什么制约了大数据在餐饮中的应用(上)

日期:2020-03-19 15:44:07 | 人气:

随着消费升级趋势愈显,传统餐饮在“流量”当头的互联网时代愈加步履维艰,用户口味和喜好越来越难以琢磨、餐厅之间的横向竞争态势日益激烈、淡旺季的严重失衡、人工食材成本上升……

向互联网平台寻求出路的餐企被牢牢套住,不参与时代变革更难逃一死。在重重困境面前,大数据作为传统行业的颠覆或许能为传统餐饮行业带来一线生机。在消费体验越来越被重视的今天,优质的产品和服务才更成为餐企引流获客的核心,而借助大数据充分了解消费人群的餐饮喜好,无论是对外经营还是企业内部管理,都能够向大数据寻求一条新出路。

中国烹饪协会发布的《2013年中国餐饮产业信息化调查报告》(以下简称“报告”)显示,办公自动化(OA)系统在各行业中普遍应用,但餐饮业对OA系统的应用比例还不到一半,并且系统利用水平也不高,应用最广泛的只是文档管理、信息发布、收发邮件等。最基础的事物型功能,信息流程的跟踪与监控、业务讨论、信息集成等有关企业管理、决策支持功能的利用率普遍较低。

前厅运营管理方面,“POS收银/点菜”普及率达到95%,成为餐饮信息化的“入门级应用”。餐饮企业还在“进销存”、“会员管理”、“订货及配送系统”以及“电子菜谱(点菜器)”等方面引进信息化,但使用率都不是很高。

特别是连锁餐饮企业在厨房管理、人力资源管理方面的信息化应用普及率大都在40%以下,受制于资金或人手等问题,采购物流信息化水平也比较低。

从一家餐饮门店的选址落地开始,就已经离不开大数据了。而选址之难,一直也是餐企需要面临的第一道重要考验。在互联网时代之前,传统的选址方式是通过纸质版的问卷调查来检测某块区域的整体消费力度,互联网时代的到来,线下调查转移到线上,然而不管是线下问卷还是线上调查,这样的选址决策终究以人的经验为主,往往一堆问卷出来也很难反映真实情况,因此很多餐厅会倒在第一步。大数据背景下热力图选址开始备受青睐。

热力图的背后是借由大数据来分析客户的分布状况,通过观察它的颜色变化找到城市中的人气商圈,人群越集中,区域颜色越深,人群越分散,区域颜色越浅。相比于传统的“数人流”“扫大街”“扫楼盘”进行调研的方式,借助客户分布的大数据热力图,可以迅速识别客户聚集的区域,通过大数据热力图可以更准确、高效地识别待评估网点所在区域的客群分布情况。

热力图选址的运用对肯德基来说早已不陌生。肯德基在进入中国第二个十年就开始运用一些传统的信息化手段进行选址,后来大数据的精准测算更是作用显著,以至于肯德基的存在成为了商圈热闹与否的风向标。

肯德基开店的原则是:在一个成熟的商圈中选中最优聚客点,因此不仅要考虑这个区域的人流量,还要考虑某个定点的人流向,在这个区域里,人从地铁出来后是往哪个方向走等等,这些都需要有一套完整的数据之后才能确定最终地址。

餐饮企业在经营过程中往往苦于找不到问题所在,尤其作为服务行业来说,决定成败的通常不是流程问题,而是细节问题,这就更离不开大数据的智能诊断。

以呷哺呷哺为例,呷哺呷哺通过对自己平台上8000万客流的数据定期进行整合分析,来决定每家实体店不同的优化方案,这些报告对投资坪效、菜品的迭代更新等都起到参考作用。例如哪些店面应该给予优化、哪些店面可能进行淘汰;哪些菜品需要更新、哪些菜品必须下架;哪些菜品可以适当推出满减,哪些可以做明星菜品推荐……种种决策皆依据大数据反映出的消费者需求情况,对食材、菜单、口味、套餐、等待时间、服务、管理等方面进行改进,从而有效提升综合服务品质。

除了呷哺呷哺自己的线上系统收集起来的数据,与呷哺呷哺保持长期合作的一些消费平台,比如美食点评平台和线上支付平台等等,这些互联网平台也会定期为呷哺呷哺出具消费报告供其参考,因为平台上的消费者数据远超于呷哺呷哺自己的8000万客流量,因此数据更具精准性,能给呷哺呷哺的各项优化决策提供更多支持。

自互联网进军餐饮领域开始,以美团、大众点评、饿了么为代表的互联网平台发展势头迅猛,而平台上产生的大量数据更为传统餐饮行业带来无可计量的财富,从平台上获取的数据从多个维度为餐厅经营赋能,包括营销支持、会员服务以及运营体验优化等等。而眼下,大数据为餐饮行业的消费者与经营者精准匹配供需信息已在更大范围内推广。

实现供需匹配,简单来说,就是让餐饮企业了解消费者,同时也让消费者了解企业。当下年轻人的消费需求表现出了更为个性化、多元化的特点,消费者越来越注重过程中的体验感。可以说,在竞争日益白热化的餐饮领域,谁掌握了消费群体谁就掌握了市场先机。

消费群体画像基本包括两类,一类是身份数据,另一类是餐饮消费行为数据,通过这些数据餐饮企业可以迅速掌握消费者的饮食喜好,并在第一时间内对餐厅菜品、环境及服务等各方面做出调整,保证及时紧跟消费者需求,或者制定个性化的服务策略,吸引消费者成为餐厅的忠实用户。而这些都离不开消费者的年龄、生活区域、饮食习惯、经济能力等种种数据信息。

一方面,大数据能够帮助餐饮企业找到自己的“粉丝”,而另一方面,大数据也为消费者找到了更对胃口的餐饮企业。例如外卖平台的出现,就改变了传统餐饮企业信息搜集的难点,通过智能推荐优化配送线路等服务,让消费者更快找到自己喜欢的产品,同时更快从快递手中收到产品。

美团在给商家提供技术解决方案时提到,通过门店线上线下的融合、协同打通,全面优化用户的门店消费体验,提升门店运营效率。作为平台方,通过良性的信息反馈构建一个生态圈,帮助消费者快速找到餐厅的同时,给餐厅准确、客观的消费者评价,让餐厅和消费者在消费体验上都能有明显的提升。

相比于流动客群,会员是一个相对稳定且集中的消费群体,事实上,餐饮行业的会员体系由来已久,古有特殊客人的“楼上雅间”与“天字一号房”,今有多样化的VIP会员制度,从古至今餐企对会员可谓是费尽心思。如今的会员体系更是融合了时代的特性,更多地具备了互联网大数据的属性。因此现在的餐饮企业想要牢牢把握住自己的会员群体,精准营销当然成为不容忽视的利器。

在会员营销中,老字号东来顺的做法值得一提。东来顺的微信客户平台和会员中心已经运营了四五年,其目的不是为了增加客流量,而是为了降低消费人群的年龄层。为了迎合年轻化的消费市场,东来顺这些年不断推陈出新,与京东、淘宝电商合作,推出“青春痘”火锅等青春系列美食,又通过活泼有趣的宣传手段来吸引年轻消费群体的关注,这些年通过大数据的加持,东来顺的消费群体平均年龄已经降低了5-7岁。今年开始,东来顺联合盒马鲜生打造了一个年轻化的副品牌,老字号与新模式的结合,对东来顺来说正是摆脱东来顺原有印象的一个好方法。

此外,各类针对会员的情感营销以及会员激活策略在餐饮领域应用十分普遍。通过会员数据分析出会员群体不同的沉睡周期,然后在合理的时间用恰到好处的内容来唤醒“僵尸”会员、“沉睡”会员,激活潜在消费。而在会员情感攻略上,很多餐企会根据会员数据中会员的偏好、消费习惯等特点,“量身打造”营销产品,在会员生日、特殊纪念日不同场景里适时推出自己的优惠或礼物,从而让强制性的营销活动转化为一场润物细无声的情感攻略。

尽管越来越多餐饮企业都已经意识到大数据技术应用的重要性,但在餐饮业,大数据技术应用多数还只是大中型连锁企业转型升级、强化竞争力的手段,仍有过半数的非连锁型小企业,与大数据应用的关系还只停留在初级阶段。

在传统餐饮业,信息化通常有“一连串”的先后流程:先做收银系统,再做ERP,把物和财管起来;在这之后就是数据分析,这一套信息化流程需要投入硬件设备,还需要软件和人才投入,尤其在餐饮业大数据应用还不完善的现阶段,搭建大数据应用平台的成本高,企业应用成本也高。而目前餐企以小企业居多,并不具备搭建大数据平台的能力,因此,除了基本的数据统计,大部分餐厅都没有系统性的分析应用数据,教育商户依然是饿了么、美团、大众点评等平台和第三方技术公司需要做的工作。

中国烹饪协会发布的《2017年度中国餐饮百强企业和餐饮五百强门店分析报告》显示,规模连锁企业出现中间疲软的趋势,位于顶端、营收超过50亿元的巨型餐饮企业增加到8家,20亿-50亿元的超大型企业也增加到26家,而5亿-10亿元的大型企业数量急剧减少,营收在餐饮百强企业营收中的比重也持续下滑。餐饮百强企业2017年总营业收入2861.7亿元,只占全国餐饮收入的7.2%,中国餐饮业的连锁化程度远远低于其他国家。

连锁化程度低与我国餐饮企业管理体系建设直接相关,我国餐饮企业管理体系建设比较薄弱,众多家族式企业缺乏规范的现代管理制度,很多决策判断遵循家庭的决策。比如对加盟厂商的管理尚不到位,导致许多加盟店虽然表面是连锁经营但是实际上还是每个店各自管理和操作。

《中国餐饮报告(2018)》统计显示,2017年,线上外卖市场规模突破3000亿元,与2011年的203.7亿元相比增长了13.6倍。外卖一定程度上给餐厅提供了获取数据的渠道,但中小餐厅受制于规模问题,数据有限,很难作为餐厅经营的参考。统计数据显示,每天外卖平台上有超过2000万的外卖订单产生,这些数据目前已经成为餐厅数据来源的重要部分,综合起来数据体量确实比较大,但具体到某个品牌或者某个品类,数据依然有限,对拥有堂食的餐厅来说,只有外卖业务的数据也无法准确反映餐厅的经营现状。

伴随语音识别、人脸识别等技术的发展,从技术角度来说,信息采集技术已经不再是难点,到了当下,餐厅应用大数据核心的技术问题变成了如何把数据指标与具体的运营活动挂钩,判断运营行为与业绩之间的亲疏关系。

当前我国餐饮业缺乏电子商务方面的指导技术与专业人才,无法满足餐饮企业的发展现状,不能更好地开展网络营销。中小餐饮业在无专业人士主理的情况下,无法跟上网络营销的发展脚步,也无法享受网络营销带来的便捷与盈利。

比如一些第三方的大数据公司形成了一套基于人群画像的营销路径。首先是在目标消费群体偏好洞察、媒体匹配度的基础上,为品牌提供广告数据监控,同时回流营销数据,分析投放效果,优化目标受众,完善投放策略。对企业来说,这种所谓的餐饮大数据营销依然面临一个问题:营销活动的投入产出比到底是多少。

以这样一个大数据应用流程为例,要求从业者首先要有基础的技术知识,同时要对营销的基本规则和发展趋势有深刻的理解,当然,具体到餐饮行业,对餐饮经营和销售相关知识的了解也必不可少。

大数据应用跟产业息息相关,目前就餐饮业来说,新零售概念的出现给餐饮业带来了一部分专业人才,但既懂餐饮又懂计算机、大数据技术的人才依然很有限,上升到大数据产业,目前专业人才也还有很大的欠缺。

在零售业,拥有大数据可以提升销售额60%,采用数据驱动决策方法的企业产量增幅比投入其他资本的产量高出5%-6%。大数据时代企业间的竞争转向了数据获得和分析能力之争。

在餐饮业,数据的获取与分析能力竞争同样激烈,数据为餐企带来的巨大附加值使得数据成为宝贵资源。然而,就目前的餐饮市场情况而言,出于技术与实力上的劣势,传统餐饮企业所产生的数据并不在他们自己手里,而被牢牢掌握在诸如美团、大众点评、饿了么等众多餐饮行业各个互联网平台上,这些企业一边向消费者提供“免费”服务以获得大量数据,一边利用这些数据不断为自己创造新的经营模式。因此作为传统餐饮企业“基础设施”的大数据,多被集中在这些具有双边市场特性的互联网企业手里。