京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据不接地气?错!它能这样帮餐饮老板做决策!
忽视数据、漠视精确其实很正常,因为这是我们国民性的一部分。尤其在餐饮这个古老的行当里,胡适先生百年前批判的“差不多”先生还大量存在。
数据承载事实、反映趋势、呈现消费者偏好。在餐饮业大变革的背景之下,数据已经成为这个行业最重要基础资源。
相信数据、用数据来说话,是经营能力的一种表现。 有人能从新闻联播中读出生意经,也有人对兵临城下的危机视而不见。
大数据,一个被翻炒无数的概念,真的只是飘在空中的浮云?还是能成为餐饮老板们的决策利器?今天我想分享三个案例。
|案例 1|
提前避开三年后的血流成河!
我的一个发小,春节后转掉了在昆明的4家盈利很好的餐厅,转战北京。
我问他:明明赚钱,为何转手?
他给我了一个算术题:
在这个案例中,城市购物中心新增面积和城市新增流动人口这两项数据将推导出未来区域的行业竞争态势,产能过剩必将导致行业整体盈利能力下降。
当年4万亿刺激政策后,钢铁行业产能暴增,结果就是:今天的钢铁只能卖出白菜价。
大数据让这个老板做出了主动止盈的举措,而非三年后的被动止损。
|案例 2|
外婆家为什么要开启2.0模式?
去年5月份,吴国平到意大利米兰去看世博会。
在那里,他被移动互联网解决问题的能力震撼了。
“曾经,我们故意去避开有关互联网的东西,但现在我觉得应该直接去面对,迎合这个时代。”吴国平说。
回来后,吴国平开始主动了解当今餐饮业中互联网发挥的作用,去理清什么是所谓的B端,什么是C端。
他查询到的大数据显示:服装行业的互联网渗透率在25%左右,餐饮业互联网的渗透率可能不到5%。
而眼下服装企业不停的关店调整成为了常见景观。
结合过去的经验以及如今互联网对餐饮的影响,吴国平认为,轻餐饮是未来的方向,而重餐饮会逐渐缩小,国际化的品牌和产品肯定会增多。
在这个结论的引导下
他梳理出来了外婆家未来发展的框架:
① 我们要做城市代表,做杭帮菜。
② 要适应年轻人,做个性代表,把大餐饮细分为工具类和原料类,做不同的副牌。
③ 我们做一些国际代理。
在今年的华兴资本年会上,今日资本女掌门徐新提出一个问题:为什么电商门店在零售业占比只有12%,线下门店就痛得嗷嗷叫了?
她的回答是:12%的全行业平均数,服装和3C占比已超过20%,新生事物取代旧事物的过程中,20%的渗透率是个拐点。
外婆家的一年来做出的一系列调整,正是吴国平对互联网渗透率这个核心数据深度思考后的主动升级之举。
|案例 3|
一家米线店如何把平台数据红利吃干榨尽?
认识米线哥还不到一年时间,但他已屡次颠覆我对跨界餐饮人的认知。
这个26岁就已出任创维多媒体中心总经理的经营老炮,对数据的敏感让人吃惊。
今年年初,他在堂食之外杀入外卖领域,入驻美团、饿了么等平台,不到三个月,在深圳各大商圈的外卖排行榜上已经跃居前三甲。
我问他:怎么做到的?
他答:互联网外卖平台最有价值的就是:销售数据的公开性。
△有了数据的支撑,兵力部署就会足够自信。
哪个商圈人气最旺?
哪些品类销售最火?
哪个客单区间最热?
这在外卖平台上都一目了然,这就为我们做兵力部署、品类筛选、价格设计提供了科学高效的决策依据。
米线哥说:在平台生存,就要研究平台的游戏规则,而游戏规则的最直观呈现就是数据。
|数据可餐|
只有傻瓜才认为数据虚无缥缈!
△在大数据时代,忽视大数据你就忽视了可能的未来。
在最近的互联网+大会上,BAT三大巨头的掌门纷纷发声大数据:
马化腾表示,腾讯将推出各地互联网+指数,给各地区一个数字化的表现。腾讯正在与京东、58、美团、滴滴等企业一起,共享商业数据,来反映中国经济现状全景。过去18年,腾讯的数据存储总量已经超过1000个PB,相当于15000个美国国会图书馆的存储量。
而马云则更直接:
阿里巴巴本质上是一家数据公司,做淘宝不是为了卖货,而是获得零售数据和制造业数据;做物流不是为了送包裹,而是这些数据合在一起。我们对一个人的了解程度远远超过他自己。
李彦宏早在2013年就作为创新企业代表,专门向中央政治局讲解:
大数据对中国意味着什么?在这一次会议上,他更是提出:没有大数据就不可能产生真正的商业洞见。
有人说:餐厅是个小生意。的确,没有大数据意识,餐厅只能停留在小生意层面。小而美,很可能变成小而没。
数据可餐,你会吃吗?
值得餐饮经营者关注的大数据源
① 美团、饿了么等团购外卖平台上的销售数据:可以根据、区域、商圈、品类、客单价、销售量等多个维度进行交叉搜索分析。
② 中购联、联商网、睿意德等购物中心资讯平台上的动态数据:可以了解新开购物中心以及各大购物中心餐饮品牌入驻的情况。
③ 大众点评的口碑数据、美味不用等的上座数据、雅座的会员数据、旺POS等消费数据都具有一定的参考价值。
④ 当然,内参将与以上诸多数据商携手合作,提供更贴地和更具决策参考性的数据分析内容。
⑤ 亲,你需要吗?需要的话请在评论区发声,你的需求就是我们的动力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02