京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“吃货大数据”最全消费群体数据分析来了
从古至今,中国人对吃的追求便远远高于对'穿住行'的要求,以诗人苏东坡为例,他之所以被称为美食家(换种说法则是吃货、吃虫),正是因为每到一地就充分发挥就地取材的牛逼精神,从临界长江的黄州'东坡肉'到海南苏东坡之子苏过创作的'玉糁羹',真正做到了从北吃到南,扫荡天下美食的气势。
而中国饮食文化博大精深,除了跑遍全国品尝各地特色美食之外,能在本地城市就能吃遍全国美食精华才是吃货的终极梦想。
然而对于资深吃货最苦恼之事莫过于听闻一家评价颇高的餐厅,欣然赴会却发现食之乏味,高评价是刷榜、水军所得;亦或是熟悉的美食吃了千百遍,遍寻不到填补新鲜感、值得尝试的新餐厅,导致吃货再也不吃了。
“O2O时代的吃货力量”餐饮消费大数据新鲜出炉,报告显示了在生活服务O2O快速发展并逐渐回归理性的当下,餐饮O2O消费的新趋势。
女性吃货“碾压”男性
数据显示,男女餐饮消费比例为69.39%:30.61%,近70%的餐饮消费由女性贡献。
餐饮消费额前5%的用户中,也有近7成是女性,女性成为餐饮O2O领域的消费主力。
年轻人是餐饮消费主力军
58%的餐饮消费由25-34岁的青年消费者贡献,85%的餐饮消费由18-34岁的年轻消费者贡献。
餐饮消费额前5%的用户,65%为25-34岁的消费者。
从饭点看出不同城市的生活节奏
哈尔滨、青岛最悠闲:38.33%的哈尔冰消费者晚饭时间在18:00之前,31.53%的青岛消费者晚饭时间在18:00之前。
广深最疯狂:39.28%的深圳消费者晚饭时间在20:00之后,37.67%的广州消费者晚饭时间在20:00之后。
其中,帝都有31.79%的消费者晚饭时间在20:00之后。
北京不同地区饭点差异明显
北京:密云延庆最悠闲 建外大街忙过五道口
在20:00之后吃晚餐 朝阳东城平均30.81%
在18:00之前吃晚餐 密云延庆平均38.9%
跟老板说声“辛苦了”
20:00之后用晚餐的职业人群中,企业主和高层管理者吃得最晚,个体经营者时间最自由
贵阳盛产“土豪吃货”
餐饮平均客单价TOP5城市中,贵阳位列第一,一线城市仅上海、北京入围TOP5。
同一城市不同地区的客单价格差异明显:客单价最高的贵阳小河区是北京最高客单价西城区的2倍!
什么才是你的菜?
不同城市消费者钟爱的餐饮品类差异明显,折射出不同的城市文化。
上海整体更偏西化;
北京则是更加倾向于传统国人口味;
广州没有明显的倾向,更加多元化。
城市特色更吸引游客
全聚德名声在外:89.2%的消费者为外地游客;
北京本地人更青睐东来顺:41.74%的消费者为本地消费者;
做餐饮生意最怕心里没底,顾客的喜好、消费力、就餐原因、口味、接受能力等就是造成餐饮老板心里没底的因素,如果想了解顾客的需求,必然要做好市场调查。不过这些我们已经为你做了,各位餐饮老板可从以下数据看出餐饮消费者的需求。
Tips 1:工作以外的时间,朋友聚餐是最主要的消费行为。讲求实惠,轻松而有趣的氛围是朋友聚餐的首选佳地。每日12点和18点左右分别是午晚餐就餐高峰期,餐厅常常出现排队情况,而在餐点前后时段则经常坐不满。为使上座率最大化,餐厅可以根据不同时间段给予到店客人不同优惠。譬如如果在13-14点到店就餐,客人可享9折优惠;14--15点到店就餐可享8折优惠,以此类推。此外,在线订座高峰期比较集中在就餐前1--2小时。
Tips 2:餐饮业主力消费为上班族,营业者需提高上菜速度。飞速发展的社会使人的生活节奏越来越快,如何在食客的耐心时间内奉上美味佳肴,依旧是最大的话题。标准化的实现使食材前期处理的时间得以控制,若无法达到上菜的黄金时间(20分钟内),设计等待时间的小环节,降低食客的耐心也是个不错的方法。
Tips 3:口味与氛围是最食客最为关心的就餐因素,无疑味道是最为核心的竞争力。口碑、服务以及安全卫生是检验餐厅长久性的软性旗帜。
数据并不是市场的唯一指标,但我们可以通过数据得知市场的方向。无论是作为餐饮从业者还是餐饮爱好者,都可从中得到不少启发。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15