连锁餐饮大数据

㈠ 餐饮行业，如何做到数字化经营

数字化的本质是实现数据的互联互通，把餐饮产业链上的角色、场景整合起来，收集到越多越完整的数据，形成各种行为大数据，指导经营决策

㈡ 大数据在餐饮行业的应用主要包括

主要包括以下几方面：

1、准时交货：通过各种大数据分析工具和技术，食品配送可以得到高度优化和定时。虽然这更多的是在物流大数据的作用下出现的，但有许多食品零售商专门从事食品配送，不要忘记有多少餐厅提供送货上门服务。

3、情绪分析：情绪分析是通过社交媒体网络对客户情绪的监测。利用自然语言处理等技术，数据分析工具对文本进行分类，将其分为积极的、消极的或中性的。这种大数据分析技术可以被食品公司用来分析顾客的情绪。任何负面评论都可以进行规模化分析，并采取预防措施防止负面言论的传播。

4、更好的质量：消费者总是希望在他们喜欢的地方吃到同样味道的食物。虽然保持相同的口味听起来很容易，但这是一项非常具有挑战性的任务。食物的味道不仅取决于配料的正确计量，还取决于它们的质量、储存和季节。大数据分析可以分析这些变化，预测每个变化对食品质量和口味的影响。数据分析还可以分析储运等因素对包装食品质量的影响。

㈢ 连锁餐饮营运数据分析可分为哪些版块

一般餐来饮企业可以从几个方面去考虑源分析：

1、分析用户喜好，然后改善产品,知道客户喜欢吃什么喝什么最重要。这促进一些餐馆使用大数据更好地了解消费者的喜好，更好地了解消费者所想要的产品，完全勾勒出其消费的DNA，从而改善他们的食物和服务。

2、提升满意度杜绝差评,一旦消费者在餐馆现场作出了反馈，就不太可能再到网上给餐馆差评了，利用大数据解决顾客碰到的问题。

3、发现创新得到商机,消费者永远需要新鲜感和惊喜，通过大数据分析，可以很快并且全方面的发现创新点并加以利用，这样就能保证餐厅的活力，达到永续经营的生命力。

4、运营与营销支撑,借助大数据来判断哪些食品可能获得成功，从而减少菜单变化所带来的不确定性。以更好地确定产品价格、和营销的趋势。不少餐馆还可以选择在某几天或一个月的某个固定时间内，集中开展促销活动。

另外，没有专业的市场数据团队，不妨把需求找相关公司去做，也可以在网上比如大圣众包平台、猪八戒发布自己的需求，大数据决策是未来一个趋势

㈣ 餐饮业都有哪些大数据

你好，很高兴为您解答，餐饮业的大数据下面小编总结了以下餐饮大数据请知版悉！
餐厅在筹权备期间的大数据运用：餐厅筹备期间，作为老板应该从现有的大量数据中提出自己的餐厅筹备计划。并且计算这个计划的可行性。在此期间涉及的有当地餐厅数量，当地各餐厅在线订单，当地商业地皮价格走势，当地水电气等商用价格等，当然这些数据很多都是自古以来都要考察的，但你不能不说这是属于大数据的范畴。
餐厅运营期间的大数据运用：餐厅运营期间，在老客户的数据分析上和新顾客的数据挖掘上，都需要利用到大数据分析，只有数据维度足够多，才能更准确得了解顾客。才不会把把卫生巾当礼品送给一群单身男生。
餐厅发展（开分店）的大数据：除了综合前两个数据分析进行总结之外，还需要进行新一轮的成本评估和风险评估，这不但涉及到大数据，还涉及金融贷款和资本运作了，那又是个更大的话题了。这都是在互联网思维下做餐厅的一些大数据运用节点，题主参考就好，至于数据的收集可以通过三餐美食等餐饮管理软件及其配套的餐饮管理系统，数据的处理系统导入大数据分析算法来进行生成。
谢谢，望采纳！

㈤ 大数据技术对餐饮业的坏处

加剧同行竞争。
对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
我们的餐饮行业一样，对接互联网，形成了线上线下相结合的模式，也就是外卖和实体相结合的趋势，双向盈利。第一是精准推荐页面广告，顾客浏览过或者顾客订餐过的更会优先推荐，第二就是美团数据的精准抓取，进行大面积客户喜好描绘，那么对于餐饮行业来讲这里有很大的作用，适时调整产品和口味，迎合市场需求。

㈥ 餐饮行业怎么才能玩转大数据

中国餐饮市场这几年似乎进入了黄金发展期，在北上广深这样的一线城市里，每天都有150
家新开业的餐厅。他们的出现就是为了满足中国老百姓们变化多端的味蕾需求。但是，很少人观察到每天倒闭的餐厅也不在少数，毕竟商铺空间就那么些，旧的不去，新的不来。

《2016-2021年互联网对中国餐饮行业的机遇挑战与应对策略专项咨询报告》

• 简单说说大数据是什么

先简单说说对大数据的认识，美国领先的信息技术研究和咨询公司Gartner 在2001 年就对大数据有过一个定义。之后，著名的商业分析软件公司SAS
增加了两项，大致理解如下：

1. 大量来源的数据：交易数据，非结构化的社交媒体数据，传感器、机器之间的交互数据等都是来源不同的大数据;

2. 高速更新的数据：大数据发生的场景和时间都是瞬息万变。引用传感器、智能检测方式、RFID 的标记将可以用于记录这样高速更新的数据。

3. 多形式的数据：结构化的数据经常以数字化的形式在数据库中，但是还有文件、邮件、视频、金融交易、社交媒体帖子、顾客的喜好意见等非结构化的数据;

4. 随时变化的数据：数据很有可能是高度不连续的，因为有阶段性的影响。餐厅中忙碌的时候，大量数据发生，但是非忙碌的时候很多数据就停止更新了。

5. 复杂的数据整合：数据来自多个渠道，要将数据关联、匹配、清洗和转变形式是非常大挑战。

餐饮大数据的挑战会比线上更加艰巨，因为非结构化的数据占比非常大。顾客的一言一行都是对商家产品和服务的态度，消费行为也就是在这些态度中表现出来的。支付、点单、评价、拍照分享、使用打折优惠、顾客(会员)管理CRM
等等只是(餐饮)大数据的一些数据节点即决策结果。产生这些数据节点的决策过程更有挖掘价值，能够反映顾客自身条件，并可以指导如何用产品和服务更好地满足顾客。

餐饮大数据怎么玩

要充分挖掘产生数据节点的决策过程，有一个最实用和简单的方式：将数据节点做更细的分类，找出决策过程中的次级数据节点。

大众点评已经将原本简易的总体打分、平均消费、照片的评价体系做的越来越细分，增加了关键字可选项评价、推荐菜品评价，门店环境照片、菜品照片、价目表。美国的同类型服务Yelp也将评分应用到了菜品分量(Portion
size)、质量和口味(Quality/Flavor)、价位(Price)、服务(Service)、菜单可选性(Menu
options)、地理位置(Location)、气氛(Ambience)、噪声程度(Noise Level)多个维度。

看到餐饮大数据的玩法如此日新月异，应用大数据做营销的我们这批创业者感到异常兴奋。不过，兴奋之余还是会面临很大的挑战。大家是否考虑过，这样复杂和完整的数据有这么容易采集到么?即使大众点评和Yelp
这样的平台也不能让顾客自愿、完整、连续地完成评价数据的录入。退一步说，即使这些数据的采集达到我们满意的程度(实际上完全不切实际)，我们又应该如何使用呢?

• 一次性提出这么多问题，感觉头脑要爆炸了，还是一个个来讨论吧。

完善数据采集体系永远是第一步。要采集这么多决策过程中的次级数据节点既是技术问题、产品问题，又是商业模式问题：

1. 让顾客自愿录入数据，背后的逻辑是数据是相对真实反映顾客自身条件;

2. 让顾客完整录入数据，背后的逻辑是产品体验是符合顾客使用需求和让顾客感兴趣的;

3. 让顾客连续录入数据，背后的逻辑是需要有一定的激励机制对应合适的商业模式。天下有免费午餐，但是没有永远免费的午餐;

中国有评价数据平台如大众点评，支付交易数据平台如支付宝、微信支付、点评闪惠以及和他们对接的POS
产品;还有数百家从事(移动)点单、小票处理业务和提供顾客(会员)管理CRM
产品服务的公司。他们正在为餐饮大数据体系带来各种尝试，相信数据采集问题在这样的竞争环境中一定会很快找到最适合各类业态的解决方案。

那么问题又来了，大家都在从产品体验和竞争角度攻克数据采集这个大问题，一旦这个问题被很好的解决，他们又应该如何使用这些大数据呢?大数据应该用来提供更有价值的服务，帮助商家提高运营效率、服务水平和市场营销水平。

我们认为将(餐饮)大数据应用到市场营销领域是有很大空间的。参考电商的发展，互联网作为一个渠道平台，引用的起步领域一般是产业链下游——营销环节。

• 餐饮大数据营销

一切营销的方式原理都逃不过「什么时候，给什么人，发送什么内容」这3 个要素。简单地说，把大数据的价值输出到这3 个要素上就可以满足商家的需求。

如今商家都在玩转微信营销，用创意的文案和内容吸引粉丝，促进他们到店消费。仔细一想微信营销过程中大数据的应用似乎和商家没有太大关系，或者说微信拥有大量的数据分析基础，但商家无从上手。营销话题和内容苦苦思索，发送对象和时间选择停留在拍脑袋时代。微信营销不是一门简单的学问，从事媒体的人玩得转，每天招呼生意的人就不一定了。大数据的应用需要提供一种日常化、数据化、自动化的顾客营销方式。服务提供商应该为做生意的人减轻运营负担，让他们知道科学的营销方式和付出的优惠是如何绑定的，效果又是怎么样的就足够了，剩下的工作量就让计算机和大数据来完成吧。

最近很火爆的人工智能和围棋大师对弈，告诉我们一个简单的逻辑，在有限的规则「四颗棋子可以围住并吃掉一颗棋子，棋盘上占有面积大的赢得比赛」之下，人脑是不太可能战胜不断学习和处理巨大运算量的电脑。

同样的道理，日常化营销内容如(限时、随机)优惠券、(限时)折扣券、(可分享)红包、生日/星座关怀、买一送一、第二份半价、四人同行一人免单、特惠商品、消费返现、积分兑换、(VIP)会员权限等，是在一定范围内的有限玩法。大数据可以帮助实现告诉运算并科学推荐发送的时间和发送对象。在这一点上，人脑也是无法挑战电脑的。

• 永远需要人的智慧

在没有规则的情况下，人类智慧依然是不可被替代的。餐饮商家需要应该把更多营销精力投入到创意事件上，帮助餐厅增加品牌认知度。如西贝策划的情人节亲吻姿态对应不同的折扣。这样的创意营销策划是计算机和大数据也没有办法代为实现的，太多非结构、不连续、难整合的数据需要理解，并指导决策。

大数据自动化和人类智慧结合的营销方式没有人们想象中的那么神秘和遥不可及，中国千万餐饮商家需要的较为通用的解决方案已经可以实现了，是时候让他们拥抱大数据营销了。

㈦ 餐饮行业怎么利用大数据

现在有很多餐饮系统可以为餐厅提供大数据分析，像上座巴就是为餐厅提供大数据分析来达到营销效果。

㈧ 想问问现在连锁餐饮靠什么系统来管理的，比如小菜园餐厅

餐饮企业选择管理软件必须从需求出发，根据自己企业的发展阶段、业态、管理需求匹配当前所需要的管理软件，同时也要考虑好未来企业成长后所选用系统的可扩展性和对企业发展引领性。因此选择产品既要考虑当下，也要考虑未来。

一、要搞清楚餐饮软件模块及权重

1、前厅管理系统（5%-10%）：管理资金、点菜、结账；

2、CRM管理系统（20%-40%）：沉淀客户；

3、O2O管理系统（10%-30%）：联系客户、解决引流和效率；

4、后台管理系统（20%-30%）：管理KPI、菜品、业务流；

5、供应链管理系统（15%-30%）：管理产品及原料；

6、大数据管理系统（5%-20%）：描写客户。

二、要根据餐厅的分类和阶段选择适合自己的餐饮软件

1、根据业态有中、西、快、火锅、团等:企业所处的业态不一样、客户群体不一样、产品结构也不一样、管理和服务模式也不一样，因此需求也不一样，像‘天财商龙’为不同业态研发的配套管理系统，具体需求要和咨询顾问一起确认。

2、根据阶段有创业初期、发展、成熟等：企业阶段不一样，面临的管理痛点不一样，管理重点也不一样，团队水平和关系也不一样，各阶段关注的kpi也不一样，因此对餐饮管理系统的要求也不一样。

3、根据企业成长有单店、小连锁、大连锁、集团（多品牌）:企业成长过程中发展壮大过程中管理的时间在延长、管理的空间在延升、管理的幅度在扩大，对信息化餐饮软件的要求和依赖越来越高。

㈨ o2o餐饮运用了那些大数据技术

以大数据分析技术来进行决策分析也成为了现今餐饮业寻求突破的着力点。以大数据为主导驱动的商业模式创新、市场营销、运营、战略规划研究和实践将成为未来大数据商业模式研究的核心。Devlin等指出,大数据将在数据结构的技术含义、处理速度和大数据的实际应用价值两个方面进行演化。本文从现有餐饮O2O的商业模式出发,分析了大数据在其中能渗透的着力点,从大数据的实际应用价值方面,专注与对餐饮O2O商业模式中用户粘性的增强和用户体验加深的研究,并对此提出了新型的餐饮O2O商业模式,构建大数据对商业模式创新的直接与间接影响的理论分析框架,探讨在大数据背景下企业商业模式的创新过程,建立大数据引导下新型餐饮

㈩ 餐饮企业如何做好大数据挖掘

般餐企会将客户分为四类：过客、散客、回头客、忠实客。在这四种客户中，过客和散客是不需要做过多营销的，并且能够带给餐企更多利润的是回头客和忠实客，这两类客户对品牌认可度高，且会介绍给朋友。也就是说，餐企必须要对客户进行进一步精准营销，培养更多的回头客和忠实客。
举个简单的例子，家门口有两家饭店，两个都是中餐馆，味道都是尚可。其中一家，从来不主动做营销，不会给任何点餐建议；而另外一家，进去之后就会有一种宾至如归的感觉，服务员能亲切地叫出客户名字，了解喜好，甚至知道是偏好甜还是咸，能根据客户喜好引导点餐，提供贴心的一站式服务。
那选择哪一家就不言而喻了。
而这家餐厅对客户的充分了解是建立在对客户资料以及消费情况得深度挖掘下。这就是数据挖掘的魅力。
系统分析整理好的数据进行再次发掘，将客户清晰分类。客户分类的目的就是为了增加回头客，壮大忠实客户群体。在这个基础上，客户进行进一步细分如理性消费者、冲动型消费者；偏爱折扣型，喜欢尝新型。针对这些不同的客户群体，餐企再次营销就可以更精准到位。