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大數據在信息時代的重要性，很少有哪個行業還在否認，因為它不僅可以錦上添花，還能雪中送炭。
但是，內參君覺得：當下，大數據在餐飲行業發揮的作用與其應該能發揮的作用遠遠失調。
行業需求與供給能力的契合度低，直接引發大數據所發揮的效能低，導致其在有些餐飲老板眼里成了“雞肋”。
今天我們不談其對餐飲經營者的重要性，也不談具體該如何提供大數據服務，而是聊聊大數據市場供給能力和餐飲老板大數據需求如何提升匹配度的問題，這個講明白了，才能讓前兩個事更有意義。
想提升匹配度，供求雙方一定先弄明白如下問題。
餐飲經營者“喊話”：
服務商能做到這兩個事，再深談其他！
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一些經營者在大數據剛興起于餐飲業時，比較積極地去擁抱這個新生事物，但在實際應用中卻產生了些許困惑：各種餐飲管理系統閃亮登門，該選哪個？技術迭代迅速，換代成本如何控制？支付、團購、用戶管理等功能貌似大同小異……
a.系統兼容、整合能力怎么樣？我需要考慮切換成本
在餐飲管理系統領域，有基于移動支付、團購優惠、會員卡券、外賣、點單、排號等服務的不同運營環節，每個環節都有不同的技術玩家。
雖然大家已經意識到工具、渠道整合對數據管理的重要性，但因為各種“山頭”林立，“統一”還沒有到塵埃落定的時候。
比如，支付界有支付寶、微信支付、百度錢包，外賣環節有主打聚合平臺的餓了么、美團外賣，從配送環節切入的達達、閃送等等；既有雅座等老牌管理系統服務商，也有五味等餐飲管理系統新秀，其數量和活躍度也足以生成新的行業榜單。
曾擔任美國大數據公司MicroStrategy高管的三千客智能餐飲CEO蘇春園對該現象深有體會：“中國的數據服務快步進入了移動時代，從數據管理的角度看，給餐飲企業帶來了一個挑戰，那就是商家的經營數據反而被割裂了，留在了線上與線下不同的節點和不同的管道中。”
▲剛接觸大數據的經營者常常會陷入困惑
其實，部分餐飲經營者的愿望比較樸素：誰的系統讓我避免在各種終端、系統中頻繁切換？
經營者對數據管理的核心需求之一就是“減員增效”，這個“效”是綜合性含義，包含人力、管理、硬件等成本。
b.數據有效分析能力怎么樣？別讓我自己寫“分析報告”
對于數據服務商們而言，技術能力不是核心門檻，難的是基于需求進行數據收集后，針對數據進行有效分析的能力，以及對該服務有意識的、專業的提供。
目前，在餐飲大數據這個圈子，提供硬件服務的多，幫助餐飲經營者進行“輿情分析”的人少，硬件系統“自帶”的“模板式”分析報告，遠不能滿足商戶端對于數據結果深度解讀的需求。
所以，商戶容易覺得各種管理系統提供商并沒有為自己運營提供非常精準的策略支持，或者對數據進行深度分析研判，而只是甩給了自己一堆“調查結果”。
▲模板式的分析報告已不能滿足商戶需要
這些結果產生的可能性原因是什么呢？沒人幫他們解答，他們自己也沒有更多精力去消化理解，無效數據就此產生。所以，商戶有時覺得管理系統們也就是對提供客流、團購等數量信息更加在行。
也許，餐飲大數據行業現在不缺的是系統提供商，而是數據分析師。
數據服務商“困惑”：
經營者無這兩個意識，合作永遠流于表面！
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一些數據服務商在產品推廣中，經常遇到一個問題：如何讓商戶放棄原有系統，選擇自己的產品？因為很多餐飲經營者認為：“你們都差不多，有一個先使著就夠了”。
a.非技術不好，而是技術的好還沒被完全激發
其實，大數據服務經過幾年來的發展，技術上能夠滿足餐飲行業大部分數據需求，但其真實應用效果為啥總是被認為“差點意思”？
有一個原因不能忽視，內參君上面也提到了，就是缺乏專業的數據分析人員。技術人員忙著產品迭代，餐飲經營者缺乏精力和分析研判知識，數據隱含的深意沒人去解析。
所以，想讓數據服務更“好”，有能力的公司最好配備專業的數據分析服務，定期為商戶提供免費的數據分析，或者針對商戶提供定制服務，輸出更具備專業性的行業報告。
有行業觀察者留意到：美國的“大眾點評網”–Yelp，每年都會將一些除去用戶隱私的數據進行公開，進而征集有意思的數據分析提案。
對于技術公司而言，大數據收集的技術可能不是影響供給關系匹配度的關鍵問題，難點在于去哪里進行有效收集和收集后進行有效的分析。能夠通過對數據的研判分析去為商戶總結運營特點、規律，更具針對性地服務用戶，這才是大數據的核心作用。商戶要對數據服務行業有信心。
導致供給需求不匹配，供需雙方溝通不深、不暢、不“對路”也是主要原因之一。
一方面可能是餐飲經營者不太曉得如何向服務商提需求才會更有效，使得有的需求過于籠統而無法操作，一方面則是有些服務商的研發推進，并不是基于對商戶充分的調研進行，想當然的偽需求提供的過多，有些需求對于商戶是低效能的。
比如，麥當勞曾經與數據公司合作，對德國與西班牙兩個市場進行人口統計學方面分析，然后基于結果在產品的促銷設計上采取了不同策略：德國人會被明確的優惠額度吸引（便宜兩元），而在西班牙，熱情感性的人們對買一贈一更感冒。
這樣的數據需求怎么提？由供給雙方哪一方“發動”更有效？需要雙方進行深入探討，而不是“各自為戰”地想當然提要求。
再各自囑咐一句
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a.對于餐飲經營者：有些基于大數據的營銷，易引起反感！
很多人熱衷以這個例子證明大數據對營銷的作用：小明進咖啡館剛落座，服務生就把卡布奇諾端上來了。
其原理大致是，系統根據用戶的行為習慣與生理需求進行數據分析，再結合時間維度分析出小明今天想喝咖啡了，而且是卡布奇諾，繼而通過LBS的觸發，系統預測到小明5分鐘內會到咖啡館，于是把這條信息推送給咖啡師。
這當然是大數據的“神奇”作用，但是，作為顧客，會不會被商家這樣的舉動嚇到？萬一顧客今天想喝摩卡呢？
所以，基于大數據的營銷方法，一定要靈活，別引起顧客反感。
b.對于數據服務商：多跟經營者聊，別想當然制造偽需求！
如題，想把東西賣給誰，一定先了解對方需要啥，緣木求魚沒用。
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