在遇見小面餐廳，這個(gè)由三名集顏值和學(xué)歷雙高互聯(lián)網(wǎng)餐飲人合伙辦的重慶小面館里，老板蘇總正在尋找首個(gè)消費(fèi)滿5000元的顧客。對(duì)于蘇總來(lái)講，這個(gè)忠實(shí)用戶確實(shí)讓人好奇，他到底是請(qǐng)客狂人，還是一枚純正的“面霸“？“我們不僅希望遇見他，更希望了解他背后更多的因素，基于這個(gè)原因，我們引進(jìn)了數(shù)據(jù)分析師”，蘇總這樣對(duì)我們說(shuō)。 

這底是什么？為什么能幫遇見小面把面霸找出來(lái)呢？款易CTO陳翰林對(duì)我們介紹說(shuō)：“這其實(shí)是一套數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，主要是幫助餐飲老板進(jìn)行經(jīng)營(yíng)決策的。它主要分為兩大功能，一是數(shù)據(jù)采集，二是數(shù)據(jù)分析。這套系統(tǒng)，就是要成為未來(lái)餐飲行業(yè)老板的決策伙伴，其中會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)分析，幫助餐飲行業(yè)的從業(yè)者來(lái)做經(jīng)營(yíng)決策。

以遇見小面尋找首個(gè)5000元用戶的例子來(lái)說(shuō)，其實(shí)我們就是在通過(guò)數(shù)據(jù)收集分析，進(jìn)而形成用戶畫像，了解顧客的消費(fèi)行為，甚至可以進(jìn)行精準(zhǔn)定向和引導(dǎo)消費(fèi)。我們不需要實(shí)際找到這個(gè)人，但是只要通過(guò)它后臺(tái)系統(tǒng)記錄的行為畫像，借助于云數(shù)據(jù)，我們一樣能提供給商家精準(zhǔn)的用戶信息，等同于跟消費(fèi)者面對(duì)面了解的結(jié)果，更便于幫助餐飲老板進(jìn)行決策?！?/span>

選址決策：高達(dá)60%失敗率的門店選址，竟能交給數(shù)據(jù)去做 

讓我們?cè)倏纯锤鲆娦∶嬉徊街舻牟慌禄⑴ｋ畹?，同樣作為新型餐飲代表，無(wú)收銀臺(tái)、無(wú)現(xiàn)金、無(wú)菜單，由7名員工玩轉(zhuǎn)的爆品牛腩店，它又有怎樣的故事呢？還得從不怕虎牛腩成立前說(shuō)起。原來(lái)，在沒(méi)開業(yè)之前，“不怕虎牛腩”的項(xiàng)總，其實(shí)早早瞄準(zhǔn)了廣州珠江新城花城匯，作為廣州新CBD據(jù)點(diǎn)，花城匯周邊聚集了多達(dá)20萬(wàn)的白領(lǐng)客群，實(shí)在是一個(gè)餐飲業(yè)的絕佳開店點(diǎn)，然而，項(xiàng)總卻遲遲未有開店，甚至不惜推遲開店半年，就是為了在花城匯多多蹲點(diǎn)，就是為了找到最佳的開店地點(diǎn)，煞費(fèi)苦心。 

其實(shí)內(nèi)心的忐忑和猶豫不決，更多是因?yàn)檫@一個(gè)原因：擔(dān)心選址開店的成功率。對(duì)于餐飲老板來(lái)說(shuō)，選址實(shí)在是太困難了。誠(chéng)然，就連有11年選址經(jīng)驗(yàn)，為72家和真功夫選址多達(dá)150家門店的選址大師易正偉也這樣說(shuō)過(guò)：“早在2002年在真功夫從運(yùn)營(yíng)過(guò)度到選擇開發(fā)，到今天經(jīng)我收的簽約合同約150家左右，累計(jì)蓋判成功率在70%左右吧！另外的30%非成功店起碼消耗了對(duì)等的30%成功店?！本哂心敲瓷詈窠?jīng)驗(yàn)的選址大師，竟然說(shuō)成功率也只有40%，還有高達(dá)60%的失敗率，可想而知，這是餐飲老板不能去冒風(fēng)險(xiǎn)，這也是項(xiàng)總遲遲不肯開店的原因。

選址確實(shí)是一個(gè)頭疼的事情，但是能不能用數(shù)據(jù)決策去解決呢？答案是肯定的。因?yàn)閷?duì)于選擇分店地點(diǎn)，很多餐飲老板都會(huì)用過(guò)往經(jīng)驗(yàn)去判斷。比如說(shuō)不能在現(xiàn)有店的附近，要離得越遠(yuǎn)越好，但是我們實(shí)際上又能看到一種很怪的現(xiàn)象，某些星巴克和麥當(dāng)勞，每隔50米就有一家店，這如何解釋呢？以星巴克為例，星巴克的系統(tǒng)，通過(guò)會(huì)員的管理和會(huì)員身份的管理，通過(guò)用戶的行為軌跡，從而知道喜歡星巴克的人集中在什么地方，是根據(jù)人流情況去開分店，而不去更多的從經(jīng)營(yíng)者的主觀判斷去看。 

陳翰林曾表示：有餐飲老板就曾經(jīng)跟我們提過(guò)，沒(méi)開新的分店是感覺(jué)跟原來(lái)的店太近，離老店大概只有兩公里的距離。而像星巴克、真功夫，麥當(dāng)勞之類的，兩個(gè)商場(chǎng)之間可能只有50米的直線距離，但卻開了兩家店，所以決策的原理到底是什么呢？按傳統(tǒng)的思路來(lái)看，光看遠(yuǎn)近都是餐飲老板拍板決定的，但真的是離得近就不能開了嗎？顯然不是。 

最終開不開還是取決于那個(gè)地方是否是你的客流所在，你的用戶是不是集中在那，是不是已經(jīng)飽和了，如果還有發(fā)展?jié)摿?，開店當(dāng)然是沒(méi)問(wèn)題的，而決定性的因素其實(shí)是你也不知道你的用戶在哪里，所以沒(méi)有辦法下決心開不開店。那有沒(méi)有一種可能，通過(guò)引入一些科學(xué)的工具系統(tǒng)，能夠把你客戶的流向標(biāo)記出來(lái)，通過(guò)客戶的一些行為習(xí)慣，最終那鎖定客流集中的區(qū)域，幫助你做開店的決策呢？當(dāng)然是有的，例如數(shù)據(jù)分析師。它在收集你門店，包括整個(gè)餐飲行業(yè)的云數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)之前的積累和沉淀的，就能很好的判斷出你的目標(biāo)客戶所在，通過(guò)數(shù)據(jù)幫助你選址時(shí)作出更好的決策。 

菜品選擇：要吃要換什么，數(shù)據(jù)比你更了解顧客口味 

通過(guò)數(shù)據(jù)決策，這套分析系統(tǒng)除了在選址上能夠有提前預(yù)判和決策的功能外，還帶來(lái)一種餐飲老板都很期待的優(yōu)勢(shì)，那就是通過(guò)數(shù)據(jù)的共享模式和共贏模式，給實(shí)際運(yùn)營(yíng)帶來(lái)非常大的便利，比如說(shuō)是菜品的選擇。 

數(shù)據(jù)需要積累，積累的越久，效果也更顯著。對(duì)于餐飲行業(yè)來(lái)講，傳統(tǒng)ERP雖然有菜品的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)，門店也會(huì)記錄來(lái)分析菜品滯銷和暢銷，這都不難。但是，如果實(shí)際上需要替換某個(gè)菜品的時(shí)候，連餐飲老板都沒(méi)辦法把握，以為實(shí)在不知道該怎么去替換才是最佳選址，要不靠蒙，要不全靠過(guò)去經(jīng)驗(yàn)。而對(duì)于這套系統(tǒng)來(lái)講，則是當(dāng)有兩個(gè)菜品滯銷需要替換其他菜品時(shí)，可以告訴你，去選擇較合適的替換方案。

例如在遇見小面的實(shí)際運(yùn)營(yíng)中，需要新增一款配菜，但是選擇爆款型配菜臭豆腐，還是大眾口味的鹵蛋，老板遲遲難以做出判斷，通常這種情況，都是由全店成員一起投票決定，很難避免自己的主觀臆斷成分，從客觀的角度來(lái)講并不能代表目標(biāo)用戶實(shí)際的需要。但是你只要把數(shù)據(jù)傳到我們的云數(shù)據(jù)上，我們有的是整個(gè)行業(yè)餐飲同行的銷售排行。在不會(huì)告訴你單獨(dú)某個(gè)同行的數(shù)據(jù)上，但我們會(huì)把整個(gè)同行所有的數(shù)據(jù)里面的總排行呈現(xiàn)給你，把你沒(méi)有的產(chǎn)品告知你，幫助你更好的決策。80%的同行銷售好的、區(qū)域的菜品等是靠大家一起建設(shè)的。所以現(xiàn)在早一點(diǎn)加入款易分析師，其實(shí)就是提前布局，獲得未來(lái)大數(shù)據(jù)的使用資格。 

直達(dá)人性：阿爾法狗戰(zhàn)勝棋手后，將學(xué)習(xí)戰(zhàn)勝餐飲大佬 

任何數(shù)據(jù)是人的消費(fèi)認(rèn)識(shí)，未來(lái)數(shù)據(jù)分析的趨勢(shì)就是分析人，深度學(xué)習(xí)。但是，不少人可能會(huì)說(shuō)，分析人的數(shù)據(jù)還是一個(gè)新興產(chǎn)物，似乎成功的例子很少。不久前，相信大家都曾關(guān)注過(guò)這個(gè)杰出案例，就是用算法擊敗人類的智能系統(tǒng)阿爾法圍棋（AlphaGo）。2016年3月對(duì)戰(zhàn)世界圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石，這套智能系統(tǒng)以4:1的總比分獲勝?？瓷先?，阿爾法圍棋好像只帶來(lái)了打敗人類這個(gè)結(jié)果，但對(duì)于人們來(lái)說(shuō)，更應(yīng)該看到其身上數(shù)據(jù)決策的力量。 

 因?yàn)榘柗▏逯饕ぷ髟硎恰吧疃葘W(xué)習(xí)”?！吧疃葘W(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過(guò)非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個(gè)數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣，通過(guò)合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”。

而回到餐飲行業(yè)來(lái)講，根據(jù)餐飲行業(yè)的特點(diǎn)，和餐飲人共建、共享數(shù)據(jù)，其實(shí)已經(jīng)是系統(tǒng)在進(jìn)行面對(duì)“人”的“深度學(xué)習(xí)”。只要收集足夠多的數(shù)據(jù)，就能通過(guò)分析幫助餐飲老板節(jié)省很多市場(chǎng)調(diào)研的步驟和精力，在運(yùn)營(yíng)中也可以得到有效的決策方案支持，從而利用數(shù)據(jù)分析和決策的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建更多適合自己的新型餐飲場(chǎng)景，切切實(shí)實(shí)給經(jīng)營(yíng)者帶來(lái)更多的好處。 

縱觀中國(guó)餐飲業(yè)的發(fā)展，其實(shí)是從以前的只關(guān)注于食物本身，轉(zhuǎn)而發(fā)展為圍繞人全面的體驗(yàn)服務(wù)?，F(xiàn)在如雨后春筍般茁壯成長(zhǎng)的新型餐飲代表，其實(shí)一直在強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)——讓顧客的體驗(yàn)更好，制造更多舒適的餐飲消費(fèi)場(chǎng)景。但在設(shè)定體驗(yàn)和場(chǎng)景設(shè)立中，利用數(shù)據(jù)精準(zhǔn)決策，將是重要的一環(huán)，也是在餐飲發(fā)展趨勢(shì)性下的一種必然存在。

本文來(lái)源于頭條號(hào)，由餐飲界m.txylsyj.cn整編報(bào)道，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來(lái)源！