oren te kort op de werkvloer om de optimale klantervaring te kunnen waarborgen. Zijn de tafels wel net afgeruimd? Zijn er bepaalde tafels die klanten niet willen gebruiken? Is de vloer nog schoon? Hoe druk is het in de zaak? Zijn de rijen voor de kassa niet te lang? Wachten klanten niet te lang op hun bestellingen, of op het vrijkomen van een tafel? Het wordt voor horecaondernemers, zeker gezien de krapte op de arbeidsmarkt, steeds moeilijker om deze factoren tijdig in de gaten te (blijven) houden en hier proactief op te acteren.

Behoefte aan Oplossingen

Daarnaast zijn deze factoren veelal lastig te concretiseren/te meten, aangezien zij subjectief van aard zijn. Horecaondernemers hebben behoefte aan een oplossing waarmee deze subjectieve variabelen op automatische wijze kunnen worden gemeten en geconcretiseerd tot harde data en inzichten waar eenvoudig op kan worden gestuurd.

Shiftleader Vision

Deze behoefte merkt ook Shiftleader, een recent opgericht softwarebedrijf dat de horeca op een datagedreven manier wil digitaliseren. Daarom wil Shiftleader in dit project de haalbaarheid onderzoeken van Shiftleader Vision. Dit zou een separate softwaremodule voor het Shiftleader-platform worden.

Functionaliteiten van de Module

Met deze module zouden horecaondernemers op automatische wijze ogen en oren op de werkvloer kunnen verkrijgen ten behoeve van inzichten in de hiervoor benoemde vragen. Concreet zou dit via een koppeling met Internet of Things (IoT) sensoren gaan, welke met behulp van heatmaps data kunnen verzamelen over factoren zoals:

• De drukte in de zaak
• De rijen voor de kassa
• De netheid van de tafels, vloer en toiletten

Data-analyse en Inzichten

De Shiftleader Vision software zou deze rauwe heatmap-data vervolgens real-time analyseren en omzetten naar inzichten waar de horecaondernemer op kan acteren, zoals:

1. Er zijn zoveel mensen in de zaak
2. De rij voor de kassa is gemiddeld zo lang
3. De wachttijd op tafeltjes is zo lang
4. De gemiddelde tijd die een klant aan een tafel spendeert is zo lang
5. Deze tafels worden amper gebruikt

Acties op Basis van Inzichten

Op basis van deze inzichten zou de horecaondernemer (ook op afstand) tijdig kunnen bepalen of:

• Er personeel moet worden bij- of afgeschakeld
• Tafels moeten worden afgeruimd
• Er extra moet worden schoongemaakt
• Bepaalde tafels/zithoeken in de zaak structureel niet aantrekkelijk zijn voor klanten en waarom
• Er een extra check moet worden gedaan op het aantal toiletrollen

Verbetering van Klanttevredenheid

Zo zouden horecaondernemers de klanttevredenheid op datagedreven wijze kunnen inzien en verhogen, waarmee zij uiteindelijk hun omzet kunnen optimaliseren.