
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
PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-252025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-25从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18