Het onderzoeken en analyseren van duizenden menukaarten van restaurants binnen een bepaald geografisch gebied is geen eenvoudige opgave. Het proces is vaak langdurig en omslachtig, met veel handmatige stappen.
Je rijdt langs een restaurant van een concurrent, maakt een foto van de menukaart, gaat terug naar kantoor en voert de inhoud en structuur handmatig in een spreadsheet in. Vervolgens bouw je een database op en gebruik je die data voor je analyse. Doe je dit honderd of zelfs duizend keer, dan beschik je uiteindelijk over waardevolle inzichten.
Maar de hoeveelheid tijd en manuren die dit kost, maakt deze aanpak inefficiënt en allesbehalve kosteneffectief. Bovendien duurt het lang voordat je voldoende data hebt om er echt iets mee te kunnen doen.
Gelukkig kan het ook anders. We leven in een tijd waarin computers een groot deel van dit werk kunnen overnemen. En dat is precies waar technologie het verschil maakt.
In deze blog leggen we uit hoe je het scannen en analyseren van menukaarten kunt automatiseren met behulp van Optical Character Recognition (OCR) en machine learning.
Key Takeaways
- Menukaarten handmatig analyseren schaalt niet – Foto’s maken, data overtypen en spreadsheets bijhouden kost veel tijd en is foutgevoelig.
- OCR automatiseert menukaartanalyse – Met OCR en AI wordt menu-informatie automatisch herkend, gestructureerd en digitaal beschikbaar gemaakt.
- Van foto naar gestructureerde data in seconden – Geüploade menukaarten worden omgezet naar JSON, direct bruikbaar voor analyses en databases.
- AI begrijpt context, niet alleen tekst – Productnamen, categorieën en prijzen worden logisch herkend en ingedeeld.
- Altijd actueel inzicht in concurrenten – Door periodiek menukaarten te scannen, blijft je database continu up-to-date.
- Klippa DocHorizon maakt grootschalige verwerking mogelijk – Met bulkverwerking, hoge nauwkeurigheid en internationale ondersteuning schaal je eenvoudig mee.
Wat is menukaart-OCR?
OCR voor menukaarten is de technologie en het proces waarbij menukaarten automatisch worden gescand om data te extraheren en de inhoud om te zetten naar een doorzoekbaar, gestructureerd formaat.
Dit werkt in een aantal eenvoudige stappen:
- Je uploadt een foto van een menukaart naar de API.
- De API analyseert de afbeelding en verbetert de leesbaarheid door onscherpte en reflecties te detecteren en te corrigeren.
- Vervolgens wordt de afbeelding met OCR uitgelezen en omgezet naar een ongestructureerd tekstbestand.
- Dit tekstbestand wordt geconverteerd naar een JSON-formaat, waardoor de data kan worden gecontextualiseerd en gecategoriseerd.
- Je ontvangt de JSON-output, die eenvoudig kan worden ingezet in datamanagementsoftware en automatisch kan worden verwerkt in onderzoeks- en analyseplannen.
De JSON-output wordt automatisch gestructureerd op basis van vooraf ingestelde datavelden. Daardoor komen alle menu-items direct in de juiste context terecht en hoef je ze niet handmatig in een spreadsheet te plaatsen.
Hoe werd het voorheen gedaan?
Om een helder en scherp beeld te krijgen van wat de concurrentie in jouw marktsegment doen, zul je op consistente basis moeten analyseren welke prijzen zij hanteren, welke nieuwe gerechten ze bieden of andere informatie die jouw kansen vergroot. Het verzamelen van data over je concurrenten en andere restaurants in je buurt zou de volgende stappen behelzen:
- Je neemt een foto van een menukaart. Deze foto is vaak haastig of in te weinig omgevingslicht genomen.
- De data op de foto typ je handmatig over in een spreadsheet, inclusief eigenschappen als de naam en het adres van het restaurant.
- De spreadsheet wordt vervolgens wederom handmatig in een database met meerdere restaurants verwerkt.
- In deze database vergelijk je tot slot data waarmee je conclusies over je eigen concept kunt trekken.
Als je de concurrentie altijd een stapje voor wil zijn, zul je deze stappen op regelmatige basis moeten uitvoeren. Dit vermoeiende process begint iedere maand, of soms zelfs iedere week, opnieuw. Dat maakt het zo’n prijzige en tijdrovende onderneming. Door het hoge volume en de strenge regelmaat zul je een behoorlijk team medewerkers nodig hebben, welke je mogelijk verleiden tot backoffice outsourcing naar lagelonenlanden. Dat zou begrijpelijk zijn, al is er een andere oplossing.
Hoe scan en digitaliseer je automatisch menukaarten met OCR?
Menukaart-OCR automatiseert het uitlezen en structureren van informatie uit menukaarten. Daardoor wordt het proces sneller, nauwkeuriger en efficiënter. Zo werkt het stap voor stap:
1. Maak of upload een foto/PDF – Via een gebruiksvriendelijke interface maak je direct een foto in de app of upload je een afbeelding of PDF. De software verbetert de kwaliteit automatisch, bijvoorbeeld door perspectief te corrigeren en onscherpte of reflecties te detecteren.
2. De API verwerkt het document – Na het uploaden stuurt de API het document door naar een getraind systeem dat de inhoud analyseert en verwerkt.
3. Tekstextractie met OCR – Met Optical Character Recognition (OCR) wordt leesbare tekst herkend en geëxtraheerd uit de afbeelding. Deze output wordt eerst omgezet naar een digitaal tekstformaat.
4. AI interpreteert de inhoud – Vervolgens analyseert een AI-model de tekst in context. Denk aan het herkennen van secties, productnamen en prijzen, zodat de informatie logisch wordt ingedeeld in plaats van alleen als platte tekst te worden opgeslagen.
5. Output in een bruikbaar formaat – De verwerkte data wordt uiteindelijk omgezet naar een JSON-bestand. Daarmee is de informatie gestructureerd en eenvoudig te koppelen aan databronnen, analyses of onderzoeks- en databasesystemen.
Dit volledig geautomatiseerde proces vermindert de noodzaak van handmatige data-invoer en zorgt voor snelheid en nauwkeurigheid. Dankzij gerichte training en continue bijsturing levert de AI resultaten die aansluiten op jouw specifieke behoeften.
Waarvoor kun je OCR op menukaarten gebruiken?
De data die je uit het OCR-proces haalt kun je voor je eigen specifieke doeleinden gebruiken. Het is uitstekend bruikbaar voor het volgende:
Marktonderzoek
Je kunt snel contextualiseren wat restaurants en bars binnen een specifieke doelgroep bieden voor een bepaalde prijs en hoe dat zou kunnen veranderen over tijd. Het kan voor verkennende, beschrijvende of andere simpele bedoeling gedaan worden, en het doel kan zijn om een business strategie, concurrentie of simpelweg onderzoek zijn.
Concurrentieanalyse
Het vormen van een accuraat en volledig beeld van menu items, pricing of veranderingen en aanbiedingen van directe concurrenten is van belang wanneer je altijd een stapje voor de concurrent wil blijven.
Geografische prijsanalyse
Door een gebied of regio te specificeren kun je de dataset gebruiken om een gemiddelde pricing in de buurt te bepalen zodat je daar altijd onder, of misschien wel boven kunt zitten. Zo ben je altijd on par met de prijzen in de buurt.
Op grote schaal digitaliseren van menukaarten
Afgezien van onderzoek, kun je ook de OCR API gebruiken om fysieke menukaarten massaal te digitaliseren voor online gebruik. Het automatisch parsen en structureren van de menukaarten kan vooral het onboarding-proces van restaurants vereenvoudigen wanneer je dit wil doen voor een maaltijdbezorgingsplatform.
Use case voor OCR op menukaarten
Voor wie is OCR op menukaarten precies gericht? Wie heeft er maximaal voordeel aan? Je zult merken dat de mogelijkheden van de resulterende data nagenoeg eindeloos zijn. Hierbij geven we alvast drie use cases die je kunnen helpen bepalen of het ook voor jou geschikt is:
Restaurants
Grote restaurantketens moeten continu inzicht hebben in wat concurrenten in de regio doen. Of het nu gaat om prijs, samenstelling of variatie van de menukaart, actuele concurrentiedata is essentieel om snel te kunnen reageren.
Door maandelijks menukaarten te fotograferen en direct te verwerken via de app, wordt elke upload binnen seconden omgezet naar gestructureerde JSON-data. Zo blijft je database altijd up-to-date en kun je onderbouwde claims maken, zoals het aanbieden van het voordeligste menu in de regio.
Marktonderzoeksbureau
Wie de restaurantindustrie bedient met data-gedreven inzichten, heeft een snelle en betrouwbare manier van dataverzameling nodig. Handmatig data verzamelen of uitbesteden is tijdrovend en foutgevoelig.
Met een OCR-API automatiseer je dit proces volledig. Menukaarten worden binnen enkele seconden omgezet naar gestructureerde datasets, waardoor analyses sneller, nauwkeuriger en kosteneffectiever worden dan handmatige invoer in spreadsheets.
Bezorgplatforms
Bezorgplatforms moeten hun aanbod continu actueel houden, zeker in een competitieve markt waar menukaarten regelmatig veranderen. Het snel verwerken van grote aantallen menukaarten is daarbij cruciaal.
Door restaurants foto’s van hun menukaarten te laten uploaden, wordt de data automatisch uitgelezen met een OCR software en omgezet naar JSON. Zo kunnen menu’s direct worden bijgewerkt op het platform, zonder handmatig werk en zonder verouderde informatie voor klanten.
Menukaarten automatisch extraheren met Klippa
Klippa DocHorizon is een ISO-gecertificeerd en AVG-conform platform waarmee je menudata veilig en betrouwbaar kunt automatiseren. Met onze oplossing kun je:
- Aangepaste menu-workflows ontwerpen – Houd volledige controle over hoe je menudata verwerkt. Bepaal zelf de input- en outputbronnen en integreer Klippa eenvoudig met je bestaande systemen dankzij meer dan 50+ integraties.
- Tot 99% nauwkeurige data-extractie behalen – Extraheer automatisch alle relevante gegevens van menukaarten, zoals productnamen, categorieën en prijzen, zonder handmatige invoer. Zo beschik je over betrouwbare data voor betere besluitvorming.
- Databeheer verbeteren – Door automatisering blijft menudata overzichtelijk en gestructureerd, waardoor zoeken, terugvinden en analyseren eenvoudig wordt.
- Internationaal opschalen – Verwerk menukaarten van restaurants en partners wereldwijd. Klippa DocHorizon ondersteunt meer dan 100 talen en verschillende menu-indelingen.
- Moeiteloos schalen – Dankzij bulkverwerking kun je grote volumes menudata efficiënt verwerken, zonder extra druk op je team of processen.
Menudata automatiseren was nog nooit zo eenvoudig. Met Klippa DocHorizon richt je je tijd en middelen op wat echt telt, terwijl handmatige en foutgevoelige processen verdwijnen. Neem contact op met onze experts of plan een gratis demo om de mogelijkheden te ontdekken.
FAQ
Menukaart-OCR is een technologie waarmee tekst en gegevens uit menukaarten automatisch worden herkend en omgezet naar gestructureerde, doorzoekbare data.
2. Welke data kan uit menukaarten worden geëxtraheerd?
OCR kan onder andere productnamen, categorieën, beschrijvingen en prijzen uit menukaarten halen en logisch structureren.
3. Werkt het op alle menukaarten?
Aangezien nagenoeg alle menukaarten een vergelijkbaar format hanteren, kan onze OCR API alle informatie op een menukaart vaststellen en deze naar een JSON-format transfereren. Hierbij kun je denken aan een verdeling naar bijvoorbeeld aperitief, hoofdgerecht, dessert, enzovoort; dit kan ook voor vegetarische of veganistische verdelingen of prijscategorieen. Het is allemaal mogelijk.
4. Werkt het ook met foto’s van lage kwaliteit?
Ja. De API bevat voorbewerkingsfuncties die foto’s automatisch verbeteren en roteren. Daarnaast biedt Klippa een scannende SDK voor mobiele apps, met functies zoals perspectiefcorrectie en detectie van wazigheid en reflecties. Zo worden alleen foto’s verwerkt die bruikbare informatie bevatten.
5. Met welke talen werkt het?
De API van Klippa werkt het beste met alle westerse talen, dus veelgebruikte talen zijn Engels, Nederlands, Duits, Frans, Spaans, Portugees, Zweeds, Noors, Deens, Fins en Italiaans. Iedere andere taal kan op verzoek hieraan worden toegevoegd.
6. Hoe nauwkeurig is automatische menukaart-extractie?
Met Klippa DocHorizon kan een nauwkeurigheid tot 99% worden bereikt, afhankelijk van de kwaliteit van de bron en de ingestelde workflow.