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yb5点ac只为非凡-你知道餐厅该怎么决定选址和菜单吗?

AG亚博 宾馆酒店 2021年08月13日
本文摘要:在偶遇小面馆,一家由三位价值观和学历较高的互联网食客共同举办的重庆小面馆,老板苏总正在寻找第一位消费5000元的顾客。对于苏总来说,这个用户在他心目中显然是陌生的。他到底是宴会狂人还是更好的“面霸”?“我们不仅期待见到他,也期待更好地了解他背后的因素。 为此,我们引进了数据分析师,”苏总告诉我们。底部是什么?为什么老板能遇到小脸就能找出恶霸?电艺CTO陈翰林向我们解释:“这只是一个数据分析系统,主要用来辅助餐饮业主进行经营决策。

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在偶遇小面馆,一家由三位价值观和学历较高的互联网食客共同举办的重庆小面馆,老板苏总正在寻找第一位消费5000元的顾客。对于苏总来说,这个用户在他心目中显然是陌生的。他到底是宴会狂人还是更好的“面霸”?“我们不仅期待见到他,也期待更好地了解他背后的因素。

为此,我们引进了数据分析师,”苏总告诉我们。底部是什么?为什么老板能遇到小脸就能找出恶霸?电艺CTO陈翰林向我们解释:“这只是一个数据分析系统,主要用来辅助餐饮业主进行经营决策。

主要分为两个功能,一个是数据采集,一个是数据分析。这个系统是要成为未来餐饮行业老板的决策伙伴,不会帮助餐饮行业从业者通过数据分析做出经营决策。

以遇到小脸找到第一个5000元用户为例,但我们是在收集和分析数据,然后形成用户画像,了解客户的消费行为,甚至开展精准定位,引领消费。我们不必实际寻找这个人,但是借助云数据,我们可以为商家获得准确的用户信息,相当于与消费者面对面了解的结果,更方便协助餐饮业主决策。”位置决定:失败率高达60%的店铺的位置,其实可以传递数据,让我们每隔一年重新想起那个不怕虎不怕胸的店铺。

一定程度上,作为一个新的餐饮代表,没有收银员,没有现金,没有菜单,有7个爆胸的员工。有什么故事?我得记得在我正式成立之前。原来在开业前,“不畏虎牛蒡”的项总,只是早早的拍下了广州珠江新城的世界商城。作为广州新的CBD基地,世界商城挤满了多达20万的白领客户,感觉是餐饮行业开店的绝佳之地。

但是湘总并没有如期开店,甚至不择手段的推迟开店半年,就是为了在世界商城找个好点的地方开店。只是内心的心碎和优柔寡断,更多的是因为一个原因:担心选址开店的成功率。对于餐厅老板来说,选址太难了。诚然,一直有着11年选址经验的选址大师易也说过这样一句话:“早在2002年,在真正的功夫,从过度的操作到自由选择,我签了150份左右的合同,总成功率在70%左右!其他30%的非平滑店消费至少30%的同等平滑店。

”经验这么深的选址大师居然说成功率只有40%,失败率高达60%。可想而知,这就是餐厅老板不敢冒险的原因,也是他们总是不愿意按期开店的原因。选址显然是一件令人困惑的事情,但用数据决策能解决问题吗?答案是肯定的。

因为很多餐厅老板会利用自己过去的经验,自由的识别自己分店的位置。比如不能在现有店铺附近,距离越大越好。但本质上,我们可以看到一个奇怪的现象。

有的星巴克和麦当劳相隔50米就有一家店。这怎么解释?以星巴克为例,星巴克的系统,通过对会员和会员的管理,通过用户的不道德轨迹,告诉讨厌星巴克的人去哪里集中,按照人流去分店,而不是更多的从经营者的主观歧视来看。陈翰林曾经回应:有餐厅老板问过我们很多次,但是都没有进新店,因为觉得离原店太近,离老店只有两公里左右。但是像星巴克、功夫、麦当劳等等,两个商场之间可能只有50米的直线距离,但是他们进入了两家店,那么决策的原则是什么呢?按照传统的思维方式,只看距离是餐饮老板要求的,但是你知道如果距离近就进不去吗?似乎不是。

那个地方是不是你的客流所在,你的用户是否集中在那里,是否已经饱和,如果还有发展潜力,开店没问题,决定性的因素就是你就是不告诉你的用户在哪里,所以你无法下定决心开店。有没有可能通过引入一些科学的工具系统,你需要标记你客户的流向,通过客户的一些行为习惯,珍惜客流集中的区域,帮助你做出开店的决定?当然,还有数据分析师。

它收集你的店铺和整个餐饮行业的云数据。通过大数据的积累和分解,你可以很好的识别你的目标客户在哪里,帮助你在通过数据选择站点时做出更好的决策。菜品自由选择:如果不想吃,不想换,数据可以更好的了解客户口味,通过数据做出决策。

这个分析系统不仅需要在选址时具备早期预测和决策的功能,还带来了餐厅老板所期待的优势,即通过数据共享模式和双赢模式,比如菜品自由选择,给实际操作带来极大的便利。数据一定要积累,积累的时间越长,效果越明显。对于餐饮行业来说,传统的ERP虽然有非常简单的菜品数据,但是门店不会记录来分析菜品的缺货和畅销,这就比较难了。但如果某一道菜本质上一定要改,连餐饮老板都做不到,认为不告诉怎么改就选地方是比较好的位置,要只靠蒙古,或者只靠过去的经验。

对于这个系统,如果两个菜品供不应求,其他菜品必须更换,你可以告诉他,你可以自由选择更合适的更换方案。比如在遇到小面的实际操作中,一定要加个配菜。但是老板分不清臭豆腐作为配菜还是大众口味的焖蛋是自由选择的。

一般来说,这种情况是由全店会员共同投票决定的,很难防止自己的主观臆断。从客观的角度来看,它不能代表目标用户的实际需求。

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但只要你把数据铺遍我们的云数据,我们就有了整个行业餐饮同行的销售名单。我们会告诉他你把某个同行的数据分开,但不会给你看整个同行所有数据中的总排名,告诉你你不用的产品来帮你做更好的决策。同行卖的好的地方菜80%都是大家造的。

所以,现在稍微早一点重新加入Easy Analyst,只是为了早点布局,获得未来大数据的资格。往返人道:阿尔法狗打败棋手后,会自学打败餐饮巨头。任何数据都是人们的消费认识,未来数据分析的趋势是分析人,自己深入学习。但是,很多人可能会说,分析人类数据还是一个新产品,也许成功的例子很少。

前不久,我坚信大家都注意到了这个突出的案例,就是用算法打败了人类的智能系统AlphaGo。2016年3月,智能系统以总分433.36万1战胜世界围棋和职业九段棋手李世石。看来阿尔法棋手的出现只是带来了战胜人类的结果,但对于人来说,更重要的是看到他们身上数据决策的力量。

因为阿尔法棋的主要工作原理是“深度自学”。“深度自学”是指多层人工神经网络及其训练方法。一层神经网络不以大量矩阵数为输出,采用非线性转录方法获取权值,然后生成另一个数据子集作为输入。

这就好比生物神经大脑的工作机制,通过合适数量的矩阵链接在一起,形成一个神经网络“大脑”。就回归餐饮行业而言,根据餐饮行业的特点,与餐饮人共享资源和数据,只是“人”面对的“深度自学”。

只要收集到足够的数据,就可以通过分析帮助餐饮老板在市场调研中节省大量的步骤和精力,也可以在运营中得到对决策方案的有效反对,从而利用数据分析和决策的优势,构建更多适合自己的新餐饮场景,为运营商带来更好的效益。纵观中国餐饮行业的发展,只是意味着以前只专注于美食本身,反而发展成了围绕人的综合体验服务。现在,新的餐饮代表如雨后春笋般涌现,但他们仍然特别重视这一点。——让客户体验更好,产生更舒适的餐饮消费场景。

但是在原有的体验和场景的建立中,利用数据做出准确的决策将是最重要的部分,在餐饮发展的趋势下肯定是不存在的。


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