今天的餐飲生意好做么?
如今餐飲行業發展越來越激烈,面對租金不斷上漲,食材成本和人力成本不斷提高,信息化水平也比較低,消費者需求越來越多樣化的時代,餐飲該如何發展,如何能讓我們的生意更好做一些?
怎么讓我們的生意更好做?
大數據可以告訴我們答案,下面一起來看看大數據到底是如何引導餐飲企業發展的。
大數據,已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要生產要素和決策支持要素。人們期望利用海量數據的挖掘和運用技術,挖掘出更大的商業價值。對于以服務為主的餐飲行業來說更是如此,所以探討和學習如何借助大數據為餐飲行業經營管理服務也是整個行業所面臨的挑戰。大數據的合理運用可以幫助我們更好的做好餐飲品類規劃,顧客消費行為研究,廣告的合理投放,營銷策劃的制定,市場的有效分析,選址的決策和經營的診斷。
通過大數據我們可以分析出周邊3km,5km范圍內有多少競爭對手,有多少小區,辦公樓,多少辦公白領人群,他們的消費行為,消費頻次是怎么樣的,以便于進行合理的選擇和餐飲的定位和做好品類規劃。
明尼蘇達州一家塔吉特門店被客戶投訴,原因一是位中年男子指控塔吉特將嬰兒產品優惠券寄給他的女兒,一個高中生。但沒多久他卻來電道歉,因為女兒經他逼問后坦承自己真的懷孕了。塔吉特百貨靠著分析用戶所有的購物數據,然后通過相關關系分析得出事情的真實狀況。
提到大數據,我們常常離不開定義大數據的5個V字,下面我們結合餐飲行業來說:
1)Volume(大體量):報表≠大數據,作為餐飲經營管理者通常只擁有線下的數據,而沒有線上的數據,數據體量小且不完整。2)Variety(多樣性):大數據不僅包含我們平常所熟知的經營數據,還包含餐飲用戶的行為數據,消費數據,甚至于整個商圈的對比數據,行業數據等等,充分利用數據的多樣性,可以讓我們的經營管理者發掘出更大的數據價值以便于做出更準確性的經營決策。3)Velocity(時效性):在營銷活動進行過程中,我們都希望精確的統計出在活動中我們新增了多少用戶,帶來了多少好的口碑,但是這些數據在營銷活動結束后,便會失去其相應的價值,所以,大數據處理的時效性很重要。4)Veracity(準確性):雖然大數據分析出的是統計值,但結合足夠大的數據量就可以使這個統計值無限制的趨近于真實性和準確性。5)Value(大價值):即大數據包含很多深度的價值,大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值。
大數據的提取和分析需要擁有足夠的數據做支撐。
回過頭來,我們發現在餐飲行業中,大數據技術利用的并不廣泛也不深刻,造成這種情況的主要在于:1.數據積累不足:數據的價值近幾年才被廣泛的認可和接受,很多餐飲商家并沒有進行過歷史數據的積累。同時,由于餐飲行業整體信息化較低,也制約了很多商家,想積累卻沒有相應的資源和技術。2.缺乏分析手段:數據的價值已經被各個行業所認可,但數據分析技術一直還是一個非常高端的技術,很多行業還無法將其應用到自己的行業當中,餐飲行業就是其一。
3.缺乏解決方案:當我們獲得數據并發現問題后,如何來解決問題?
我們遵循著通過數據發現問題、解讀問題、提出解決方案、驗收結果的方式處理問題。下面我們來看一個實際的案例。上圖中顯示的是某西式快餐連鎖商家在16年5月整體的訂單量,黃色曲線是該品牌的年環比,灰色曲線代表的是相同品類商家整體的行業年環比,藍色柱狀圖代表了每天的實際訂單量。我們來拆解分析這組數據。
發現問題:為何5月3-4日、5月29-31日該商家的訂單量(黃色)超越整個行業(灰色)那么多呢?而在其他時間往往等于或低于行業整體訂單量解讀問題:該商家在3-4、29-31日號之間在新美大平臺上使用了一款推廣產品,而相應的同行業競對商家還沒有跟上,所以造成了曲線中的情況。提出解決方案:商家通過這組數據已經知道了在新美大平臺上的推廣營銷活動是成功的,此時商家可以繼續選擇是否繼續在新美大平臺上做推廣。驗證結果:商家選擇了暫時停止推廣活動,我們可以在5-16日的數據中看出,由于種種原因(或許是其他商家開啟了新美大營銷推廣活動)該商家在這段時間內的整體訂單量是低于行業平均訂單量的,最終商家在29號重新開啟了新美大平臺上的營銷推廣活動,訂單量再次大幅超越行業均值。發現問題:從圖中我們可以看到該商家主要的消費人群是集中在20-25歲的年輕女性。解讀問題:該數據反饋的情況是否和商家對自己品牌的定位一致?如果商家定位中高端人群,那么問題就出現了,20歲以下,20-25歲年齡段的人群可能剛剛踏入社會開始工作,收入并不高,所以帶來的客單價必然也不會高,這就需要商家去調整自己的定位或者改善菜品以適應自己的預期定位。如果商家弄好符合自己的定位,那證明裝修、選址、菜品設計是成功的。提出解決方案:能不能做的更好呢,既然商家的消費人群已經明確了,我們可以針對于在校學生(20歲以下,20-25年齡之間)做對應的推廣活動,從而擴大該品牌在該年齡段人群中的影響力和認可度。驗證結果:如果商家選擇了新美大平臺的推廣活動,我們可以通過第一張圖來比較出該商家訂單量和行業整體訂單量是否拉開了差距,從而驗證我們的推廣營銷活動是否成功,通過數據的方式清晰的展現出活動帶來的效果。通過上面的兩個案例,我們已經清晰的看到了數據能夠為整個餐飲行業帶來的價值。我們可以通過大數據更加精細化的指導我們的運營同時也便于做好經營決策。
我們可以通過大數據的方式,來幫助商家解決如下具體問題:
通過大數據分析,可以看到商家的多維度經營狀況,比如它周末的交易流水很高,高到什么程度,比同行業大盤水平還要高十幾個百分點,而周二,三,四,又很低,低于行業平均水平,這個持續的數據說明商家的菜品是沒有問題的,問題可能就在于沒有有效的營銷觸及有效用戶在二,三,四,來消費。這個時候通過大數據將問題找出來了,也得出結論了,接下來就可以針對性的做些動作,提升二,三四的交易流水,從而實現周流水的總體提升。對于廣告營銷相信很多朋友都是又愛又恨,愛的是投放了廣告確實會轉化過來很顧客,恨的是投了那么多錢竟然不知道到底轉化了多少用戶。有的時候也顧不得那么多,平面媒體,電視媒體,互聯網廣告,胡子眉毛一把抓了,通過大數據手段,我們可以知道用戶的口味喜好,知道他的地理信息,知道他的消費檔次和頻次,知道他是商家的新客還是老客,這個時候可以針對性的將廣告投放給用戶,直接吸引并促使他做消費決策到店消費,這樣的廣告是不是更有效?開店擴張,品牌化發展和經營是餐飲連鎖企業必須要做的,但是開店選址往往難壞了企業家們,店鋪規模,裝修檔次,桌臺選型等等無不讓人苦惱。通過大數據可以分析選定的商圈的人的年齡,性別的分布,以及他們的消費檔次,消費頻次,餐飲喜好,用餐人數等等,來得出選址的結論,要比那些晚上查亮燈,白天查垃圾桶的傳統調研要節省人力,而且要更精準。用戶的評價對餐廳的影響至關重要,上海的耶里夏麗餐廳使用點評評價作為員工考評的方式之一。同樣的品牌若干家店,成千上萬的評論,從這些文字數據里篩選出用戶語義,從而確定其對商家的真實評論到底是什么,用戶有什么期待,商家有什么改進等等是大數據可以為商家呈現的,比如對于某品牌,客戶普遍反饋菜品偏淡,或者吸引他們到店的是商家的服務,那么商家就可以針對這些用戶調研結論,進行經營管理決策安排。行業的整體情況我們可以把它看成是大盤,我們的經營情況,我們在大盤里處于什么樣的位置,大盤的各項指標與我的品牌的指標趨勢是否強相關,通過大數據一目了然,這樣就可以通過數據呈現去修正自己品牌的經營發展策略,使自己的品牌始終跑在大盤前面。
6.品類規劃
一是通過餐飲細分品類的消費占比,季度變化等數據,商圈和城市及行業數據,商家可更好進行品類的選擇。同時通過周邊菜品熱度,網友喜好程度,菜品銷量等數據,商家可更好的做好菜品規劃及招牌菜的規劃。
7.診斷決策
通過大數據我們可以發現更多問題和不足,從而完善并解決。
8.營銷策劃
通過大數據我們可以更好的做好全年的營銷活動策劃以及不斷的優化我們的活動創意和規劃。
9.市場分析
通過大數據一是可以分析市場容量,便于把控成本。二是可以通過市場發展趨勢找到突破經營瓶頸的發展策略。
1,線下經營數據收集與分析。
2.線上數據的整合梳理。美團點評商家成長中心,美團云可幫助商家做好大數據分析,未來我們將為大家提供更多的大數據更好的做好經營決策。目前美團云可以幫助商家整合線上線下數據,從而對自己的經營決策作出指導。通過與餐飲云其他部分相結合,打通餐飲信息化流程,提升整個品牌的信息化水平。
3.線上前臺和后臺數據獲取。
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