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近几年餐饮人都意识到大数据的重要性,大数据可以从几个角度帮助餐饮企业决策分析:
发布时间:2017-05-18 16:09        来源:赛迪网        作者:赛迪网

近几年餐饮人都意识到大数据的重要性,大数据可以从几个角度帮助餐饮企业决策分析:

1)  市场舆情:利用各种垂直餐饮B2C的网站、微博新闻、自媒体等文本大数据,同于语义分析,挖掘出自有品牌核心问题点、机会点、竞争对手动态。

2)  选址开店:利用网络大数据结合自己品牌历史数据,利用先进数据模型,算出适合自己的最佳开店地址。

3)  营销分析:基于外部大数据和内部小数据,结合分析现有经营状况,好在哪里差在哪里,哪些指标需要优化等。

4)  菜牌分析:利用大数据挖掘出来的商圈标签、顾客喜好等设计菜牌,不同城市不同商圈不同菜牌定位。

But理论概念说的容易,我们不是麦当劳KFC,如何做到具体落地呢?今天我们就来分解第一个【市场舆情】分析,看看百强的大型餐饮企业如何实际利用市场舆情来帮助决策分析。

(Ps:文中脱敏了客户真实品牌名称和数据。(以下文中所有图都为示例的DEMO图))

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市场对于你的评价到底如何?

所有连锁餐饮老板都有一个共同的痛点:企业越大越难听到市场真实反馈,越难捕捉精准客户诉求。我们每天被埋没在浩瀚的数据报告和KPI指标中。连锁餐饮决策者越来越难聆听到市场反馈的直接讯息。

而来自互联网点评、外卖、新闻等网站用户的评价数以亿计,如何精准获取并将其加工成直观的决策结论受制于:人员投入,时效性,信息来源局限等多种因素。

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将大数据深度运用于餐饮行业成为捷荟第一使命。我们在全网持续获取海量信息。不止监控各新闻渠道对于本品牌的新闻报道,更关注各大互联网平台对店铺的评价和客户诉求。利用数据建模,通过机器学习,让计算机以简洁画面告诉餐饮决策者市场反馈和客户评论。

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1、针对差评聚类关键词:

对于差评,传统分析维度对差评得分可轻松获取,但对文本命中率很难客观判断。因为中文的表达方式千变万化,语义语境与表达意愿相关性过高,在人工处理此类海量数据时精准性和可处理的数据量受限巨大。

捷荟利用文本挖掘技术结合资深行业专家经验,搭建了专属餐饮行业的分词词典,将非结构化数据加工成可视化图片,让用户以最直观形式了解管理盲点和品牌优势。整套分词词典紧贴BOSS视角将词库划分层级,吐槽点直接归属于不同的运营团队:服务,环境,出品。不仅能与绩效指标直接挂钩,更能告诉您应该如何改进?

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2、针对差评聚类菜品:

针对招牌菜的差评分析,捷荟更关注两个侧面:

(1)集中分析招牌菜,新菜,瘦狗类菜品的市场口碑,以差评文本挖掘菜式调整方向,应该是口味?还是定价?还是味型?  

(2)监控连锁门店中出品是否标准,拷贝是否走样?通过聚焦某道菜的差评评论在所有店铺中的情况,分布图能直观了解那些店出现差评的个案愿意,结合客户诉求给出调整建议。

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3、针对差评聚类门店:

这又是一个为BOSS量身打造的快速阅读捕捉信息的板块。捷荟深知决策者看报表的习惯,直接抽取BOSS最关心的第一梯队和最后梯队门店排行,每天第一时间推送队形异动情况。各家门店运营状态一目了然。

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您在商圈处于何位置?竞争对手是谁?

通过大数据知道您在行业内、某城市、某菜系、某商圈处于何位置?竞争对手是谁?比我好在哪里?我的机会点是什么?

餐饮企业主最难定义的就是竞品。因为菜系,客单,店铺位置,客群的不同,所有品牌仿佛都很难隶属5个以上自己的竞品。而在机会涌现的互联网市场背景下,时时有令人瞠目的网红店突然之间跃入资深餐饮人眼帘,不禁让人背后一凉。

寻找竞品,捷荟利用全网餐饮数据,提供简便快捷的查询方法,通过商圈,菜系,客单交叉分析让您在几秒钟就快速找到对标者与追赶者。

问题一:您知道您打败了全国百分之多少的竞争对手吗?

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问题二:您知道XX城市商圈热度分布情况吗?

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问题三:您知道您在商圈中所处的问题吗?

面对各路品牌激烈的竞争市场,及时获知自己品牌的现状,准确做出竞争决策和手段成为大热品牌提高盈利显得非常重要。

得到这些答案,我们还需要做到:

1、挖掘您的竞争对手:

2、挖掘竞品优势:

知道竞品最受欢迎的地方和最新推出的活动,让您知己知彼百战不殆。

3、挖掘单品机会点:

当菜品销量排行与口碑结合,会让你眼睛发亮,您会恍然大悟,招牌菜为何一直畅销,瘦狗菜式为什么怎么做都做不好。

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作为国内首家大数据云平台的IT技术公司,捷荟大数据的使命就是为餐饮企业将大数据落地!

-----捷荟大数据

捷荟餐饮大数据云平台将数据采集、处理、存储、挖掘、分析等复杂的IT技术整合,面向餐饮行业提供整合大数据解决方案。

将复杂的IT技术和商业模型固化在平台中,用最先进的IT技术、最灵活易懂的展现方式提供给用户,对没有数据分析基础和IT能力薄弱的企业,也可以快速入门大数据。

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