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你知道餐厅该怎么决定选址和菜单吗?

发布时间:2021-02-19 14:19:08

在遇见小面餐厅,这个由三名集颜值和学历双高互联网餐饮人合伙办的重庆小面馆里,老板苏总正在寻找头个消费满5000元的顾客。对于苏总来讲,这个忠实用户确实让人好奇,他到底是请客狂人,还是一枚纯正的“面霸“?“我们不仅希望遇见他,更希望了解他背后更多的因素,基于这个原因,我们引进了数据分析师”,苏总这样对我们说。    这底是什么?为什么能帮遇见小面把面霸找出来呢?款易CTO陈翰林对我们介绍说:“这其实是一套数据分析系统,主要是帮助餐饮老板进行经营决策的。它主要分为两大功能,一是数据采集,二是数据分析。这套系统,就是要成为未来餐饮行业老板的决策伙伴,其中会通过数据分析,帮助餐饮行业的从业者来做经营决策。    以遇见小面寻找头个5000元用户的例子来说,其实我们就是在通过数据收集分析,进而形成用户画像,了解顾客的消费行为,甚至可以进行精准定向和引导消费。我们不需要实际找到这个人,但是只要通过它后台系统记录的行为画像,借助于云数据,我们一样能提供给商家精准的用户信息,等同于跟消费者面对面了解的结果,更便于帮助餐饮老板进行决策。“    选址决策:高达60%失败率的门店选址,竟能交给数据去做    让我们再看看跟遇见小面一步之隔的不怕虎牛腩店,同样作为新型餐饮代表,无收银台、无现金、无菜单,由7名员工玩转的爆品牛腩店,它又有怎样的故事呢?还得从不怕虎牛腩成立前说起。原来,在没开业之前,“不怕虎牛腩”的项总,其实早早瞄准了广州珠江新城花城汇,作为广州新CBD据点,花城汇周边聚集了多达20万的白领客群,实在是一个餐饮业的绝佳开店点,然而,项总却迟迟未有开店,甚至不惜推迟开店半年,就是为了在花城汇多多蹲点,就是为了找到更佳的开店地点,煞费苦心。    其实内心的忐忑和犹豫不决,更多是因为这一个原因:担心选址开店的成功率。对于餐饮老板来说,选址实在是太困难了。诚然,就连有11年选址经验,为72家和真功夫选址多达150家门店的选址大师易正伟也这样说过:“早在2002年在真功夫从运营过度到选择开发,到今天经我收的签约合同约150家左右,累计盖判成功率在70%左右吧!另外的30%非成功店起码消耗了对等的30%成功店。”具有那么深厚经验的选址大师,竟然说成功率也只有40%,还有高达60%的失败率,可想而知,这是餐饮老板不能去冒风险,这也是项总迟迟不肯开店的原因。    选址确实是一个头疼的事情,但是能不能用数据决策去解决呢?答案是肯定的。因为对于选择分店地点,很多餐饮老板都会用过往经验去判断。比如说不能在现有店的附近,要离得越远越好,但是我们实际上又能看到一种很怪的现象,某些星巴克和麦当劳,每隔50米就有一家店,这如何解释呢?以星巴克为例,星巴克的系统,通过会员的管理和会员身份的管理,通过用户的行为轨迹,从而知道喜欢星巴克的人集中在什么地方,是根据人流情况去开分店,而不去更多的从经营者的主观判断去看。    陈翰林曾表示:有餐饮老板就曾经跟我们提过,没开新的分店是感觉跟原来的店太近,离老店大概只有两公里的距离。而像星巴克、真功夫,麦当劳之类的,两个商场之间可能只有50米的直线距离,但却开了两家店,所以决策的原理到底是什么呢?按传统的思路来看,光看远近都是餐饮老板拍板决定的,但真的是离得近就不能开了吗?显然不是。     终开不开还是取决于那个地方是否是你的客流所在,你的用户是不是集中在那,是不是已经饱和了,如果还有发展潜力,开店当然是没问题的,而决定性的因素其实是你也不知道你的用户在哪里,所以没有办法下决心开不开店。那有没有一种可能,通过引入一些科学的工具系统,能够把你客户的流向标记出来,通过客户的一些行为习惯, 终那锁定客流集中的区域,帮助你做开店的决策呢?当然是有的,例如数据分析师。它在收集你门店,包括整个餐饮行业的云数据,通过大数据之前的积累和沉淀的,就能很好的判断出你的目标客户所在,通过数据帮助你选址时作出更好的决策。    菜品选择:要吃要换什么,数据比你更了解顾客口味    通过数据决策,这套分析系统除了在选址上能够有提前预判和决策的功能外,还带来一种餐饮老板都很期待的优势,那就是通过数据的共享模式和共赢模式,给实际运营带来非常大的便利,比如说是菜品的选择。    数据需要积累,积累的越久,效果也更显著。对于餐饮行业来讲,传统ERP虽然有菜品的简单数据,门店也会记录来分析菜品滞销和畅销,这都不难。但是,如果实际上需要替换某个菜品的时候,连餐饮老板都没办法把握,以为实在不知道该怎么去替换才是更佳选址,要不靠蒙,要不全靠过去经验。而对于这套系统来讲,则是当有两个菜品滞销需要替换其他菜品时,可以告诉你,去选择较合适的替换方案。    例如在遇见小面的实际运营中,需要新增一款配菜,但是选择爆款型配菜臭豆腐,还是大众口味的卤蛋,老板迟迟难以做出判断,通常这种情况,都是由全店成员一起投票决定,很难避免自己的主观臆断成分,从客观的角度来讲并不能代表目标用户实际的需要。但是你只要把数据传到我们的云数据上,我们有的是整个行业餐饮同行的销售排行。在不会告诉你单独某个同行的数据上,但我们会把整个同行所有的数据里面的总排行呈现给你,把你没有的产品告知你,帮助你更好的决策。80%的同行销售好的、区域的菜品等是靠大家一起建设的。所以现在早一点加入款易分析师,其实就是提前布局,获得未来大数据的使用资格。    直达人性:阿尔法狗战胜棋手后,将学习战胜餐饮大佬    任何数据是人的消费认识,未来数据分析的趋势就是分析人,深度学习。但是,不少人可能会说,分析人的数据还是一个新兴产物,似乎成功的例子很少。不久前,相信大家都曾关注过这个杰出案例,就是用算法击败人类的智能系统阿尔法围棋(AlphaGo)。2016年3月对战世界围棋 、职业九段选手李世石,这套智能系统以4:1的总比分获胜。看上去,阿尔法围棋好像只带来了打败人类这个结果,但对于人们来说,更应该看到其身上数据决策的力量。    因为阿尔法围棋主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”。    而回到餐饮行业来讲,根据餐饮行业的特点,和餐饮人共建、共享数据,其实已经是系统在进行面对“人”的“深度学习”。只要收集足够多的数据,就能通过分析帮助餐饮老板节省很多市场调研的步骤和精力,在运营中也可以得到有效的决策方案支持,从而利用数据分析和决策的优势,构建更多适合自己的新型餐饮场景,切切实实给经营者带来更多的好处。    纵观中国餐饮业的发展,其实是从以前的只关注于食物本身,转而发展为围绕人全面的体验服务。现在如雨后春笋般茁壮成长的新型餐饮代表,其实一直在强调这一点——让顾客的体验更好,制造更多舒适的餐饮消费场景。但在设定体验和场景设立中,利用数据精准决策,将是重要的一环,也是在餐饮发展趋势性下的一种必然存在。


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