京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析餐饮行业未来的趋势
大数据应用显现出巨大的经济价值。正是由于餐饮行业竞争激烈而又利润微薄,要想成功实属不易,不少餐馆开始转向大数据以获得竞争优势。跟着小编一起揭秘餐饮真相。
餐馆利用大数据以保持竞争力
正是由于餐饮业行业竞争激烈而又利润微薄,要想成功实属不易,不少餐馆开始转向大数据,以获得竞争优势。
华盛顿特区的美国国家餐馆协会表示,本行业主要企业的税前利润大约在百分之三和百分之五之间。租金、授权和人员成本的上升让人畏惧。与此同时,餐馆还面临着另一个障碍:用户的投诉和批评意见。这些意见不仅来自于专业记者,也来自于社交媒体上发表意见的业余爱好者。谷歌或Yelp的一个差评,可以让你最好的市场宣传付之东流。
食物的品质很重要,这促进一些餐馆使用大数据,以更好地了解消费者的喜好,从而改善他们的食物和服务。在一定的程度上,这些企业通过这种方式,实现了收入的增长。
使用外部数据来改进餐馆的菜单
有些餐馆借助第三方软件产品,来判断哪些菜可能获得成功,从而减少菜单变化所带来的不确定性。Food Genius聚合了来自全国各地餐馆的菜单数据,以帮助餐馆更好地确定价格、食品和营销的趋势。
例如,餐馆老板可以随时了解网上流行的,与食物相关的关键词和短语,某一菜品的平均价格,以及菜单条目增加和减少的趋势。
Food Genius的首席执行官和创始人Justin Massa则表示,长期以来,食品行业的情况,往往取决于人们的口味。这家总部位于芝加哥的公司,对超过350000家餐馆的菜单项目进行跟踪,并与Seamless和GrubHub送餐服务建立了合作伙伴关系。
Massa表示,这些数据可以帮助餐馆获得商机。他们能够给餐馆提供重要的背景信息。归根结蒂,这会决定企业的品牌定位。Food Genius会帮助餐馆了解你如何去利用这些数据。
运用内部数据提高客户的满意度
不少技术型公司正在设法帮助餐馆提高运营效率。Avero餐饮软件公司可以通过POS跟踪购买和无效的项目。餐馆利用这些数据,可以来提高服务器的性能,制定战略来增加销量,甚至找出偷窃的员工。不少餐馆还可以选择,在某几天或一个月的某个固定时间内,集中开展促销活动。根据Avero对30多家高档休闲餐馆的调查,这些餐馆年平均销售额增长率为百分之五,或者说每家餐馆每年的收入约增加25万美元。
Punchh开发了一种移动应用程序,帮助客户能够通过他们的设备留下评论,请他们注册和参与客户忠诚度计划、接受调查并订餐。“运营商可以更好地了解客户,而客户们可以得到更好的服务。这个环境令人鼓舞,它可以赢得回头客,并带来更多的新客户。”
另一家公司,TapSavvy则利用对顾客的了解来协助餐馆改进其服务。顾客在TapSavvy服务的餐馆就餐后,会当场收到一份调查问卷,让他们对餐馆进行评价。“一旦客户在餐馆现场作出了反馈,就不太可能再到网上给餐馆差评了,”TapSavvy的联合创始人Yaniv Tal说。“如果客户很不高兴地离开,差评就会迅速蔓延…每个餐馆都知道他们最重要的是确保客人就餐后很愉快。现场调查是确保这种效果的一种直接方式。”
可以肯定的是,许多餐馆都还没有使用大数据。然而Massa认为,他们缺少改善业绩的潜在手段。在他看来,这些企业可以从自己收集信息开始。“餐馆可以,而且应该收集自己的数据,”Massa说。“如果现在不收集数据,以后想要分析时,自然会无从下手。”
大数据揭秘餐饮真相 消费者需求洞察餐饮转型方向
近日,中国饭店协会发布《2015中国餐饮消费需求大数据分析报告》,从口味、服务、环境、上菜速度、地理位置等8个维度,对来自北京、上海、广州、南京等8个城市的57万条在线点评数据进行了分析。从消费者需求洞察餐饮转型方向,这份报告到底得出了哪些有趣的结论,为您分别解读。
“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Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28