
麦当劳联手支付宝跨界创新 大数据探索“互联网+餐饮”
“互联网+餐饮”的跨界合作中,互联网平台的优势就在于强大的数据处理能力。这一能力能够帮助传统餐饮行业更加精准地发现客户、了解客户,进而提高运营效率,实现向DT时代的转型升级。麦当劳和支付宝的合作,必将成为“互联网+餐饮”的最佳示范。
“互联网+”风潮正在深刻地变革着餐饮行业。今日,全球零售食品服务业龙头麦当劳与支付宝达成合作,将在麦当劳中国2,100多家餐厅逐步支持支付宝支付,并进驻支付宝“商家”频道。更为重要的是,双方将在数据层面展开深度合作,利用大数据打造线下餐饮向“互联网+”升级的标杆案例。
麦当劳联手支付宝跨界创新
据介绍,9月25日起,全上海地区的麦当劳将可使用支付宝支付。预计到明年第一季度,全国的麦当劳都将支持支付宝。
也就是说,以后用户在麦当劳门店结账时,让收银员扫一下支付宝二维码就可完成付款,整个过程只需2秒。相比现金方式,支付宝支付无需准备现金和找零,也不会出现假币等问题,方便顾客的同时也提高了收银员的工作效率。
在上海徐汇区的麦当劳店,记者发现有不少顾客在结账时选择用支付宝付款。在用支付宝付款的顾客中,大部分是都市白领和学生党,偶尔也有时髦阿姨大爷掏出手机来尝试新潮的移动支付。
大数据探索“互联网+餐饮”
除了支付接入外,麦当劳和支付宝的更大重点在于大数据合作。在这一典型的“互联网+餐饮”跨界合作中,支付宝将用互联网、大数据技术帮助麦当劳实现向DT(数据技术)时代的升级,并借助麦当劳了解线下商户和生态,进而更好地为后者提供平台和能力支持。
据介绍,麦当劳和支付宝的数据合作将涵盖门店选址、用户画像分析、大数据运营等方面。
传统的门店选址主要通过客流估算来判断某一地段是否适合开设门店,但是无法准确知道这个地段客流的年龄、性别分布以及消费习惯等特征。这就可能导致一个问题,即所选的地点虽然客流量庞大但大部分不是该商家的目标客群。
支付宝的数据罗盘不但可以帮助麦当劳判断某个地段的客流大小,而且可以分析出该地段客流的年龄、性别分布和消费习惯,让麦当劳更科学地找到目标客户,并实现帮助其门店选址更加精准科学。
支付宝强大的数据分析能力也将为麦当劳的会员管理、商业运营决策提供科学依据。在保证用户隐私数据脱敏的前提下,支付宝可以通过数据生成用户画像,帮助麦当劳了解新老客户的消费习惯和口味偏好,为顾客提供更个性化的服务。例如,麦当劳此前在支付宝服务窗尝试“免费领取麻麻黑”活动,面向大学生客群进行精准营销,成为大数据运营的经典案例。
业内人士分析,“互联网+餐饮”的跨界合作中,互联网平台的优势就在于强大的数据处理能力。这一能力能够帮助传统餐饮行业更加精准地发现客户、了解客户,进而提高运营效率,实现向DT时代的转型升级。麦当劳和支付宝的合作,必将成为“互联网+餐饮”的最佳示范。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12