很多現在看來驚天動地的事物，在最初誕生時，都是以概念示人的，比如電商、新零售，抑或是大數據，而從概念成為看得見、摸得著的現實，需要經過一個重要的環節，是商業化。
對大數據來說，它的商業化時代也正在開啟，數據商用已在各行業遍地開花，比如：2017年夏天，一個叫《中國有嘻哈》的綜藝節目火了，選擇明星導師吳亦凡和愛奇藝的人工智能大數據密切相關。大數據在消費領域、金融行業以及城市治理等方面則被應用得更加充分。
所以如果說幾年前，大數據還被稱之為“猶抱琵琶半遮面”的小姑娘，那么現在，這個小姑娘已經出落的亭亭玉立，落落大方地出現在了世人面前。
餐飲行業來說，用大數據來幫助商家運營最典型的是通過智慧餐飲系統，以及大型主流平臺的支撐。
而旗幟鮮明地提出用大數據為商家賦能的企業中，有阿里旗下的口碑，從其在云棲大會上推出的“智能餐桌”，到雙12的線下消費狂歡節，再到如今以主打餐飲新零售的方式納入阿里新零售體系，口碑一直在推進數據的商業化，一步步實現盤活商戶線下流量，用數據分析結合新零售，來提高實體店的運營效率。
筷玩思維（ID：kwthink）認為，成熟的大數據商業變現背后，都有著極其復雜的業務邏輯，對于被稱為“百業”的餐飲行業來說，其復雜的程度更是遠超想象，不過，數據商業化、用數據變革餐飲業已是大勢所趨，已經有敏銳的商家開始借力平臺，從大數據的金礦中率先窺得一點兒規律，搶占餐飲數據化的先機。
宣傳
在聚合C端用戶的平臺上，進行品牌曝光、新品宣傳行業特性不同，品牌發展階段不同，訴求也不盡相同。在應用大數據時，更是如此，有的品牌需要品牌曝光，有的品牌需要新品宣傳，有的品牌需要營銷，有的品牌需要優化客群，有的品牌需要智能配貨……我們先從宣傳的層面談起，餐飲來說，宣傳主要有兩種，分別是品牌宣傳和菜品宣傳（獲客引流），宣傳的意思是廣而告之，而要想效果好，要在聚合大量目標用戶且用戶活躍度高的平臺上投放。
如口碑依托支付寶龐大的用戶數據和口碑APP，已聚合了相當的用戶群，在營銷上也有一系列增強用戶粘性的措施，因此，口碑也可作為品牌曝光、新品推廣的一個渠道。
據口碑官方披露的數據顯示，今年雙12，全國總共有300多個城市的商家參與，僅雙12，口碑上的商家共發出1.4億張優惠券，當天轉化6500萬筆交易。
以川味特色熟食類連鎖品牌“紫燕百味雞”為例，它有著30多年的發展歷史，現有2200多家門店，并建成了10多座高標準的工廠，但記者的認知來看，跑出了3家上市公司的休閑鹵制品行業雖然一片繁榮，但市場和顧客顯然更喜愛品牌企業，像紫燕百味雞這樣的傳統老品牌，產品和口碑已經比較成熟了，這種情況下應該擴大品牌勢能。
紫燕百味雞顯然也意識到了這點，2017年，紫燕百味雞參加了口碑雙12的系列活動，它的戰績如下：
5分鐘內了單品2萬份，10分鐘內了3.5萬份單品海帶絲，單品海帶絲在口碑的雙12上榜，在全行業排名前十，名則是漢堡王推出的單品漢堡。
紫燕百味雞之所以選擇了海帶絲作為雙12的單品，而非招牌菜百味雞、夫妻肺片，正因為通過在口碑平臺上看到大數據，發現海帶絲的接受度更廣，因此把海帶絲作為了切入口，紫燕也想向顧客傳達“紫燕不僅有百味雞還有其他爽口菜”的認知，這樣，品牌和菜品都得到了傳播。
由大數據得出的策略效果頗佳，據了解，紫燕百味雞在此次的雙12活動中，交易筆數環比上升了，交易金額環比上升了109%；5分鐘的曝光UV達到了100W+，通過OneBox、關鍵詞、等活動新增會員環比上升279%，用戶滿意度達到93%。這樣，通過雙12的菜品宣傳，紫燕百味雞也同步實現了品牌宣傳。
所以，在餐飲+互聯網的環境下，品牌曝光和菜品、新品宣傳可謂是相輔相成。
再說正餐火鍋行業。海底撈于2015年10月開始和口碑合作，但彼時的合作還停留在支付層面，因為海底撈作為餐飲行業的龍頭企業，其實很少打折，也很少做活動。但通過支付形成的大數據，體現出海底撈的一些客人有意愿嘗試新菜，于是新菜宣傳成了一個切入點。現在，海底撈在每個季度推出新菜時，都會嘗試跟口碑進行合作。
餐企還可以在平臺上進行內容營銷，拿口碑來說，通過口碑生活號，餐企可以發放新品消息、品牌故事等，以更溫和、更容易為受眾所接受的方式，讓消息抵達用戶，從而讓用戶形成對品牌的關聯和記憶點，增強用戶黏度。
用戶運營
運用數據，構建用戶畫像、進行會員營銷、優化客群數據商用的另一大價值在于用戶畫像的構建。
以中式快餐品牌五芳齋為例，在應用口碑數據化之前，五芳齋其實對用戶畫像是模糊的。比如，五芳齋認為它的客群以老年人為主，但后來通過口碑的數據分析發現，其實五芳齋也有相當一部分年輕客群，年齡集中在20-35歲。
數據還反映出，五芳齋的客單價一般為27元，但年輕人的客單價一般為30元，而且他們往往喜歡帶朋友一起消費，年輕人消費能力更強，于是通過數據，五芳齋獲取了年輕人的消費習慣、偏好、用餐時間等信息，為迎合年輕人喜好，五芳齋最近還推出了新品“番茄牛腩”。
通過會員數據的沉淀將用戶畫像具象化，再根據用戶的不同需求，進行業務上的調整，這是對用戶畫像用處的通俗理解。
以良品鋪子為例，良品鋪子在去年的雙12狂歡節中，蟬聯口碑雙12零食類目，如今，良品鋪子已經與口碑打通了線上線下的會員體系，這些多層次、多行為、多標簽的用戶數據，讓良品鋪子有足夠的嗅覺和敏銳度，去找到頭部客戶、核心痛點。
良品鋪子頭部20%的客戶，占據了其60%的銷售額，用戶A平時在良品鋪子購買零食并不多，但是調出口碑的數據標簽后發現，用戶A其實是重度的零食用戶，這說明良品鋪子無形中得罪了頭部客戶，這時，良品鋪子要去分析究竟是哪個環節沒做好，問題究竟出在產品上還是服務上，對癥下藥，把用戶A變成良品鋪子的忠誠客戶。
筷玩思維認為，用戶畫像越清晰，對商家的賦能會越大，但問題在構建用戶畫像上，如何構建多維度的數據標簽？又如何真正地把用戶畫像和實際的業務契合起來？
構建多維度用戶標簽，需要多維度的數據，而事實上，商家端的很多數據并未和口碑打通，這一方面是商家在意識上害怕數據外流，另一方面是由于技術上還存在難關有待攻克。而數據再清晰完整，它依然是冷冰冰的數據，要想讓它活起來，必須由懂業務的人去挖掘潛在需求。
用戶畫像的實際運用仍有一個過程，但商家可以用數據去優化客群、優化服務，還可以去做一些基于特定人群的營銷，這是用戶運營。
以海底撈為例，海底撈在雙12做了一個生日營銷，12月12日出生的顧客當天到海底撈消費可以打八折，后來的效果是當天有400人在海底撈過生日。
海底撈做的另外一個營銷是基于學生群體的。海底撈從2016年開始在做大學生的折扣，現在通過支付寶在線認證的大學生到海底撈消費，可享受6.9折的折扣。之所以選擇這樣的折扣政策，是為了客群優化，有數據顯示，海底撈的年輕人占比提升至50%以上，而且學生群體的占比也有顯著提升。
因為，學生這部分群體正是未來的主力消費群體，海底撈要盡早培養這部分群體的消費習慣，防止客群老化。
筷玩思維認為，不管是構建用戶畫像、開展會員營銷還是客群優化，都指向了同一個話題：通過數據，進行用戶運營，都是為了更好地找到目標用戶、找到用戶的價值需求、以用戶喜歡的方式與其互動。
商家訴求
會員標簽再多元細致些、銷售端和供應端的數據匹配更些數據商用的能力要想化，需認識到用戶端的數據和商戶端數據是一對孿生兄弟，只有讓它們同心協力，才能價值化。
筷玩思維在和幾個餐飲品牌深聊后，發現一個共同的現象：線上的集中營銷確實可以為線下帶來暴漲的訂單，但問題在于，前端的訂單量難以與后端的配貨量匹配，用電商的術語叫“爆倉”，也可以稱之為“幸福的煩惱”。例如五芳齋往往在端午節和中秋節時，需求暴漲，彼時的線上銷售額會上漲10倍。
線上營銷的風險在于不可控性，紫燕百味雞在爆點營銷時，其門店有時到下午3-4點，貨品已售罄，但用戶可能還有需求，如果能夠通過數據把生產聯系起來，預測午餐、晚餐的需求量，從而配相應的貨量，能避免活動還未結束，貨賣完的情況出現。
以前，餐企在生產時都是根據經驗判斷市場需求量，但這不夠穩定，也不夠科學，因此，借助用戶端的數據需求以需定產，更能判斷市場走向。
比如，海底撈發放了1000張蝦滑的優惠券，但后來發現80%的優惠券都被北京的用戶領走了，而三四線城市的訂單寥寥無幾。餐飲不同于零售，菜品、食材的保質期一般在2-4天之間，如果配貨量與預測相差太大，勢必會造成巨大的成本損失，所以通過線上數據了解供給量，十分必要。
設想總是美好的，在具體的應用環節，依然障礙重重，比如，數據不夠豐富預測難以準確、會員體系的打通并不容易，因此，供應鏈中的智能配貨這個環節來說，數據化商用的能力依然有待加強。
但好在，通過數據預測能實現部分的智能配貨，以五芳齋的新鮮送為例，通過后臺數據，品牌方可以對下雨天的正常客流進行預測，從而達到配貨。
要想加強銷售端與供應端貨量的匹配度，有以下方向可供參考：
1）、要開展更多活動，通過去摸索不同城市、不同活動的需求量，以海底撈為例，通過活動的開展，其發現當推出素菜的打折活動時，反響一般，而推出肉類的打折活動時，反響好得多。
2）、要打通會員系統，系統的建設要跟上，用戶端的數據要夠多、維度也要更廣。
3）、設置好的活動機制，比如通過預售模式，預判需要配備的貨品數量。
結語
用數據為商家賦能，其實是需要有一個完整的運營邏輯和體系的，具體可參閱筷玩思維此前干貨報道《未來智能餐廳啟示錄：口碑“通用技術”為商家賦能的運營邏輯》。
據了解，五芳齋在杭州的一個門店已經在鋪設智慧餐廳項目了，有些商家也開啟了支付寶的代扣模塊，以及通過阿里體系的數據進行門店選址。
從理論上講，所有產業都會從大數據中獲利，餐飲行業也是如此，但數據的價值不在于其本身，而在于數據模型，從龐雜的數據背后，分析用戶的行為習慣和喜好，找出符合用戶需求的產品和服務，并有針對性地進行調整，這是大數據的價值。
餐飲行業的復雜性，注定了用數據賦能餐飲不是一蹴而的，現階段來看，數據化商用的魅力已經開始顯現，用數據變革餐飲的前路雖漫漫，但未來可期。
2024/9/20至2024/9/22
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