Redes de restaurantes como a Hardee's, Wendy's, Ruby Tuesday, T.G.I. Friday's e outras adotaram amplamente o software de BI. 

Muitas destas grandes cadeias usam BI há dez anos, segundo Cris Hartmann, diretor estratégico de tecnologia da HVS International, uma consultoria de restaurantes. Utilizam BI para as decisões estratégicas e para assuntos táticos como renegociar contratos com fornecedores da indústria da alimentação e identificar oportunidades para melhorar processos ineficientes.

Pelo fato de as redes de restaurantes serem tão dirigidas por operações e por BI ser vital para ajudá-las em seus negócios, estão no grupo de elite das empresas em todas as indústrias que realmente conseguem extrair o valor real destes sistemas. Quer a prova?

Dicas para o BI dar certo
• Analisar como os executivos tomam decisões.
• Considerar o que os executivos da informação precisam para facilitar tomada de decisões precisas e rápidas. 
• Prestar atenção na qualidade dos dados. 
• Destacar métricas de desempenho que são mais relevantes para o negócio.
• Oferecer o contexto que influencia as métricas de desempenho. 
• Levar em consideração os sentimentos dos usuários, e direcionar suas preocupações em primeiro plano.

O Carlson Restaurants Worldwide, a empresa privada que opera o T.G.I. Friday's e Pick Up Stix Restaurants, economizou 200 mil dólares em 2003 por renegociar contratos com fornecedores com base nas discrepâncias entre os preços de contrato e os preços que os fornecedores estavam realmente cobrando. O sistema de BI da Carlson, que na época era da Cognos, tinha identificado estas discrepâncias.  Os lucros e faturamento do Ruby Tuesday cresceram pelo menos 20% ao ano como resultado do desenvolvimento da rede com base nos insights oferecidos por sua infra-estrutura de BI, que está baseada em Oracle, ferramentas analíticas da Cognos e Hyperion, além de ferramentas de reporting da Microsoft.

O software CPR ajudou a CKE, que estava à beira da falência havia cinco anos, a aumentar as vendas com restaurantes em mais de um ano, reduzir seus gastos gerais e até obter lucro em 2003. Um sistema proprietário feito em casa, o CPR consiste de um banco de dados Microsoft SQL Server e usa ferramentas de desenvolvimento Microsoft para descrever e mostrar as informações analíticas.

Em junho de 2003, a Wendy’s decidiu aceitar cartões de crédito nos restaurantes com base na informação que adquiriu dos seus sistemas de BI, que incluem os softwares IBM DB2 OLAP, servidores Compaq e IBM, bancos de dados da Hyperion e Oracle, ferramentas Cognos e softwares da Crystal Decisions e Arcplan. Por causa da decisão, os restaurantes Wendy’s aumentaram bastante as vendas; clientes que usam cartão de crédito gastam, em média, 35% mais por pedido do que os que usam dinheiro vivo, segundo o vice-presidente executivo e CIO John Deane.

O sucesso destas redes de restaurantes é incomum se considerarmos a indigestão em que outras empresas de outras indústrias tiveram com suas iniciativas de BI. “A maioria das implementações de BI cai no meio do caminho em direção ao sucesso”, diz Ted Friedman, um analista do Gartner, um dos mais influentes institutos de pesquisa dos EUA.

As redes de restaurantes utilizam efetivamente o BI e conseguem perceber o valor nisto por uma variedade de razões, segundo Hartmann. Pelo fato de a indústria ser tão competitiva, elas têm de ser ágeis, então suas culturas estão acostumadas às mudanças rápidas. E suas iniciativas de BI estão alinhadas com suas estratégias de negócios e os insights que os sistemas de BI produzem para contribuir no aperfeiçoamento das operações e do botton line.

E mais, elas encontraram maneiras de ir de encontro às três maiores barreiras para o sucesso do BI: ter de se livrar das volumosas quantidades de dados irrelevantes, baixa qualidade de dados e resistência de usuários.  “Se você está apenas apresentando informação que seja interessante mas não evoca uma decisão ou impõe conhecimento importante, ai então não vale a pena”, diz Chasney. “Você tem de focar no que é realmente importante para a sua empresa”, diz o CIO da CKE.
 
Na Ruby Tuesday — como na maioria dos restaurantes e, obviamente, na maioria das empresas – vendas, produtos e serviços são as alavancas mais importantes neste negócio. Então, quando o sistema de BI da empresa identificou que um restaurante em Knoxville estava indo mal das pernas, exatamente o mesmo sistema foi utilizado para se chegar aos problemas específicos no esforço para ajudar  determinar as ações corretivas.

O software de BI da empresa indicou que os consumidores estavam esperando mais que o normal pelas mesas e pelos pedidos. E esta era uma receita para que os clientes ficassem insatisfeitos, e claro, diminuir as vendas. A direção na matriz da empresa queria saber exatamente o que estava errado. O staff era o ideal? O problema estava com o pessoal da cozinha, um garçom, um gerente assistente, o gerente geral – ou algo além do controle da empresa, como a localização?

Os diretores utilizaram as ferramentas de BI para estudar os custos da comida. Altos custos com comida devem ter indicado cozinheiros treinados inadequadamente que estavam desperdiçando a comida antes de conseguir acertar no prato – o que deve ter contribuído para as esperas mais longas. Mas o custo com a comida era normal. 

Avaliaram o tempo que levava para uma mesa mudar de comando, usando o sistema de BI para calcular o tempo em que um garçom começava a servir uma mesa desde o ponto da venda até a hora em que o cliente pagava a conta. Nick Ibrahim, vice-presidente e CIO da Ruby Tuesday, diz que a média de tempo que um cliente demora para pagar a conta e abrir espaço para um próximo leva 45 minutos.

Então, se a empresa percebe que o sistema de BI indica que o tempo médio é de 55 a 60 minutos para fechar a conta em um restaurante em particular, as pessoas não estão sendo servidas tão rapidamente quanto deveriam (o problema raramente é por causa da demora das pessoas em comer suas refeições, especialmente se os funcionários levam 55 minutos para fechar a conta).

A conclusão com base nesta informação e na visita ao restaurante foi que a longa espera era por causa uma demanda maior. A área tinha passado por um boom econômico e o restaurante estava com sua capacidade total. A empresa fez mudanças no layout da cozinha, na estocagem da comida e na localização dos cozinheiros que facilitaram o acesso à comida e aos equipamentos que eles precisavam para produzir os pratos com mais rapidez, para ter mais volume de clientes no restaurante e conseqüentemente aumentar as vendas. As mudanças aumentaram a circulação de clientes em 10%, diminuindo o tempo de espera.

Esta matéria é continuação de O mentor por trás do grande e mau hambúrguer e outros contos de business intelligence