淺談數據分析+餐飲

前言

半年來，筆者有強烈危機感。身處互聯網革新年代，社會進步的強度和烈度不亞於「第一次工業革命」，未來3-5年重複性的工作將被程序取代、知識獲取門檻越來越低、折舊速度越來越快、高端技術或技能被模塊化、簡單化；「80後」到40歲將再次面臨「失業潮」，體力勞動被機器人取代，高級藍領的專業和技能面臨行業限制（行業存在則生、行業滅失則下崗，可是有長青行業嗎？）。

「互聯網+」牛逼的不要不要，這年頭不談點「線上線下融合、大數據分析、互聯網思維」，別人都認為你這老闆low爆了。

斷層中的傳統&新興行業時刻探索打通任督二脈。

最初設想依靠工作中積累的招商、營運知識幫助中小餐飲企業實現銷售額增長，真金白銀提高收益讓僱主心甘情願掏腰包，假如老闆花2-3人的工資能抵5-10人的效果，這買賣有競爭力。

免費打工總有老闆願意嘗試，靠著行業積累，筆者聯繫一家中型連鎖餐飲公司開始修鍊「《九陰真經》」。

服務宗旨——提升利潤：

利潤=收入-成本-費用；

提高收入：增加銷售額。銷售額=門店往來客流量*入店率*客單價；

降低成本：降低原料採購、物流、倉儲環節成本；

「性價比」費用：提高營銷費使用效率，物盡其用、事半功倍。

說干就干。

一、提高收入

1、門店往來客流量與選址有關。筆者從事招商工作，各行業參數有點底。根據目標品牌的層級、過去營業數據梳理，做個流程圖，按照自上而下和自下而上的模式倒推門店選址是否合理，按照什麼樣的標準投資？租費範圍和扣點取多少合適？投資回報率大概多少？

（流程圖適合該公司，僅供參考）

2、入店率和營銷有關，與費用一起表述。

3、客單價的提升涉及菜品競爭力。筆者服務的餐飲公司有近180個菜品，餐單密密麻麻全是字，通過數據分析，可視化如下：

得出結論與對策如下（節選）：

二、降低成本

原料採購未介入；

物流、倉儲涉及供應鏈管理，也是數據分析最適合使用的地方，通過對過去經營數據的收集、分析、匯總，結合天氣、銷售額同比、環比並運用一定的運算方法達到預測未來經營結果的目的。

類似案例有：藝恩網預測明天電影票房、京東預測大家電銷售情況並提前備貨。

由於預知需求，原料供給可以有的放矢進而降低配送頻率，由過去的一天一配送下降到二天一配送；門店密集區域可以設置大倉，集中原料配置、降低門店倉儲空間、提升營業面積使用率。

下圖是根據過去數據預測燒味拼盤的結果（節選部分）：

三、費用

費用涉及科目多，筆者主要從營銷費用入手。

餐飲公司與互聯網公司不同，用戶數據的取得困難（使用網站服務必須先註冊）。這也是筆者創業的方向，目前已取得實質性進展，相關信息隨專欄和微信公號（魚塘科技）更新。

營銷方面的切入點主要有——用戶畫像、個性化精準營銷、消費行為分析、外賣策略、CRM、入店率提升、門店桌椅選型建議（星巴克1小時椅、3小時沙發）等。

數據分析+餐飲，看似在餐飲外殼上載入數據分析思維，實質是對餐企經營的重大革新。可以預想未來某一天，每位消費者在門店的消費行為都將被記錄、被分析並運用關聯性實時推薦符合自身偏好的消費需求，促進二次購買。

門店管理也由人治、法治（制度管理）向數據制推進。屆時自動約貨、CRM自主管理、員工行為數據化管控，幫助管理者減負並將時間、精力等生產要素投入企業產品研發、團隊文化建設等環節中去。

後記：

筆者所述提高收入、降低成本的方法已經在服務公司試水，效果顯著。記錄此文主要是對過去階段性總結。

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