
人工智能+大数据将成为餐饮行业风向标
在互联网繁荣发展的时代,餐饮O2O成为现代餐饮人的谈论热点。如何利用好互联网向大众传递自己的品牌理念,让大众对自己的产品有更深的了解,通过互联网营销手段更好的为顾客服务并促进业务的增长,成为现代餐饮人关注的核心。
根据艾瑞的数据显示,餐饮O2O的市场规模占总餐饮规模比重正在逐渐增大,2015年中国餐饮O2O市场规模为1615.5亿元,占餐饮行业总体比重为5.0%,预计2018年餐饮O2O市场将达到2897.9亿元,市场不可谓不大。
餐饮O2O全服务链成重点
随着近几年出现互联网O2O领域商业的泡沫化,部分餐饮O2O企业对此领域的认同模式、理解发生错误的判断,导致该领域的公司业务不佳的有很多。餐饮O2O是指以餐饮业为基础的O2O经营模式,以传统餐饮业务为基础,借助互联网的方式方法提供服务。归根结底,餐饮O2O其实是餐饮行业信息化的一个过程,O2O前面阶段只是解决了把餐厅的一些基本信息搬上互联网的问题,比如菜单、评价、外卖等,这是远远不够的。真正改变餐饮行业互联网结合的途径来自餐饮全服务链的信息化改造和升级。
未来随着餐饮商户的后端管理争夺战日渐凸显,餐饮O2O将进入下一个纪元——大数据时代。整个营业管理,将通过终端的智能软硬件设备开始实现信息化。比如餐厅的点菜数据,会员管理等等。举个简单的例子就是有一天你去餐厅用手机点餐,你能看到某个菜被点了多少回等等有趣的应用,其背后都是大数据化越来越彻底的原因。
自建O2O平台渐成趋势
与其他第三方O2O平台的最大不同在于,通过专业的平台服务,商户将排队、支付、营销等一系列环节整合集成一体化,搭建自身专属的O2O平台,这是最基本方式。换言之,餐饮商户将自主独立地整合自身的顾客来源,而非依附于第三方O2O平台。餐饮商户可借助平台提供的各类营销工具,制定符合自身需求的解决方案。将顾客真正还给商户,从等位、点餐、支付和会员活动形成一条属于商户自身的场景化O2O闭环。
搭建自己的O2O平台还有一个很重要的优势是,所有的用户消费数据都可以沉淀到自己手中。在以往依赖第三方O2O平台时,用户的消费数据不是真正的沉淀到本地的,在一切以数据为基础的互联网时代,没有自己的数据就谈不上是信息化,大数据化就更无从说起,充其量只能说是自己有一个互联网的出口而已,这对餐饮商户来说并不是一个最好的转型方式。
“人工智能+大数据”是未来风向标
在餐厅向互联网转型的过程中,不得不说的就是最近风头正热的人工智能。提到人工智能,与之相伴的就是大数据,没有大数据的人工智能也无法称为人工智能。我们以前一直在谈大数据,但是对线下大数据没有一个很好的理解。真正的线下大数据是精确化的关系数据,和你建立关系的数据才是有效的数据。这样的大数据首先需要一个系统去吸收数据,对这些数据进行存储加工以后再去利用,没有吸收的过程就没有数据,没有数据也就没有人工智能。
目前,线下领域的大数据领域,掌贝处于领先地位,尤其是涉及到数据处理、数据利用这些问题。没有基于数据的人工智能不是真正的人工智能,掌贝帮助商户提高服务效率并沉淀客户数据,通过加工处理,提供二次营销。对于有技术能力的大数据团队来说,新形势下的线下店铺大数据是全新的领域,而在这个领域当中,掌贝是先行者。
就拿之前提到的全服务链作为例子。目前餐饮业,在没有大数据支撑下的营销大多都是千篇一律的价格战、打折、赠送菜品等等,无法提供针对特定消费者的个性化营销方案,比如,餐厅对会员送的一道菜恰好是这个消费者不喜欢吃的,那么你就无法起到促销的作用,消费者对这样促销活动也会越来越无感。
所谓个性化的营销方案,一定是根据对消费者来餐厅消费行为特征数据的积累与分析,完全根据他的特定需求制定出来的营销方案,通过数据分析,促销、推荐的菜品是有针对性的,一定会深得消费者的喜爱,这样也才能起到促销甚至感动消费者的效果。这些都是人工智能和大数据技术发展的成果。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07