京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“吃货大数据”最全消费群体数据分析来了
从古至今,中国人对吃的追求便远远高于对'穿住行'的要求,以诗人苏东坡为例,他之所以被称为美食家(换种说法则是吃货、吃虫),正是因为每到一地就充分发挥就地取材的牛逼精神,从临界长江的黄州'东坡肉'到海南苏东坡之子苏过创作的'玉糁羹',真正做到了从北吃到南,扫荡天下美食的气势。
而中国饮食文化博大精深,除了跑遍全国品尝各地特色美食之外,能在本地城市就能吃遍全国美食精华才是吃货的终极梦想。
然而对于资深吃货最苦恼之事莫过于听闻一家评价颇高的餐厅,欣然赴会却发现食之乏味,高评价是刷榜、水军所得;亦或是熟悉的美食吃了千百遍,遍寻不到填补新鲜感、值得尝试的新餐厅,导致吃货再也不吃了。
“O2O时代的吃货力量”餐饮消费大数据新鲜出炉,报告显示了在生活服务O2O快速发展并逐渐回归理性的当下,餐饮O2O消费的新趋势。
女性吃货“碾压”男性
数据显示,男女餐饮消费比例为69.39%:30.61%,近70%的餐饮消费由女性贡献。
餐饮消费额前5%的用户中,也有近7成是女性,女性成为餐饮O2O领域的消费主力。
年轻人是餐饮消费主力军
58%的餐饮消费由25-34岁的青年消费者贡献,85%的餐饮消费由18-34岁的年轻消费者贡献。
餐饮消费额前5%的用户,65%为25-34岁的消费者。
从饭点看出不同城市的生活节奏
哈尔滨、青岛最悠闲:38.33%的哈尔冰消费者晚饭时间在18:00之前,31.53%的青岛消费者晚饭时间在18:00之前。
广深最疯狂:39.28%的深圳消费者晚饭时间在20:00之后,37.67%的广州消费者晚饭时间在20:00之后。
其中,帝都有31.79%的消费者晚饭时间在20:00之后。
北京不同地区饭点差异明显
北京:密云延庆最悠闲 建外大街忙过五道口
在20:00之后吃晚餐 朝阳东城平均30.81%
在18:00之前吃晚餐 密云延庆平均38.9%
跟老板说声“辛苦了”
20:00之后用晚餐的职业人群中,企业主和高层管理者吃得最晚,个体经营者时间最自由
贵阳盛产“土豪吃货”
餐饮平均客单价TOP5城市中,贵阳位列第一,一线城市仅上海、北京入围TOP5。
同一城市不同地区的客单价格差异明显:客单价最高的贵阳小河区是北京最高客单价西城区的2倍!
什么才是你的菜?
不同城市消费者钟爱的餐饮品类差异明显,折射出不同的城市文化。
上海整体更偏西化;
北京则是更加倾向于传统国人口味;
广州没有明显的倾向,更加多元化。
城市特色更吸引游客
全聚德名声在外:89.2%的消费者为外地游客;
北京本地人更青睐东来顺:41.74%的消费者为本地消费者;
做餐饮生意最怕心里没底,顾客的喜好、消费力、就餐原因、口味、接受能力等就是造成餐饮老板心里没底的因素,如果想了解顾客的需求,必然要做好市场调查。不过这些我们已经为你做了,各位餐饮老板可从以下数据看出餐饮消费者的需求。
Tips 1:工作以外的时间,朋友聚餐是最主要的消费行为。讲求实惠,轻松而有趣的氛围是朋友聚餐的首选佳地。每日12点和18点左右分别是午晚餐就餐高峰期,餐厅常常出现排队情况,而在餐点前后时段则经常坐不满。为使上座率最大化,餐厅可以根据不同时间段给予到店客人不同优惠。譬如如果在13-14点到店就餐,客人可享9折优惠;14--15点到店就餐可享8折优惠,以此类推。此外,在线订座高峰期比较集中在就餐前1--2小时。
Tips 2:餐饮业主力消费为上班族,营业者需提高上菜速度。飞速发展的社会使人的生活节奏越来越快,如何在食客的耐心时间内奉上美味佳肴,依旧是最大的话题。标准化的实现使食材前期处理的时间得以控制,若无法达到上菜的黄金时间(20分钟内),设计等待时间的小环节,降低食客的耐心也是个不错的方法。
Tips 3:口味与氛围是最食客最为关心的就餐因素,无疑味道是最为核心的竞争力。口碑、服务以及安全卫生是检验餐厅长久性的软性旗帜。
数据并不是市场的唯一指标,但我们可以通过数据得知市场的方向。无论是作为餐饮从业者还是餐饮爱好者,都可从中得到不少启发。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27