辰智：新時代餐廳到底可以用大數據做些什麼？

來自專欄餐飲業數據分析

大數據時代，一方面，消費者看數據選擇餐飲品牌店，另一方面餐廳也在多方面藉助大數據指導經營。例如，我們在某個訂餐平台訂購了某個餐廳的外賣，在其後的一段時間裡再訪問時，平台就會從海量商品中為我們「挑選出」一些同類型相關的菜品，這種有著明顯導向性的推介，即是大數據分析用戶的消費喜好後智能匹配的結果。

從「為什麼」到「是什麼」的思維蛻變

在大數據時代來臨之前，人們的數據分析還停留在人工樣品採集、數據分析等方式，取有一定時間、區間跨度的樣品進行集中分析，再根據樣品分析數據統計結果推斷出結論，這就是一個反覆疑問、推敲的過程，但最終推斷結果的客觀性卻略顯不足。

舉個簡單的例子，要確定一間餐廳在某一時間段的平均客流量，就需要在周末、工作日、節假日、活動日等各種時間段去蹲點數人頭，這是一個工作量巨大且枯燥無味的差事。但當餐廳統計完各種數據、分析出結論時卻又發現，人流與季節也密切相關，不同季節的人流量相差甚大。所以，由於傳統人工採集分析數據的局限性，針對短時間、小區間範圍的小規模數據尚且無法做到客觀全面，對於長時間、大空間範圍的大規模數據來講，就更談不上精準二字了。

大數據則不然，它通過互聯網技術手段，能實時收集各類信息，哪怕很容易被人遺漏的邊角信息也會被統計出來。例如阿里巴巴旗下各大電商平台，只要用戶在平台上產生過購買行為，哪怕是瀏覽過某個產品網頁，都會被平台記錄，這樣用戶的購買時間、消費記錄、喜好興趣、行為軌跡等信息會形成一個非常龐大的資料庫。通過這些大數據，阿里就可以很精準地製作出一幅非常完整的「用戶電商消費圖譜」，能精準地描述各個年齡層次的消費習慣、各個行業的關注熱度及不同類別產品的受歡迎程度等，從而為更多電商從業者提供客觀的參考依據。

將數據真正導向價值 效率的提升是關鍵

京東商城相關負責人曾表示，大數據僅在京東物流方面的應用，每年就可以為其減少至少 20% 的運輸損耗。根據對用戶數據的分析，他們能夠預測核心城市各片區的主流單品的銷量需求，提前在各個地區物流分站預先發貨，客戶下單後會在 2 小時左右的時間享受到令人驚喜的物流服務。京東一直在積極地進行數據個性化研究，通過這種個性化的分析和服務來激發一些潛在需求。因此，無論是節約成本，還是鎖定需求提高效益，大數據變現在今天早已不是什麼新鮮話題。

那麼，對於餐飲業，大數據究竟能為我們做些什麼？

選址定位：選址不僅是對店面人流量的分析，還有消費人群屬性、周邊商圈狀況、市場競爭格局等因素，通過大數據系統的分析，能避免選址和定位失誤帶來的損失。

鎖定客戶需求：利用大數據了解顧客真實需求及喜好，可減少不必要的成本支出，提供客戶最喜歡的產品。

精準營銷：鎖定目標客戶，並根據客戶的消費喜好制訂相應的營銷策略，提高營銷效率，節省人物力成本。

經營決策：不管是當前經營，還是長遠的戰略規劃，大數據都能從市場格局、產品、消費者、營銷等各個維度提供全面的數據支持，讓決策更加科學精準。商業經營的本質就是一場效益的較量，降低成本、提高工作效率、鎖定客戶需求、創造利潤空間等，這些恰巧正是大數據價值的體現。因此，善用各種互聯網大數據，能提高餐飲企業的經營效率和市場競爭力。

小生意大數據 數據分析沒有大小企業之分

大數據應用專家辰智總裁葛建輝先生曾在一次演講中全新闡述了人、貨、場的數據邏輯，指出每一家店都有它的大數據，無論大小。葛建輝用「誰是我的客戶，顧客什麼時候來購物，如何更加有效地接觸客戶，顧客忠誠計劃的效果如何評估」等闡述了「一家店的大數據」，以及數據到底可以為實體商業做一些什麼。

業內人士認為，有了大數據，世上沒有難做的生意，即便再小的生意也需要大數據的支撐。因為在大數據的運營理念里，所有商業行為，哪怕只有簡單的買進賣出，都會有數據產生，而大數據會告訴商家有哪些人買了你的商品、哪些人不止一次地買了你的商品、你家什麼商品最好賣、在什麼時間最好賣等，這些會引領商家做出更好的經營決策。舉個例子，哪怕是一個賣茶葉蛋的個體戶，大數據也會告訴他在哪個地方最好賣，什麼口味的更受歡迎，需不需要搭配點豆漿、油條之類的一起賣，從而讓經營效率更高。

總之，大數據之於餐飲業，既可以是對當下經營狀況的分析總結，也可以是對未來發展動向的預測；既可以為大型餐飲品牌所用，也可以為小型企業甚至個體戶提供參考。未來大數據的應用程度將直接關係到餐飲企業發展迭代速度，誰掌握了大數據，誰就有可能在激烈的市場競爭中勝出。

辰智餐飲大數據研究中心，截至今日沉澱了30萬+居民消費數據、100萬食客數據、60萬+菜品數據、600萬+餐廳數據、2700萬+商業網點數據，並形成全國性食客足跡大數據報告和餐飲行業分析報告，開始致力於為餐飲行業提供餐飲生態大數據整體解決方案。