談到麥當勞，你想到的是「大麥克」還是「大數據」？想必是前者。不過，隨著這家全球速食龍頭開始擁抱機器學習，未來你很可能要改觀了。

麥當勞近日宣佈收購以色列AI新創Dynamic Yield，要透過大數據為消費者重塑得來速的購物體驗。

3億美元收購AI新創，麥當勞積極向時代靠攏

Dynamic Yield是間為電商提供「決策邏輯」技術的AI新創，當你將一項產品加入購物車時，會在網頁上向你介紹別的消費者也購買了哪些產品的，就是這項技術。

據傳麥當勞花費超過3億美元收購這間新創，是該公司自1999年買下波士頓超市以來，規模最為龐大的併購案。

身為全球首屈一指的速食業者，麥當勞每天服務超過6,800萬名顧客，其中大多數都是透過得來速窗口購買餐點，也因此，麥當勞希望借助機器學習的力量，重塑得來速的消費體驗，一併促進銷售額成長。

包括在店內設立自助點餐裝置、與Uber Eats合作送餐到府等，近年來，麥當勞在數位化的道路上做了許多努力，而這次收購AI新創也是這家超過60年歷史的速食龍頭，一次與時俱進的嘗試。

從大規模行銷邁向大規模個人化

麥當勞擁有龐大的顧客群體，累積數據不成問題，但怎麼運用才是關鍵所在。麥當勞執行長史蒂夫．伊斯特布魯克（steve Easterbrook）表示，麥當勞接下來要做的是從大規模行銷邁向大規模個人化。

在目前於邁阿密進行的測試項目中，麥當勞利用機器學習技術，讓得來速的電子看板變得更「機靈」，彙整過去銷售數據、天氣、當地交通、周遭活動等各種範疇的資訊，挑選出當下最適合向消費者推薦的產品。

舉例來說，夏日炎炎、氣溫飆升的時候，它可能就會建議你來杯冰炫風；當處於尖峰時段，得來速大排長龍時，電子看板則會引導顧客選擇備餐較快的餐點，減少等待時間，塑造良好的消費體驗。

其實2015年時，麥當勞也曾測試依據天氣推薦飲品，並成功增加每位顧客的平均消費金額，這次要做的只是更進一步。

史蒂夫．伊斯特布魯克提到，機器學習技術將顧客與廚房緊密串連在一起，未來他們希望能進一步將連結範圍擴大至供應鏈，從預測顧客消費拓展到決定庫存，降低不必要的成本消耗。他解釋，對於速食業這樣薄利多銷的行業來說，任何能減少浪費的辦法，都可以創造非常大的價值。

民眾接受度是關鍵

對於機器學習技術的應用，麥當勞充滿許多想法，例如結合車牌識別技術，辨識每位前來消費的顧客，根據他們的消費紀錄、偏好推薦餐點；或者結合進手機App內，在民眾消費時進行客製化推薦。

但在隱私爭議滿天飛的資訊時代，消費者能否接受這樣的客製化服務，或許還有待考量，史蒂夫．伊斯特布魯克表示，踏出每一步時，他們都會非常謹慎、敏感，「我認為隨著時間過去，如何向願意敞開心胸的顧客展現我們所能回饋的價值，會是越來越重要的一件事。」

麥當勞並不打算將機器學習技術，侷限在得來速的框框裡，未來店內的自助點餐機，也能借重這項技術向消費者推薦最適當的產品。在初步計畫中，他們期望能在3個月內將這項技術拓展至1千家據點，最終遍及全美14,000多家餐廳。

資料來源：Wired、Vox