餐廳大數據

A. 大數據將如何改造餐飲業

大數據將如何改造餐飲業_數據分析師考試

兩年前，用IPDA點餐對餐飲行業來說是一件新鮮事。但兩年後，這種新鮮也只是大巫見小巫了。最近麥當勞竟然在中國市場引入了自創漢堡的項目，給消費者提供24種食材，讓消費者在一個足有半平米的大PAD上自行搭配，然後刷卡支付。吃麥當勞叔叔的漢堡進入中國25年，還從來沒有像現在這么干過。

麥當勞也僅是一個案例而已。在移動互聯網、互聯網+等火爆概念之下，我們從來沒感覺到餐飲這樣一個熟悉的消費場景其實也是很「酷」很「爽」的。因為到餐廳吃飯以前只能銀聯刷卡，現在微信、支付寶等各種更便捷的支付已經逐步殺到。以前要出去吃飯，我們只能老老實實地到餐廳去，甚至繁忙時候還要排隊，但現在我們可以用手機輕松地叫個外賣，或者用手機提前訂好桌，順便把菜點好、把賬結好，到餐廳後菜已經滿滿地擺上桌。

餐飲行業數字化的改造已經普遍到來。但在這些數字化的體驗背後，還蘊藏著一個大大的空間--大數據的運用。

數據，已經滲透到現在每一個行業。企業對海量數據的挖掘和運用，預示著一個新的增長埠打開了。大數據究竟是什麼？以服裝行業為例，一家數十億規模的企業，其消費者起碼是百萬級的。如果能夠通過系統將這些消費者的數據一個個抓起來、並進行很好的分析，可以讓服裝企業很好地了解到不同區域的消費者的消費需求，從而讓企業能夠在生產上就能進行更有針對的研發，然而更精準地向市場投放個性化的產品，服務好消費者。

相對於服裝行業而言，即使同一個餐飲品牌不同門店的同一道菜或許都有口感的差異，因此餐飲並不是一個標准消費品。有人可能會懷疑，餐飲是隨意性消費很強的行業，大數據挖掘究竟能有多大意義？

我們不妨先從其他行業的發展軌跡倒推大數據在餐飲行業的用處。要搜集大數據，首先要生成顧客的賬戶信息。這個賬戶信息能記錄下客人對餐廳的出品和服務的評價；能記錄下消費者特殊的消費偏好、消費能力甚至消費者的等待時長、用餐時長等數據。這些數據在餐廳給客人做合理的食譜推薦時可提供依據。

具體而言，可能會觸及以下一些消費場景。比如一個餐廳推出牛肉新菜式，系統會自動將信息推送到有喜好牛肉的消費者的手機中。再比如餐廳發現其某款菜式特別熱銷，想開發成工業化產品進入家庭，那麼系統能精準地找到喜歡這道菜的消費者作意見反饋和消費測試，甚至這批消費者很可能就是這款新品未來的首批種子用戶。

總之，大數據在餐飲行業應用的意義在於為餐飲企業節省成本、增強管理、提升客源和業績、提升消費者的服務體驗。

不過有一點值得關注。所謂大數據，現在對於餐飲行業而言僅是小荷才露尖尖角。現在不少餐飲企業已經從會員管理系統搜集數據，但搜集信息只是第一步，後面還有大量的數據分析工作。而這一塊，大部分餐飲企業並不懂如何做。另外，要讓這些數據真正發揮功效，需要一個精細化運營的階段，這或許需要一個比較長的周期才能見效果。這一點，連麥當勞這樣成熟的餐飲連鎖也向筆者坦承，其目前對大數據的運用還只在起步階段。

不過我們也不妨大膽遙想一下。某天你下班路上飢腸轆轆，正准備打電話叫個香辣培根PIZZA外賣回家飽餐一頓，但餐廳的話務員可能告訴你：「女士，建議您點個其他PIZZA試試？因為後台監測到您前兩天喉嚨發炎去了趟醫院。」而如果你在猶豫究竟該點什麼PIZZA時，話務員可能又提醒你：「女士，您之前點過好幾次芝士PIZZA，您是要繼續點芝士PIZZA還是試試我們最近推的新口味？」當你下完訂單報上家庭住址後，話務員可能又會提醒你：「女士，根據您手機顯示的定位信息，您距離我們最近的門店大概300米，如果您選擇到門店自取，會比我們送餐提早半個小時吃到PIZZA哦。」

這種消費場景似乎有點「恐怖」，但未來也並非沒有可能。

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B. 餐飲企業如何做好大數據挖掘

般餐企會將客戶分為四類：過客、散客、回頭客、忠實客。在這四種客戶中，過客和散客是不需要做過多營銷的，並且能夠帶給餐企更多利潤的是回頭客和忠實客，這兩類客戶對品牌認可度高，且會介紹給朋友。也就是說，餐企必須要對客戶進行進一步精準營銷，培養更多的回頭客和忠實客。
舉個簡單的例子，家門口有兩家飯店，兩個都是中餐館，味道都是尚可。其中一家，從來不主動做營銷，不會給任何點餐建議；而另外一家，進去之後就會有一種賓至如歸的感覺，服務員能親切地叫出客戶名字，了解喜好，甚至知道是偏好甜還是咸，能根據客戶喜好引導點餐，提供貼心的一站式服務。
那選擇哪一家就不言而喻了。
而這家餐廳對客戶的充分了解是建立在對客戶資料以及消費情況得深度挖掘下。這就是數據挖掘的魅力。
系統分析整理好的數據進行再次發掘，將客戶清晰分類。客戶分類的目的就是為了增加回頭客，壯大忠實客戶群體。在這個基礎上，客戶進行進一步細分如理性消費者、沖動型消費者；偏愛折扣型，喜歡嘗新型。針對這些不同的客戶群體，餐企再次營銷就可以更精準到位。

C. 餐飲業都有哪些大數據

你好，很高興為您解答，餐飲業的大數據下面小編總結了以下餐飲大數據請知版悉！
餐廳在籌權備期間的大數據運用：餐廳籌備期間，作為老闆應該從現有的大量數據中提出自己的餐廳籌備計劃。並且計算這個計劃的可行性。在此期間涉及的有當地餐廳數量，當地各餐廳在線訂單，當地商業地皮價格走勢，當地水電氣等商用價格等，當然這些數據很多都是自古以來都要考察的，但你不能不說這是屬於大數據的范疇。
餐廳運營期間的大數據運用：餐廳運營期間，在老客戶的數據分析上和新顧客的數據挖掘上，都需要利用到大數據分析，只有數據維度足夠多，才能更准確得了解顧客。才不會把把衛生巾當禮品送給一群單身男生。
餐廳發展（開分店）的大數據：除了綜合前兩個數據分析進行總結之外，還需要進行新一輪的成本評估和風險評估，這不但涉及到大數據，還涉及金融貸款和資本運作了，那又是個更大的話題了。這都是在互聯網思維下做餐廳的一些大數據運用節點，題主參考就好，至於數據的收集可以通過三餐美食等餐飲管理軟體及其配套的餐飲管理系統，數據的處理系統導入大數據分析演算法來進行生成。
謝謝，望採納！

D. 餐飲行業怎麼才能玩轉大數據

中國餐飲市場這幾年似乎進入了黃金發展期，在北上廣深這樣的一線城市裡，每天都有150
家新開業的餐廳。他們的出現就是為了滿足中國老百姓們變化多端的味蕾需求。但是，很少人觀察到每天倒閉的餐廳也不在少數，畢竟商鋪空間就那麼些，舊的不去，新的不來。

《2016-2021年互聯網對中國餐飲行業的機遇挑戰與應對策略專項咨詢報告》

• 簡單說說大數據是什麼

先簡單說說對大數據的認識，美國領先的信息技術研究和咨詢公司Gartner 在2001 年就對大數據有過一個定義。之後，著名的商業分析軟體公司SAS
增加了兩項，大致理解如下：

1. 大量來源的數據：交易數據，非結構化的社交媒體數據，感測器、機器之間的交互數據等都是來源不同的大數據;

2. 高速更新的數據：大數據發生的場景和時間都是瞬息萬變。引用感測器、智能檢測方式、RFID 的標記將可以用於記錄這樣高速更新的數據。

3. 多形式的數據：結構化的數據經常以數字化的形式在資料庫中，但是還有文件、郵件、視頻、金融交易、社交媒體帖子、顧客的喜好意見等非結構化的數據;

4. 隨時變化的數據：數據很有可能是高度不連續的，因為有階段性的影響。餐廳中忙碌的時候，大量數據發生，但是非忙碌的時候很多數據就停止更新了。

5. 復雜的數據整合：數據來自多個渠道，要將數據關聯、匹配、清洗和轉變形式是非常大挑戰。

餐飲大數據的挑戰會比線上更加艱巨，因為非結構化的數據佔比非常大。顧客的一言一行都是對商家產品和服務的態度，消費行為也就是在這些態度中表現出來的。支付、點單、評價、拍照分享、使用打折優惠、顧客(會員)管理CRM
等等只是(餐飲)大數據的一些數據節點即決策結果。產生這些數據節點的決策過程更有挖掘價值，能夠反映顧客自身條件，並可以指導如何用產品和服務更好地滿足顧客。

餐飲大數據怎麼玩

要充分挖掘產生數據節點的決策過程，有一個最實用和簡單的方式：將數據節點做更細的分類，找出決策過程中的次級數據節點。

大眾點評已經將原本簡易的總體打分、平均消費、照片的評價體系做的越來越細分，增加了關鍵字可選項評價、推薦菜品評價，門店環境照片、菜品照片、價目表。美國的同類型服務Yelp也將評分應用到了菜品分量(Portion
size)、質量和口味(Quality/Flavor)、價位(Price)、服務(Service)、菜單可選性(Menu
options)、地理位置(Location)、氣氛(Ambience)、雜訊程度(Noise Level)多個維度。

看到餐飲大數據的玩法如此日新月異，應用大數據做營銷的我們這批創業者感到異常興奮。不過，興奮之餘還是會面臨很大的挑戰。大家是否考慮過，這樣復雜和完整的數據有這么容易採集到么?即使大眾點評和Yelp
這樣的平台也不能讓顧客自願、完整、連續地完成評價數據的錄入。退一步說，即使這些數據的採集達到我們滿意的程度(實際上完全不切實際)，我們又應該如何使用呢?

• 一次性提出這么多問題，感覺頭腦要爆炸了，還是一個個來討論吧。

完善數據採集體系永遠是第一步。要採集這么多決策過程中的次級數據節點既是技術問題、產品問題，又是商業模式問題：

1. 讓顧客自願錄入數據，背後的邏輯是數據是相對真實反映顧客自身條件;

2. 讓顧客完整錄入數據，背後的邏輯是產品體驗是符合顧客使用需求和讓顧客感興趣的;

3. 讓顧客連續錄入數據，背後的邏輯是需要有一定的激勵機制對應合適的商業模式。天下有免費午餐，但是沒有永遠免費的午餐;

中國有評價數據平台如大眾點評，支付交易數據平台如支付寶、微信支付、點評閃惠以及和他們對接的POS
產品;還有數百家從事(移動)點單、小票處理業務和提供顧客(會員)管理CRM
產品服務的公司。他們正在為餐飲大數據體系帶來各種嘗試，相信數據採集問題在這樣的競爭環境中一定會很快找到最適合各類業態的解決方案。

那麼問題又來了，大家都在從產品體驗和競爭角度攻克數據採集這個大問題，一旦這個問題被很好的解決，他們又應該如何使用這些大數據呢?大數據應該用來提供更有價值的服務，幫助商家提高運營效率、服務水平和市場營銷水平。

我們認為將(餐飲)大數據應用到市場營銷領域是有很大空間的。參考電商的發展，互聯網作為一個渠道平台，引用的起步領域一般是產業鏈下游——營銷環節。

• 餐飲大數據營銷

一切營銷的方式原理都逃不過「什麼時候，給什麼人，發送什麼內容」這3 個要素。簡單地說，把大數據的價值輸出到這3 個要素上就可以滿足商家的需求。

如今商家都在玩轉微信營銷，用創意的文案和內容吸引粉絲，促進他們到店消費。仔細一想微信營銷過程中大數據的應用似乎和商家沒有太大關系，或者說微信擁有大量的數據分析基礎，但商家無從上手。營銷話題和內容苦苦思索，發送對象和時間選擇停留在拍腦袋時代。微信營銷不是一門簡單的學問，從事媒體的人玩得轉，每天招呼生意的人就不一定了。大數據的應用需要提供一種日常化、數據化、自動化的顧客營銷方式。服務提供商應該為做生意的人減輕運營負擔，讓他們知道科學的營銷方式和付出的優惠是如何綁定的，效果又是怎麼樣的就足夠了，剩下的工作量就讓計算機和大數據來完成吧。

最近很火爆的人工智慧和圍棋大師對弈，告訴我們一個簡單的邏輯，在有限的規則「四顆棋子可以圍住並吃掉一顆棋子，棋盤上佔有面積大的贏得比賽」之下，人腦是不太可能戰勝不斷學習和處理巨大運算量的電腦。

同樣的道理，日常化營銷內容如(限時、隨機)優惠券、(限時)折扣券、(可分享)紅包、生日/星座關懷、買一送一、第二份半價、四人同行一人免單、特惠商品、消費返現、積分兌換、(VIP)會員許可權等，是在一定范圍內的有限玩法。大數據可以幫助實現告訴運算並科學推薦發送的時間和發送對象。在這一點上，人腦也是無法挑戰電腦的。

• 永遠需要人的智慧

在沒有規則的情況下，人類智慧依然是不可被替代的。餐飲商家需要應該把更多營銷精力投入到創意事件上，幫助餐廳增加品牌認知度。如西貝策劃的情人節親吻姿態對應不同的折扣。這樣的創意營銷策劃是計算機和大數據也沒有辦法代為實現的，太多非結構、不連續、難整合的數據需要理解，並指導決策。

大數據自動化和人類智慧結合的營銷方式沒有人們想像中的那麼神秘和遙不可及，中國千萬餐飲商家需要的較為通用的解決方案已經可以實現了，是時候讓他們擁抱大數據營銷了。

E. 如何藉助大數據的營銷方法獲取意向客戶

自從有了互聯網，營銷就有之前的小溪變成了大海。餐飲企業老闆們發現營銷變成了一次又一次的出海歷險記，即便搭了一條堅固豪華的漁船，多次撒網也可能只撈起來一些廉價的小魚小蝦，就如同餐飲老闆投入大量的費用進行互聯網宣傳，結果卻收效甚微。
如今的營銷主場正由線下走向線上，由傳統媒體轉向新媒體。多樣化的營銷載體衍生出越來越多的營銷方式。然而，哪一類載體和哪種方式更適合宣傳餐廳？通過大數據的分析便能得到科學的答案，當餐飲企業有了大數據做支撐，營銷便能有的放矢，真正實現低成本且精準。這里為大家分享武漢某一知名連鎖快餐品牌採用的大數據營銷方法。
1：客戶需求
客戶主要針對武漢地區進行廣告投放，希望通過本次的廣告投放，增加廣告曝光量，實現價值的牽引，並且針對店鋪附近商圈的客戶進行新產品的宣傳。本次客戶的主要考核數據為品牌曝光量與點擊量。
2：投放方案
① 選定廣告投放形式：本次廣告投放，選擇主流的移動端媒體，採用豐富的廣告形式，多維度觸達受眾人群，本次廣告的形式採用移動Banner廣告、開屏廣告、信息流廣告、插屏廣告、暫停廣告等多種廣告形式。
② 通過數據採集設備採集店鋪附近商圈客戶的手機識別碼，上傳至大數據後台進行客戶分析，建立客戶畫像，然後利用選定廣告投放形式針對這些客戶推送配有優惠活動或減免券領取的創意廣告，引導客戶點擊領取廣告中的優惠券。
3：投放結果
通過一個月的廣告投放，客戶共計獲得了八百萬的廣告曝光量。經過監測發現，採用了優惠活動或減免券領取的廣告互動率達到了38.5%，看見廣告的人群有80%領取了商家落地頁的優惠券，而領取了優惠券的人群中有90%的人到店消費，廣告投放效果令客戶非常滿意。
從該案例可以看出，該快餐連鎖品牌採用的是線下結合線上的推廣模式，結合自身餐廳的定位，鎖定核心消費人群，通過小蜜蜂獲客盒子獲取周圍商圈客戶手機識別碼，結合大數據營銷平台對客戶信息進行篩選分析，建立屬性畫像，對消費人群的行為習慣、個性特質、行為習慣、影響消費購買的主要因素等做系統分析，再針對性地推出營銷方案。
在當下的營銷環境中，傳統意義的「廣撒網」早已不再適用，線下獲客結合線上大數據的營銷模式不僅可以幫助線下店鋪獲得的客戶更加精準，而且投入的費用更低。

F. 大數據在餐飲行業的應用主要包括

主要包括以下幾方面：

1、准時交貨：通過各種大數據分析工具和技術，食品配送可以得到高度優化和定時。雖然這更多的是在物流大數據的作用下出現的，但有許多食品零售商專門從事食品配送，不要忘記有多少餐廳提供送貨上門服務。

3、情緒分析：情緒分析是通過社交媒體網路對客戶情緒的監測。利用自然語言處理等技術，數據分析工具對文本進行分類，將其分為積極的、消極的或中性的。這種大數據分析技術可以被食品公司用來分析顧客的情緒。任何負面評論都可以進行規模化分析，並採取預防措施防止負面言論的傳播。

4、更好的質量：消費者總是希望在他們喜歡的地方吃到同樣味道的食物。雖然保持相同的口味聽起來很容易，但這是一項非常具有挑戰性的任務。食物的味道不僅取決於配料的正確計量，還取決於它們的質量、儲存和季節。大數據分析可以分析這些變化，預測每個變化對食品質量和口味的影響。數據分析還可以分析儲運等因素對包裝食品質量的影響。

G. 大數據技術對餐飲業的壞處

加劇同行競爭。
對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
我們的餐飲行業一樣，對接互聯網，形成了線上線下相結合的模式，也就是外賣和實體相結合的趨勢，雙向盈利。第一是精準推薦頁面廣告，顧客瀏覽過或者顧客訂餐過的更會優先推薦，第二就是美團數據的精準抓取，進行大面積客戶喜好描繪，那麼對於餐飲行業來講這里有很大的作用，適時調整產品和口味，迎合市場需求。

H. 看美國實體店如何應用「大數據」

最近，大數據一詞在營銷全可謂火熱。美國Place公司的技術興許可以在如何應用大數據方面給我們一些啟迪。該公司把網路營銷的某些分析方法應用到了真實世界中。一旦消費者下載它的手機應用，它就能利用定位技術搜集消費者的數據。他們是否進店了？進店之後干什麼了？離開之後又去哪兒了？不過，所有的信息只是以大數據的形式用作分析，不會聯繫到具體的某一個用戶。 位於西雅圖市的Placed公司發布報告稱，今年第一季度，進入美國各大書店的人流量增加了27%。Placed公司致力於把網路上常用的營銷分析法帶入線下的世界。 Placed發布的這個數據似乎有些驚人。我們很難知道這個數據到底有多准確，也不清楚它是否能吸引各大企業開始採用Placed公司的服務，不過它的確為這家公司帶來了媒體的關注。說起來有點諷刺，因為Placed公司為客戶提供的分析方法要比單純計算人流量復雜得多。它的Placed Insights服務可以自動從下載這款手機應用的用戶那裡收集信息，從這一點上來看，Placed公司研究的人群都是主動成為研究對象的，因此樣本可能不夠全面。不過公司創始人兼CEO大衛?希姆否認這一點。現實中許多實體店都在統計客流量，Placed給出的數據肯定不如他們的第一手數據精確。 盡管如此，Placed公司的技術還是很誘人的，而且很有前景——甚至可能是革命性的。雖然許多大型連鎖超市和連鎖餐廳也開發了一些復雜的方法，用來計算自家門店的人流量，但是Placed的獨特之處在於，它還知道顧客進店之前或是離店之後會干什麼。更重要的是，它還可以根據人口統計學特徵對顧客群體進行劃分，然後可以向實體店提供像尼爾森公司（Nielsen）和康姆斯科（comScore）公司提供給網路營銷公司的那種服務。 希姆說，營銷人員可能想知道：「當麥當勞（McDonald）的顧客不在麥當勞吃飯時，他們會去哪兒吃飯？」如果說他們更喜歡去熊貓快餐（Panda Express，美國知名中餐館——譯注）或是漢堡王（Burger King），而不是去蘋果蜜蜂（Applebee）餐廳，那麼這就是一個有用的數據點。（Placed公司沒有透露客戶的名單，不過希姆表示，它的客戶以大零售商、連鎖餐廳和廣告公司居多。）如果能知道顧客群的人口統計學特徵就更有用了，比如麥當勞的西班牙裔顧客與其他顧客群相比，更喜歡吃熊貓快餐而不是蘋果蜜蜂餐廳。 這種獲得、使用信息的能力可以說是史無前例的。從某些角度講，它比那些能夠通過追蹤人們的上網行為獲得的數據更有用，更具有啟發性。市面上也有一些公司提供類似的服務，但是它們通常是通過第三方獲得的數據（比如購物習慣），而且它們覆蓋的地域也更廣。而Placed Insights的數據是直接從消費者身上獲得的，它所針對的地理位置可以精確到平方英尺。Placed Insights包含了大約1,300億個經緯度點，而且還把它們與數以十億計的其它數據相結合，為它所提供的任何見解提供翔實的數據支持。移動技術和大數據的這種聯姻能夠使營銷人員接觸消費者的方式得到革命性的創新，尤其是當這些消費者沒有守在電腦旁邊，而是在吃飯或購物的時候。 Placed Insights使用了GPS、Wi-Fi網路、蜂窩三角網定位、加速計和陀螺儀等技術，不僅可以確定某個人是否到達了某個地理位置，還能確定他們是否進了門，甚至還能知道他們在建築內的活動情況。 如果這給你的感覺有點霸道，那麼你不妨記住，眼下有7萬人自願加入了Placed的服務，被它的顯微鏡掃描著自己的一舉一動（作為回報，Placed會給用戶提供各種激勵，比如小額獎勵或是把錢捐給慈善組織）。另外希姆還表示，他的公司把收集來的數據提交給客戶時，其中的任何數據都不會關聯到任何一個具體用戶的姓名。另外Placed公司還承諾，不會針對用戶發送商業廣告。這些數據只會匯聚成大數據模式以供分析之用。同時這些數據還會通過人口普查報告等其它數據進行「規范化」。比如如果這款手機應用的一個用戶是白人，但他所居住的社區以黑人為主，那麼這個數據點有可能會根據實際情況被納入或被篩選出去。 事實上，很多人並不願意只是作為分析研究的「小白鼠」，為別人提供營銷數據，因此願意下載這款應用的人並不多。所以Placed公司與一些應用開發者達成了協議，把Placed Insights的功能整合到其它應用里——通常是以旅遊為主的應用。需要再次說明的是，它依然本著自願原則。應用開發者也可以從這種合作中賺一點錢。希姆表示，他們「每個月可以賺幾百到幾千美元」。這一點還是挺有吸引力的，因為大部分上述應用都是免費的。譯者：朴成奎