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大数据引领餐饮新零售,餐饮业的革新要来了

很多现在看来惊天动地的事物,在最初诞生时,都是以概念示人的,比如电商、新零售,抑或是大数据,而从概念成为看得见、摸得着的现实,需要经过一个重要的环节,就是商业化。

对大数据来说,它的商业化时代也正在开启,数据商用已在各行业遍地开花,比如:2017年夏天,一个叫《中国有嘻哈》的综艺节目火了,选择明星导师吴亦凡就和爱奇艺的人工智能大数据密切相关。大数据在消费领域、金融行业以及城市治理等方面则被应用得更加充分。

所以如果说几年前,大数据还被称之为“犹抱琵琶半遮面”的小姑娘,那么现在,这个小姑娘已经出落的亭亭玉立,落落大方地出现在了世人面前。

餐饮行业来说,用大数据来帮助商家运营最典型的就是通过智慧餐饮系统,以及大型主流平台的支撑。

而旗帜鲜明地提出用大数据为商家赋能的企业中,就有阿里旗下的口碑,从其在云栖大会上推出的“智能餐桌”,到双12的线下消费狂欢节,再到如今以主打餐饮新零售的方式纳入阿里新零售体系,口碑一直在推进数据的商业化,一步步实现盘活商户线下流量,用数据分析结合新零售,来提高实体店的运营效率。

笔者认为,成熟的大数据商业变现背后,都有着极其复杂的业务逻辑,对于被称为“百业之王”的餐饮行业来说,其复杂的程度更是远超想象,不过,数据商业化、用数据变革餐饮业已是大势所趋,已经有敏锐的商家开始借力平台,从大数据的金矿中率先窥得一点儿规律,抢占餐饮数据化的先机。

宣传

在聚合C端用户的平台上,进行品牌曝光、新品宣传

行业特性不同,品牌发展阶段不同,诉求也就不尽相同。在应用大数据时,更是如此,有的品牌需要品牌曝光,有的品牌需要新品宣传,有的品牌需要精准营销,有的品牌需要优化客群,有的品牌需要智能配货……

我们先从宣传的层面谈起,就餐饮来说,宣传主要有两种,分别是品牌宣传和菜品宣传(获客引流),宣传的意思就是广而告之,而要想效果好,就要在聚合大量目标用户且用户活跃度高的平台上投放。

如口碑依托支付宝庞大的用户数据和口碑APP,已聚合了相当的用户群,在营销上也有一系列增强用户粘性的措施,因此,口碑也可作为品牌曝光、新品推广的一个渠道。

据口碑官方披露的数据显示,今年双12,全国总共有300多个城市的商家参与,仅双12一天,口碑上的商家共发出1.4亿张优惠券,当天转化6500万笔交易。

以川味特色熟食类连锁品牌“紫燕百味鸡”为例,它有着30多年的发展历史,现有2200多家门店,并建成了10多座高标准的工厂,但就记者的认知来看,跑出了3家上市公司的休闲卤制品行业虽然一片繁荣,但市场和顾客显然更喜爱品牌企业,像紫燕百味鸡这样的传统老品牌,产品和口碑已经比较成熟了,这种情况下就应该扩大品牌势能。

紫燕百味鸡显然也意识到了这点,2017年,紫燕百味鸡参加了口碑双12的系列活动,它的战绩如下:

5分钟内秒杀了单品2万份,10分钟内秒杀了3.5万份单品海带丝,单品海带丝在口碑的双12上榜,在全行业排名前十,第一名则是汉堡王推出的单品汉堡。

紫燕百味鸡之所以最后选择了海带丝作为双12的秒杀单品,而非招牌菜百味鸡、夫妻肺片,正因为通过在口碑平台上看到大数据,发现海带丝的接受度更广,因此把海带丝作为了切入口,紫燕也想向顾客传达“紫燕不仅有百味鸡还有其他爽口菜”的认知,这样,品牌和菜品都得到了传播。

由大数据得出的策略效果颇佳,据了解,紫燕百味鸡在此次的双12活动中,交易笔数环比上升了100%,交易金额环比上升了109%;5分钟的曝光UV达到了100W+,通过OneBox、关键词、大牌等活动新增会员环比上升279%,用户满意度达到93%。这样,通过双12的菜品宣传,紫燕百味鸡也同步实现了品牌宣传。

所以,在餐饮+互联网的环境下,品牌曝光和菜品、新品宣传可谓是相辅相成。

再说正餐火锅行业。海底捞于2015年10月开始和口碑合作,但彼时的合作还停留在支付层面,因为海底捞作为餐饮行业的龙头企业,其实很少打折,也很少做活动。但通过支付形成的大数据,体现出海底捞的一些客人有意愿尝试新菜,于是新菜宣传就成了一个切入点。现在,海底捞在每个季度推出新菜时,都会尝试跟口碑进行合作。

餐企还可以在平台上进行内容营销,拿口碑来说,通过口碑生活号,餐企就可以发放新品消息、品牌故事等,以更温和、更容易为受众所接受的方式,让消息抵达用户,从而让用户形成对品牌的关联和记忆点,增强用户黏度。

用户运营

运用数据,构建用户画像、进行会员营销、优化客群

数据商用的另一大价值在于用户画像的构建。

以中式快餐品牌五芳斋为例,在应用口碑数据化之前,五芳斋其实对用户画像是模糊的。比如,五芳斋认为它的客群以老年人为主,但后来通过口碑的数据分析发现,其实五芳斋也有相当一部分年轻客群,年龄集中在20-35岁。

数据还反映出,五芳斋的客单价一般为27元,但年轻人的客单价一般为30元,而且他们往往喜欢带朋友一起消费,年轻人消费能力更强,于是通过数据,五芳斋获取了年轻人的消费习惯、偏好、用餐时间等信息,为迎合年轻人喜好,五芳斋最近还推出了新品“番茄牛腩”。

通过会员数据的沉淀将用户画像具象化,再根据用户的不同需求,进行业务上的调整,这是对用户画像用处的通俗理解。

以良品铺子为例,良品铺子在去年的双12狂欢节中,蝉联口碑双12零食类目TOP1,如今,良品铺子已经与口碑打通了线上线下的会员体系,这些多层次、多行为、多标签的用户数据,让良品铺子有足够的嗅觉和敏锐度,去找到头部客户、核心痛点。

良品铺子头部20%的客户,占据了其60%的销售额,用户A平时在良品铺子购买零食并不多,但是调出口碑的数据标签后发现,用户A其实是重度的零食用户,这就说明良品铺子无形中得罪了头部客户,这时,良品铺子就要去分析究竟是哪个环节没做好,问题究竟出在产品上还是服务上,对症下药,把用户A变成良品铺子的忠诚客户。

笔者认为,用户画像越清晰,对商家的赋能会越大,但问题就在构建用户画像上,如何构建多维度的数据标签?又如何真正地把用户画像和实际的业务契合起来?

构建多维度用户标签,需要多维度的数据,而事实上,商家端的很多数据并未和口碑打通,这一方面是商家在意识上害怕数据外流,另一方面是由于技术上还存在难关有待攻克。而数据再清晰完整,它依然是冷冰冰的数据,要想让它活起来,必须由懂业务的人去挖掘潜在需求。

用户画像的实际运用仍有一个过程,但商家可以用数据去优化客群、优化服务,还可以去做一些基于特定人群的营销,这就是用户运营。

以海底捞为例,海底捞在双12做了一个生日营销,12月12日出生的顾客当天到海底捞消费可以打八折,后来的效果是当天有400人在海底捞过生日。

海底捞做的另外一个营销是基于学生群体的。海底捞从2016年开始就在做大学生的折扣,现在通过支付宝在线认证的大学生到海底捞消费,可享受6.9折的折扣。之所以选择这样的折扣政策,就是为了客群优化,有数据显示,海底捞的年轻人占比提升至50%以上,而且学生群体的占比也有显著提升。

因为,学生这部分群体正是未来的主力消费群体,海底捞要尽早培养这部分群体的消费习惯,防止客群老化。

笔者认为,不管是构建用户画像、开展会员营销还是客群优化,都指向了同一个话题:通过数据,进行用户运营,都是为了更好地找到目标用户、找到用户的价值需求、以用户喜欢的方式与其互动。

商家诉求

会员标签再多元细致些、销售端和供应端的数据匹配更精准些

数据商用的能力要想最大化,需认识到用户端的数据和商户端数据是一对孪生兄弟,只有让它们同心协力,才能价值最大化。

笔者在和几个餐饮品牌深聊后,发现一个共同的现象:线上的集中营销确实可以为线下带来暴涨的订单,但问题在于,前端的订单量难以与后端的配货量匹配,用电商的术语叫“爆仓”,也可以称之为“幸福的烦恼”。例如五芳斋往往在端午节和中秋节时,需求暴涨,彼时的线上销售额会上涨10倍。

线上营销最大的风险就在于不可控性,紫燕百味鸡在爆点营销时,其门店有时到下午3-4点,货品就已售罄,但用户可能还有需求,如果能够通过数据把生产联系起来,预测午餐、晚餐的需求量,从而配相应的货量,就能避免活动还未结束,货就卖完的情况出现。

以前,餐企在生产时都是根据经验判断市场需求量,但这不够稳定,也不够科学,因此,借助用户端的数据需求以需定产,更能判断市场走向。

比如,海底捞发放了1000张虾滑的优惠券,但后来发现80%的优惠券都被北京的用户领走了,而三四线城市的订单寥寥无几。餐饮不同于零售,菜品、食材的保质期一般在2-4天之间,如果配货量与预测相差太大,势必会造成巨大的成本损失,所以通过线上数据了解供给量,就十分必要。

设想总是美好的,在具体的应用环节,依然障碍重重,比如,数据不够丰富预测就难以准确、会员体系的打通并不容易,因此,就供应链中的智能配货这个环节来说,数据化商用的能力依然有待加强。

但好在,通过数据预测能实现部分的智能配货,以五芳斋的新鲜送为例,通过后台数据,品牌方可以对下雨天的正常客流进行预测,从而达到精准配货。

要想加强销售端与供应端货量的匹配度,有以下方向可供参考:

1)、要开展更多活动,通过去摸索不同城市、不同活动的需求量,以海底捞为例,通过活动的开展,其发现当推出素菜的打折活动时,反响一般,而推出肉类的打折活动时,反响就好得多。

2)、要打通会员系统,系统的建设要跟上,用户端的数据要够多、维度也要更广。

3)、设置好的活动机制,比如通过预售模式,精准预判需要配备的货品数量。

结语

用数据为商家赋能,其实是需要有一个完整的运营逻辑和体系的,具体可参阅笔者此前干货报道《未来智能餐厅启示录:口碑“通用技术”为商家赋能的运营逻辑》。

据了解,五芳斋在杭州的一个门店已经在铺设智慧餐厅项目了,有些商家也开启了支付宝的代扣模块,以及通过阿里体系的数据进行门店选址

从理论上讲,所有产业都会从大数据中获利,餐饮行业也是如此,但数据的价值不在于其本身,而在于数据模型,从庞杂的数据背后,分析用户的行为习惯和喜好,找出符合用户需求的产品和服务,并有针对性地进行调整,这就是大数据的价值。

餐饮行业的复杂性,注定了用数据赋能餐饮不是一蹴而就的,现阶段来看,数据化商用的魅力已经开始显现,用数据变革餐饮的前路虽漫漫,但未来可期。