大数据为美食的艺术增添了一份理性

大数据让餐饮业处于改革的风口浪尖，每一天都可以看到丰富的、更新的消费者数据收集方法和消费行为诠释。“大数据”的出现已经改变了餐饮服务的面貌—从消费者那里收集海量的商业信息，这些懂得运用大数据的餐饮业者已经凸显出优势。

餐饮数据有内部（结构化）与外部（非结构化）

数据分为两类：内部（结构化）数据和外部（非结构化）数据

• 内部（结构化）数据是什么——可以是POS系统里的所有数据，可以是某一天的产品销售名单，也可以是某个晚上的。此类别同样包括原始数据，如客人的电子邮件地址和电话号码。

•外部（非结构化）数据来源于外部。这包括如交通模式，不同地点的天气，甚至人口密度的信息。例如，虽然它可能是对在附近的车站开一家咖啡馆有意义，如果同样的咖啡馆是在麦田里，势必商业模式需要改变。如果结构化信息解释了产品/服务被出售的时间，那么非结构化信息解释了被出售的原因。

当内部（结构化）与外部（非结构化）数据叠加进行分析时，就会产生魔法般的“化学反应”。通过整合以及分析繁杂的结构化与非结构化的数据，并用它来帮助餐厅为客人提供更加优质人性化的服务。

获取真正意义上的分析结果

解读数据是一门艺术。有无数的方法来积累有关顾客信息，可以帮助预测他们的行为。例如，GPS跟踪功能可以帮助餐馆跟踪司机的送货路线。如果某一位顾客每周至少预定一次比萨，为什么不在顾客下班通勤的时候为他推送一条消息？通过这种方式，可以促使顾客（在快要到饭点的时候）开始考虑吃饭的问题，一个精明的餐馆可以在此找到销售机会，并提供“今日特惠”。在推送促销信息之后分析销售变化以便更好的管理库存。

另一个例子是，经历了在每月第一天午餐时间销售额稳步上升的咖啡馆。通过一些重点研究，咖啡馆店主可能会发现，这一天也是附近工厂工人发薪水的日子。有了这些信息，咖啡馆能够提供附近工人消费得起的特色午餐。

到这一阶段，由于数据储存的成本问题以及缺乏进阶的分析方法与工具，删除大部分数据成为企业的一种常见行为。像十年前，分析工具没有强大到去整理那么多的数据。然而，今天，分析工具与方法均快速增长，强大的分析引擎只需一个鼠标点击即可。

更好的营销机会

数据仅作为投资，它的回报同样有价值。餐厅老板正在寻找新的，更有效的方法，通过数字来增加收入。餐厅食物可根据当地的偏好来做营销广告；酒吧推出广受欢迎的特饮增加收入。餐厅还可以跟踪忠实粉丝在Facebook上的评价反馈以及他们的需求迅速做出反应。

餐厅在执行这些新的营销战略时，可通过POS系统收集顾客的消费数据，分析出哪些战略最有成效，以及他们投资回报率如何。任何规模的餐厅可以大量运用大数据分析，小企业同样可以实现大数据分析应用。事实上，对较小的餐厅的数据跟踪比全国连锁的餐厅要简单得多。小型餐厅可以在仅仅几分钟内收集到数据并从此后的数月中获利。

餐厅通过新科技让座位管理、跟踪预约和订餐变得更加简单。餐厅每天通过专用的POS系统收集和分析所有的数据。其结果是，这些系统节省了时间和金钱，同时让餐饮经营者将餐饮业务经营摆在餐厅工作的首位。

原文链接：

http://www.fastcasual.com/blogs/big-data-can-it-help-you-build-a-better-restaurant/

本文译者：鲜纬辰

大数据应用专家-辰智总裁葛建辉先生

餐饮产业是全世界最诱人、最庞大、也最生气勃勃的产业，从生产者到运输者，从厨师到服务生，从杂货店、超市到各式餐厅，从选择餐点、用餐到结账，从上游到下游牵涉层层环节。每个环节之间都累积了大量数据，平均消费、等候时间、餐厅温度、会员卡使用率、社群网站互动状况……

国际连锁餐饮业鼎泰丰，是餐饮业中率先使用数据管理，数据的意义在于分析、洞察资料，打破限制，进而看清变化与机会。
老板杨纪华说「因为鼎泰丰过去几年累积够多的Data，才能分析、预测销售量。」结合数据分析，未来做到精准预测，主动配送。事实证明，服务业要能结合科技业，才能创造新的商业模式。

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