餐饮行业怎么利用大数据？
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这篇文章是以餐饮为例展开分析，无论是监测留存率，还是REM模型分析，还是波士顿矩阵分析等等，都是为了实现精细化运营。文章很长，但确实是干货，真想好好学习的话，耐心阅读哦~
前言
各位亲们好，今天这条推送，是一篇关于餐饮行业数据分析的重磅干货，能切实帮助餐饮领域的运营童鞋解决：如何砍菜单、如何管理用户、甚至如何降低发短信广告成本等常见问题。但就算你不做餐饮行业的运营，这篇文章也能手把手的教你通过数据分析的方法，科学合理的做用户分群、监测留存率、以实现精细化运营。
本文作者 Kener-林峰，数据可视化领域专家，北邮计算机、国家重点实验室交换与智能控制研究中心、前百度资深研发工程师，百度数据可视化方向奠基人之一，凤巢业务系统前端技术leader，Echarts 作者（ECharts,商业级数据图表，一个纯Java的开源图标库，国内目前应用最广泛，也是唯一一个入选全球开源项目榜中数据可视化板块的开源项目，该榜单中其关注度排名位列全球第四）。Kener-林峰 2015年3月离开百度，以联合创始人兼技术总监的身份开启了一段餐饮方向的创业旅程。
全文共8147字，整体阅读时间40-50分钟，本次推送将全文分成了上中下三篇 ——
上篇主要内容有：1.餐饮行业数据运营的时代已来临. 2.如何构建数据运营监测中心。共2163字。
中篇主要内容有：3.如何通过波士顿矩阵分析，砍掉菜单里不受欢迎的菜品。 4.如何通过分析用户购买行为，确定菜品是“留客”还是“赶客”。共2145字。
下篇主要内容有：5.如何通过RFM模型，为用户分群，实现精细化运营 6.不得不考虑的用户获取成本 。共3839字。
第一部分
餐饮行业数据运营的时代已来临
1.餐饮行业对数据运营概念缺失
餐饮行业是一个历史悠久的行业，我相信每一位掌柜的脑袋里，都有一副“算盘”时刻盘算着门店的运营情况，但绝大部分掌柜真的只把“算盘”存在脑海里，这也是为什么在餐饮行业里，大家一直会听到这样的困惑：“一家店盈利，三家店打平，再开下去就亏了”。
只凭一人的脑力，很难计算统筹如此多门店的利润，是时候用更科学的手段，让电脑帮忙去盘算生意了。
虽然电脑盘算生意需要成本模型，不同的餐饮行业，成本模型也不同。但我想本质是相通的，餐饮行业有四个重要节点“进、销、存、管理运营”，这些数据都不难获得，要求一线员工记录到位，进销存数据就能落到纸面上。
基础数据有了，大多数掌柜却只做月结汇总，忽略了整个过程，很多潜在的盈亏改善点就是这样被错过的。比如：某掌柜月结汇总是发现本月采购量远远大于销售量，却没办法追溯原因。某掌柜月结汇总时才发现，大蒜上星期处在历史最低价，却没能及时囤货，现在涨回来了，后悔莫及。
想要发现这些机会，纯靠人脑监控计算太难，更好方法还是让电脑来帮忙记录数据、给出分析。
2.互联网外卖行业的兴起，促使商家开始了解数据运营
2014年，互联网外卖送餐O2O开启了一场战争。那时一家驴肉火烧的老板告诉我，平台每单起步补贴能达到12元，而他家的驴肉火烧本来就卖12元，为了避免爆单，老板不得不提价到15元去卖。更何况，那时不止一个平台给补贴。
餐饮商家由此开启了多平台外卖之路，但商家对多外卖平台的局面，可谓又爱又恨。爱多外卖平台带来的机会，恨每天需要在多个平台维护商品、处理评价、申报满减、活动、对账、调整库存……甚至每天卖了多少钱，都得多个平台统筹计算才知道，那叫一个累啊。
这种形式，却也让之前只习惯月结汇总的掌柜，开始关注每天的流水、每家外卖平台的客流量，互联网外卖行业的兴起，逼着掌柜们走向了数据运营之路。
3.外卖平台多，数据乱，无法满足数据运营要求
懒是人类第一生产力，更是程序员的第一生产力。我在踏入餐饮行业后，第一个需要克服的问题，就是如何在多外卖平台的情况下，提高数据处理的效率。
简言之，就是帮助掌柜们跨平台计算外卖订单量、客流量、库存量，甚至监控单个菜品的售卖情况、商家菜品打折的活动情况……
为此，我调研过市面上10余款餐饮系统、多平台系统。也接触过一些融合系统，结果都令人失望。毕竟大多数外卖平台自身就在快速迭代，开放接口不完善不稳定、抓出来的数据也三天两头出问题。建立于其上的融合系统就更是BUG频出。
所以我决定建立一个灵活、便捷、且能够监控多渠道的数据监测中心。
如何构建数据运营监测中心
一个正常的数据系统构建流程，应该包括：确定需求、获取数据、清洗数据、分析建模、解读表达、可视化等等，这也是我原本的构想，但这个完整的过程太复杂，大家的兴趣并不大。
那么，我先分享如何通过BDP构建属于自己的数据运营监测中心，有机会再分享如何建立一个完整的数据系统。
1. BDP个人版是什么
上图是我们正在使用的数据平台主要用于运营观测和决策支持， BDP是一个敏捷的在线Web BI，自带很多餐饮运营所需可视化数据统计模板如热力图、漏斗图、订单统计图等等。
但我们没有只用BDP个人版提供的固定模板，而是在其基础上加工出很多适用于自己的统计表。这个加工后的可视化数据监控平台，被我们昵称为餐饮外卖的“数据大脑”。
2.如何根据订单数据建立分析模型，建模有何用？
餐饮行业的订单数据包含很多基础信息，我们需要从不同视角去分析解读这些信息，用以辅助决策。
通常，一条订单中至少包含时间、来自哪个外卖平台、菜品名称、菜品数量、价格5个数据属性，如果我们构想一个数据立方体（DATA CUB）出来，这些属性就是立方体的维度。
虽然只有下单时间、菜品名称、平台三个维度。但根据这个立方体，已经能解决很多掌柜急需了解的问题了。
比如：
年报、季报、周报、日报我都能查看吗？（钻取，上卷）
能查看任意时间段下，某道菜品甚至几道菜品的销量对比吗？（切片、切块）
能全局观察，对比几个外卖平台的销售情况吗？（旋转）
但实际上，订单还会包含菜品数量、价格、送餐地点等数据，集合这些数据，可以构建出一个多维数据模型（画不出来），姑且先用这个立方体做例子。
3.一家餐馆，需要具备哪些“视角”以分析数据
“横看成岭侧成峰”是对置身于数据海洋最形象的形容，不同的视角能得到不同答案。为了能全面了解和分析经营情况，我们固化了十多个常用“视角”（BDP称之为仪表盘）：分别包括：
订单分析、周订单分布、月订单分布、菜品销量分析、流量分析、用户跨平台分析、用户平台对比、配送分析、评价词云。
其中的每一个仪表盘，都能拆分出不同的表格，以做便于详细对比。其中的每一个仪表盘，都能拆分出不同的表格，并提供不同的切片、切块视图，配备了全局筛选（主要是时间和平台）可以对整个仪表盘内的图做同一控制。
另外，任意一个BDP的任意一个图标都可以展开查看更多细节，实时做出更丰富的筛选、钻取、上卷、排序等变换；
上面说的这些步骤与概念，是不是有些复杂？但在这个“敏捷BI”的时代，只要准备好数据，熟悉一种Web端数据分析平台（如BDP），点点鼠标就能快速生成以上所有图表模板。但这也仅仅是餐饮订单数据分析的第一步。
第二部分
如何通过数据分析合理调整菜单
其实每一条订单数据都包含着一个重要信息：菜品明细，虽然这类信息在获取上因为跨平台的问题，归纳整理起来很麻烦，但整理好这些数据，却能辅助我们做很多决策。
1.通过数据分析，确定主力销售菜品
总结几大平台的数据之后，我们可以总结出一张菜品销量走势图，并由观察销售金额累计、平台销售数量累计，查看哪些菜品使我们的核心菜品、哪些是我们的主要销售平台。并根据这个结果，调整菜单、调整平台投入力度。
通过分析时间线上销售金额，我们还可以观察一道菜品在促销、调价等活动后的售卖情况，及时做出调整。
2.通过数据分析，了解套餐配菜是否合理
如果你的餐厅里也有单品和套餐，相信你也会关心究竟用户是单品点的多，还是套餐点的多。
也可以检查套餐配菜是否符合用户诉求：
3.通过数据分析，调整菜单排序
解新用户收单最爱点哪道菜也非常重要，反复参考这些拉新效果好的菜品，以调整外卖APP的菜单排序，这将有助于整体提高门店的下单转化率。
找到新用户收单最爱点哪些菜品后，可以继续分析原因——
是哪些因素让菜品脱颖而出呢？价格？图片？描述？首单用户是在没吃过这道菜的情况下，根据菜单在外卖APP上的呈现效果点菜的，调整外卖APP的菜单呈现，也有助于提升转化率。
第三部分
如何通过波士顿矩阵分析砍掉菜单里不受欢迎的菜品
有了单个菜品/套餐的销售额分析，掌柜们可能已经在心里盘算“砍菜单”了。毕竟不受欢迎的菜色是会“轰客”的，但如何确定这道菜是彻底不受欢迎，还是改进改进能成为“黑马”呢？
对菜品这种非标准产品，真的很难做出合理判断，好在我们波士顿矩阵可以辅助分析。
1.什么是波士顿矩阵？
波士顿矩阵被称作（BCG Matrix），又称市场增长率-相对市场份额矩阵，波士顿咨询集团法、四象限分析法等等。
菜品这种非标产品很难获取到市场占有率，所以一般参考维度我们会使用：销售量（销售增长率）、销售额（销售额增长率）、销售利润（利润增长率）、利润率、留存指数或流失指数（偶发明的，下文详解）、菜品评分等数据，选取其中两组组成四象限以做指导。
具体选择，取决于你希望了解什么。
2.如何在 BDP个人版上建立波士顿矩阵？
比如，我们在海致BDP里组件一个表格，以菜品平均周销量环比增长率为纵轴，平均周销售利润为横轴，菜品销量作为圆圈直径（圈圈大销量大、圈圈小销量小）。我们就能得出以下的矩阵：
这张图中需要强调的是，“卖的越来越好”和“卖得好”是两个不一样的概念，前者是增长率，后者是绝对值。这里就体现出了周环比增率的意义了，通过比较周环比增率（纵轴）的高低，你才能判断出哪些是潜力股菜品（销售利润一般或低，但增率高）、哪些是成熟菜品（销售利润高，但销量增率低）。
3.决定你要砍掉的菜品
前文波士顿矩阵本身的四象限：左上角是问题产品、右上角是明星产品、左下角瘦狗产品、右下角是金牛产品。我们可以很清楚的做出判断 —— 增长率低、利润也低的产品就是你要砍掉的菜品。而那些利润率低，增长率还不错的菜品，改进一下师父的手艺、包装、展示之类的因素，很可能能成为下一个明星产品。
第四部分
如何通过用户购买行为确定菜品是“留客”还是“赶客”
想必每家开了外卖平台的餐馆，都很想知道究竟用户订餐后有没有复购? 对本餐馆有没有留下个好印象?
毕竟这些用户没有真人来店，掌柜无法通过表情判断客人是否满意，是否能成为回头客。
这也是我苦思冥想许久的问题。深入研究后，发现留存流失情况，埋藏在用户的下订单的行为上：如果一个用户反复购买同一道菜，则可以认为这道菜对用户留存起到了积极作用。
同样的，我们要考虑用户已被我们哪一道菜留了下来，又可能因为哪一道菜再被轰走。
以上的因素，都可以帮助我们建立一个简单的留存/流失算法，以方便我们建立留存流失模型。
1.根据用户购买行为建立算法
一道菜品究竟是拉来了用户，还是轰走了用户，要综合看留存与流失量。
既：存流失贡献度 = 留存指数 + 流失指数
菜品留存指数设置为正积分 ，条件是用户如果反复购买同一道菜品2次以上。
正积分算法：同一个用户购买同一个菜品2次以上积分一次。2次等于1分，3次等于2分。如此，公式：正积分 = 购买次数 -1
菜品流失指数为负积分，但由于用户只购买单个菜品一次，可能会出现以下三个场景
1.再也不来我们店，流失（最糟情况）；
2.不喜欢这个菜，还点其他菜（不好不坏）；
3.未流失，下次还会点（最好）
所以在考虑概率的情况下，设固定值：
-1（轰人一次）/ 3（三种情景）= -0.34
2.建立留存流失模型表
留存流失贡献度 = 留存指数 + 流失指数
以这个公式来看，一道菜贡献度为正直代表留存贡献大，负值代表流失影响大。在BDP上建表，将不同的菜品作为横轴，留存流失率作为纵轴，我们能得到这样一个模型。
3.将菜品评分与留存流失模型对比，效验分析结果是否正确
这样简单的模型，能反映出菜品受欢迎还是轰人吗？一开始，我对这个简单的模型和假设没有信心，于是，我将用户吃完菜后的评星和打分抓取出来，又建立了一个模型做对比。
通过比对，我发现之前的留存流失模型大方向完全准确，现在我们又有了一组数据可以帮忙砍菜单！可能会有人说那我只看美团评分不就得了。在这里我想说两点
1.新起的商家，用户未必能愿意给评星，菜品留存流失率反而更好计算。
2.所有的模型都需要互相对比验证，才能帮助做更准确的决策。
第五部分
精细化运营的基础了解基本属性&为用户分群
外卖时代的好处是掌柜的可以通过网络，开辟更多销售渠道。
那么问题就来了。由于掌柜无法直接接触到食客，他也很难确定喜爱自家美食的群体有什么特征，再根据这些特征投其所好、推陈出新。
1.如何通过订单数据，分析用户的基本属性
用户的订单上都有订餐地址，通过对于订餐地址的统计，我们可以查询到不同条件组合下的用户分布，甚至能知道喜欢谋道菜的用户都在哪里。
举个简单的例子，下图表示的是普通可乐和健怡可乐的用户分布，你发现了什么？
哈哈~在9元/平/天的地方跟在6元/平/天的地方上班就是不一样~
所以，知道喜欢某到菜的用户住哪儿，或许能帮助掌柜们挖掘到更多匹配要素，根据这些匹配要素寻找用户（比如：高档小区健怡可乐多进货）、或者为用户推荐菜品都将事半功倍。
类似的用户数据挖掘，还可以根据复购构成、复购用户跨平台使用情况、性别组成做更精细化的分析。
值得注意的是，数据平台间的差异还是蛮大的，除了跨平台分析也需要分平台对比，有利于针对不同平台做出不同的营销策略。
上面这些最基本的用户属性对于精细化运营还是不够的。 因为这些信息无法帮助你解决下面四个问题——
1.谁是我的重要价值客户，他们都有什么特点？
2.谁是我需要重点保持联系的客户，他们都有什么特点？
3.谁是我的重要发展客户，他们都有什么特点？
4.谁是我的重要挽留客户，他们都有什么特点？
想要解答这个问题，我们需要动用更高阶的分析模型，去挖掘有效信息。
2.如何通过RFM模型，为用户分群，实现精细化运营
RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型，主要以用户行为来区分客户，RFM分别是：
R = Recency 最近一次消费
F = Frequency 消费频率
M = Monetary 消费金额
需要详细了解以上三个指标定义的，可以去戳度娘，教科书式的RFM区分，会将维度再细分出5份，这样就能够细分出5x5x5=125类用户，再根据每类用户精准营销……
显然125类用户已超出普通人脑的计算范畴了，更别说针对125类用户量体定制营销策略。实际运用上，我们只需要把每个唯独做一次两分即可，这样在3个维度上我们依然得到了8组用户。
这样，之前提的四个问题，就能很容易被解读（编号次序RFM,1代表高，0代表低）
重要价值客户（111）：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须是VIP啊！
重要保持客户（011）：最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠实客户，我们需要主动和他保持联系。
重要发展客户（101）：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展。
重要挽留客户（001）：最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当基于挽留措施。
3.如何在海致BDP上建立RFM模型，帮助用户分群
这时候可能会有朋友问了，天啦，你这个三维模型，我没办法用BDP来建表格了。所以我们需要做的是将三维模型二维化，我们将R域切一块出来（即在近30天有复购的用户中做分析），压扁了就会看到。
上方的表示或许还是太学术了，简单的说
第一步：先挑出来近1个月的复购用户。
第二步：近1个月内复购用户的平均实付金额做纵轴。
第三步：近1个月内复购用户的购买次做横轴，生成表格。
第四步，你需要自己在这个表格上划红线。
横着的红线，代表着你认为来吃饭的客人平均每餐该花多少钱，我这里设定的值是25元，叫外卖25都没付到，对我而言是低消费金额（低M）用户。
竖着的红线，代表着你认为复购多少次的客人，是你的高频用户。外卖点餐流动率很大，一个用户每个月能在一家店点三次以上的菜，对我而言即是高频。
这样，海致BDP上的RFM模型就建立好了。这个RFM模型在实操时有什么用呢？举个例子
比如对圈用户群发短信转化只有不到1%时，你可以用RFM做个分析，只选取R值高的用户(最近2周到最近一个月内消费的用户），转化率可以由1%提升到10%。
这也意味着，以往6元/订单将下降到0.6元/订单。掌柜们是愿意花600元给10000个用户发短信，得到100个订单，还是愿意花48元给800人发短信得到80个订单，相信大家一定会选后者。
而整体的RFM区分，则能够帮掌柜们针对不同的用户发不同的短信，短信的开头是用“好久不见”、还是用“恭喜你成为VIP”，就得看时重要保持客户还是重要价值用户了。只有能区分用户，才能走向精细化运营。
第六部分
不得不考虑的用户获取成本！
压轴的总是最后才上场，我们开篇就提到过几乎决定一家门店命运的重要指标——留存率。但这个部分，聊得并不是很细致。
1.如何通过稳定留存时间，判断一个拉新活动值不值得投入？
留存率非常重要，他直接影响到我们的生意是否“赚钱”！不管是什么生意，自然流失都存在，但我们至少期望生意增长能做到新增用户大于等于流失用户。
再进一步，我们希望“用户终身价值”能够大于“用户获取成本”。
用户终身价值，即“LTV”,缩写自英文Life Time Value，相对准确的计算公式是：用户每月购买频次x每次客单价x毛利率x(1/月流失率)。
用户获取成本，即“CAC”，缩写自英文Customer Acquisition Cost,意思是“用户获取成本”。
也许你会说，哪来什么“用户获取成本”？我就在外卖平台上开个店，用户打开APP就看到我们家了。
这就错了，流量总是有限的，新用户为什么能在数千商家里看到你家？
不管是因为你营销给力，订单良好以至于自然排名靠前，还是参加了特价活动有了专题曝光，还是你直接买了排名，发了传单。这些方式里的满减、赠品、折扣、印刷费人工这算下来都是你的“用户获取成本”。
这么重要的指标，没有考虑过的童鞋请一定要考虑考虑啊。做一场活动，做一次推广究竟值不值。就看他了。
但素，我还有一个更简单粗暴的判断投入值不值的方法。
把成本均摊到最终留存用户身上，看需要多久才能从这些用户身上赚取到所投入的成本，如果时间短于稳定留存的时间，这事就值！
举例说明：假设我们花了300块钱买了个位置，带来了60个新用户，3个月后最终稳定留存12人，即3个月留存率达到了20%
把这300元赚回来，就得指望从12个用户每人身上赚到25元。
而用户在我们店点一次餐，平均毛利率5元。这需要每个用户下5单，保证我们能赚到25元。
假设：我们花了300块钱买了个位置，带来了60个新用户，3个月后最终稳定留存12人，即3个月留存率达到了20%
把这300元赚回来，就得指望从12个用户每人身上赚到25元。
而用户在我们店点一次餐，平均毛利率5元。这需要每个用户下5单，保证我们能赚到25元。
假设一个用户2周下单一次，2.5个月就能赚回25元。稳定留存的用户一般下单数都会大于两周下一次单，即2.5个月回本的时间是稳妥的，且小于稳定留存率的时间（3个月），这事值得干。
但如果你3个月留存率只有5%，按上文推算，10个月你才能回本。这事儿显然不值得做。
上面那些理论总结起来，就是这张图。我期望在绿色箭头所在区间的时间里，就能cover住投入成本。这样不管留存率如何衰减，投入的成本都能收回。
也就是说，我希望PBP少于等于留存率稳定时间Ts。（Payback Period，回收期，即花出去的用户获取成本可以在多长时间内回本）
当然，如果你需要更加激进的策略，可以让绿色区域继续往右延伸，比如PBP=1.5 x Ts,甚至足够信心的3xTs(外卖市场不稳定，PBP不建议超过3倍留存稳定时间）
2.如何通过同期群分析+ BDP，有效监测留存率
讲完了这些，你会明白，留存率如此重要，直接影响到你的用户终身价值-LTV，帮助你判断每次活动的用户获取成本-CAC是否合理，它的稳定时间甚至可以作为你的回收期PBP参考单位，所以我们需要一个更厉害的工具来观测它。
这个工具，就是同期群分析（Cohort Analysis）。如名所示，同期群意味着一起出现、一起成长的群体。
在我们的APP里、外卖平台里，就是同一段时间内一起出现（初次下单）的客户群体。我们把它按初次下单这个时间维度来分组。最终，一个典型的留存率同期群表格长这样：
横向比较这个表格，可以看出每月新增用户在后续个月的留存率情况。
纵向比较，可以看出不同月份新增用户，分别在当月、下个月、下下个月等留存表现如何。
这样，我们就能监控各种拉新渠道推广的效果。
比如，这一月买排名，下一月上平台5折特价活动，下下月是地推传单。通过同期群表格，横向对比，我们能了解同一群新用户在隔周的留存率变化。
另外，我们还可以纵向比较留存率，了解哪一种渠道拉新更优。
举个例子来帮助大家理解：
假设上图中7月18日（29周）后，我们调整了满减，从7折上升到8折。正常来说，满减力度下降，会导致历史同期群（29周前）里更多用户流失，毕竟这些用户是被我们更低的折扣吸引过来的，留存率应当下降。
也就是说在表格里，这周起斜下方对角线右侧留存率应当明显低于纵向同周期的左侧留存率。即这种调整对历史同期群的留存率有负向作用。
但是！未来的留存率却没有受影响，这也有可能是因为满减力度下降我们迎来了更多真实用户，反而留存率提高了！
这是平均值永远无法告诉你的事实！
用户购买的行为习惯，都可以从数据中得以窥探。而在用户群分析上，不管是利用RFM模型，还是同期群表格，其核心思想都是用户分组。有效的用户分组，不仅可以提高运营效率，提高营销投放的ROI，更可以规避“平均值”所带来的的陷阱。
文末总结 —— 不要迷信数据
虽然数据不会说谎，但它们只是一些毫无意义的数字而已。
数据分析中永远不能忽略的一个问题是：“数据并不一定代表事实，但数据可以帮助你更透彻地去发现事实。”
如果非得说数据驱动最有价值的一点，莫过于：
“If you cannot measure it, you cannot improve it。”
转载自林峰的《数据驱动，打造餐饮外卖的数据化运营系统》
循序渐进，先来一组基础餐饮数据应用分析：
一、时段分析报表
在不同的餐饮业态中，时段分析报表在很多情况是被大家忽略的。在餐饮管理日益精益化的大趋势之下，随着大数据应用的不断普及，和从业者认知水平提高，时段报表的作用和价值不断突显和被发掘出来。
时段报表可以依据企业的业态类型，经营特征和管理应用现状，可设置1小时、0.5小时、0.25小时，内容可以设置营业额、交易次数、交易平均价，还可以加入人数等等需要分析和应用的数据。
经营者或者餐厅的管理者对于每日经营的数据是非常重视的，但很少有管理者对于时段报表进行系统性的研究和应用。
不同类型餐饮的每日从开店到打烊，营业特点、高峰、低峰、客单等等诸多指标是不一致的。但都有一个共性，在早、中、晚这三个大家习惯性的用餐时段，都呈现出不同特点的高峰，这些用餐高峰有什么规律、特点，怎么应用这些规律？是餐饮管理者必须去研究的课题。
我们往往每日的营业特征，每日当中的各个时段、各个时段中30分钟、15分钟进程单位的变化有何规律？
先设置30分钟为一个时段，采取同时期对等原则。
举个例子：本周二相对于上周二的营业收入少了1500元。只需打开时段报表，查对应的时段报表，是少在那个时段？还是当日整体时段同比例等幅下降呢？这样对于营业收益的查询一目了然，同样的也可以应用到人流量、客单价，菜品销售排名等等各类数据中。
时段报表的价值在于把日分析的逻辑结构图继续向下延伸到每个小时，每半个小时，每15分钟，更具体的了解营业特征和规律。
通过时段报表了解出品速度，出品速度往往决定着顾客的用餐时间，尤其是中餐类别，通过时段报表中结账速率的变化，分析不同时段的用餐时间的变化规律。餐饮人普遍了解的同一类型餐饮的晚餐用餐时间比午餐的用餐时间长，问题在于长多少？这个指标看着无关，实际上是提高翻台率和营业额的一个被忽略的数据。
时段报表最大价值在于让你如何用工？
在未来，餐饮各业态类型的企业都得面临严峻的“用工荒”，多元化用工、混合制用工必将成为趋势，但如果没有分时段的客流特征分析，用工的结构性改变无从谈起。
在快餐类型的餐饮中，小时工应用已经有非常完善的模式值得借鉴，其应用就是依据分时段的分析，根据时段的特征，安排人工，解决用工问题，中餐类型的企业，混合用工必将是趋势，制定满足自身企业发展的标准流程，分解到各个时段，将技术难度、用工要求较低的岗位、工种分时段用工，必将是解决用工难的重要手段之一。
二、用餐人数的分析应用
在餐饮企业中，习惯性的要将每日的用餐总人数去做统计，来核算人均消费等等。
核算这样的一组数据：客人今天来了多少桌？占到总桌数的百分比？同样，3位客人、4位、5位…统计到10位就可以了。当然不能忽略的是1位客人？还有外卖的占比？
这组数字干什么？
如果你是连锁企业，如果你要在同一城市中开店，这组数据将会告诉你餐桌布局的依据和参考标准，来提高餐桌的翻台率和使用效率。
这组数据的指向性特征，一组位数特征会相对较高，如果和排位第二的数据，两组总的百分比指标加起来超过60%以上，那直接影响的是菜品结构和单品的出品份量。
如果两位和三位的顾客占比超过60%，再辅助于他们的年龄特征，每个单品的出品分量、价格都要做相应的战略性调整，满足消费需求。
餐饮经营的过程动态性很强，在看似杂乱无章的数据中有着很强的规律。餐饮已经不再是野蛮生长的时代，追求精细化管理、数据管理，从自身的经营数据去找寻存在的规律和趋势。
三、客单价
顾名思义，每个客人的消费单价和每桌客人的消费单价，这两个数据在餐饮管理中广泛应用。
不同类型企业的应用口径是不一致的。
以日为单位的同比、环比、类比分析，以图表的方式较为直观，这个数据相对比较独立，尤其是以日为单位，每周一和每周六的客单价都会出现较强的稳定性。如果餐饮企业调价或者菜单调整后，一般在90天左右，会趋于稳定。
客单价出现异常变化，首先排查产品销售报表，多数情况下是产品出现了较大波动导致。其次，大力度的营销活动也是影响因素之一。
第三，内部管控异常，内部管理在某一环节出现漏洞或缺失、需要逐一排查。不建议将客单价作为考核指标之一，会导致追求目标的虚高而出现的伤客现象。
客单价如果结合时段报表，会更加精确和精准。
客单价这一指标相对稳定，容易被很多经营者忽略其微小的波动。需要和多个指标连结分析，其数据价值方能凸显。
四、标准成本卡的几个基础工具
标准成本卡是很多餐饮企业为出品管理制定的标准之一，是餐饮企业发展的成本管控基础工作之一。
创立标准成本卡是需要工具和方法支撑的。
电子天平计量重量，钢尺计量长度；游标卡尺计量厚度，电子测温枪计量温度；标准量杯计量液体容积...
可量化是标准成本卡的要求之一，必备的工具是完成的必要条件。
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数据分析需要工具的支撑，数据分析结果及改进的落地需要工具的辅助。这里要举个例子，当下，会员营销数据分析新登场，会员维护，首要的就是靠大数据！
企业导入会员管理系统以后，通常会有两个极端。第一认为导入系统就马上可以产生效益，第二认为有了系统人就可以轻松了。
针对于第一个问题，常常是因为企业在特定的发展阶段，需要靠会员营销在短期内提升营业额，但这是一种亡羊补牢的行为。顾客对于一个品牌的认识需要时间的沉淀。因此，企业在导入会员管理系统以后，应该有空杯心态，有重新和顾客谈恋爱的心理准备。严格按照四个步骤来推行。
其中第一个最重要的步骤，就是会员数据的导入。这个阶段有两个核心指标，会员数据的准确率和会员消费的占比。一个准确会员数据的基本标准：姓名、性别、生日、电话号码，这个可以通过线下的行政手段和日常管理来监控。消费占比的提升需要尽可能的多点导入会员，把水龙头放大一点。单店达到3000会员数量，连锁门店达到10000会员数量，通常就为第一阶段的达标线。这个时候，通过天财商龙CRM会员管理系统自发的六次活动，就可以分析会员消费占比在30%以上的时候，你的顾客画像。30%的消费占比是个及格线，只能说明会员开始认可你的消费营销行为。
第二阶段是天财商龙CRM会员管理系统特有的辅导阶段，为员工能力成长期。所有的营运动作都是通过一线的员工和顾客的线下强联系来进行的，因此如何在会员推行过程中，激发员工的动力，持续的让员工理解和执行好会员管理系统，并且产生出标杆的员工，这个过程是需要企业对于系统深度理解，并结合企业的执行力来进行。通常情况下，走过第二阶段，会员的数量会进一步扩大，消费占比达到50%并且稳定以后，这个时候，企业从后台分析的所有数据，就有了决定性的指导方向。这个时候，企业做得所有营销活动，就具备了话语权。
再进一步就是企业整体、全场景化的一个数据分析与决策，之前文章有提到过，这里不多说了，感兴趣的朋友可以翻翻之前的文章。
关于餐饮经营的方方面面，欢迎向我们发起提问，期待与您共同探讨。
餐饮目前的大数据应用相关软件或者平台价格都奇高，动辄成千上万块。
但是餐饮数据是分为两种的！
1种是线上数据，也就是美团团购、美团外卖、饿了么外卖这种为主；
另外一种就是线下数据，也就是线下门店消费数据；
两者数据的核心都是为了匹配消费者的属性，给予餐饮企业或者商家选址、选品等数据提供。
举个例子：
你打算在杭州某个区域选址开店，但是不知道在什么地方开店，不知道开什么样品类的店，如果你不看数据，全靠直觉或者前端数据的话，你大概率会失败，会导致投入亏损。
那么，如果我告诉你，在你选择的这个位置，周边有什么大厦、有什么楼层、有什么医院、有什么小区，每个大厦楼层里的用户什么时间花多少钱吃了什么样的口味什么样的食材的东西，你是不是就能知道，这边的用户消费水平在什么区间，每个品类每个食材和口味都偏向于什么时间点，那你是不是也就能知道，你开什么店最有潜力，成功率是不是指数级上升？
你看，大数据其实没那么复杂，也不需要搞那么多分层和模型，其实说直白了，就是这么简单！
而我们也正在做这块，实现人人都可以查看这样的数据，并为所有的餐饮商家提供数据支撑，而且不需要那么高的价格！
但是整个消费数据中，最强的还是阿里，毕竟你的月薪他都知道！
自1998年破茧而出，山西疆君府餐饮历经近23年积累，目前在太原，晋中，运城，临汾，阳泉等有15家门店。
疆遇是以经营新疆菜为主，年轻、时尚、美味、健康的新疆风味特色店，隶属于疆君府餐饮公司旗下。二十多年来，其始终以服务大众、服务社会、共创美好生活的经营理念，为每一位顾客传递美食、传递爱，创立了独一无二的新新新新的新疆菜，主打产品有糯软鲜香、梅果香浓郁的天山乌梅大盘鸡，以及潺潺醇香的大漠红柳烤肉，每一口都令人难忘，回味无穷。
我与疆遇：奉献与给予，爱出者爱返
我家就在天山下，欢迎您来疆遇，遇见就会爱上。
小时候，我想当一位科学家。后因爱情来到山西，陌生的城市和环境，加上水土不服，饮食习惯的差异，让我时刻想念远方的故乡。蔚蓝的天空、清澈的湖水、连绵起伏的雪山，还有远处隐隐飘荡的驼铃声都会让我魂牵梦绕、思念万分。因对家乡美食的思念，第一家新疆拉条子门店诞生。然后，第一家疆君府、第一家疆遇。我想把新疆美食发扬光大，把我们的事业版图做大，让更多的人从中受益，帮助更多的伙伴实现梦想，希望通过我的努力，帮助他人登上人生的顶峰，高光的时刻。我觉得有志者事竟成，脚踏实地，一步一个脚印实干。我相信爱是奉献与给予，爱出者爱返。
疆遇在感动服务上的困惑与高光
疆遇在没有落地感动服务之前，有以下困惑点：
1.伙伴服务的热情不持续；
2.如何更好地传承新疆人的服务特色；
3.伙伴们内心比较抗拒把顾客当朋友；
4.物质及现金奖励，在伙伴身上收效甚微。
疆遇感动服务项目六大高光时刻：
[项目启动会]
项目启动会上，汉源张老师引导疆遇核心团队打开思维畅所欲言，畅谈自己对感动服务的理解，门店目前的服务挑战与困惑，共同梳理出学习目标，明确项目管理团队的责任。老师还和大家分享了其他企业的落地亮点和成果，增强了团队落地感动服务的信心和力量。
[服务理念]
服务理念是企业服务的灵魂和心法，激发每个伙伴的服务动力和方向。
所有伙伴共同参与共创，大家梳理出初步的服务理念，同时，和项目组张老师多次深入交流，结合我们自身品牌和服务的定位，多次迭代后，最终确定了服务理念，那一刻我们内心无比敞亮与激动，我们的服务有了共同的方向和价值，这也符合我的创业初心。
[自我形象设定]
为做好服务，过去我们用很多物质和现金来激发伙伴的服务热情，但发现收效甚微，因为我们没有启动伙伴的服务之心，看到服务的价值。
在项目中，老师带领我们探索内在闪闪发光的、自信的自己，同时，带领我们设定让自己更加值钱和奉献工作的专家角色。当每个伙伴都大声地宣告出自我形象时，是如此的自信、闪光而富有能量。
[微笑问好练习]
微笑、问好是服务的基础，服务中无处不在。而发自内心真诚的有爱的微笑与问好并非所有人都会。服务中的主动问好与微笑不是为了服务客户，而是为了服务好自己，让我们身心都健康、快乐。在微笑练习中，我们无比的欢乐和自在。
[真心服务之感恩]
感恩是最能到达爱的途径，懂得感恩的人，内心富足、生命美好！我们的伙伴们站在台上表达自己对父母，对同事，对客户的感恩时，热泪盈眶，感动了我们每个人。
[服务流程的共创]
带着疆遇的服务使命，在老师的带领下，我们对服务的各个关键时刻进行深入学习、优化和迭代，梳理出客户对服务关键环节的期待，以便做出超越客户期待的服务，大家一起迭代mot服务流程，创造客户的生日，各种节假日的高峰体验。
没有被疼爱过的员工、一定不会疼爱顾客
感动服务-员工关爱篇：
如果把爱比作水，员工比作杯子，要想让水（爱）溢出来，只有持续不断的往杯子里注水。如果想让伙伴对顾客更多的爱，管理者就要更加关爱伙伴，把更多的爱，源源不断的给予伙伴，让爱溢出来。
没有疼爱过的员工，一定不会疼爱客户
我们从员工的衣食住行等生活上给予关爱，在工作中创造开心氛围和成长的喜悦。
1.和伙伴们一起开同频会，一起讨论服务实施计划；
2.经营者亲自给门店伙伴转训感动服务，全员同频；
3.改变僵化的晨会模式，通过各种互动游戏让彼此更近；
4.改变传统的店内聚餐自己做的方式，组织伙伴外出聚餐，学习服务、提升认知；
5.为过生日的伙伴送惊喜，制作生日台历；
6.门店的下午茶和工作中的欢乐时光；
7.把爱溢出来—超越客户期待。为团建场景设计与布置，为客户过生日；
8.把爱溢出来—门店伙伴的感动服务收获了客户的好评。
把顾客当朋友、顾客也会回馈真情
疆遇人的感动瞬间
服务使命： 用心制作美食，用爱传递一串小幸福！
服务价值观：真诚-友爱-细心-创新
服务形象：热情--微笑-阳光
故事一：《我与顾客成为朋友》
11月14日下午，116座的客人悄悄地把我叫到桌边，说是咱们家的老顾客了，想提个建议：大盘鸡味道不错，经常点，但这次里边发现一个奶茶的红色盖子，希望以后注意。
还说，看你挺忙，服务态度特别好，怕打扰到工作，就确认下，是不是奶茶杯上掉进去的，告诉厨房师傅们注意下，别给其他顾客也上了带异物的菜。
顾客说完，内心瞬间感动满满，怎么可以有如此善解人意的客人，没有任何的埋怨。为了表达歉意，我说：“哥，看您跟嫂子、孩子都没点喝的，给您送三杯咱们的特色原味酸奶，您尝尝，非常好喝。”再三推脱下顾客接受了，并互相加了微信。客人走时说，小伙子非常不错，我就在对面府东公馆住，以后会经常来。没想到第二天，客人再次光临，我开心地打招呼，他们愉快地用餐。
11月20日下午，清楚地记得，客人逛完超市，提着一大堆东西，进门就找到我。“小魏，东西先放你这里，我排上号了，一会儿进来用餐，这次把我妈妈也带过来尝尝。”我把客人安排到203，多次巡台中，重点关注阿姨的用餐体验，客人很是满意，走时说：“你家服务态度特别好，我妈很满意，很喜欢你这小伙子，改天咱们一起约个饭，去我家，也近。”我说：“好的，哥！忙完这段时间，老弟找你去，感谢陈哥对我们的认可！”
感受：服务中我们会遇到不同的客人，一定要用心去聆听他们的诉求，尽可能给顾客最优质的体验，而我们的收获不止是工作上的成就感，也可能会因此而拥有一位朋友。
故事二：《和谐大家庭，快乐员工、幸福顾客》
今天周六，点完名，我们开始各自准备各档口的开档工作，准备迎接一个忙碌的周末。开始没有客人，到了12点左右，突然来了一大波客人，几乎整个大厅都坐满了。之后的半个小时里，客人陆续排队，前厅人手有点紧张，这时，厨师长安排了厨房的两个小伙伴出来帮忙，让我们不至于忙不过来。撑过了高峰期，我真正感觉到一个和谐的团队是多么的重要，在店长的带领下我们就是一个和谐的团队，厨房与前厅伙伴之间互相帮忙，共同给客人营造一个舒适的就餐环境和氛围。团队间和谐了，店里的气氛便是热情、向上的，客人进来也会感觉到我们的热情！
感受：疆遇的伙伴们每天都带着爱服务好每一个客户，带给客户快乐与幸福感！不论多晚，每天的内部群都有很多感动故事发出来，侯总和王总都会认真阅读每一个故事，给予伙伴们鼓励和赞美！
【经营者真心话】
疆遇创始人侯晓菊：学习了王老师感动服务公开课，经过感动服务项目入企，以及我们平时的言传身教后，让我们的伙伴真正的理解了感动服务的核心精髓，同时，对于我们的企业文化也有了深刻的理解和落地，我们知道如何用爱共创幸福人生这样的伟大使命。通过感动服务的落实，给顾客留下美好的用餐体验，伙伴们内心更加富有爱了，眼光都变得明亮，笑容更加发自内心，自动自发地创造了不同形式的舞蹈歌曲，就想为顾客创造特别欢乐的生日场景，用他们的点滴行动与客户共创幸福。我们自身也收获了很多的幸福，大众点评分数也比过去有了不少提升。
顾问评语：
疆遇伙伴们用爱心、真心服务每一个客户，赢得了客户的高度认可，疆遇在山西新疆菜中在口味，热门，服务，好评，环境等都获得了第一名的好成果。
从经营者到每个伙伴，身上都有一种对餐饮行业的热爱与坚持，通过感动服务项目的落地，将疆遇的企业服务文化精髓—爱，完全践行到了伙伴和客户身上，每天都在用爱传递一份小小的幸福，祝福遇见就会爱上的疆遇明天更加美好！
泻药，餐饮业的大数据用法，额，我也算是在做这个的吧，只是来谈谈几点愚见。
- 餐厅在筹备期间的大数据运用：餐厅筹备期间，作为老板应该从现有的大量数据中提出自己的餐厅筹备计划。并且计算这个计划的可行性。在此期间涉及的有当地餐厅数量，当地各餐厅在线订单，当地商业地皮价格走势，当地水电气等商用价格等，当然这些数据很多都是自古以来都要考察的，但你不能不说这是属于大数据的范畴。
- 餐厅运营期间的大数据运用：餐厅运营期间，在老客户的数据分析上和新顾客的数据挖掘上，都需要利用到大数据分析，只有数据维度足够多，才能更准确得了解顾客。才不会把把卫生巾当礼品送给一群单身男生。
- 餐厅发展（开分店）的大数据：除了综合前两个数据分析进行总结之外，还需要进行新一轮的成本评估和风险评估，这不但涉及到大数据，还涉及金融贷款和资本运作了，那又是个更大的话题了。
这都是在互联网思维下做餐厅的一些大数据运用节点，题主参考就好，至于数据的收集可以通过三餐美食等餐饮管理软件及其配套的CRM系统，数据的处理就可以利用ERP系统导入大数据分析算法来进行生成。
以上
大多数餐饮行业，是很难利用大数据的，整个行业的消费变化、人群需求变化，很难让餐饮行业跟着做出调整，你只能顺应。
打个比方，如果餐饮行业是传统行业，就是沉在河底的石头，所以无论水流的大势怎样的变化，都不会对你带来多大的影响。也许通过大数据你会发现：顾客更爱吃辣了，那你做辣的。顾客更喜欢喝洋酒了，那你开始卖威士忌。顾客更喜欢吃外卖了，那你做外卖。仅此而已。
餐饮更多的是做好小数据，以店为中心，做好自己店铺所在商圈的：外卖、大众点评的分析，自身的经营数据的分析，顾客流量、消费、菜品的调整，就非常好了。
以上，
我是餐易私塾创始人&校长徐剑，欢迎大家就餐饮经营问题一起交流。
2021年，对餐饮行业来说，可以用“百废待兴”来归纳。一场疫情使得大量餐饮企业对经营模式进行了调整，线上餐饮消费、在线运营被更多消费者和从业者接受和使用。
在面临宏观经济增长不稳定性、疫情影响、原材料成本提升以及国内餐饮市场日益激烈的竞争环节下，除了通过管理者优化、流程优化、人员优化等手段降本增效，更重要是借助数字技术的应用帮助提升餐饮行业的生产效率，促进餐饮行业数字化转型升级。
但如今餐饮企业已不仅仅满足餐厅前端的营销需求，更需要满足效率、经营、金融到供应链的各种需求，实现从上游到下游、从线上到线下的全产业链全方位的数字化升级。
今天小亿就来为大家说说餐饮企业数字化主要表现在哪些方面？为什么供应链成为餐饮企业下半场的核心竞争力？又有哪些数字化转型的手段能帮助解决餐饮供应链的实现真正意义上的降本增效？
一、餐饮企业数字化主要表现在哪些方面？
1.以食客为中心的前厅数字化
前厅（餐厅）是餐饮企业与顾客的最终最直接的接触面，是赋予餐饮产品最高价值的终端。前厅运营管理中最重要也是最终目标就是多方位提升顾客感受：包括提升效率、便捷性、舒适度等。因此餐饮企业通过对前厅流程中的获客引流、预定餐位、排队叫号、点餐、送餐、收银、外卖等店内经营环节进行数字化改造，以达到降本增效的目的。
2.以厨房为中心的生产方式数字化
智能厨房显示系统（后厨KDS）是保证有序、高效出餐的餐饮智能化利器，颠覆了传统的后厨出菜模式，给前端下单与后端出菜之间赋予了一套全新的电子化流程。
该流程从前厅到后厨到发餐，保证信息流实时传递，把控整体流程；EDI传输，实现无纸化，通过可视化屏智能显示，清晰可见，优化服务员和厨师工作流程；智能催单，保证上菜速度和上菜顺利。除此以外，后厨数据的沉淀能够助力管理者精细化后厨，找到业务流程上的赌点，便于优化管理。
3.以食材为中心的餐饮供应链数字化
中式餐饮标准化难度大，目前处于市场分散、连锁化率低的初级阶段，行业逐渐意识到供应链的重要性，在菜品研发、服务质量等基本要素有保证的基础上，还必须具备底层系统化的支撑，完成供应链数字化这个基础设施建设，才能玩转餐饮行业。对于餐饮企业来说，自建供应链或与优秀的供应链企业合作能有效助力连锁布局，提升产品力、降低成本费用。
4.以数据为中心的餐饮经营管理优化数字化
随着传统餐饮业向智能化的升级，餐饮行业全流程也可抽象为前端服务接受数据，后端收集分析数据并反馈给前端辅助经营优化的过程，因此数据成为餐饮数字化的基础。餐饮行业将逐步进入到数字化管理时代，通过信息技术优化管理效率，留存数据，打通多维度数据，以数据为基础指导经营决策。
此外，餐饮行业前厅、后厨、供应链等流程形成的场景连接不仅是云计算、大数据、人工智能等技术对餐饮行业流程效率的升级助力，餐饮行业从预订到点餐到支付、从接单到出菜、从生产到采购到运输的全渠道全流程消费行为也成为消费者端数据与前厅后厨供应链的连接端口，在对交易数据、用户数据等进行脱敏沉淀后，丰富的数据分析维度能够反哺餐饮后市场的智能营销、智能选址、菜品研发等需求。
二、为什么供应链成为餐饮企业下半场的核心竞争力？
首先，传统的供应链模式，店面管理者或厨师依据以往经验确定采购规模，并自行组织前往市场批发采购。该过程极不规范：在散乱市场采购的食材品质无法保障，基于主观判定的餐饮店采购管理粗放，供需两端信息不对称，供应链中间经销商过多导致价格偏高。在餐饮业尚处于快速发展、政策管制宽松的阶段，以上问题尚不足严重影响餐厅经营。伴随餐饮业进入充分竞争和规范化时期，餐厅的采购和管理成本开始提高。
其次，相比个人经营的餐厅，连锁餐企一般会有统一的采购配送和确定的第三方供应商，但仍需经过繁多的交易环节，中间成本负担严重，而且简单的供销关系缺乏服务属性，各地餐厅的差异化需求得不到满足。在经营压力下，餐饮业对第三方专业化供应链服务的需求愈加强劲。
最后，轻快餐、外卖等新兴业态对餐饮业的供应链管理具有深刻影响。在消费升级的大旗下，日渐成为餐饮消费主力的年轻人更加注重快捷便利、口味合适的用餐体验，使得有标准化食材供应、标准化制餐流程的轻快餐成为热门，催生了不少相关的知名品牌，大有餐饮与零售融合之势。这倒逼供应链服务迭代升级，适应市场新变化。此外，冷链保鲜、互联网、大数据也给予供应链服务商以新手段实现传统产业升级，因此供应链成为餐饮企业下半场的核心竞争力。
三、餐饮行业供应链都有哪些类型？
1.餐饮企业自建的供应链
海底捞、真功夫等大型连锁餐企已形成了自有的专业化供应链能力，构建起完整的货源、物流、仓储、加工的供应体系，为门店提供一站式的初加工、深加工食材。集约化、标准化的供应模式不仅保证了食材品质的安全可靠，同时还极大降低了门店的人力成本，提高采购和厨房效率。
然而，自建供应链的重资产、重运营模式会在另一个层面上加重餐企负担，且单个餐企的采购量不足以充分发挥供应体系的产能，导致产能闲置。因此餐企通常会开放自有供应链，或联合共同组建专业化供应链。
2.供应链上游企业
从行业上游成长起来的供应链服务商也在不断加强集约化水平，资源整合能力和深耕经验使他们在业内具备一定优势。相比较于从其他领域闯入的玩家，该类服务商对餐饮供应业务熟稔于心，有较强的能力整合各个环节的资源。
3.第三方供应链企业，比如互联网跨界企业
美菜、宋小菜、链农等互联网公司主要以相对较轻的商业模式跨界供应链服务。借助互联网思维的优势，该类搭建食材采购电商平台，为餐企提供透明的信息服务，为供应商提供便捷的销售渠道，承担信息串接的中间商角色。同时，该类企业也以自建或加盟的方式设立冷链物流和地方配送网点，充分实现信息化技术在供应链中的运用。
四、我国餐饮供应链存在哪些问题？
1.散且乱
目前，我国餐饮市场以中小规模的餐企为主，他们对供应链的需求，以及对供应链的认知度均不高，这使得我国的供应链企业也相对分散，规模不够，且市场相对混乱。很多餐企在扩张至十几家门店时，便因采购、品控、物流等维度导致管理混乱、成本上升、体验下降等，其关键原因便是供应链水平没有跟上规模化的速度。
2.专业度不够
相对于一些发达国家，我国在供应链建设所需要的物流、冷链、仓储、车辆等基础建设维度也存在着一定的差距。与此同时，国情使然，在餐饮供应链的源头——农业，我国的农业目前依然以小农为主，规模化与标准化程度均处在极低的状态。供应链各个节点上的低专业度，意味着整体供应链水平的低下。
3.不透明、监管难
在餐饮供应链上，包括种植/养殖、食品加工、物流、仓储等诸多环节。当下，由于信息不对称，上下游难以联动，规模化程度低等因素，导致从农场到餐桌“战线”长且不透明，成本高且不利于监管，进一步制约着供应链的发展。
五、智慧供应链为餐饮企业数字化转型赋能
数字化技术很大的应用方面，是在供应链不同的环节，把一些流程数字化、自动化、通过数字化、自动化，把不同的流程连起来，最终利用这些数据优化供应链的决策，同时增加供应链的透明度。比如借助亿信华辰的一站式数据分析平台亿信ABI，可以在以下3个方面为餐饮企业数字化转型进行赋能。
1.全链条供应链管理
亿信华辰旗下的商业智能产品亿信ABI可以帮助餐饮企业搭建实时的数据分析供应链监控系统，从门店（报货）、订单中心、仓储配送、采购中心、中央工厂、供应商（发货）打造了一条多任务协同的一体化供应链闭环。通过全链路协同协同增加效率，提高运营效率。
此外，还可以基于动态库存的智能补货，实现权责一致。厨师长（生产）、店长（销售）动态安全库存；历史数据动态调整库存安全阀值；分时区预估：节假日、标准日、自动周期式补货。
2.立体的供应商管理
供应商入驻分为两类（正式供应商、储备供应商），通过协同管理应用实现上、下游协同（发货明细、协同管理、门店管理），基于统一的系统（供应链系统、门店系统、财务系统）实现可拓展对接。
3.精细化生产过程管理
由销售订单、预测需求、历史数据整合形成生产计划——生产工单——完成扣料——BOM——物料计划 从而进入到生产缴库核算生产成本。除此以外，上游加工厂完成上游供应商加工流水线赋码——仓储中心通过扫码收货入库（赋码、扫码备货、拣货）这时码已经记录存储进入仓储中心——中央工厂（赋码、加工、扫码）——仓储中心——零售、门店（扫码收货）。实现渠道跟踪，落地营销、安全溯源。
六、小结
连锁化、标准化是餐饮企业规模化增长的前提。长尾市场的中小型餐饮企业想要做大做强的前提就是实现连锁化、标准化，除去餐饮品类不同导致的不同规模化实现方式，如何跨越餐饮企业的中等规模死亡谷，如何搞定运营管理、食品安全管理、人才管理、供应链管理，每一个环节都需要餐饮企业做好数字化转型。
在激烈竞争下，餐饮行业的快速发展、互联网的餐饮信息化升级必然会带来上下游供应链的整合和优化，而餐饮行业竞争的本质其实是供应链的竞争，
曾经，餐饮业的供应链主要聚焦于外部资源的引入、食材的流通，而如今，餐饮业的供应链则囊括了企业内部协作流程，资源的整合与流通，新型技术的应用、新零售等创新模式的运营等等。所以，当下，供应链的建设核心不在于采购或物流这样的某一个点上，而在相互协同的一条链上。在这种背景下，供应链系统也势必从单一、传统向综合、智能方向转变。因为餐饮企业的供应链如果能加速数字化布局，将会在未来抢占更多先机。
关于亿信华辰
亿信华辰是中国专业的智能数据产品与服务提供商，一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，已积累了8000多家用户的服务和客户成功经验，为客户提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。
欢迎关注公众号：亿信华辰Pro
－让数据驱动进步－
写在前面：真正的品牌价值，不应该只体现在某一个环节上。
传统观念中，总认为餐饮行业入行门槛低、易上手。因为餐企看似都一样，相似的菜品、相似的服务，好像只要有个门面、会一点手艺或者资金足够，就能开起一家店。
但是，近年来，我们开始听到越来越多的声音在说：
“餐饮好难做！”
“小饭馆不挣钱，能回本就不错了。”
“小本生意，捞一点是一点吧，勉强糊口…”
“听过来人一句，轻易别做餐饮业。”
面对的市场是刚需，人们对于吃的需求从未消失，那这些声音又是为什么会出现，甚至越来越多呢？市场的整体基数几乎恒定，而入局者更多了，这也是原因之一。
更本质的原因是，市场需求已经变了，消费升级了。消费者的需求更复杂、更多样化，如果餐企仍然一成不变地经营着，自然是要被淘汰的。
餐饮业的本质，是服务行业，而同质化竞争之下，比拼的正是各自的服务。
某种程度上，服务就是自身价值的体现。消费需求升级，随之相应地借助网络形成了餐饮的新营销方式。
那么，餐饮品牌营销的核心，应该针对于服务展开。
换个角度也可以说，消费者对于服务体验的不同感受，最终形成了对品牌价值差异的判断。（也可以理解为“性价比的高低”）
首先，是找一个清晰的定位或者卖点，这部分应该也是了解的人相对最多的。
在全面了解行业趋势以及竞对情况后，找到一个合适的、清晰的定位，同时也要明确自己的产品架构、目标受众、消费场景以及受众偏好等。
如果能在定位上就做好差异化、打出区别，比如找到一个尚且冷门、空白的赛道/品类，对于后续的各个环节，都会有一个更加有利的优势。
比如喜茶，正是在国内茶饮市场还处于粗制狂放的粉末时代时，抢先进入了新茶饮领域，顺势成为了国内该赛道的领跑者。
这就是典型的差异化定位，打出的良好优势。
但是，能完全依靠定位、成功开创全新赛道，是需要“天时地利人和”的。能因此成功的品牌，也终究只是少数。
对于绝大部分餐企，在明确了市场需求和自我定位后，仍然继续传统思维的经营，那就只是将营销停留在表层，而当下的餐饮企业更加需要把优势进一步推进和放大。
用我们之前介绍过的一个日料品牌“歌磨·日本料理”来说，它的自我定位其实已经很明确：日料品类，艺术料理。但清晰的定位之后，依然经营得不理想，原本的特色并没有发挥出其应有的作用。
问题的关键在于，差异化执行落地得不够充分，导致渠道渗透不足，营销优势后劲乏力。这也是很多人会忽略和不了解的部分。继续“歌磨”的例子，店主在装修、菜品、氛围等体验上都充分贯穿了其“艺术”的特色，但这些都鲜为人知。
品牌价值优势还是需要消费行为来兑现，在信息高度发达的今天，不能被市场看到，就注定将被忽略。
在专业团队接手后进行的一系列操作，其实都是在充分利用网络优势，想方设法地将其创意和特色放大再放大，尽可能达到更优、更好的传播效果，从而激活更多人的消费欲望，最终到店实现转化。
这就是我们提出的，不要让餐饮新营销的优势停留在表面。
这个过程，实质上是一个环环相扣的闭环，需要打通他们之间每一层的关系屏障，从而通过互联网将优势彻底地贯穿和融入到场景和体验中，让消费者能在其中切身感受到价值差异。
消费体验若能达到预期，甚至更高，那么复购率也就自然能提升了。
当然，这当中的传播方式和渠道也有讲究，不同的平台也有不同的机制，餐企可以根据自身情况，自行摸索或者进一步去咨询专业团队协助。
目前行业内的餐饮服务商，就是垂直针对餐饮商家在这一方面的薄弱和痛点，进行充分挖掘和全面服务的。
如果，将诸多中小餐企比作正在洪流中挣扎的皮划艇选手，那么当下的大环境就好比迎面遭遇的一阵阵风浪。
也许，很多人会被突然的风浪逼退，乃至出局；但必定有更多人会在风浪中颠簸翻腾，哪怕跌跌撞撞也不放弃，直到慢慢找到新的平衡，掌握方法，逐渐适应，继续前行。
消费需求和消费习惯的升级，潜移默化地推动了餐饮行业的数字化转型。
再回到开始的问题，认为餐饮业不好做的本质，其实是餐企因为不够了解市场现状，导致了无法适应，那么又谈何生存？故而，也就拉高了所谓的“入行门槛”。
适者生存，需要充分了解后，在找对方法的前提下，才能适应并生存。
30w+连锁门店实践经验！茶饮烘焙、小吃快餐、快消零食等行业加盟出海、标准化运营资料包。
2024年企业经营方向该何去何从？
门店老一套运营方式是否需要更新？
人人都在扩张、家家都在出海，具体实践效果如何？
尽管2023年全国餐饮营收52890亿元，增长高达20.4%，创五年新高，正式踏入5万亿新纪元。但许多一线餐厅经营者并未直接感受到这股增长热潮，既不清晰市场趋势，也不了解万店品牌成功背后的秘密。
因此，小2汇总了餐饮行业高质量资料合集，内容不仅包含了餐饮行业前沿报告的深度剖析，揭示2024年行业发展动向与挑战机遇；还收录了多个成功品牌案例白皮书，展示他们在数字化转型、特色化经营方面的实战智慧；更有六大细分赛道SOP检查表，从人员服务到门店环境，详细标明日常运营管理标准化内容，确保服务与品质的一致性。
餐饮行业研究 探索经营新增长点
截至2023年底，“餐饮万店俱乐部”成员由4家（正新鸡排、绝味鸭脖、蜜雪冰城、华莱士）增至6家（肯德基、瑞幸咖啡）。门店数在6000家以上的有古茗、茶百道、沪上阿姨鲜果茶、书亦烧仙草、益禾堂、甜啦啦、塔斯汀、紫燕百味鸡、杨国福麻辣烫、张亮麻辣烫等品牌，进击万店连锁的第二梯队呼之欲出。
餐饮头部企业的经营规模变得增速更快，强者更强。数据显示，大型连锁企业（门店千家以上）拥有的门店数占到全部连锁门店的24%，比上一年提高了1.1个百分点。其中两大经营增长方式值得掌门人深思：（1）三四五线下沉市场（2）出海挑战。
从连锁门店的空间分布看，2023年，有55%的连锁餐饮门店布局在一线和二线城市，44%的门店布局在三四五线城市。与2021年相比，一二线城市连锁店的数量占比下降了1.7个百分点，三四五线城市相应提高了1.7个百分点。随着餐饮品牌市场扩张步伐的加快，会有越来越多的连锁门店布局中小城市，三四五线城市为餐饮品牌提供了广阔的增长空间。
另外，餐饮出海浪潮掀起，特别是“一带一路”进入第二个十年，我国餐饮连锁品牌出海承载的，不仅是寻找新增长点，更是传承中国文化的最佳方式。
以出海模式更加多样的新茶饮为例，考虑到门店选址、员工招聘、品牌营销及当地社会文化的障碍，一些出海到东南亚的品牌会通过当地合伙人拓展店铺。品牌会要求区域合伙人必须有本地化资源和团队，以及至少一间样板店，便于运营和拓展工作。
470+项SOP清单 增长“连而又锁”的能力
2023年餐饮业的连锁化率达到21%，比上一年提高了2个百分点。如果说20%的收入增长，凸显了餐饮市场景气的回暖，21%的连锁化率则折射出行业发展质量的提高。
如何做到高质量连锁？简单的讲，做连锁其实就是做复制，通过易复制的商业运营模式来确保门店扩张的速度和质量。而易复制的店有一个核心，就是高标准化。标准化（即SOP）的形成，一方面可以最大程度统一品牌旗下所有门店的形象，产品和服务；另一方面也可以快速形成规模效应，提高品质，降低多余的人力、供应链成本。
所以，头部餐饮品牌前期准备做连锁时，往往格外重视建立企业的标准化体系。小2在这也结合30w+连锁门店实践经验，为大家预备了餐饮行业六大细分赛道的标准化检查表。
企业能够通过标准化检查表，走出建设门店标准化体系第一步。同时，累积个人经验并向那些成熟品牌门店取经学习，搭建属于自己的餐饮产品“标准化”系统，完成属于自己独有的餐饮创业“标准”。
以奶茶咖啡行业标准化检查表为例，仅员工服务一项点检项，就有11项细分项，具体到员工主动推荐饮品顾客，并正确叙述少甜少冰去冰的做法。
通过这些衡量指标的设定，后期企业持续改进，能帮助百家千家门店更好地控制产品质量，提升顾客满意度，在“内卷”的市场中脱颖而出，做出差异化经营。
万店掌数字化工具的融入，也为餐饮高质量连锁增长的达成提供了强大助力。通过实时远程监控、AI智能巡检、数据分析报表等功能，线上督促各区门店对标准化内容的实施与落地。与传统纸质巡店模式相比，大幅提升标准执行的效率与精准度。标准与工具的相辅相成，使得餐饮连锁企业在保障品质、提升顾客满意度的同时，实现了运营管理的数字化升级与效益倍增。
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大数据时代当然来了啊朋友们，以后就是大数据的天下了啊！
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小蛮椒，主要经营各种麻辣烫、麻辣拌、特色小吃等几十种产品，结合现代先进的制作工艺和设备，将传统麻辣烫产品加以改进，打造出的一个全新的特色餐饮新模式，如今已成为全国知名的500多家连锁小吃店品牌。
小蛮椒麻辣烫麻辣拌：yinshang1964
自投入市场之初，小蛮椒就以麻辣口感满足了消费者挑剔的味蕾，即使到今天，也是开一家火一家！
对于投资商来说，如果您想做一个小成本投资、操作不复杂、运营比较简单的项目，可以考虑一下主打年轻市场的小蛮椒麻辣烫麻辣拌加盟。
小蛮椒麻辣烫加盟怎么样？加盟费多少？加盟有哪些条件？加盟优势、加盟流程是怎么样的？听小杜在下文细细道来。
NO. 1｜招商政策
1. 单店投资
小蛮椒麻辣烫开店，店面大小不限，10-60㎡均可，也可以纯外卖店、档口店经营。
单店加盟费用2-5万元左右不等，成熟的商业模式、标准化、规模化、集成化，没有经验也能轻松开店，量身打造创业店型！
2. 区域代理
签约区域代理，抢先占领市场，代理商有权在许可区内发展合作商，并获得小蛮椒总部给到的政策奖励。
投资商可以根据自身的实际条件，选择适合的形式进行合作,以求利益最大化。
NO. 2｜五大优势
1. 特色网红爆品：特别设计的餐厅餐单新颖有趣，精简SKU，以麻辣小吃为流量产品，同时推出辣卤、锅盔等经典地方小吃。
2. 选址灵活：店面不需要太大，商场、美食城、步行街、居民小区、旅游景点、办公楼等，都是开店的好地方。
3. 标准化体系优势：小蛮椒运用规范的操作、出餐，顾客无需久等，翻台率高，保证产品品质统一和质量保障，去厨师化。
4. 技术简单，无需大厨：总部为合伙人提供免费的培训服务，一学就会，简单好做，简单轻松连锁，掌握全部菜品的制作工艺。
5. 创新模式优势：成熟的盈利模式，小蛮椒麻辣烫实行标准化经营模式，线上线下策划营销活动吸引客流，外卖全托管，使店铺营收快速增长。
NO. 3｜加盟条件
1. 认同小蛮椒的品牌文化及经营理念。
2. 具有一定经济实力，商业信誉及商业素质。
3. 拥有合法的经营场所，符合国家法律规定。
4. 具备初步市场意识、经营能力或商业经验。
5. 有长远的市场扩展计划，具备强烈的进取精神与执行力。
NO. 4｜扶持政策
1. 开业支持：大数据选址评估，实地考察店面，统一形象设计，开业驻店筹备策划，营销推广、财务管理、人力资源指导，后期技术升级以及本土化产品开发。
2. 营销支持：系统培训，市场开启、社区促销、开业促销、会员卡营销、成本控制、新产品推广、门店物料、小礼品统一采购印刷。
小蛮椒
麻辣烫麻辣拌
3. 连锁门店均采用现代化设计，门店风格结合了传统中式风格与时尚元素，不仅为顾客提供了轻松适宜的饮食环境，而且其统一的陈列设计，更有利于打造品牌的形象一致性。
4. 总部成立了专门的经营指导队伍，采用完善的培训体系，快速提供物流网络。根据不同市场和投资者的要求，提供个性化的支持服务(加盟店的市场管理定位和产品结构定位)，解决投资者面临的问题和担忧。
NO. 5｜加盟流程
1、预约考察：通过联系客服，预约并访问公司总部。
2、意向交流：加盟意向交流，参阅加盟手册。
3、公司评估：公司评估是否符合加盟要求。
4、调研：实地访问品牌旗下门店。
5、审核店面：审核店面店址，评估可行性。
6、签约：通过审核后，签约特许经营合同。
7、店面形象设计：门店规划，设计整体店面。
8、公司培训：提供系统、产品、设备等培训。
9、正式开业：公司提供一对一开业指导。
NO. 6｜加入我们
小蛮椒麻辣烫麻辣拌，定位于潮牌、潮店、潮美食，坚持产品自主研发，重新定义麻辣烫小吃，致力于打造低门槛、高收益的复合式人气潮牌小吃全国连锁品牌。
成熟的市场运营和管理经验，小蛮椒麻辣烫形成了以市场调研、产品研发、技术传输、冷链物流、连锁经营、品牌运作、店面管理为一体的完善运营体系；
店面广泛分布于上海、南京、苏州、无锡、杭州、宁波、北京、天津、西安、福州、厦门、广州等几十个城市地区，不忘初心，布局全国。
以连锁餐饮企业为例，为了实现科学管理与有效管控，通常会上线CRM系统、前厅管理系统、后厨管理系统、财务管理系统、物资管理系统等信息管理系统，实现从粗放型到精细化管理。
然而，数据采集只是第一步，需要进行大量的数据分析工作，才能让这些数据真正发挥功效。统一的数据中心，让企业管理者随时掌握企业脉搏，可以帮助餐饮企业资源达到最优配置和优化经营，从而获取更多的规模效益。
1.运营看板
借助数钥分析云平台，进行实时数据抓取，定时刷新、大屏展示，让运营情况尽在掌握。
２.资金分析
现金流是餐饮企业正常维持的基础，是餐饮企业运营的风向标和警戒线，通过分析云可以对资金流量进行汇总分析，收入、支出、应收与应付，一览无余。
3.进销存分析
餐饮行业的备货需要基于历史销售数据，综合考虑节假日、气候和竞争对手等影响因素，进行科学预测，食材存货不仅占压资金，且效期短易过期，所以良性的进销循环是至关重要的。
4.品项分析
餐饮行业的品项具有多样性，依据销量、受众、成本等数据，灵活调整品项定价、搭配组合等，通过分析云进行科学决策，从而更好地满足客户需求。
5.会员分析
为了维系会员关系、促进会员消费，不仅要提升品牌影响力，还要通过分析云平台进行会员RFM分析，实现个性化服务、精准化营销。
其实数据一直都在用，只是现在在前面加了个大字，就觉得很新潮了。每个正经的企业都需要做报表，统计数据什么的年销售额啊销售量啊什么的。那也是大数据，要不要会记财务做什么。中国统计人口啊，gdp啊什么的。都是大数据。只是近年来的互联网把整个行业或者整个世界的数据都给较为方便的统计出来，以前你很难搞到的一些数据，或者费时费力，（你能想象一下以前统计人口的方法）而现在可以通过互联网比较容易的弄到了，这个是当天收银系统导出的数据，
这是一家连锁餐饮企业，不便透露名称。可以看到周一营业额1.3万左右。人均25元。
为方便观看，在下花了会功夫做了统计图。
通过数据统计，可以看到各个时间段的入客数量，总数，有什么用呢。方便你对人员工作进行有效合理配置啊，备品准备啊，高峰期提高翻台率啊什么的。
各品类的销售数量，销售额，提供的利润占比（利润这个数据这个门店弄不到）。好吧这里可以看到拉面是占比最低的，牛肉饭是核心产品。。这个你们猜到是那个品牌了吧。
这个是销售方式占比。自己看，我都把数据这么简化了。简单说一下，这个店在郊区一点的地方，外卖应该是比较少的，
外卖打包几乎占了1/3的比例。外卖打包什么的不用提供服务，不用占桌子，简直是好处多多，而且给外卖商家的是9折而已。不用自己送了。
至于更细分的每个产品的销售数量也有数据，数据摆在那里，关键看你怎么用。。。。调整战略？更新产品？优化产品组合？还是。。反正都是为了钱。。毕竟企业的首要目的就是赚更多利润。
作者：隔壁老王的猫儿
链接：
餐饮行业怎么利用大数据？ - 隔壁老王的猫儿的回答来源：知乎
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餐饮行业乘着大数据这股互联网发展巨浪，变得更加活力与蓬勃。餐饮行业对于大数据的使用，及它大数据时代下的发展与改变，将极大地提升餐饮行业的竞争力。
餐饮业要积极利用新型处理模式对餐饮大数据数据进行搜集、存储、管理、分析，大数据对于餐饮企业来说，能够高效低节约成本、加强管理、提升业绩、改善消费者体验。那我来分享一下餐饮行业怎么利用大数据的看法
精确定位消费者人群
传统的餐饮营销，由于数据的缺失或遗漏，导致餐饮企业在目标消费者细分以及消费者需求的判断都缺乏准确性。只能将大部分的资源投放到媒介或平台上，“广撒网”模式造成了资源的浪费，整体营销效益不高。
而在大数据时代，大量餐饮数据的搜集、分析、挖掘，真正地做到了“以人为本”。而餐饮O2O发展得如火如荼，消费者在使用电脑以及手机和其他移动终端时，便加入了餐饮数据的制造大军中。每一次支付、每一笔外卖订单、每一次的网络社交活动中，消费者们在创造和改变着大数据的同时，也在网络社会中越来越具象化，渐渐地成为了“透明人”。消费者在接触互联网媒介时会留下相应的痕迹，涵盖了就餐时间、就餐地点、就餐口味及食材偏好、就餐场景、分享意愿等等，这些数据可以帮助餐饮企业根据自身企业和产品特点，定位最佳消费人群，提高消费频率。与其广撒网，不如利用大数据进行消费者分析和有效定位，充分挖掘消费者需求，有的放矢，提高效益。
精准推送与深度营销
精准营销其实已经并不陌生，从消费者的立场出发，挖掘出消费者的消费需求，从而进行有针对性的精准营销。但是以往的精准营销耗费大量的消费者调查与沟通成本，并且大多处于“点对线”“点对面”的状态，并没有精准到每一个消费者。
大数据精准营销便能缓解这一尴尬。在数据时代，每一个消费者都在逐渐具象化，消费者画像愈发清晰，“点对点”营销已近在眼前。
不断优化消费者体验
餐饮行业作为典型的服务业，口碑对于餐饮行业来说至关重要，不断优化消费者的就餐体验，提供更加优质的服务，是每个餐厅共同的努力方向。
根据消费者的就餐评价，对于食材、菜单、口味、套餐、等待时间、服务、管理等方面进行改进，能够有效优化消费体验,从好的评价中得到支持，从坏的评价中挖掘消费者需求。而在大数据时代中，优化工作可以从源头开始，不用等到消费者完成就餐行为，牢牢把握了主动权。以往只能从销售量和口碑评价出发来衡量服务效果，大数据可以将效果细化到广告接收、信息了解、态度转变等传播过程中。
大数据的商业价值能够给餐饮业带来机遇，根据大数据分析有的放矢进行精准营销。同时，也要谨记，大数据提供的不是最终答案，只是参考答案，它只是为餐饮业现状提供暂时的帮助，以便等待更好的方法和答案出现。
“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着餐饮行业管理者的神经，搅动着餐饮行业管理者的思维；大数据在餐饮行业释放出的巨大价值吸引着诸多餐饮行业人士的兴趣和关注。
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。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。在一定程度上，这些企业通过这种方式，实现了收入的增长。
一方面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。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。另一方面也可以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。例如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。”通过大数据应用，达到深刻洞察餐饮业的转型方向。
同时，“大数据”在以服务为主的餐饮行业显得更为重要，利用大数据来进行餐饮营销也是非常重要的应用。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。
利用大数据做好营销，要明白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。
大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。
对于餐饮行业来说，大数据在餐饮行业的创新性应用有下面的几个方面：
1、大数据有助于精确餐饮行业市场定位
成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。餐饮行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽餐饮行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解餐饮行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。
企业想进入或开拓某一区域餐饮行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了餐饮行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。
企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对餐饮行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供餐饮行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数据挖掘和信息采集技术不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息，还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行预测。当然，依靠传统的人工数据收集和统计显然难以满足大数据环境下的数据需求，这就需要依靠相关数据公司(如深圳乐思软件)自动化数据采集工具的帮助。
2、大数据成为餐饮行业市场营销的利器
今天，从搜索引擎、社交网络的普及到人手一机的智能移动设备，互联网上的信息总量正以极快的速度不断暴涨。每天在Facebook、Twitter、微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台上分享各种文本、照片、视频、音频、数据等信息高达的几百亿甚至几千亿条，这些信息涵盖着、商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等等海量信息。这些数据通过聚类可以形成餐饮行业大数据，其背后隐藏的是餐饮行业的市场需求、竞争情报，闪现着巨大的财富价值。
在餐饮行业市场营销工作中，无论是产品、渠道、价格还是顾客，可以说每一项工作都与大数据的采集和分析息息相关，而以下两个方面又是餐饮行业市场营销工作中的重中之重。一是通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息，掌握竞争者的商情和动态，知晓产品在竞争群中所处的市场地位，来达到“知彼知己，百战不殆”的目的；二是企业通过积累和挖掘餐饮行业消费者档案数据，有助于分析顾客的消费行为和价值趣向，便于更好地为消费者服务和发展忠诚顾客。
以餐饮行业在对顾客的消费行为和趣向分析方面为例，如果企业平时善于积累、收集和整理消费者的消费行为方面的信息数据，如：消费者购买产品的花费、选择的产品渠道、偏好产品的类型、产品使用周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。如果企业收集到了这些数据，建立消费者大数据库，便可通过统计和分析来掌握消费者的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状，再根据这些总结出来的行为、兴趣爱好和产品口碑现状制定有针对性的营销方案和营销战略，投消费者所好，那么其带来的营销效应是可想而知的。因此，可以说大数据中蕴含着出奇制胜的力量，如果企业管理者善于在市场营销加以运用，将成为餐饮行业市场竞争中立于不败之地的利器。
3、大数据支撑餐饮行业收益管理
收益管理作为实现收益最大化的一门理论学科，近年来受到餐饮行业人士的普遍关注和推广运用。收益管理意在把合适的产品或服务，在合适的时间，以合适的价格，通过合适的销售渠道，出售给合适的顾客，最终实现企业收益最大化目标。要达到收益管理的目标，需求预测、细分市场和敏感度分析是此项工作的三个重要环节，而这三个的环节推进的基础就是大数据。
需求预测是通过对建构的大数据统计与分析，采取科学的预测方法，通过建立数学模型，使企业管理者掌握和了解餐饮行业潜在的市场需求，未来一段时间每个细分市场的产品销售量和产品价格走势等，从而使企业能够通过价格的杠杆来调节市场的供需平衡，并针对不同的细分市场来实行动态定价和差别定价。需求预测的好处在于可提高企业管理者对餐饮行业市场判断的前瞻性，并在不同的市场波动周期以合适的产品和价格投放市场，获得潜在的收益。细分市场为企业预测销售量和实行差别定价提供了条件，其科学性体现在通过餐饮行业市场需求预测来制定和更新价格，最大化各个细分市场的收益。敏感度分析是通过需求价格弹性分析技术，对不同细分市场的价格进行优化，最大限度地挖掘市场潜在的收入。
大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多是采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个餐饮行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的餐饮行业数据，了解更多的餐饮行业市场信息，这将会对制订准确的收益策略，盈得更高的收益起到推进作用。
4、大数据创新餐饮行业需求开发
随着论坛、博客、微博、微信、电商平台、点评网等媒介在PC端和移动端的创新和发展，公众分享信息变得更加便捷自由，而公众分享信息的主动性促使了“网络评论”这一新型舆论形式的发展。微博、微信、点评网、评论版上成千上亿的网络评论形成了交互性大数据，其中蕴藏了巨大的餐饮行业需求开发价值，值得企业管理者重视。
网络评论，最早源自于互联网论坛，是供网友闲暇之余相互交流的网络社交平台。在微博、微信、论坛、评论版等平台随处可见网友使用某款产品优点点评、缺点的吐槽、功能需求点评、质量好坏与否点评、外形美观度点评、款式样式点评等信息，这些都构成了产品需求大数据。同时，消费者对企业服务及产品简单表扬与评批演变得更加的客观真实，消费者的评价内容也更趋于专业化和理性化，发布的渠道也更加广泛。作为餐饮行业企业，如果能对网上餐饮行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。
大数据，并不是一个神秘的字眼，只要餐饮行业企业平时善于积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析这些数据，为我所用，都会有效地帮助自己提高市场竞争力和收益能力，盈得良好的效益。
网易猛犸大数据平台作为一站式的应用开发和数据管理平台，通过大数据开发套件，将数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理等工作通过工作流的方式有效的串联起来，提供敏捷易用的用户操作界面，降低了大数据分析的使用门槛，显著的提高了数据开发工程师和数据分析师的工作效率。猛犸大数据平台在电商、音乐、云课堂学习、企业工业制造等领域已广泛应用，基于持续的需求驱动，通过多行业的业务验证，同时丰富全面的组件，提供完善的平台能力，满足不同类型的业务需求。
在对数据的分析处理过程中，数据的安全重要性不言而喻。猛犸平台底层使用Kerberos认证，实现了数据的安全性和隔离性。除了认证系统，利用Ranger实现了细粒度的权限控制，保证了各个租户只能查看授权访问的表、库和字段。不仅如此，平台还提供审计功能，通过对用户平台行为进行记录、分析和汇报，用来帮助对事故追根溯源，提高了平台的安全性。