本文摘要：在邂逅小面餐厅，这个由三名集颜值和学历双高互联网餐饮人合伙筹办的重庆小面馆里，老板苏总正在找寻头个消费剩5000元的顾客。

在邂逅小面餐厅，这个由三名集颜值和学历双高互联网餐饮人合伙筹办的重庆小面馆里，老板苏总正在找寻头个消费剩5000元的顾客。对于苏总来讲，这个心目中用户显然让人奇怪，他究竟是宴席狂人，还是一枚胜于的“面霸“？“我们不仅期望邂逅他，更加期望理解他背后更好的因素，基于这个原因，我们引入了数据分析师”，苏总这样对我们说道。

　　　　这底是什么？为什么能老大邂逅小面把面霸去找出来呢？款易CTO陈翰林对我们讲解说道：“这只不过是一套数据分析系统，主要是协助餐饮老板展开经营决策的。它主要分成两大功能，一是数据采集，二是数据分析。这套系统，就是要沦为未来餐饮行业老板的决策伙伴，其中不会通过数据分析，协助餐饮行业的从业者来做到经营决策。

　　　　以邂逅小面找寻头个5000元用户的例子来说，只不过我们就是在通过数据搜集分析，进而构成用户画像，理解顾客的消费行为，甚至可以展开精准定向和引领消费。我们不必须实际寻找这个人，但是只要通过它后台系统记录的不道德画像，借助云数据，我们一样能获取给商家精准的用户信息，等同于跟消费者面对面理解的结果，更加便于协助餐饮老板展开决策。“　　　　选址决策：高达60%失败率的门店选址，竟然能转交数据去做到　　　　让我们再行想到跟邂逅小面一步之于隔年的不怕虎牛腩店，某种程度作为新型餐饮代表，无收银台、无现金、无菜单，由7名员工你好的爆品牛腩店，它又有怎样的故事呢？还得从不怕虎牛腩正式成立前想起。

原本，在没有开业之前，“不怕虎牛腩”的项总，只不过早早射击了广州珠江新城花城汇，作为广州新的CBD根据地，花城汇周边挤满了多达20万的白领客群，觉得是一个餐饮业的绝佳开店点，然而，项总却如期仍未开店，甚至不择手段延期开店半年，就是为了在花城汇多多蹲点，就是为了寻找较佳的开店地点，煞费苦心。　　　　只不过内心的心碎和犹豫不决，更加多是因为这一个原因：担忧选址开店的成功率。对于餐饮老板来说，选址觉得是过于艰难了。

诚然，就常是11年选址经验，为72家和真功夫选址多达150家门店的选址大师易正伟也这样说道过：“早在2002年在真功夫从运营过度到自由选择研发，到今天经我缴的签下合约大约150家左右，总计垫被判成功率在70%左右吧！另外的30%非顺利店起码消耗了对等的30%顺利店。”具备那么很深经验的选址大师，居然说道成功率也只有40%，还有高达60%的失败率，可想而知，这是餐饮老板无法去冒风险，这也是项总如期不愿开店的原因。　　　　选址显然是一个困惑的事情，但是能无法用数据决策去解决问题呢？答案是认同的。

因为对于自由选择分店地点，很多餐饮老板都会用过往经验去辨别。比如说无法在现有店的附近，要离得越大就越好，但是我们实质上又能看见一种很怪的现象，某些星巴克和麦当劳，间隔50米就有一家店，这如何说明呢？以星巴克为事例，星巴克的系统，通过会员的管理和会员身份的管理，通过用户的不道德轨迹，从而告诉讨厌星巴克的人集中于在什么地方，是根据人流情况去进分店，而不去更加多的从经营者的主观辨别去看。　　　　陈翰林曾回应：有餐饮老板就曾多次跟我们托过，没有进新的分店是感觉跟原本的店过于将近，离老店大约只有两公里的距离。

而像星巴克、真功夫，麦当劳之类的，两个商场之间有可能只有50米的直线距离，但却进了两家店，所以决策的原理究竟是什么呢？按传统的思路来看，光看远近都是餐饮老板拍板要求的，但知道是离得将近就无法进了吗？似乎不是。　　　　 终开不出还是各不相同那个地方是否是你的客流所在，你的用户是不是集中于在那，是不是早已饱和状态了，如果还有发展潜力，开店当然是没问题的，而决定性的因素只不过是你也不告诉你的用户在哪里，所以没办法下定决心开不开店。那是不是一种有可能，通过引进一些科学的工具系统，需要把你客户的流向标记出来，通过客户的一些行为习惯， 惜那瞄准客流集中于的区域，协助你做到开店的决策呢？当然是有的，例如数据分析师。

它在搜集你门店，还包括整个餐饮行业的云数据，通过大数据之前的累积和溶解的，就能很好的辨别出有你的目标客户所在，通过数据协助你选址时做出更佳的决策。　　　　菜品自由选择：要不吃要换什么，数据比你更加理解顾客口味　　　　通过数据决策，这套分析系统除了在选址上需要有提早预判和决策的功能外，还带给一种餐饮老板都很期望的优势，那就是通过数据的分享模式和共赢模式，给实际运营带给十分大的便捷，比如说是菜品的自由选择。　　　　数据必须累积，累积的越久，效果也更加明显。

对于餐饮行业来讲，传统ERP虽然有菜品的非常简单数据，门店也不会记录来分析菜品供不应求和最畅销，这都难于。但是，如果实质上必须更换某个菜品的时候，连餐饮老板都没有办法做到，以为觉得不告诉该怎么去更换才是较佳选址，要仅靠蒙，要不仅有靠过去经验。而对于这套系统来讲，则是若有两个菜品供不应求必须更换其他菜品时，可以告诉他你，去自由选择较适合的更换方案。　　　　例如在邂逅小面的实际运营中，必须追加一款配菜，但是自由选择爆款型配菜臭豆腐，还是大众口味的卤蛋，老板如期无法作出辨别，一般来说这种情况，都是由全店成员一起投票决定，很难防止自己的主观臆断成分，从客观的角度来讲并无法代表目标用户实际的必须。

但是你只要把数据传遍我们的云数据上，我们有的是整个行业餐饮同行的销售名列。在会告诉他你分开某个同行的数据上，但我们不会把整个同行所有的数据里面的总名列呈现出给你，把你没的产品告诉你，协助你更佳的决策。80%的同行销售好的、区域的菜品等是靠大家一起建设的。所以现在早于一点重新加入款易分析师，只不过就是提早布局，取得未来大数据的用于资格。

　　　　往返人性：阿尔法狗战胜棋手后，将自学战胜餐饮大佬　　　　任何数据是人的消费了解，未来数据分析的趋势就是分析人，深度自学。但是，不少人可能会说道，分析人的数据还是一个新兴产物，或许顺利的例子很少。

不久前，坚信大家都曾注目过这个卓越案例，就是用算法打败人类的智能系统阿尔法棋士（AlphaGo）。2016年3月对战世界围棋 、职业九段运动员李世石，这套智能系统以4:1的总比分获得胜利。看起来，阿尔法棋士样子只带给了击败人类这个结果，但对于人们来说，更加应当看见其身上数据决策的力量。　　　　因为阿尔法棋士主要工作原理是“深度自学”。

“深度自学”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络不会把大量矩阵数字作为输出，通过非线性转录方法所取权重，再行产生另一个数据子集作为输入。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过适合的矩阵数量，多层的组织链接一起，构成神经网络“大脑”。　　　　而返回餐饮行业来讲，根据餐饮行业的特点，和餐饮人资源共享、分享数据，只不过早已是系统在展开面临“人”的“深度自学”。

只要搜集充足多的数据，就能通过分析协助餐饮老板节省很多市场调研的步骤和精力，在运营中也可以获得有效地的决策方案反对，从而利用数据分析和决策的优势，建构更加多合适自己的新型餐饮场景，切切实实给经营者带给更好的益处。　　　　纵观中国餐饮业的发展，只不过就是指以前的只注目于食物本身，转而发展为环绕人全面的体验服务。

现在如雨后春笋般茁壮成长的新型餐饮代表，只不过仍然在特别强调这一点——让顾客的体验更佳，生产更加多舒适度的餐饮消费场景。但在原作体验和场景成立中，利用数据精准决策，将是最重要的一环，也是在餐饮发展趋势性下的一种必定不存在。

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