餐饮如何用数据说话

‘壹’ 餐饮企业如何得到准确的各种经营数据，便于分析

您好，你的问题，我之前好像也遇到过，以下是我原来的解决思路和方法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！食客行为喜好：例如什么天气哪种产品卖的最好，客户喜欢什么盛放器皿的商品，客户来店到底喜欢哪些商品，天气污染对产品销售有什么影响等，并利用这些分析结果确定目标客户的消费行为，针对性的做经营调整。

成本控制：主要是原材料的管理，实现规范化使用原材料，杜绝在生产过程中出现严重损耗，如果出现问题，也可快速发现，做到心中有数。也可在原材料采购的时间以及数量上得到参考，以便降低采购成本。

《复盘分析》是面向餐饮企业，拥有优秀视觉体验、简单易懂的在线数据分析平台,
让经营者能够通过全新方式认识自己的业务，从数据到决策的自然过渡，无师自通，不必猜测，而是确实的知道如何更快、更明智地进行决策。《复盘分析》的潜在目标客户广泛分布在中餐、西餐、简餐、酒吧、咖啡吧、茶社等餐饮业的各领域中。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

‘贰’ 餐饮行业，如何做到数字化经营

数字化的本质是实现数据的互联互通，把餐饮产业链上的角色、场景整合起来，收集到越多越完整的数据，形成各种行为大数据，指导经营决策

‘叁’ 身为餐饮部经理，如何做好餐饮经营分析，需要哪些数据！

餐饮的经营分析 餐饮的经营分析重点在以下三个方面： 收入、成本及有关经营数据分析；客源 构成及人均消费情况分析；菜肴分析、收入、成本及有关经营数据分析 (一) 分析目的 通过对营业收入，成本分析，判断自己是否成功地获得了较多的营业收入， 而把费用降低到最低。 (三) 分析要点 1．总营业收入＝各餐厅食品收入＋酒水商品收入＋服务费 2．各餐厅收入＝食品酒水总收入/餐厅个数 3．餐饮部使用率＝客数/座位数 4．每个座位销售额＝食品酒水销售额/座位数 5．每客消费额＝食品酒水销售额/客数 6．酒水销售额与食品销售额的比例＝酒水销售额/食品销售额 7．食品成本率＝食品成本/食品销售额×100% 8．劳动成本＝餐饮部劳动成本/食品酒水销售额×100% (四) 分析步骤 1.例如财务报表显示餐饮成本超标，那么餐饮可从如下 6 个方面找到成本 超标的原因： (1) 菜单计划问题：① 菜单菜品是否过多，过单调；② 菜单中高成本与低 成本是否均衡； ③ 低成本菜肴推销是否有力；④ 成本增加时，菜价是否需要 调整。 (2) 采购问题：① 容易变质的餐料是否采购过多；② 是否存在无竞争性采 购；③ 采购监控系统是否失灵；④ 采购过程是否存在舞弊漏洞。 (3) 验收问题：① 如是否存在收货私存，验收是否设有检查发票、价格、 数量的准确性 ；② 接受质量不好或重量不足的货品等。 (4) 储存问题： 如是否因储存不当导致香料腐败， 贮藏室管理是否有问题等。 (5) 票据控制问题：各种票据控制是否到位。 (6) 准备与加工问题：是否粗加工浪费，是否存在没有按标准化烹调制作； 客人订餐不准确造成提前加工的浪费等。 (7) 服务问题：上菜时是否使用标准器皿等。 (8) 销售问题：如服务员偷吃，客人记账，因服务投诉打折，内部宴请和折 扣规定不严格等 。 2．对其他经营数据做历史会计年度比较 (五) 分析评价及对策 通过分析，主要评价当期餐饮营业额及成本控制是否处于最佳状态，往期的 经营和新的销售手段是否奏效，并针对于当期问题提出有关对策。 1．增加收入额的对策；2. 降低成本的对策；3. 增加座位使用率的对策。 客源构成及人均消费情况分析 (一) 分析目的 了解各餐厅客源构成情况，掌握当期各种客源对饭店营业额的贡献，并进一 步强化市场定位 。 (二) 分析要点 1. 各种客源的实现收入比； 2．各餐厅的人均消费与该餐厅市场定位的比较。 (三) 分析步骤 1．按照宴会、团队，会议用餐(场租)及散客将客源消费情况予以划分。 2．将每种客源的收入额与历史月(年)底比较，发现每种客源市场的潜力。 如倘若当月会议 、团队引发餐饮营业额大幅度上升，应鼓励和要求销售部大力 推销团队、会议市场。又如婚宴市场有潜力，应提前计划下个经营期婚宴的销售 问题。 3．根据公式计算出各餐厅的人均消费水平。如：高档餐饮定位高档市场人 中档餐饮定位中档市场， 人均消费定在 50 元～ 均消费应在 15 0 元～200 元之间； 80 元之间；自助餐厅定位市民消费，人均消费定在 30 元～50 元之间；这样根据 各餐厅的实际人均消费额是否在计划之中，以验证市场定位与餐厅消费是否吻 合。 (四) 分析评价和对策 对客源市场的分析， 可以帮助餐饮管理者解决不同客源的动态变化及客源潜 力，以便于经营者对不同客源拿出经营销售对策。如：对不同客源的销售对策； 对不同客源的菜肴对策；对不同客源的个性化服务对策等。 对餐厅人均消费的分析， 可以帮助餐饮管理者掌握不同餐厅实际消费与餐厅定位 是否一致； 帮助经营者对不同餐厅的消费拿出决策，如：是否应调整高低档菜 肴比例，是否应引入部分菜肴，是否应调整菜肴价格等。 菜肴分析 (一) 分析目的 通过分析了解哪些菜肴受客人欢迎，哪些菜肴对餐厅利润贡献较大，便于对 菜单进行更正、 取舍。 (二) 分析方法 ME 分析法：即通过对餐厅菜品的畅销程度和毛利率高低的分析，确定哪些 菜品畅销且毛利又高；哪些菜既不畅销，毛利又低；哪些菜品虽然畅销，但毛利 很低；哪些菜虽不畅销，但毛利较高。 (三) 分析步骤 做菜肴分析不是把所有的菜拿到一起来分析，而是按类，分菜式分别进行， 中餐菜肴可分四类：冷盘、热菜、汤类、面类。西餐菜肴可分六类：开胃品、汤 类、色拉、主菜、甜食、饮料。 (四) 分析评价及对策 对以上分析的不同类别的菜肴采取不同的方式及对策： 1．明星菜：是餐厅的赢利项目，应保留菜单，且放在菜单显眼处，保证该 菜质量的延续性 ，不再轻易更改(摆盘及大小等)，价格可以灵活。 2．耕马菜：是餐厅薄利多销的项目，如果价格不太低，可保留，作为吸引 客人到该餐厅的诱饵。在菜单中可放在不显眼处，但当该类菜明显影响了赢利高 菜肴销售时也应当调整。 3．问号菜：不畅销，但高利润的菜，可以迎合一些愿支付高价的客人；但 如果销量低，应取消该菜；倘若保留，则应放在菜单显眼处，同时做一些特价促 销或降价。 4．狗菜：不畅销，低利润菜，一般马上在菜单上取消，但这种菜有时可用 于宴会和特别定单，用于宴会营养平衡和价格平衡使用。 进行了菜单分析后，在增加菜品时应考虑以下几个问题： 1．低操作技能及低人力成本；2. 高知名度及发展潜力；3. 成本稳定；4. 不 易在家庭制作的菜；5. 低成本、好销路；6. 较高的利润率。 综上所述，通过餐饮经济活动分析，可帮助餐饮经营者找出增加收入和控制 成本的有效渠道 ，抓住客源找准市场定位，同时提供及时修改菜单，推出菜品 的方法。

‘肆’ 餐饮业经营的数据

对于餐饮业经营有用的数据，那太多了！此次，我就以高佳庄在实际经营中通过数据挖掘带来的管理提速为蓝本，与大家分享如何让数据更有意义。

1、数据多维度分析：利用矩阵分布结合毛利与销量打造聚焦菜

以往我们在分析各档口菜品结构时，会分析档口标准毛利结构，会分析菜品销量排行。但是如果不能同时结合毛利与销量，是无法体现菜品对于这个档口在营业及毛利上的贡献的，所以结合菜品销量和标准毛利率来做矩阵分布（原点取档口标准日销量的期望值标准毛利的期望值），这样就能更好地看出该档口的菜品结构。

另外，菜品的聚焦过程其实也是借助这个数据图表工具不断打造明星菜、淘汰瘦狗菜的过程。档口对明星菜的聚焦做好之后，是能够提升上菜速度、顾客满意度、菜品出品稳定性的。

拆分收入就像剥洋葱一样，让我们更清楚地了解到自己的增长点与下降点，威胁点与机会点。

分析费用与利润也是如此，并不是单一的看一个金额、增额或增幅，而是去各个维度与深度了解经营状况。

6、信息化建设激发数据价值：软件技术与企业实际业务相融合

无论是数据处理方式，还是数据解读思维，都离不开一个很重要的基础——信息化建设。

高佳庄副总兼财务总监费丽丽女士讲述：我们首先应该明确自己需要什么样的信息化，这是需要我们自己在信息化建设之前通过大量调研来掌握的。以我们正在使用的天财商龙餐饮管理系统系列产品来说，他们的产品功能非常丰富，我们需要结合自己的实际需求来进行匹配，才能让功能、数据发挥最大的价值。

比如一个买单支付，天财商龙的餐饮管理系统产品就有很多应用场景，而我们在经营过程中会有包厢的买单、散座的买单、早茶的买单、团队的买单等等。考虑顾客体验和我们的管理要求，我们在散售区，特别是需要便捷度的早茶场景中使用的就是线上的扫码支付。而包厢里面的结算，我们则通过在预结单下生成三合一的二维码的方式，保障了客人买单的仪式感和便利性，同时也满足了我们减少服务员进出包厢次数的管理需要。

这样的例子还有很多，根本上其实还是信息化产品能够满足我们的需求，而我们自己也要更多地让数据深入结合业务与一线。

餐饮信息化建设已经成为餐饮企业的一门必修课，在这样的背景下，我们借助平台和技术获取数据变得越来越简单，但同时，我们可获取的数据量也越来越大。因此，如何通过数据或数据的再处理挖掘数据背后的意义，用数据发现问题、解决问题，让数据辅助经营、成为决策依据，是需要不断深入学习的。

以上内容收录在《天财商龙餐饮研究院经典课程实录（第二辑）》中，禁止转载！关于餐厅经营的方方面面，欢迎采纳、关注，与我们共同探讨！

‘伍’ 餐饮行业怎么才能玩转大数据

中国餐饮市场这几年似乎进入了黄金发展期，在北上广深这样的一线城市里，每天都有150
家新开业的餐厅。他们的出现就是为了满足中国老百姓们变化多端的味蕾需求。但是，很少人观察到每天倒闭的餐厅也不在少数，毕竟商铺空间就那么些，旧的不去，新的不来。

《2016-2021年互联网对中国餐饮行业的机遇挑战与应对策略专项咨询报告》

• 简单说说大数据是什么

先简单说说对大数据的认识，美国领先的信息技术研究和咨询公司Gartner 在2001 年就对大数据有过一个定义。之后，着名的商业分析软件公司SAS
增加了两项，大致理解如下：

1. 大量来源的数据：交易数据，非结构化的社交媒体数据，传感器、机器之间的交互数据等都是来源不同的大数据;

2. 高速更新的数据：大数据发生的场景和时间都是瞬息万变。引用传感器、智能检测方式、RFID 的标记将可以用于记录这样高速更新的数据。

3. 多形式的数据：结构化的数据经常以数字化的形式在数据库中，但是还有文件、邮件、视频、金融交易、社交媒体帖子、顾客的喜好意见等非结构化的数据;

4. 随时变化的数据：数据很有可能是高度不连续的，因为有阶段性的影响。餐厅中忙碌的时候，大量数据发生，但是非忙碌的时候很多数据就停止更新了。

5. 复杂的数据整合：数据来自多个渠道，要将数据关联、匹配、清洗和转变形式是非常大挑战。

餐饮大数据的挑战会比线上更加艰巨，因为非结构化的数据占比非常大。顾客的一言一行都是对商家产品和服务的态度，消费行为也就是在这些态度中表现出来的。支付、点单、评价、拍照分享、使用打折优惠、顾客(会员)管理CRM
等等只是(餐饮)大数据的一些数据节点即决策结果。产生这些数据节点的决策过程更有挖掘价值，能够反映顾客自身条件，并可以指导如何用产品和服务更好地满足顾客。

餐饮大数据怎么玩

要充分挖掘产生数据节点的决策过程，有一个最实用和简单的方式：将数据节点做更细的分类，找出决策过程中的次级数据节点。

大众点评已经将原本简易的总体打分、平均消费、照片的评价体系做的越来越细分，增加了关键字可选项评价、推荐菜品评价，门店环境照片、菜品照片、价目表。美国的同类型服务Yelp也将评分应用到了菜品分量(Portion
size)、质量和口味(Quality/Flavor)、价位(Price)、服务(Service)、菜单可选性(Menu
options)、地理位置(Location)、气氛(Ambience)、噪声程度(Noise Level)多个维度。

看到餐饮大数据的玩法如此日新月异，应用大数据做营销的我们这批创业者感到异常兴奋。不过，兴奋之余还是会面临很大的挑战。大家是否考虑过，这样复杂和完整的数据有这么容易采集到么?即使大众点评和Yelp
这样的平台也不能让顾客自愿、完整、连续地完成评价数据的录入。退一步说，即使这些数据的采集达到我们满意的程度(实际上完全不切实际)，我们又应该如何使用呢?

• 一次性提出这么多问题，感觉头脑要爆炸了，还是一个个来讨论吧。

完善数据采集体系永远是第一步。要采集这么多决策过程中的次级数据节点既是技术问题、产品问题，又是商业模式问题：

1. 让顾客自愿录入数据，背后的逻辑是数据是相对真实反映顾客自身条件;

2. 让顾客完整录入数据，背后的逻辑是产品体验是符合顾客使用需求和让顾客感兴趣的;

3. 让顾客连续录入数据，背后的逻辑是需要有一定的激励机制对应合适的商业模式。天下有免费午餐，但是没有永远免费的午餐;

中国有评价数据平台如大众点评，支付交易数据平台如支付宝、微信支付、点评闪惠以及和他们对接的POS
产品;还有数百家从事(移动)点单、小票处理业务和提供顾客(会员)管理CRM
产品服务的公司。他们正在为餐饮大数据体系带来各种尝试，相信数据采集问题在这样的竞争环境中一定会很快找到最适合各类业态的解决方案。

那么问题又来了，大家都在从产品体验和竞争角度攻克数据采集这个大问题，一旦这个问题被很好的解决，他们又应该如何使用这些大数据呢?大数据应该用来提供更有价值的服务，帮助商家提高运营效率、服务水平和市场营销水平。

我们认为将(餐饮)大数据应用到市场营销领域是有很大空间的。参考电商的发展，互联网作为一个渠道平台，引用的起步领域一般是产业链下游——营销环节。

• 餐饮大数据营销

一切营销的方式原理都逃不过“什么时候，给什么人，发送什么内容”这3 个要素。简单地说，把大数据的价值输出到这3 个要素上就可以满足商家的需求。

如今商家都在玩转微信营销，用创意的文案和内容吸引粉丝，促进他们到店消费。仔细一想微信营销过程中大数据的应用似乎和商家没有太大关系，或者说微信拥有大量的数据分析基础，但商家无从上手。营销话题和内容苦苦思索，发送对象和时间选择停留在拍脑袋时代。微信营销不是一门简单的学问，从事媒体的人玩得转，每天招呼生意的人就不一定了。大数据的应用需要提供一种日常化、数据化、自动化的顾客营销方式。服务提供商应该为做生意的人减轻运营负担，让他们知道科学的营销方式和付出的优惠是如何绑定的，效果又是怎么样的就足够了，剩下的工作量就让计算机和大数据来完成吧。

最近很火爆的人工智能和围棋大师对弈，告诉我们一个简单的逻辑，在有限的规则“四颗棋子可以围住并吃掉一颗棋子，棋盘上占有面积大的赢得比赛”之下，人脑是不太可能战胜不断学习和处理巨大运算量的电脑。

同样的道理，日常化营销内容如(限时、随机)优惠券、(限时)折扣券、(可分享)红包、生日/星座关怀、买一送一、第二份半价、四人同行一人免单、特惠商品、消费返现、积分兑换、(VIP)会员权限等，是在一定范围内的有限玩法。大数据可以帮助实现告诉运算并科学推荐发送的时间和发送对象。在这一点上，人脑也是无法挑战电脑的。

• 永远需要人的智慧

在没有规则的情况下，人类智慧依然是不可被替代的。餐饮商家需要应该把更多营销精力投入到创意事件上，帮助餐厅增加品牌认知度。如西贝策划的情人节亲吻姿态对应不同的折扣。这样的创意营销策划是计算机和大数据也没有办法代为实现的，太多非结构、不连续、难整合的数据需要理解，并指导决策。

大数据自动化和人类智慧结合的营销方式没有人们想象中的那么神秘和遥不可及，中国千万餐饮商家需要的较为通用的解决方案已经可以实现了，是时候让他们拥抱大数据营销了。