雷锋网注：本文译自wired，作者为Brian Barrett。
提起麦当劳你首先会想到什么？肯定是巨无霸汉堡而不是大数据。不过麦当劳最近的一宗收购或许将扭转这一印象。
据悉，麦当劳即将宣布与Dynamic Yield达成收购协议。后者是一家位于以色列的大数据初创公司，专门为零售商提供算法驱动的“决策逻辑”技术。当消费者将商品添加至在线购物车时，这项技术可以向用户推荐其他顾客购买过的商品。据Techcrunch报道，Dynamic Yield的估值高达3亿美元。也就是说，这将成为1999年收购Boston Market以来，麦当劳最大手笔的收购。
当然，这笔钱对麦当劳只是小case。光2018年，这家公司就获得了近60亿美元的净收入，当年年末的*现金流多达42亿美元。但骄人的业绩下麦当劳也有不少烦恼，比如不清楚去“得来速”消费的顾客喜欢哪些商品。
“得来速”汽车餐厅
麦当劳每天需要服务大约6800万顾客，其中大多数选择在“得来速”汽车餐厅消费。“得来速”是麦当劳于1975年推出的一种外卖服务。顾客驾车进入购餐车道，不需要下车就可以进行点餐、付款、拿取产品，之后驾车驶离购餐车道。麦当劳完成收购后，Dynamic Yield的技术将率先应用于这一场景。
这两年我们去麦当劳餐厅或“得来速”汽车餐厅消费，注意到它的显示大屏已经实现了数字化，但这是麦当劳数字化转型成果的冰山一角。
2015年Steve Easter*就任CEO以来，麦当劳进行了一系列调整，比如上线APP，与Uber Eats合作外卖服务，对数字基础架构进行一系列重大升级。甚至还把总部从郊区搬到了充满活力的芝加哥西城区附近，以招揽更多的青年才俊。
结合这一背景，收购Dynaimc Yield并不是麦当劳数字化转型的开始，而是过程中的一剂催化剂。
雷锋网注：麦当劳CEO Steve Easter*
Easter*在接受Wired采访时说道：“我们还需要将这项新技术与原有业务整合到一起，确保各个部分的交流能够畅通无阻。怎样才能从大规模营销转向大规模个性化营销？关键在于用真正对客户有益的方式解锁整个生态系统中的数据资产。”
今天，顾客开车靠近麦当劳的“得来速”汽车餐厅时，餐厅的数字显示屏会通过横幅或者促销板块的方式表示欢迎。顾客下单时，显示屏会切换到完整菜单。不过这些显示内容都是固定的，千人一面。换句话说，除了早餐和午餐时间显示的内容有所差异，它并不能根据顾客的喜好做出改变。
但有了Dynaimc Yield的技术就完全不一样了。目前麦当劳已经在迈阿密的一家餐厅进行了试点。Dynaimc Yield的算法可以综合分析天气、时间、交通、附近大事件、历史销售情况等各种数据，且范围涵盖世界各地的特许经营店。
这套机器学习模型最主要的应用在于向顾客展示该地点最受欢迎的产品，从而推动潜在的销售增长。比如屏幕会在顾客点餐后显示：感谢您选择快乐套餐，或许您也想要一杯雪碧。
“这个行业从不缺少数据，缺少的是从中汲取的洞察和智慧”，Easter*说道。
麦当劳并不愿意透露目前他们通过机器学习获得了哪些洞察，或者个性化推荐给销售增长带来了哪些影响。不过，不难想象，假设有人在下午5点订购了两份欢乐儿童套餐，这份订单很可能是父母给孩子点的。这时如果在显示器上重点展示咖啡或者甜点，往往会激发他们弄点提神饮料或者吃吃甜食的愿望。与任何机器学习系统一样，真正的收益可能出乎我们的预料。
麦当劳执行副总裁兼全球首席信息官Daniel Henry表示，“我们看机器学习模型给出的建议，或许并不理解，但它对顾客是有价值的。这套模型不仅会分析某个顾客的数据，也会从其他客户身上获取训练数据。随着跟顾客的互动越来越多，这套模型也会变得越来越聪明。”
麦当劳定义了很多规则来平衡公司收入和用户体验。据几位麦当劳高管介绍，如果汽车餐厅的点餐队伍行进缓慢，那么大屏上的菜单就会自动切换到耗时较短的食物，引导顾客选择这些产品，以加快队伍行进速度。当窗口不那么忙碌时，显示屏上则会展示制作工艺更复杂、利润也更丰厚的三明治等，以增加营收。
当然，和所有企业一样，麦当劳并不会告诉你，“你点的东西太多了，可能吃不完”。麦当劳虽然重视用户体验，但它最终的目的还是增加收入。
站在更高的维度，考虑到麦当劳长期以来积累了丰富的数据资产，未来它还可以将这项技术应用到更加宽广的领域。Easter* 指出，“大家会看到我们用智能预测算法分析厨房产生的实时信息，以增强对供应链的掌控。虽然目前我们还没有实现，但随着我们将客户需求预测与餐厅的库存数据打通，整个供应链的运作无疑会更加精细。我相信这一切都将成为现实。”Easter* 强调，麦当劳是一家高销量、低利润的企业，因此任何有助于压缩成本、减少浪费的举措都意义重大。
再考虑到麦当劳的庞大体量，它对供应链的任何改造，都将牵动整个食品行业的变革。这无疑让我们对这桩收购案充满了想象。
个性化服务
麦当劳为这笔收购花费了3亿多美金，肯定不仅仅是为了试点，也不仅仅是为了优化菜单显示。
Henry表示，他希望未来三个月麦当劳能够在1000家门店部署这项技术，并逐步推广至它在美国的14000多家餐厅，乃至全世界。
当然，这项技术也可以用在公司的更多方面。Henry指出：“这项技术不仅能够在餐厅发挥作用，也可以用来管理厨房、线上订单以及付费操作等。但我们还是要脚踏实地，先聚焦从某一个点做起。”
其中最重要的，就是如何通过智能化引擎打造个性化服务体验。虽然麦当劳已经针对菜单显示做了优化，但Easter*显然有更远大的目标。Easter*说道，“如果客户愿意表明自己的喜好——他们有多种方法能够做到这一点——那么我们能够为其提供更多帮助，包括直接展示他们个人最喜欢的餐点。”同时他也强调，麦当劳一直非常重视隐私问题。
对于个性化和隐私保护之间的平衡，Easter*给出了一些潜在方案。例如，麦当劳已经在其商店周围 使用地理围栏来了解移动应用客户何时接近并相应地准备他们的订单。Easter*还建议使用某种信标技术 ，以严格筛选加入的智能手机。此外，车牌识别可以让系统在车辆接近时识别特定客户，并根据他们的购买历史相应地调整数字菜单。
消费者对这种跟踪的兴趣仍有待观察，特别是当人们对个人数据的价值和敏感度的认识达到新的高度时。“随着我们前进，我们将会非常敏感地学习，”Easter*说道：“我认为随着时间的推移，我们将证明可以为愿意与我们分享信息的客户提供价值。”
关于 Dynamic Yield
Dynamic Yield 创立于 2011 年，总部设在纽约与特拉维夫。Dynamic Yield 拥有非常豪华的客户阵容，包括宜家、丝芙兰以及 Urban Outfitters。即使在收购之后，他们仍将继续保持独立运营，并计划在麦当劳的管理之外发展其它业务。
Dhynamic Yield 公司联合创始人兼 XEO Liad Agmon 表示，“我们仍将继续保持积极的心态。我认为我们的客户将从多个方面通过此次收购受益。首先就是不必担心投资风险——我们不再需要寻求资金，而能够专注于创新发展。此外，被麦当劳招至麾下，也意味着 Dynamic Yield 彻底摆脱了被某些传统软件厂商吞并的风险。”
麦当劳公司此前曾对大约 30 家提供类似个性化引擎服务的公司时行了审查，并在完成迈阿密试点项目后决定选择 Dynamic Yield。Henry 表示，“促使我们做出决策的可能不在于产品本身，而是 Dynamic Yield 所拥有的数据科学家、大量人才以及他们与我们类似的快速行动能力。”
Dynamic Yield 公司在本质上相当为麦当劳的技术堆栈添加了个性化层。为显示器提供展示素材的软件会对每份订单进行 API 调用，并由 Dynamic Yield 返回结果。这种无缝性对接的另一大优势，在于麦当劳几乎不需要进行任何额外的财政投入。换言之，真正花钱的地方，其实就是这一块显示屏而已。
另外，每天接待 6800 万快餐客户的需求并不会给 Dynamic Yield 带来太大压力。Agmon 指出，与网络购物世界相比，麦当劳的这一业务量不会给系统施加太多压力，毕竟其系统原本就充斥着海量的订单与待排序项目。更重要的是，这样的联系使如今物理世界与数字世界间的界限变得愈发模糊。
Agmon 表示，“设想一下人们如何在实体店内购买，以及如何在网上商店中购物，就会发现他们的购物方式其实有所不同。当然，从实体店中获得的洞察见解也同样适用于网络商店；反之亦然，我们也可以利用网络商店的数据指导实体店中的商品准备。我认为二者已经成为一种连续的体系，而非彼此独立的不同体验。”
也正是基于这样的理由， 很多人才将当下的麦当劳视为一家科技公司，并将此次收购看作其二十年以来最重要的一笔交易 。从现在开始，我们在网上的每一次购物都将包含决策逻辑，而这种决策逻辑也将存在于我们在实体店中购买的套餐里。
Easter* 指出，“我们的业务非常简单。如果顾客想要吃点什么或者喝点什么，他们就会来找我们。我们并不打算利用技术改变人们的生活，而只是想让人们生活得更舒适。”雷锋网(公众号：雷锋网)
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