餐饮数据分析主要分析:

1、成本分析:固定资产折旧成本、租赁成本、人员及管理成本、采购成本等;

2、客户分析:会员活跃度,客群分布、人均消费、偏好分析,复购率、流失率等;、

3、营业情况:采购频率、利润率、top菜品及营业额、黄金时段、等位平均时间,上座率、翻台率等;

4、其他分析:季节分析、竞争力分析、最优价格模型、促销反馈等。

大数据分析在餐饮行业的应用非常广泛,从生产到客户服务都可以进行优化。

1. 运营效率。从分析市场趋势对库存消费的影响到温度对食品质量的影响,大数据可以帮助食品制造商和零售商确保他们始终提供尽可能高的质量。

2. 情绪分析。通过社交媒体网络对客户情绪的监测。利用自然语言处理等技术,数据分析工具对文本进行分类,将其分为积极的、消极的或中性的。任何负面评论都可以进行规模化分析,并采取预防措施防止负面言论的传播。

3. 市场购物篮分析。一种预测顾客接下来可能购买的最明显商品的技术。这个分析是基于消费者的购买历史和当前购物车中的商品。基于对市场购物篮分析的洞察,食品零售商和餐馆可以创造有效的组合交易,并改善他们的营销信息。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。