餐飲行業是一個非常傳統的行業，直到2015年BAT紛紛加大在餐飲行業的流量爭奪戰，幫助餐飲企業通過平臺技術和信息化管理軟件積累數據，之后才開始逐步有了一些大數據的應用場景。

目前餐飲業大數據應用普及程度依然有限，但已經有越來越多的企業意識到大數據在餐飲行業擁有廣闊的發展前景。

餐飲業有哪些數據可用

隨著外賣市場格局逐漸穩定，外賣被認為是繼做飯、堂食之外，第三種常規的用餐方式。外賣真正的價值不在于改變了人們的用餐方式，而是給了餐飲行業記錄并分析數據的契機，外賣平臺上的企業訂單和消費者消費數據，成為餐飲企業大數據應用的基礎積累。

從外賣平臺有體系的分析數據開始，餐飲業大數據應用的場景逐漸清晰。從決定開什么餐廳開始，在哪開餐廳，如何吸引客流，如何提升銷量和毛利潤，如何增加回頭客，以及如何搜集并應對消費者對餐廳的評價……餐廳經營的每個環節，幾乎都可以與數據掛鉤。

綜合來看，餐飲行業的可用數據包括網點數據、餐廳數據、食客數據、菜品數據以及居民消費數據。

餐飲行業中還有一種分類，把數據分為三個方面，首先是行業的數據趨勢;其次是企業間的數據對比；再次是企業內部數據應用。這是根據數據應用場景進行的分類，對于任何一個行業來說，數據本身是沒有意義的，數據的利用價值在場景中，在數據輔助做出決策的過程中。

大數據透析餐飲業輔助決策

在傳統的模式下經營，餐廳成本不斷上漲，利潤空間不斷壓縮，跨界參與者和新興業態也不斷涌現，加劇了競爭。

到了新餐飲時代，一體化成為趨勢，數據化成為新餐飲時代的核心特征。這些變化對餐廳經營者提出了新的要求，要求經營者主動擁抱市場新變化，利用新技術提升效率，改善體驗。

行業內的觀點是，到2025年期間，將是我國餐飲數據化的重要時期，一家餐廳所有的事情都將被數據標簽化，大數據正在幫助餐飲企業實現創新的管理方式和智慧的決策模式，流量平臺的運營能力將左右一家餐廳的業績好壞。

數字化運營能力的高低將使餐飲企業兩極分化，數據化處理能力可以將傳統經營的企業一步步升級為區域龍頭、品類霸主或是餐飲航母。

大數據正在成為餐飲企業躋身前列的重要生產資料和競爭手段，大數據的應用不僅能幫助餐企實現管理的創新，還能助力企業更加智慧地決策，從而推動整個餐飲行業的創新變革和產業升級，更快建立餐飲行業新的體系和格局。

具體來說，大數據可以為餐飲企業提供從市場拓展(去哪開店)、業態選擇(開什么店)、開店選址(開在哪好)、顧客對菜品的喜好(吃什么菜)以及顧客選擇餐廳的關注因素等各個維度的指引。

例如，在顧客選擇餐廳的關注因素方面，大數據揭示了食客選擇餐廳的原因，關注點逐年上升的點有菜品口味好、食材新鮮、菜品多樣化等;關注點逐漸降低的有連鎖餐廳質量有保障、套餐優惠等。關注數據背后體現出的趨勢，對企業針對性調整經營重點有極大幫助。

又比如，數據顯示，最近幾年再做火鍋生意就不是一個特別明智的選擇。2012年前后，餐飲業進入調整期，整體餐飲業發展勢頭放緩，尤其是高端餐飲，在這期間，火鍋和團餐成為表現亮眼的兩個細分領域。但發展到2017年，火鍋行業的勢頭就明顯出現下滑。

數據顯示，從2015年開始，火鍋行業銷售規模增長速度連續三年在15%以下，2017年同比增速11.1%，要知道2014年火鍋行業銷售規模比上年增長了15.6%。

火鍋門店易于擴張，但同時因為質量參差不齊，淘汰率較高。經過幾年的發展，火鍋市場逐漸由增量向存量競爭過渡。統計數據顯示，2016年絕大多數一、二線城市的存量火鍋門店比年初有所下降。

從餐飲業整體規模的角度來看，火鍋雖然是我國餐飲業占比最大的細分品類，但在餐飲業整體規模中的占比依然不超過1/4，整體規模有限。

與此同時，中國火鍋人均消費價格為64.8元，34.4%的火鍋消費集中在60-65元這一大眾市場，80元以上火鍋則很少。一系列數據證明，當下階段切入火鍋市場，將面臨很嚴峻的競爭局面。

近幾年，我們對餐飲各業態數據進行了深入研究，發布了火鍋消費市場、國際美食、小吃、面條產業發展趨勢等一系列大數據研究報告，以大數據深入挖掘各業態發展趨勢、網點分布特征、消費者行為偏好以及連鎖品牌和分布等，賦能餐飲企業，給從業者及餐飲投融資者了解各業態行情提供了有力的數據參考。

餐飲大數據應用還需思想啟蒙

整個大數據行業發展經歷了數據資源紅利期、技術工具增長期、行業垂直應用落地期。餐飲行業大數據應用建立在整個大數據行業的發展基礎之上。

相比大數據行業的發展，餐飲行業的大數據應用除了有大數據公司的推動之外，兩大餐飲平臺正在幫助餐飲企業記錄數據，存儲數據，開發數據應用，并連接顧客-餐廳-供應鏈，構建產業全流程的數據鏈。

這樣的發展局面一方面可以讓餐飲企業直接到平臺使用大數據應用，但另一方面也讓絕大多數餐飲企業不愿意花錢構建自己企業的大數據能力，離開平臺的數據資源就只有很少數可以落地的應用，整體行業規模的增長受制于餐飲平臺數據的開放程度，這也是目前餐飲行業大數據公司非常少的原因之一。

就我國現階段情況來看，餐飲業大數據引用普及過程較慢，主要有四方面原因。

1. 絕大多數餐飲老板缺乏數據決策意識，沒有建設大數據能力的預算資金；

2.餐飲企業缺乏數據積累和大數據應用落地的軟硬件環境；

3.餐飲企業嚴重缺乏相關技術人才，整個行業也缺乏相關數據技術和應用能力的培訓；

4.真正垂直在餐飲行業的大數據應用和服務商太少。

四個原因中，最重要的是從業者的意識缺乏。這就好比：引擎再強大的車，碰到摸不著北的司機，照樣開不到目的地。大數據也一樣，如果不具備將業務問題轉變為可分析問題的數據思維，再怎么神話大數據都無法創造商業價值。

大數據的思維方式是借助數據的分析工具，在定位業務核心訴求之后，找到影響核心訴求的相關因素，依據數據分析結果，做出相應的決策。

在傳統的餐飲經營模式下，決策依據主要是個人經驗，外賣讓餐飲企業了解數據成為可能，除了訂單增量，復購率、到店轉化率、下單轉化率等傳統只能憑借直覺信息，有了準確的數據記錄，讓餐廳經營真正做到心中有數。

不得不承認的是，在當下環境中，所有的邏輯真的變了，經驗和核心能力無法幫我們洞察未來，只有基于對現實的理解，才可以真的理解變化是什么，機會在哪里，真正的挑戰和價值是什么？

從2018年開始，人與數字之間逐漸相融。數據雖不能預測未來，但是，數據一定能告訴你真實的現實。要回歸理性判斷，必須回歸到真實的場景當中。對周遭環境和發生事情清晰的了解，能夠幫助我們做出更有利于未來發展的決策。

比如，通過數據我們發現，受餐飲行業整體環境影響，餐飲門店數量變化較大，截至2017年底全國餐飲門店數量有578萬家，較2016年底減少24萬家，關店比開店多很多。

經數據計算，2017年餐飲行業關店率整體高于開店率，年度存活只有一半多。總的來看，中國餐飲行業開店風險仍然處于高位，但已經開始穩步下降。

從區域來看，華南地區餐飲業已發展到一定階段，比較成熟，競爭壓力也較大，因此投資風險相對較高，中西部餐飲還處于快速發展階段，投資風險相對較小。

從城市等級來看，一二線城市由于競爭壓力較大，其投資風險相對較高。五線城市多數為省直轄的縣級市，吸引力較強，其投資風險相對較大。

無論是對開店風險判斷，還是對投資風險判斷，都是數據分析給出的結論。大數據應用不是要獲取多少數據，而是要把理解行業的維度和思維框架搭建出來，基于數據構建的理解行業的思維模型才是大數據應用最有價值的東西。

目前，餐飲行業的大數據應用正在體現出兩個比較明顯的發展趨勢。

第一個是圍繞餐飲平臺的大數據應用，目前，美團點評、餓了么兩大平臺都在積極推動內部大數據應用的孵化和外部大數據應用服務商的扶持。

第二個是大數據應用在餐飲企業運營管理過程中的場景化正在不斷深化，具體應用包括大數據選址，客流數字化，會員標簽化，網絡口碑量化管理，菜品研發工具，外賣大數據營銷優化等。

未來，大數據在餐飲業的發展需要餐飲企業、餐飲平臺和餐飲大數據公司聯合推動。部分數據決策意識強的企業聯合餐飲大數據公司與餐飲平臺進行大數據應用的開發，構建大數據應用的樣板工程，并逐漸把大數據應用服務落地到餐飲企業經營管理流程中。