餐饮怎么做大数据分析，餐饮行业怎么才能玩转大数据

欢迎各位朋友。相信很多人对于餐饮怎么做大数据分析和餐饮行业怎么才能玩转大数据的了解程度还在初级阶段，刚好，今天我带来了这两个关键词的深度解析，帮助大家系统性地理解餐饮怎么做大数据分析和餐饮行业怎么才能玩转大数据。这篇文章可能稍长，但内容详细，值得你花一些时间阅读和理解。

大数据在餐饮行业的应用主要包括

1、用户行为收集。什么样的数据才是有用的，即使具有多年数据挖掘经验的学者也难以断言。当前互联网行业的通常做法是尽可能的存储足够多的数据。例如淘宝网，所有用户的登陆时间，登陆地点，浏览商品，鼠标行为，网页停留时间，收藏商品等都被完整记录下来。拥有足够全面的数据，才能从多角度，全方位分析数据，发掘数据的价值所在。餐饮行业也需要在自己的平台记录用户的历史行为，例如浏览了哪些菜品，在哪些位置停留时间过长，在何时间，何地点和何人点了什么菜等。这些数据将为分析用户行为，了解用户偏好等奠定基础。

2、商家运营数据收集。把所有商家数据集中起来，从数据仓库的角度来看，挖掘频繁项集，分析销售趋势，了解销售的时间性、空间性、群体性差异，对商家了解行业规律，完善经营模式，提升商家销售额具有重大意义。

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。

餐饮企业如何做好大数据挖掘

首先要讲客户终身价值管理，就是给每个客户建立一个终身档案，终身追踪、监察每个客户，捕捉其不同生活阶段的不同需要，在其一生中，持续地向其推介时下最适合他的新业务，从而最大限度地发掘顾客的消费潜力。

举个例子．有个顾客最近搬了家，因为他每个月都会收到从银行寄来的月结单，所以这个顾客搬家后．立马想到去银行变更通讯地址。对于没有实施CRM的银行来说．改地址就是改地址，是一个孤立的事件。但对实施CRM的银行来说，改地址隐含了生活中的很多变化，也意味着很多商机。

当该顾客改地址的时候，银行CRM系统根据经验数据，马上找到了排名前几位的搬家的可能原困：买房、结婚、离婚、换工作后租房。系统暂时还不能准确知道该顾客搬家的原因，如果没有更多的信息来源，可先假定为排名第一的原因——买房：然后．可通过进一步的数据挖掘给出更准确的判断：比如．系统里储存了本城市各主要楼盘的资料，把该顾客的新地址跟各楼盘资料进行比对．如果发现新地址属于6个月前才开售的新楼盘．就可认为该顾客买了新房子的可能性极大。

顾客买了新房子．银行的商机就来了，如房屋按揭贷款：就这个案例来说，按揭贷款已错过，但可以推荐房屋装修贷款．哪怕装修完了，凭装修的支票或收据．也可申请该贷款。于是，在银行柜员面前的电脑屏幕上，立即出现一行提示：请在办妥地址变更后．立即向顾客推介“房屋装修贷款”，然后屏幕上显示出该贷款的主要特色和要点，以及常用的销售语言．供柜员参考。

假设该顾客接受了房屋装修贷款，这还不算完．可能还会发现其他产品很适合这个顾客——家庭财产保险，银行是保险公司家庭财产险种的代理人。一个人面对住了20年的老房子，是不会有家庭财产保险意识的，但当他买了新房，购置了一堆新家具、新电器，本着一种天然的爱惜之情，人会变得比较患得患失。这正是对其推销家庭财产保险的最佳时机。

客户终身价值管理的精粹就在于：只要一日成为客户，就终身不会让你离开我的眼睛。只要这个客户还活着，就永远没完没了！