京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11