餐饮服务商30+丨捷荟大数据CEO:如何利用大数据赋能连锁餐企?

餐饮服务商
亿欧
冀玉洁
2017-07-12 17:35
[ 亿欧导读 ] ①到嘴边的肥肉谁都想啃,但无耐火候尚欠;②克服数据整合和建模两个大数据应用落地的难点;③从定制化到产品化的探索;④餐饮大数据平台尚处在数据沉淀阶段,想真正做好数据分析,改造、升级餐饮产业链,仍需要进一步发展。
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随着餐饮生意越来越难做,新老餐饮服务商,正在革新餐饮产业链条上的各个环节,降低行业成本,提高行业效率,并以此推进餐饮产业转型升级。

在此背景下,亿欧策划了【餐饮服务商30+】系列选题报道,聚焦大数据、SaaS、供应链金融等新技术、新理念、新模式,在餐饮行业的实践与创新。

本文为第十篇,阐释捷荟大数据如何克服餐饮大数据整合和建模的难点,为餐企在开店选址、菜品设计、营销策略和外部舆情四个方面的决策提供参考意见。


餐饮行业作为高消费频次的服务行业,在每天的经营活动中,产生了大量的数据。但正如百度首席运营官陆奇所说,数据本身只是璞玉,只有经过精雕细琢数据才能实现它的真正价值。然而,目前餐企对于大数据分析的认知和作用还处在较低水平,因此就需要专业的数据分析机构介入。

到嘴边的肥肉谁都想啃,但无耐火候尚欠

目前,餐饮服务商纷纷布局大数据的业务。比如,美团推出的黄金眼,餐饮SaaS基于数据推出的小贷业务,基于供应链数据推出的金融业务等;还有专门以大数据服务餐企营销业务的果皮移动及主要为餐饮、零售提供门店营销业务的掌贝等。

但由于餐企的信息化程度普遍较低,因此服务于餐饮大数据平台中少有做得比较好的。

餐饮行业的大数据应用可以分为行业应用和企业应用两类。但目前,有资格做大数据平台的公司并不多。目前,每家餐饮服务商拥有的商户数据量比较小而且分散,拥有的商户数最多的餐饮服务商也只有10万家,而整个餐饮行业有500万商户。

而服务于餐企的大数据应用也比较难落地,一方面由于餐企的信息化程度有限,另一方面餐企的经营场景很丰富,在与消费者互动的过程中会产生很多变量和非结构化数据,因此,对于餐饮大数据企业来说,数据的建模是一个比较大的难点。总体来说,现在很多所谓的餐饮大数据企业大都只是停留在数据分析的层面。餐饮大数据要真正落地,对企业的经营决策起到指导作用还有很多困难需要克服。

克服数据整合和建模两个大数据应用落地的难点

尽管要将餐饮行业的应用落地,数据的收集整合分析及数据建模是非常大的难点。但因为餐饮行业良好的发展态势,特别是餐企连锁化发展的过程中,对于大数据分析的巨大需求,使得越来越多的公司前赴后继的进入到这个行业中。专注于为连锁餐企提供开店选址、菜品设计、营销策略和外部舆情等企业决策的捷荟大数据就是其中之一。

捷荟大数据创始人刘海丽认为不同专业背景的人对于大数据的理解不尽相同。“搞IT技术的人对于大数据的理解就是大数据底层的一些复杂的存储、服务器、云计算等;搞人工智能模型的人,认为大数据就是基于大数据运算基础上的各种各样的模型或者统计学上的一些算法;企业管理人员,则会认为大数据可以告诉他在哪儿开店,餐厅卖什么销量比较好等直接的结果。”

不同身份的人基于自己的经验和认知都有对大数据有自己的解读,但要将大数据落地到企业应用层面,就必须将以上提到的数据源、数据模型,数据本身的IT技术等综合起来,并结合所服务的行业形成企业自己核心的价值点。

经过3年的磨合,目前捷荟大数据已经可以将来自于POS,ERP,CRM等企业内部数据,和外部的数据比如新美大,百度地图,外部的督导、管理等各种异调的系统,整合在一起。并疏通数据收集、抽取、整理、数据模型搭建、业务模型搭建、一整套复杂的流程,最终以数据报表呈现,为餐企在开店选址、菜品设计、营销策略和外部舆情四个方面的决策提供参考意见。

具体来说,在舆情分析方面:捷荟大数据会收集来自于互联网上所以跟餐企相关的评论,结合结合餐企内部架构,和捷荟大数据平台商圈的数据综合分析,告诉餐企,他们的门店在某个商圈的竞品是谁,竞争力如何,该做什么样的改善等;

在选址模型方面:客户说一个地址,捷荟大数据的相关产品就会自动回馈客户,在这个地址开店的成功率有多高,投资预算得多少等;

在营销体系方面:捷荟大数据将金融和零售的销售预测理念带入餐饮业,可以根据销售额的预测倒推产品的补货结构,分析出门店销售额高或低的原因,相关的人效、坪效是否达标等;

在菜品设计方面:捷荟大数据可以通过菜品五维分析方法,从五个角度成本、利润、原材料、口味等看菜品的结构设计是不是合理;

除此之外,随着外卖在餐饮行业的地位越来越高,捷荟大数据也逐渐重视起外卖市场,目前已经分别从市场、业绩、评价、促销活动等角度推出了5-6份基础的外卖数据报告。

从定制化到产品化的探索

捷荟大数据前三年主要服务于头部百强餐企商户。从今年开始主要向腰部客户扩展,目前头部、腰部客户各占50%。刘海丽认为塔尖的百强客户只有几百家,但再往下腰部客户就有几百万家,因为腰部的客户数量很多,未来的对于大数据的需求一定也会更大。

从头部客户的定制化到腰部客户的产品化,刘海丽和她的团队抽取了规模,菜系,经营模式,销售渠道等几个标签来总结出了40多个模型,已涵盖了基本所有的餐饮业务层面,并且一直在不断增加和优化,当然,一般餐企能用到顶多也就10-20个。目前捷荟大数据服务餐企数100个,门店上万家。

餐企因为与消费者直接发生关系,因此在实际上的经营过程中,数据分析需求会千变万化。为了满足餐企的多样化需求,大数据平台也必须不断更新产品功能来适应甚至引领餐企未来的发展。

据刘海丽透露,捷荟大数据每个模型都是在服务大量客户的经验中训练出来的,并且每月都有新的模型出来,每天都在不断完善和丰富数据源和模型,提高模型的准确度,进而去寻找更多的应用点。

捷荟大数据预计今年9月底会推出4.0版本,据刘海丽透露,4.0版本增加了更多面向中小企业的模型和还有针对移动端的应用。比如跟第三方,像叮叮这样其他云产品的对接和调用;另外,4.0版本版本里面也加入了微商城,客户可以微商城在线实现定制一些短期的服务。比如:按月定制或定制一次性的报告等。目前,4.0版本基础版本已经在捷荟大数据微信服务号上上线了。

用刘海丽的话来说,捷荟大数据希望在企业成长的过程中作为企业的首席数据官和大数据中心伴随客户成长。

结语:

大数据分析使企业决策者可以真正了解消费者的需求,大数据的应用程度将直接关系到餐企的发展迭代。未来,谁掌握了大数据,谁就有可能在激烈的市场竞争中胜出。但目前来看,餐饮大数据平台都尚处在数据沉淀阶段,想真正做好数据分析,改造、升级餐饮产业链,仍需要进一步的发展。

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