餐饮大数据是什么？速速了解智慧餐饮！
近年来，中国餐饮市场似乎进入了一个黄金发展时期。在北京、上海、广州、深圳等一线城市，每天有150家新开的餐厅。他们的出现是为了满足中国人对多变味蕾的需求。然而，很少有人观察到每天关门的餐馆的情况并不少见。毕竟，一个萝卜一个坑，旧的不去，新的不来。
说说大数据是什么
先简单说说对大数据的认识，美国领先的信息技术研究和咨询公司Gartner在2001年就对大数据有过一个定义。之后，著名的商业分析软件公司SAS增加了两项，大致理解如下：
1.大量来源的数据：交易数据，非结构化的社交媒体数据，传感器、机器之间的交互数据等都是来源不同的大数据;
2.高速更新的数据：大数据发生的场景和时间都是瞬息万变。引用传感器、智能检测方式、RFID的标记将可以用于记录这样高速更新的数据。
3.多形式的数据：结构化的数据经常以数字化的形式在数据库中，但是还有文件、邮件、视频、金融交易、社交媒体帖子、顾客的喜好意见等非结构化的数据;
4.随时变化的数据：数据很有可能是高度不连续的，因为有阶段性的影响。餐厅中忙碌的时候，大量数据发生，但是非忙碌的时候很多数据就停止更新了。
5.复杂的数据整合：数据来自多个渠道，要将数据关联、匹配、清洗和转变形式是非常大挑战。
餐饮大数据的挑战会比线上更加艰巨，因为非结构化的数据占比非常大。顾客的一言一行都是对商家产品和服务的态度，消费行为也就是在这些态度中表现出来的。支付、点单、评价、拍照分享、使用打折优惠、顾客(会员)管理CRM等等只是餐饮大数据的一些数据节点即决策结果。产生这些数据节点的餐饮行业数据分析决策过程更有挖掘价值，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。
餐饮大数据怎么玩
要充分挖掘产生数据节点的决策过程，有一个最实用和简单的方式：将数据节点做更细的分类，找出决策过程中的次级数据节点。
美国的Yelp也将评分应用到了菜品分量(Portionsize)、质量和口味(Quality/Flavor)、价位(Price)、服务(Service)、菜单可选性(Menuoptions)、地理位置(Location)、气氛(Ambience)、噪声程度(NoiseLevel)多个维度。
看到餐饮大数据的玩法如此日新月异，应用大数据做营销或许是餐饮解决方案。不过，兴奋之余还是会面临很大的挑战。大家是否考虑过，这样复杂和完整的数据有这么容易采集到么?即使Yelp这样的平台也不能让顾客自愿、完整、连续地完成评价数据的录入。退一步说，即使这些数据的采集达到我们满意的程度(实际上完全不切实际)，我们又应该如何进行餐饮行业数据分析呢?
完善数据采集体系永远是第一步。要采集这么多决策过程中的次级数据节点既是技术问题、产品问题，又是商业模式问题：
1.让顾客自愿录入数据，背后的逻辑是数据是相对真实反映顾客自身条件;
2.让顾客完整录入数据，背后的逻辑是产品体验是符合顾客使用需求和让顾客感兴趣的;
3.让顾客连续录入数据，背后的逻辑是需要有一定的激励机制对应合适的商业模式。天下有免费午餐，但是没有永远免费的午餐;
中国有许多家数字化公司正在为智慧餐饮带来各种尝试，相信数据采集问题在这样的竞争环境中一定会很快找到最适合各类业态的餐饮解决方案。
那么问题又来了，大家都在从产品体验和竞争角度攻克数据采集这个大问题，一旦这个问题被很好的解决，他们又应该如何使用这些大数据呢?大数据应该用来提供更有价值的服务，帮助商家提高运营效率、服务水平和市场营销水平。
我们认为将餐饮行业数据分析应用到市场营销领域是有很大空间的。参考电商的发展，互联网作为一个渠道平台，引用的起步领域一般是产业链下游——营销环节。
餐饮大数据营销
一切营销的方式原理都逃不过「什么时候，给什么人，发送什么内容」这3个要素。简单地说，把大数据的价值输出到这3个要素上就可以满足商家的需求。
大数据的应用需要提供一种日常化、数据化、自动化的顾客营销方式。服务提供商应该为做生意的人减轻运营负担，让他们知道科学的营销方式和付出的优惠是如何绑定的，效果又是怎么样的就足够了，剩下的工作量就让计算机和大数据来完成吧。
智慧餐饮离不开人的调度
在没有规则的情况下，人类智慧依然是不可被替代的。餐饮商家需要应该把更多营销精力投入到创意事件上，帮助餐厅增加品牌认知度。如策划的情人节亲吻姿态对应不同的折扣。这样的创意营销策划是智慧餐饮也没有办法代为实现的，太多非结构、不连续、难整合的数据需要理解，并指导决策。
智慧餐饮和人类智慧结合的营销方式，餐饮解决方案已经可以实现了，是时候让他们接受大数据营销了。
立即沟通
