中國餐飲行業大數據

1. 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。

2. 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。

3. 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！

4. 中國團餐行業分析報告

中國團餐成為餐飲行業黑馬，建國快餐品牌不斷完善市場調研，根據公開發布的《2016-2017年度團餐發展報告》，2017年受調查的125家團餐企業總營業收入185億，較上年增長21.71%，整個團餐行業整體營業收入增長近30%。綜合國家統計局，教育部官方網站盒中國餐飲大數據研究中心的數據進行估算，2017年團餐市場份額在整體餐飲市場中約佔28%，總營收1.19萬億元，根據《2018年中國團餐行業餐飲大數據研究報告》披露，全國團餐受眾群體約為6.7億人，人均團餐消費額在1,300-1,500元之間。