无论公司大小，数据都是一笔宝贵的资产，不管是结构化、半结构化还是非结构化数据。大数据分析使企业决策者可以真正了解消费者的需求，优化营销宣传，实现动态定价，更有效地服务于客户。
餐饮行业由于其规模和经营特点，更应该采用大数据。那么，大数据如何在餐饮行业发挥作用呢？
行业数据挖掘通过来自论坛、社交媒体、视频网站、图片分享网站、点评网站和其他平台的数据，可以实时了解消费者的喜好，同时也能获知竞争对手吸引顾客的方式。这种市场信息是无价的，企业据此可以知道应该销售哪类产品、该投资什么，以及哪些食品被认为是健康或是不健康的。
拿餐饮点评网站来举例：
目前国内的美食点评网站有大众点评、美团、百度糯米、口碑网、美食掌门网、好豆网等等，根据网站所提供的内容，我们使用数据挖掘工具可以提取出以下几个方面的数据：
（1）商家地址数据 （2）菜品数据 （3）用餐反馈数据 （4）用餐需求数据
数据分析与洞察
当获得了足够的数据信息后，重要的是挖掘数据背后的价值。我们把这5个维度的数据进行合并和拆解，可以洞察出以下5大分析结果。
（1）找出客人真正喜欢的口味 根据对菜系的喜好程度，我们可以判断出客人的口味喜好。如果您想针对特定地域比如北京的消费者喜欢什么口味的菜品，分析的整体思路如下： 首先根据“菜品数据”和“用餐需求数据”的清洗和整理，我们可以知道2017年4月份北京地区大致有几种菜系，以及各大菜系的用餐人数。
表1：菜系--点餐人数
每种菜系都有自己的口味特点，我们从一个口味特点出发，将这些菜系的口味进行标签分类。
表2：菜系--口味特点
接下来将这两个表格进行关联，这里我们使用可视化数据分析工具“云途壹看板”来进行多表关联的操作，因为这个工具操作灵活简单，只需要拖拽即可完成。我们这两个表格相对简单，也可以自行手动操作，如果是面对维度比较多，指标比较多的表格最好是用工具操作比较省时省力。我们先用工具来尝试一下。
拖拽两个表格进行关联，生成关联后的图表
关联后的表格——口味喜好分布表
选择口味作为维度，点餐人数作为度量，生成口味喜好分布的柱形图，我们可以很直观的得出结论：北京地区4月份口味喜好排名前三的是“香辣”、“麻辣”、“咸鲜”。 
我这里做的分析比较简单，只是选取了菜系的一种口味，如果有感兴趣的朋友，也可以将菜系的口味标签多样化，进行更加精准详细的分析。
（2）作出更美味的菜肴 美味的菜肴将为餐厅带来回头客。分析用餐者的反馈有助于做出新颖独特、令人垂涎的菜肴。从菜品数据中挖掘数据结合顾客喜欢的口味，帮助厨师和餐厅管理者调整菜谱，从而改善顾客体验，让菜品更受欢迎。
我们将“菜品数据”和“用餐反馈数据”结合，此处针对川菜烤鱼店进行词云分析。
从分析结果我们可以看到，顾客非常喜欢香辣味的，并且烤的微焦的烤鱼，配菜方面更喜欢青笋、千叶豆腐、泡饼，因此我们可以根据顾客喜好调整菜单，比如说增加相应的套餐，或者烤鱼口味与配菜的搭配做更丰富的尝试。
本期先分享这些，下期会根据挖掘到的数据分析以下内容：
（1）不同地区的用餐特点 （2）需求规划 （3）选址规划
敬请期待喔！
点击链接，查看更多行业解决方案！
| 
发表于 2017-5-8 10:56:12
