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传统餐饮业的优缺点什么制约了大数据在餐饮中的应用(下)

  • 来源:互联网
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  • 2019-10-16
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  餐饮是一个彻底的传统行业,尽管当下互联网技术在餐饮行业应用非常广泛,但线上引流依然要靠线下实体店面的吸引力,菜品、口味、就餐环境、服务好坏等等,都是影响线上引流的直接因素。对于餐饮企业来说,互联网的出现为其打破了方圆一公里的消费圈,打开了潜在市场,但如何牢牢抓住消费者,真正从庞大的潜在消费市场中分一杯羹,从而打破餐饮企业的生存瓶颈,这个难题互联网没给出答案,但大数据或许可以。

  成功的品牌离不开精准的市场定位,而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。企业想进入或开拓某一区域餐饮行业市场,首先要进行项目评估和可行性分析,了解这个区域人口、消费水平、客户消费习惯、市场对产品的认知度、当前的市场供需情况、公众的消费喜好等等,这些问题背后包含的海量信息构成了餐饮行业市场调研的大数据,对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。只有定位准确乃至精确,企业才能构建出满足市场需求的产品,使自己在竞争中立于不败之地。

  在传统情况下,分析数据的收集多存在样本量不足、时间滞后和准确度低等缺陷,研究人员能够获得的信息量非常有限,使准确的市场定位存在着数据瓶颈。而大数据技术的数据挖掘和信息采集能够给研究人员提供足够的样本量和数据信息,帮助研究院了解餐饮行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素。在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上,提出更好的解决方案和建议,保证企业品牌市场定位独具个性化,提高企业品牌市场定位的行业接受度。

  传统的餐饮营销,由于数据的缺失或遗漏,导致餐饮企业在目标消费者细分以及消费者需求的判断上都缺乏准确性。只能将大部分资源投放到媒介或平台上,精准营销耗费大量的消费者调查与沟通成本,并且大多处于“点对线”“点对面”的状态,并没有精准到每一个消费者,“广撒网”模式造成了资源的浪费,整体营销效益不高。

  而现在消费者在接触互联网媒介时会留下相应的痕迹,涵盖了就餐时间、就餐地点、就餐口味及食材偏好、就餐场景、分享意愿等等,每一个消费者都在逐渐具象化,消费者画像愈发清晰,“点对点”营销已近在眼前,这些数据可以帮助餐饮企业根据自身企业和产品特点定位最佳消费人群,提高消费频率。

  随着海量信息纷至沓来,餐饮企业急需建立消费者大数据库,通过统计和分析来掌握消费者的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状等,来制定有针对性的营销方案和营销战略,投消费者所好,进行个性化、针对性的精准信息推送,从而能够及时、有效地调动消费者的,促进餐饮消费。

  此外,大数据统计分析还能根据消费者就餐偏好变化进行营销方案和排期调整,尽力成为可以为消费者随时出点子的“饭友”,帮助餐饮企业在精准营销的基础上进行深度营销。

  收益管理意在把合适的产品或服务,在合适的时间以合适的价格通过合适的销售渠道出售给合适的顾客,最终实现企业收益最大化目标。要达到收益管理的目标,需求预测、细分市场和敏感度分析是此项工作的三个重要环节,而这三个环节推进的基础就是大数据。

  需求预测是通过对建构的大数据统计与分析,采取科学的预测方法,通过建立数学模型,使企业管理者掌握和了解餐饮行业潜在市场需求,了解未来一段时间每个细分市场的产品销售量和产品价格走势等,从而使企业能够通过价格杠杆来调节市场的供需平衡,并针对不同的细分市场来实行动态定价和差别定价。需求预测的好处在于可提高企业管理者对餐饮行业市场判断的前瞻性,并在不同的市场波动周期以合适的产品和价格投放市场,获得潜在收益。

  细分市场为企业预测销售量和实行差别定价提供了条件,其科学性体现在通过餐饮行业市场需求预测来制定和更新价格,使各个细分市场的收益最大化。敏感度分析是通过需求价格弹性分析技术,对不同细分市场的价格进行优化,最大限度地挖掘市场潜在收入。

  大数据时代的来临,为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上,依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的餐饮行业数据,了解更多的餐饮行业市场信息,将会对制定准确的收益策略、赢得更高收益起到推进作用。

  当数据成为一种价值信号,微博、微信、点评网上成千上万的网络评论形成了交互性大数据,其中蕴藏了巨大的餐饮市场需求开发价值。作为餐饮企业,可以通过对网上餐饮行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,再利用分词、聚类、情感分析等了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题,以此来改进和创新产品,量化产品价值,制订合理价格、提高服务质量,从中获取更大收益。

  同时,在互联网时代,通过智能化软件技术来降本提效更是一个不可逆的趋势。未来餐饮企业不再是单纯的线下服务行业,同时也是整合“堂食+外卖+微商城”业务的“营销型”公司。不同规模的餐饮机构提供了以流量为主的支持,传统餐饮业的经营从线下到线上已是不可逆转的大趋势。线上顾客不占用餐厅的位置,翻台率趋近于无限大,且不占用餐厅的租金成本,而且流水的瓶颈一下子便被解放了出来,这等同于颠覆了传统餐饮企业的成本结构,改变了盈利模式,形成了新的生态系统。

  随着第三方平台流量成本的攀升,将会有越来越多的餐饮企业选择通过微信公众号或小程序等渠道搭建自有平台,在服务用户、触达用户的同时,能够将餐厅经营数据掌握在自己手里,餐饮智慧化运营或将从主要依托于第三方平台向商家自有平台转变。

  标准是实现各行业数据化运作的必要前提。仅在餐饮行业,就有来自餐饮企业内部管理数据、消费者数据、消费行为数据等各类数据,如何将这些多元异构的数据进行有效整合,是餐饮大数据研究的一项重大课题,而实现这一目标的前提就是标准化。

  另一方面,当前大数据在餐饮行业的应用还处在初级阶段,即使是餐饮连锁企业,也多面临各个店面数据无法打通的难题,这其中,除了数据收集系统的不相容,缺乏行业标准也是一项重要因素。例如西红柿和番茄的叫法该统一定为哪一个,微辣、中辣、特辣分别是什么程度等等,菜品描述不一样,最后数据分析和挖掘的结果也不一样。因为餐饮行业自身缺乏一个统一标准,都是各做各的,最后出来的数据质量也不一样。而餐饮企业自身的数据尚难打通,整个行业的数据联通就更加遥远,而未能打通的数据就难以称作是大数据了。

  除了数据统计需要制定标准,数据解读也同样需要标准,数据最后都要进行解读,但如何去解读也没有统一化和标准化,数学家在用数学的方法,统计学家用统计学的方法,不同的解读方法最后解读出来的结果也不一样。因此,餐饮行业的大数据应用亟需标准化。

  当前互联网已经全面渗透进餐饮行业,O2O模式在餐饮行业的运用已经成为普遍现象,然而,当传统餐饮企业搭上互联网的顺风车时,却也不得不面临被平台绑架的困局。餐饮企业的线上引流离不开互联网平台,但餐饮企业自身却不具备收集线上客流数据的能力,这导致整个餐饮行业面临着餐饮大数据不在餐饮企业自己手里,而在各互联网平台手中的窘迫局面,餐饮企业相对被动。

  一方面是大量的有效数据不在餐企自己手里,另一方面,当前行业缺乏一个安全环境能够进行数据交换,进而阻碍数据打通。根据北京市商务局反映的情况可知,尽管餐企有向北京市商务局上报数据的义务,但通过这种方式收集上来的数据难以保证真实性。站在企业的角度来说,企业出于安全考虑大多隐藏真实数据。在这种情况下,数据采集都会成为问题。因此,能否依托政府机构设立一个独立的第三方大数据平台,帮助餐饮行业更好地搜集、共享和分析数据,是当前整个行业的共同需求。

  一家餐厅的选址、定位、经营策略等等,都离不开对周边环境的考察,因此数据的全面性对于餐企来说有着重要的指导作用。以肯德基与蚂蚁金服共同推出的新概念餐厅KPRO为例,2017年在杭州首开取得一定效果,今年肯德基集团将杭州的新概念餐厅模式在北京大悦城进行复制,落地时就发现餐厅与大悦城周边的整体环境不相融,由于两地的消费群体和消费特质完全不同,完全是两个商圈,在杭州那家店的选址周边偏向于白领阶层的群体,但在朝阳大悦城不光是白领,周边还有明星居住以及家庭消费群体。所以企业很需要这些城市商圈乃至城市特质的一些分析,包括地方政策、城市气质等等,能够为餐企开店乃至深度经营提供全面化的数据支持。

  另一方面,餐饮数据目前还是以粗线条的数据为主,很少对数据进行细分化和精细化处理,而餐饮本身种类繁多,对于数据的精细化要求比较高,例如光是火锅一项就有川渝火锅、北派火锅、粤系、台式、云贵、韩式等多个类别,对于这些细分领域的单品数据统计是缺乏的。但每一个单品的发展情况都会影响平行品类火锅的经营决策,因此餐饮大数据的搜集整理越精细化,其参考价值就更多一分。

  可以说,数据的作用在于测算数据间的相关性,孤立的数据难以发现万物之间的隐秘联系,只有既广大又精微的数据才能帮助企业发现更多可能性和更多突破口。

  哈佛商学院著名教授迈克尔波特所提出的三种基本战略,差异化战略就是其中极为重要的一种。在当下低成本战略越来越难以实施、细分化战略越来越不奏效的时代,企业最终只能依赖差异化的竞争优势。

  在餐饮种类日渐繁多、餐企竞争日益激烈的时代,很多餐饮企业的生存发展似乎到达了一个无法突破的瓶颈期,如何能避重就轻,在残酷战场中避免被碾压?可以说,差异化竞争是企业谋求生存的重要手段。

  从最新数据来看,舌尖消费正在不断多元化,面对你四川火锅、重庆小面、麻辣烫等同质化餐饮扎堆出现的局面,海底捞、呷哺呷哺、许小树等连锁餐饮店纷纷推出自己的秘制酱料、独家特色菜来进行差异化竞争,一些餐饮企业更是将平度花生、新西兰羊肉、澳洲牛肉等名产地食材当成吸引顾客的招牌。

  现阶段消费升级对于传统餐饮业提出的新挑战,几乎让“特色”成为餐饮企业的核心竞争力,而餐饮企业的特色经营对小众市场的关注度越来越高,中国餐饮市场的成熟度、不同地域的饮食差异、不同地区的消费者构成的多样性等,都呈现出更大的多变性与复杂性,因此通过大数据准确把握顾客的饮食偏好及消费分析,进行有效的顾客偏好分析,并有针对性地营造不同的消费文化,满足并创造新的消费需求,是餐饮企业摆脱产品同质化激烈竞争、赢得未来市场的重要途径。

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