
餐饮企业怎样利用大数据营销?
“大数据”一词对于互联网人的诱惑不可谓不大,在实际工作中也经常能看见他们纯熟运用的影子。而对于餐饮人,却对这个词报以“不明觉厉”的看法,事实上,对于以服务为主的餐饮行业大数据显得更为重要,今天我们就来谈谈如何运用大数据来搞餐饮营销。
首先要明白什么是大数据,所谓大数据其实就是:从大量的数据来源,取得高速更新、多形式、随时变化的复杂数据,并通过科技手段对其进行整合。而大数据应用于餐饮行业,就体现在顾客的消费行为如:支付、点单、评价、拍照分享、使用打折优惠、会员管理等等就是大数据的一些数据节点,产生这些数据节点的决策过程具有丰富的挖掘价值,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。
大数据的实现主要需要克服三大难题,第一让顾客自愿录入数据,第二让顾客完整录入数据,第三让顾客连续录入数据,这三大难题不仅需要强大的数据源头更需要卓越的技术开发能力。当前大数据在餐饮行业中的应用已经初现端倪,在C端(面向消费者)产品上,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;而在B端(面向商家)的产品上,微餐谋APP也通过对接门店POS系统及微信点餐等方式实现顾客消费记录、顾客偏好、门店经营信息等详细数据的记录与分类,让门店经营实现数据化导向。
最后要说如何利用大数据做好营销,毕竟数据是机器计算出来的,但事情却需要看到数据的人去具体施行。简单来说,只需要利用大数据帮助经营者了解“目标消费者观看内容的时间,目标消费者人群的锁定,目标消费者感兴趣的内容”这三个营销活动中的重要因素,接着投其所好,目标消费者自然就会接踵而来。
就拿现在基本每家餐厅都在玩儿的微信营销来说,为什么一些专业的机构运作就会发展的很好,但商家自己做却无人问津?其主要就是由于微信拥有大量的数据分析基础,而只懂得经营的餐饮人对此一窍不通。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。大数据的应用需要一种日常化、数据化、自动化的顾客营销方式。
最后要说,餐饮人无需将“大数据”看作神圣而高不可攀的互联网产物,它其实就在我们身边,并且正在迅速应用于餐饮服务的过程里,更多的服务提供商开始考虑为做生意的人减轻运营负担,而作为餐饮从业者本身,生在这个时代是不幸的,也是幸运的,只要敞开心扉拥抱互联网,驾驭大数据为自己“开源节流”日进斗金,绝对不是痴人说梦。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13