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餐厅大数据

发布时间:2023-11-26 00:13:44

A. 大数据将如何改造餐饮业

大数据将如何改造餐饮业_数据分析师考试

两年前,用IPDA点餐对餐饮行业来说是一件新鲜事。但两年后,这种新鲜也只是大巫见小巫了。最近麦当劳竟然在中国市场引入了自创汉堡的项目,给消费者提供24种食材,让消费者在一个足有半平米的大PAD上自行搭配,然后刷卡支付。吃麦当劳叔叔的汉堡进入中国25年,还从来没有像现在这么干过。

麦当劳也仅是一个案例而已。在移动互联网、互联网+等火爆概念之下,我们从来没感觉到餐饮这样一个熟悉的消费场景其实也是很“酷”很“爽”的。因为到餐厅吃饭以前只能银联刷卡,现在微信、支付宝等各种更便捷的支付已经逐步杀到。以前要出去吃饭,我们只能老老实实地到餐厅去,甚至繁忙时候还要排队,但现在我们可以用手机轻松地叫个外卖,或者用手机提前订好桌,顺便把菜点好、把账结好,到餐厅后菜已经满满地摆上桌。

餐饮行业数字化的改造已经普遍到来。但在这些数字化的体验背后,还蕴藏着一个大大的空间--大数据的运用。

数据,已经渗透到现在每一个行业。企业对海量数据的挖掘和运用,预示着一个新的增长端口打开了。大数据究竟是什么?以服装行业为例,一家数十亿规模的企业,其消费者起码是百万级的。如果能够通过系统将这些消费者的数据一个个抓起来、并进行很好的分析,可以让服装企业很好地了解到不同区域的消费者的消费需求,从而让企业能够在生产上就能进行更有针对的研发,然而更精准地向市场投放个性化的产品,服务好消费者。

相对于服装行业而言,即使同一个餐饮品牌不同门店的同一道菜或许都有口感的差异,因此餐饮并不是一个标准消费品。有人可能会怀疑,餐饮是随意性消费很强的行业,大数据挖掘究竟能有多大意义?

我们不妨先从其他行业的发展轨迹倒推大数据在餐饮行业的用处。要搜集大数据,首先要生成顾客的账户信息。这个账户信息能记录下客人对餐厅的出品和服务的评价;能记录下消费者特殊的消费偏好、消费能力甚至消费者的等待时长、用餐时长等数据。这些数据在餐厅给客人做合理的食谱推荐时可提供依据。

具体而言,可能会触及以下一些消费场景。比如一个餐厅推出牛肉新菜式,系统会自动将信息推送到有喜好牛肉的消费者的手机中。再比如餐厅发现其某款菜式特别热销,想开发成工业化产品进入家庭,那么系统能精准地找到喜欢这道菜的消费者作意见反馈和消费测试,甚至这批消费者很可能就是这款新品未来的首批种子用户。

总之,大数据在餐饮行业应用的意义在于为餐饮企业节省成本、增强管理、提升客源和业绩、提升消费者的服务体验。

不过有一点值得关注。所谓大数据,现在对于餐饮行业而言仅是小荷才露尖尖角。现在不少餐饮企业已经从会员管理系统搜集数据,但搜集信息只是第一步,后面还有大量的数据分析工作。而这一块,大部分餐饮企业并不懂如何做。另外,要让这些数据真正发挥功效,需要一个精细化运营的阶段,这或许需要一个比较长的周期才能见效果。这一点,连麦当劳这样成熟的餐饮连锁也向笔者坦承,其目前对大数据的运用还只在起步阶段。

不过我们也不妨大胆遥想一下。某天你下班路上饥肠辘辘,正准备打电话叫个香辣培根PIZZA外卖回家饱餐一顿,但餐厅的话务员可能告诉你:“女士,建议您点个其他PIZZA试试?因为后台监测到您前两天喉咙发炎去了趟医院。”而如果你在犹豫究竟该点什么PIZZA时,话务员可能又提醒你:“女士,您之前点过好几次芝士PIZZA,您是要继续点芝士PIZZA还是试试我们最近推的新口味?”当你下完订单报上家庭住址后,话务员可能又会提醒你:“女士,根据您手机显示的定位信息,您距离我们最近的门店大概300米,如果您选择到门店自取,会比我们送餐提早半个小时吃到PIZZA哦。”

这种消费场景似乎有点“恐怖”,但未来也并非没有可能。

以上是小编为大家分享的关于大数据将如何改造餐饮业的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

B. 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。

C. 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!

D. 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》

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?

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。

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。

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。

E. 如何借助大数据的营销方法获取意向客户

自从有了互联网,营销就有之前的小溪变成了大海。餐饮企业老板们发现营销变成了一次又一次的出海历险记,即便搭了一条坚固豪华的渔船,多次撒网也可能只捞起来一些廉价的小鱼小虾,就如同餐饮老板投入大量的费用进行互联网宣传,结果却收效甚微。
如今的营销主场正由线下走向线上,由传统媒体转向新媒体。多样化的营销载体衍生出越来越多的营销方式。然而,哪一类载体和哪种方式更适合宣传餐厅?通过大数据的分析便能得到科学的答案,当餐饮企业有了大数据做支撑,营销便能有的放矢,真正实现低成本且精准。这里为大家分享武汉某一知名连锁快餐品牌采用的大数据营销方法。
1:客户需求
客户主要针对武汉地区进行广告投放,希望通过本次的广告投放,增加广告曝光量,实现价值的牵引,并且针对店铺附近商圈的客户进行新产品的宣传。本次客户的主要考核数据为品牌曝光量与点击量。
2:投放方案
① 选定广告投放形式:本次广告投放,选择主流的移动端媒体,采用丰富的广告形式,多维度触达受众人群,本次广告的形式采用移动Banner广告、开屏广告、信息流广告、插屏广告、暂停广告等多种广告形式。
② 通过数据采集设备采集店铺附近商圈客户的手机识别码,上传至大数据后台进行客户分析,建立客户画像,然后利用选定广告投放形式针对这些客户推送配有优惠活动或减免券领取的创意广告,引导客户点击领取广告中的优惠券。
3:投放结果
通过一个月的广告投放,客户共计获得了八百万的广告曝光量。经过监测发现,采用了优惠活动或减免券领取的广告互动率达到了38.5%,看见广告的人群有80%领取了商家落地页的优惠券,而领取了优惠券的人群中有90%的人到店消费,广告投放效果令客户非常满意。
从该案例可以看出,该快餐连锁品牌采用的是线下结合线上的推广模式,结合自身餐厅的定位,锁定核心消费人群,通过小蜜蜂获客盒子获取周围商圈客户手机识别码,结合大数据营销平台对客户信息进行筛选分析,建立属性画像,对消费人群的行为习惯、个性特质、行为习惯、影响消费购买的主要因素等做系统分析,再针对性地推出营销方案。
在当下的营销环境中,传统意义的“广撒网”早已不再适用,线下获客结合线上大数据的营销模式不仅可以帮助线下店铺获得的客户更加精准,而且投入的费用更低。

F. 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。

G. 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。

H. 看美国实体店如何应用“大数据”

最近,大数据一词在营销全可谓火热。美国Place公司的技术兴许可以在如何应用大数据方面给我们一些启迪。该公司把网络营销的某些分析方法应用到了真实世界中。一旦消费者下载它的手机应用,它就能利用定位技术搜集消费者的数据。他们是否进店了?进店之后干什么了?离开之后又去哪儿了?不过,所有的信息只是以大数据的形式用作分析,不会联系到具体的某一个用户。 位于西雅图市的Placed公司发布报告称,今年第一季度,进入美国各大书店的人流量增加了27%。Placed公司致力于把网络上常用的营销分析法带入线下的世界。 Placed发布的这个数据似乎有些惊人。我们很难知道这个数据到底有多准确,也不清楚它是否能吸引各大企业开始采用Placed公司的服务,不过它的确为这家公司带来了媒体的关注。说起来有点讽刺,因为Placed公司为客户提供的分析方法要比单纯计算人流量复杂得多。它的Placed Insights服务可以自动从下载这款手机应用的用户那里收集信息,从这一点上来看,Placed公司研究的人群都是主动成为研究对象的,因此样本可能不够全面。不过公司创始人兼CEO大卫?希姆否认这一点。现实中许多实体店都在统计客流量,Placed给出的数据肯定不如他们的第一手数据精确。 尽管如此,Placed公司的技术还是很诱人的,而且很有前景——甚至可能是革命性的。虽然许多大型连锁超市和连锁餐厅也开发了一些复杂的方法,用来计算自家门店的人流量,但是Placed的独特之处在于,它还知道顾客进店之前或是离店之后会干什么。更重要的是,它还可以根据人口统计学特征对顾客群体进行划分,然后可以向实体店提供像尼尔森公司(Nielsen)和康姆斯科(comScore)公司提供给网络营销公司的那种服务。 希姆说,营销人员可能想知道:“当麦当劳(McDonald)的顾客不在麦当劳吃饭时,他们会去哪儿吃饭?”如果说他们更喜欢去熊猫快餐(Panda Express,美国知名中餐馆——译注)或是汉堡王(Burger King),而不是去苹果蜜蜂(Applebee)餐厅,那么这就是一个有用的数据点。(Placed公司没有透露客户的名单,不过希姆表示,它的客户以大零售商、连锁餐厅和广告公司居多。)如果能知道顾客群的人口统计学特征就更有用了,比如麦当劳的西班牙裔顾客与其他顾客群相比,更喜欢吃熊猫快餐而不是苹果蜜蜂餐厅。 这种获得、使用信息的能力可以说是史无前例的。从某些角度讲,它比那些能够通过追踪人们的上网行为获得的数据更有用,更具有启发性。市面上也有一些公司提供类似的服务,但是它们通常是通过第三方获得的数据(比如购物习惯),而且它们覆盖的地域也更广。而Placed Insights的数据是直接从消费者身上获得的,它所针对的地理位置可以精确到平方英尺。Placed Insights包含了大约1,300亿个经纬度点,而且还把它们与数以十亿计的其它数据相结合,为它所提供的任何见解提供翔实的数据支持。移动技术和大数据的这种联姻能够使营销人员接触消费者的方式得到革命性的创新,尤其是当这些消费者没有守在电脑旁边,而是在吃饭或购物的时候。 Placed Insights使用了GPS、Wi-Fi网络、蜂窝三角网定位、加速计和陀螺仪等技术,不仅可以确定某个人是否到达了某个地理位置,还能确定他们是否进了门,甚至还能知道他们在建筑内的活动情况。 如果这给你的感觉有点霸道,那么你不妨记住,眼下有7万人自愿加入了Placed的服务,被它的显微镜扫描着自己的一举一动(作为回报,Placed会给用户提供各种激励,比如小额奖励或是把钱捐给慈善组织)。另外希姆还表示,他的公司把收集来的数据提交给客户时,其中的任何数据都不会关联到任何一个具体用户的姓名。另外Placed公司还承诺,不会针对用户发送商业广告。这些数据只会汇聚成大数据模式以供分析之用。同时这些数据还会通过人口普查报告等其它数据进行“规范化”。比如如果这款手机应用的一个用户是白人,但他所居住的社区以黑人为主,那么这个数据点有可能会根据实际情况被纳入或被筛选出去。 事实上,很多人并不愿意只是作为分析研究的“小白鼠”,为别人提供营销数据,因此愿意下载这款应用的人并不多。所以Placed公司与一些应用开发者达成了协议,把Placed Insights的功能整合到其它应用里——通常是以旅游为主的应用。需要再次说明的是,它依然本着自愿原则。应用开发者也可以从这种合作中赚一点钱。希姆表示,他们“每个月可以赚几百到几千美元”。这一点还是挺有吸引力的,因为大部分上述应用都是免费的。译者:朴成奎

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