在餐饮行业中，因为同质化程度高导致顾客粘性较低，商家往往会进行会员运营来留存客户，从而实现精准营销。想要提升会员的贡献，就需要对会员进行科学合理的分类，深入分析会员的消费和储值习惯，并基于餐饮会员数据分析优化会员活动，从而提高老会员的留存率，促进新会员的增长。

然而，很多商家在餐饮会员数据分析过程中面临数据分散、统计复杂、分析不直观等问题。九数云BI 作为一款零代码的数据分析工具，可以帮助餐饮商家快速搭建会员数据看板，实现会员画像、RFM分析、流失预警等关键功能，让数据真正赋能运营决策！

一、餐饮会员信息收集

餐饮会员数据分析的第一步是收集完整的会员信息，包括基础信息和消费行为数据。

会员基础信息

会员消费数据

在收集数据后，首先根据消费金额、消费频次、入会时间等维度对会员数据进行基础分类与整合，再结合关键指标深入计算 RFM 值、会员生命周期、消费偏好 等详细信息，从而挖掘不同类型会员的消费特征，为精准营销和个性化运营策略提供数据支持。使用九数云BI，可以直接对接各类餐饮会员系统，一键生成分析报表，让商家不再为数据整理发愁！

以下看板为九数云BI模板数据，非用户真实数据。

二、餐饮会员基础数据分析

餐饮会员基础分析主要用于衡量整体消费情况，其中新增会员数、会龄人数分布、会龄消费分布是衡量会员运营效果的三个核心指标。商家可以通过这些数据制定更精准的销售策略和促销活动。

不同会龄会员消费统计

结合入会时间，可以直观地观察不同会龄会员的消费金额和消费次数。例如：

会员新增与流失分析

从时间维度进行纵向对比，分析不同时间段内，不同会龄客户的增长情况，观察增长趋势是否一致，以及是否存在波动和周期性变化。

三、会员画像分析

在掌握会员的消费习惯后，商家需要进一步进行餐饮会员数据分析，分析不同会员的特征，并制定差异化运营策略，提升会员忠诚度。

RFM会员分层

为了更好地区分客户类型，我们采用RFM分析，按最近一次消费时间（R）、会龄分布（F）、人均消费金额（M）3项指标，定义5大类型群体：

例如，一般客户：重要客户现阶段数量约为 2：1。说明了重要客户对业务的影响较大，我们可以分析这两个细分群体的特征和差异，以便更好地了解他们的需求和偏好。

此外，结合 RFM 模型，商家可以分析哪些活动提升了高价值会员的消费频率，或是否因营销活动提升了整体客单价。

会员类型分析

根据消费情况，将会员细分为：

通过分析活跃度，识别需要维护的重点会员，并制定针对性的激励措施，如专属折扣、会员日特惠等。

会员偏爱菜品

针对重要客户的需求偏好，在会员菜品销售板块，我们可以深入分析不同菜品的销量及其连带性。通过对图表的分析我们可以清晰地了解不同菜品的销量、销售金额以及会员高连带菜品。

例如，在主菜中，农家小炒肉、霸王红烧肉、清蒸海鲈鱼等菜品销量较高，且后两者利润客观，可以放在菜单中较为显眼的的地方，而龙井虾仁销量较少，且其经常作为连带菜品，虽其利润可观，但应进行下架或改良。

结合会员分类及菜品销售情况，进一步细化会员画像，包括性别、年龄段、消费偏好等。例如：

总结

通过餐饮会员数据分析，商家可以精准掌握会员消费习惯，进行精准分层、优化营销策略、提升复购率，并根据消费偏好调整菜品结构，从而提升客单价和会员忠诚度。

九数云BI提供一站式餐饮会员数据分析解决方案，助力商家轻松打造数据驱动的会员运营体系。