大数据将如何改造非标准化的餐饮业

两年前,用IPDA点餐对餐饮行业来说是一件新鲜事。但两年后,这种新鲜也只是大巫见小巫了。最近麦当劳竟然在中国市场引入了自创汉堡的项目,给消费者提供24种食材,让消费者在一个足有半平米的大PAD上自行搭配,然后刷卡支付。吃麦当劳叔叔的汉堡进入中国25年,还从来没有像现在这么干过。

麦当劳也仅是一个案例而已。在移动互联网、互联网+等火爆概念之下,我们从来没感觉到餐饮这样一个熟悉的消费场景其实也是很“酷”很“爽”的。因为到餐厅吃饭以前只能银联刷卡,现在微信、支付宝等各种更便捷的支付已经逐步杀到。以前要出去吃饭,我们只能老老实实地到餐厅去,甚至繁忙时候还要排队,但现在我们可以用手机轻松地叫个外卖,或者用手机提前订好桌,顺便把菜点好、把账结好,到餐厅后菜已经满满地摆上桌。

餐饮行业数字化的改造已经普遍到来。但在这些数字化的体验背后,还蕴藏着一个大大的空间–大数据的运用。

数据,已经渗透到现在每一个行业。企业对海量数据的挖掘和运用,预示着一个新的增长端口打开了。大数据究竟是什么?以服装行业为例,一家数十亿规模的企业,其消费者起码是百万级的。如果能够通过系统将这些消费者的数据一个个抓起来、并进行很好的分析,可以让服装企业很好地了解到不同区域的消费者的消费需求,从而让企业能够在生产上就能进行更有针对的研发,然而更精准地向市场投放个性化的产品,服务好消费者。

相对于服装行业而言,即使同一个餐饮品牌不同门店的同一道菜或许都有口感的差异,因此餐饮并不是一个标准消费品。有人可能会怀疑,餐饮是随意性消费很强的行业,大数据挖掘究竟能有多大意义?

我们不妨先从其他行业的发展轨迹倒推大数据在餐饮行业的用处。要搜集大数据,首先要生成顾客的账户信息。这个账户信息能记录下客人对餐厅的出品和服务的评价;能记录下消费者特殊的消费偏好、消费能力甚至消费者的等待时长、用餐时长等数据。这些数据在餐厅给客人做合理的食谱推荐时可提供依据。

具体而言,可能会触及以下一些消费场景。比如一个餐厅推出牛肉新菜式,系统会自动将信息推送到有喜好牛肉的消费者的手机中。再比如餐厅发现其某款菜式特别热销,想开发成工业化产品进入家庭,那么系统能精准地找到喜欢这道菜的消费者作意见反馈和消费测试,甚至这批消费者很可能就是这款新品未来的首批种子用户。

总之,大数据在餐饮行业应用的意义在于为餐饮企业节省成本、增强管理、提升客源和业绩、提升消费者的服务体验。

不过有一点值得关注。所谓大数据,现在对于餐饮行业而言仅是小荷才露尖尖角。现在不少餐饮企业已经从会员管理系统搜集数据,但搜集信息只是第一步,后面还有大量的数据分析工作。而这一块,大部分餐饮企业并不懂如何做。另外,要让这些数据真正发挥功效,需要一个精细化运营的阶段,这或许需要一个比较长的周期才能见效果。这一点,连麦当劳这样成熟的餐饮连锁也向笔者坦承,其目前对大数据的运用还只在起步阶段。

不过我们也不妨大胆遥想一下。某天你下班路上饥肠辘辘,正准备打电话叫个香辣培根PIZZA外卖回家饱餐一顿,但餐厅的话务员可能告诉你:“女士,建议您点个其他PIZZA试试?因为后台监测到您前两天喉咙发炎去了趟医院。”而如果你在犹豫究竟该点什么PIZZA时,话务员可能又提醒你:“女士,您之前点过好几次芝士PIZZA,您是要继续点芝士PIZZA还是试试我们最近推的新口味?”当你下完订单报上家庭住址后,话务员可能又会提醒你:“女士,根据您手机显示的定位信息,您距离我们最近的门店大概300米,如果您选择到门店自取,会比我们送餐提早半个小时吃到PIZZA哦。”

这种消费场景似乎有点“恐怖”,但未来也并非没有可能。

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