京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据告诉你为啥单品店更受消费者青睐?
新的一年,餐饮界人士在对未来餐饮趋势的展望中纷纷将视点落在单品类餐饮的消费模式。事实上,有些餐饮人已经开始尝试单品店的试点,也有餐饮连锁公司正在 筹划单品店品牌的开发。那么,消费者对单品类餐饮的消费是如何看待的,针对这一话题做了单品类消费的调查问卷,希望可以对餐友们带来一定的参考价值。
在快节奏的城市生活背景下,消费者外食(外出用餐)的频率有所提高,一个人或者两个人天天下馆子似乎有点奢侈,路边的面馆对付过去又有点对不起一天的辛劳。有时候只是为了解决一顿晚餐的简单需求,但是又没有精力回家自己动手。这个时候,单品类餐饮店的优势得以体现。
相比大而全,小而精略胜一筹
消费者在选择餐厅时,往往是凭借着对某一道菜或者某一种口味的记忆而做出的选择。这一观点得到了94.7%的被调查者的认同。
也就是说,绝大部分消费者是因为想要吃某一道菜而去了某一家餐厅。这样看来,单品类的餐厅占了一定的优势。因为单品类餐厅因其“专注”而给消费者留下了更为深刻的印象。
同样的产品,单品类餐厅与一般餐厅作对比,39.8%的消费者认为单品类餐厅“出品更加专业”;37.6%的消费者认为单品类餐厅的“菜肴口味更好”;14.0%的消费者认为去单品类餐厅“不需要做太多选择”。
也正基于此,在“大而全”与“小而精”的PK下,“小而精”略胜一筹,56.5%的消费者更倾向于小而精的单品类餐厅。
当然,“大而全”的餐厅也可通过将某一款菜肴做精做好,同时结合菜单、海报等的强化宣传,加深顾客的印象,让顾客能记住某一道或者某几道菜品,也就是所谓的打造招牌菜。
快和专,两者不可缺
如果我们从单品类餐饮店可能的最大用餐群体出发来看的话,不难发现,节约时间是最大的吸引点。根据调查发现,47.3%的消费者认为单品类餐饮店是可以节省“点餐时间”;28.0%的消费者认为可以节省“等餐时间”;另有19.4%的消费者认为可以节省“等位时间”。
毕竟,在这个快节奏的社会现状下,时间就是金钱。“快”是单品类的一大吸引点,但是只“快”那肯定是不够的,快餐也很快。口味佳、营养丰富、最好装修干净时尚,这样才能满足现代人的消费需求。
也就是说,消费者选择单品类的原因还在其“专”。根据调查,主导消费者去单品类餐厅用餐的主要因素首先是“口味地道”,占59.1%;其次是“食材品质”,占26.9%。
因为专注,所以更美
单品类餐饮店为何会在最近开始广受关注,过去消费者去餐厅用餐大多是出于宴请朋友宾客的需求,像这类用餐需求追求的是丰盛上档次,单品类餐厅确实不大适合。但是在如今,平时的日常用餐需求量大大增加,单品类餐厅的市场前景不可小觑。对于“餐厅只提供单一的产品会让人感觉选择受限而影响就餐体验”这样的看法,67.7%的消费者持否定态度。
可见,大部分消费者更看重单品类餐饮店的优点。
95.7%的消费者赞同“单品类餐饮在其品类上的专业度更加高,产品质量更加好”;89.2%的消费者认同“单品类餐饮更加快速便捷”;91.3%的消费者认可“单品类特色鲜明,对消费者更有吸引力”的观点;97.8%的消费者认为“单品类产品卖点明确,更容易让消费者记住”。
综合起来,单品类餐饮店的优点有更加专业、品质更高、更加快捷、节省就餐成本、特色鲜明、易于记住等等。与此同时,单品类餐饮店容易给消费者“单一”的印象,面对餐饮市场丰富的选择、激烈的竞争,单品类是否会面临一次性的生意的尴尬?
根据调查我们发现,76.3%的消费者并不认同“单品类产品太过单一,较难重复光顾”的说法。将一个产品做精做透,口味得到了消费者的认同,自然会时常萦绕在心头。也就有了文章开头我们说的因为一道菜品而光顾一家餐厅。这就是专注的魅力。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09