大数据在餐饮行业的应用研究

华中师范大学信息管理学院 付婷

大数据在餐饮行业的应用研究

华中师范大学信息管理学院 付婷

摘 要：在移动互联网、大数据时代，很多传统企业的互联网化、电商化利用了大数据，来精准地分析不同消费者的偏好，从而提高营销和服务的质量，同时，利用大数据分析精准定位自己的客户群，更进一步地指导企业品牌营销战略。餐饮业亦是如次，大数据已慢慢渗透到该行业之中。

关键词：大数据 餐饮业 O2O 应用

1 引言

沃顿商学院运营与信息管理学教授Shawndra Hill曾表示，这是一个非常激动人心的时代。有大量的数据可挖掘，以深入了解客户，了解他们的态度和他们在想什么，并清楚用户说话背后的真正含义。在大数据时代，可以分析出更多有用的数据，可以让传统行业更好地了解客户需求，提供个性化的服务。大数据已经渗透到现在的每一个行业和业务职能领域，企业对海量数据的挖掘和运用，预示着一个新的增长端口打开了，餐饮行业亦是面对着这样的挑战和机遇。

2 大数据在餐饮行业中的作用

2.1 有助于精准地找到目标用户

在传统的营销时代，企业想要找到目标用户主要有几种方式：通过大众覆盖找人、通过关系找人、通过朋友圈层找人、通过渠道延伸找人、通过CRM数据库找人。这些方法普遍成本太高，效率太低，同时，这也需要企业具备强大的组织和协调能力。而在大数据时代，餐饮业对目标客户的定位方式发生了变化。科学技术替代了人力和组织，数据替代了问卷和经验。首先，客户、订单数据量的增加已经实现了从量变到质变的转换；其次，这些数据包含了用户真实的互联网行为，给商家传递的信息更加可靠可信；最后，这些数据也包含了大量来自用户主动发布的信息。比如，用户在体验或享用了某一家餐厅的美食或服务之后，可以线上发布评论方便后面的潜在消费者参考，好的评论可以为餐饮企业聚集和吸引更多目标用户；而不好的评论也有助于商家正视自身当前的不足，并进一步地改善服务质量。在互联网的作用下，忠诚用户的最大价值在于“裂变”，由一个忠诚用户增长为两个，甚至是吸引一群用户前来消费，他们利用微博、朋友圈等社交媒体平台，秀一秀自己享用的美食或服务，就会引来圈子里一群具有相似兴趣的用户围观，一次裂变、增长，营销效果不可估量。在餐饮业，忠诚客户就是最优质的目标消费者。

2.2 有利于实时优化广告投放策略

传统媒体广告的最大特点是按时长和版面收费，因此，为了在有限的时长和有限的版面上传播出记忆深刻、有销售力的产品信息，企业需要把一个包含无数内容的品牌和产品全部信息，高度精练成一句话。而问题在于，在这个信息高度爆炸和崇尚个性化的时代——广告信息很难保证被人注意，又很难保证被大部分人喜欢。这是传统营销所面临的一个巨大挑战。如今，基于大数据技术的广告调度将解决以上问题。在餐饮行业，最流行的一种做法是利用时间营销策略，通过时间坐标切割，准确辨别用户需求，包括需求时间及偏离尺度，通过匹配媒体内容，辨别用户对品牌及产品的偏好度，以时间为依据对群体进行需求层级划分，控制广告出现在用户需求的最佳时刻，确保广告的精准有效。总之，针对不同类型的人群制定差异化的投放策略，使广告发挥最大的价值。比如，在外卖服务业发展前期，借助学生这一群体的用户体量和粘性，快速提升平台的订单量级，那么就可以针对这类用户群体推出个性化服务和打折促销活动，如“拼单”、“满减”、实时发红包、在学生中午下课的时间点发放创意宣传单等。

3 大数据在餐饮行业中的应用

大数据在餐饮行业应用的意义在于为餐饮企业节省成本、增强管理、提升客源和业绩、提升消费者的服务体验。

3.1 分析用户行为和特征

根据用户在注册账号时留存下来的个人基本信息和其后期浏览历史和消费历史，分析出用户的消费偏好与购买习惯，甚至做到“比用户更加了解用户自己”，这是许多大数据营销的前提与出发点。从宏观上，分析用户的结构、流量、购买周期以及不同用户群体的利润贡献率；从微观上，确定每位消费用户的下订单频率、消费偏好、忠诚度以及流失的可能性。利用大数据进行点、线、面齐全的分析，各大餐饮商家就可以确定目标消费群体，预测其消费意愿，主动为其提供个性化的服务，提高销售额和利润率。

3.2 精准营销进行信息推送

过去，由于互联网上所呈现的部分信息不精准、不真实的问题，出现垃圾信息泛滥的现象。再者，企业缺少足够的用户特征数据支撑及对数据进行详细、准确的分析，导致其很难做到精准营销。在餐饮行业，要搜集大数据，首先要生成顾客的账户信息。这个账户信息能记录下客人对餐厅的餐品和服务的评价；能记录下消费者特殊的消费偏好、消费能力甚至消费者的等待时长、用餐时长等数据。这些数据在餐厅给客人做合理的食谱推荐时可提供依据。

业务化运行利用已有数据，通过对业务化运行所需要的数据源、监测时段、监测区域、监测模型及输出结果等参数的设置，实现全自动化的业务批量处理，将大大减少旱情监测的工作量和难度，提高旱情监测的效率。

3.3 引导产品及营销活动，投用户所好

从用户浏览访问的各种网站、用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，从中可以找出用户群体关注的兴趣点。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，那么企业所新推出的产品生产即可投用户所好。例如，在O2O电商外卖模式兴起的前期，面向的用户群体主要是学校的学生群体和写字楼的白领工作者，那么，商家就可以通过大数据分析，分析此类用户的特征，如学生群体的客单价低、且受多方面因素的影响，比如学校食堂、假期、优惠促销等，用户忠诚度相对较低，那么，在后续的营销活动中商家可以根据这类群体的偏好和习惯特征，推出针对性的个性化服务。

3.4 竞争对手监测与品牌传播

当前餐饮行业的竞争越来越激烈，各大餐饮企业为了抢占市场份额、争夺用户，开启“烧钱”大战，此前有关美团和饿了么“陷入恶性竞争”的新闻风波一再引发了业界关注。竞争对手企业的活动是许多企业想监测的，在大数据时代，用户的消费记录、浏览记录等很多信息是公开透明的，可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，通过监测掌握竞争对手传播态势，参考行业标杆用户策划，依据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。

3.5 市场预测与决策分析支持

对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去很早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过，比如沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是一个经典的范例。大数据时代，Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。在餐饮行业，更全面、速度更及时的大数据起到的作用固然重要，但有效的数据挖掘才可能产生高质量的分析预测。因此，餐饮企业必须构建自身的大数据平台，小企业也是，应该拥有自身的CRM系统，拥有自己的餐饮管理信息系统和手机移动端平台，这样，消费者的基本用户信息、消费频次、喜好的菜品、消费水平等都会记录在餐饮企业的信息系统中，挖掘、分析这些数据对未来市场预测及决策分析的进步提供了更好的支撑。

4 大数据在餐饮行业应用中应注意的问题

4.1 借助第三方平台发力，模式不断追求创新

目前开发了自己独立的APP的餐饮企业并不多，常见的有麦当劳、肯德基、必胜客等，更多中小型餐饮企业更多的是借助美团、饿了么、淘点点等第三方提供本地生活服务的平台进行自身的的营销推广。在大数据时代，智能移动终端在大众用户中普及，餐饮类APP拥有了深厚的群众基础，餐饮企业拥有了更加广阔的消费市场。在利用第三方平台时，各大餐饮企业的顾客在网上方可完成点菜、支付、餐后评价的过程，由此为餐厅解放了很多劳动力、减少了人工成本。但是，每家餐厅也应该注重自身模式和服务的不断创新，如提供个性化套餐服务，售后进行温馨提示等，给用餐用户带来新鲜的感觉，不能人云亦云，否则很难在餐饮业这样竞争激烈的市场保持持续的高销售量。

4.2 优化“快速送达”服务

外卖O2O最重要的一点是能够赢在配送服务上，外卖网站系统约定了45分钟、1小时的送餐时间，但面临着用餐高峰期等待时长、交通状况难预测、送餐地点分散路线难优化等诸多不确定因素，导致“快速送达”服务实现起来困难重重。所以，各大餐饮企业应该构建和不断优化自身的物流配送体系，督促监督配送人员做好服务工作，扎实打好线下服务基础。在服务质量上也会出现一些问题，诸如货不对板、口味太差等，这需要庞大的地面推广和精准的商家评级制度来衡量。

4.3 注意食品安全问题

餐饮行业存在部分餐厅的卫生状况依旧令顾客堪忧。在网站上，照片上美食诱人，实际上食品生产制作的环境都是不为消费者所知的，工商管理部门的管理制度不完善及人员管理力度不够，餐饮企业的卫生状况普遍较差。当前，第三方平台对商家的入驻已经进行了严格的规定，但是管理监督部门的工作人员前端调查监督力度却不够，诸如曾经曝光的“黑作坊”事件。所以，食品安全问题依然是餐饮行业当前应注重的问题。

4.4 客单价过低的现象

对于饿了么平台，2014年外卖日均订单量按照10万单来计算，其年在线交易额超过12亿，计算下来平均每单的客单价不足33元，每单扣除掉成本之后所赚取的收益很少，这对于一些选择自建外送团队的创业公司来说，因配送成本过高正日益显现出体力不支，客单价低决定其总体收益也很难短期暴涨。所以，在物流配送方面，未来应注重轻模式和重模式相结合的方式，压缩配送成本；在营销方面来看，目标用户群体适当由消费能力较低的学生群体向更高单价的中高端餐饮和更高消费能力的白领群体渗透，并在这些分支建立起优势。

参考文献

[1] 2015年中国外卖O2O行业发展报告[EB/OI].艾瑞网，http://report.iresearch.cn/2370.html

[2] 杨欣,刘芸.餐饮世界：大数据时代的餐饮网络营销思维[M].2014.

[3] “看的见”的效果——AdTime大数据广告营销生态体系[EB/OI].艾瑞网，http://a.iresearch.cn/ onm/20150710/252095.shtml

[4] 外卖O2O：光鲜表象下的一地鸡毛[EB/OI].http:// ec.iresearch.cn/oec/20140831/237380.shtml

中图分类号：F719.3

文献标识码：A

文章编号：2096-0298(2015)05(c)-147-03