数字化餐饮如何经营，1篇文章让你快速学习！——九数云BI

数字化餐饮的应用场景：

• 示例一：KFC利用大数据分析了顾客的购买历史，发现了许多“隐藏”的关联规则。通过这些规则，他们推出了“套餐推荐”，不仅提升了顾客的用餐体验，还显著提高了客单价。
• 示例二：某家高端餐厅集团通过大数据对会员进行细分，发现了一个高消费频率但对健康饮食有特别需求的群体。于是，他们推出了一系列健康菜品，专门针对这一群体进行营销，成功吸引了更多的健康意识强的顾客。
• 示例三：某知名火锅连锁店利用大数据预测了不同季节和天气条件下的菜品需求变化。他们及时调整了菜单和原料采购计划，减少了食材浪费，同时保证了顾客的需求得到满足。

总结来说，大数据应用为餐饮连锁门店带来了前所未有的机遇。通过精准的数据分析和个性化的服务，大数据应用不仅提升了销量，更提升了顾客的忠诚度和满意度。在这个智能化的时代，餐饮企业必须拥抱大数据应用，才能在竞争中立于不败之地。

那么上述场景从技术角度来说是如何实现的呢？我就拿我服务过的餐饮企业作为案例分享一下

一、数字化餐饮的用户消费场景的应用

1. 用户自主点餐——加价购推荐 & 再来一单推荐

1.1 了解顾客喜好：通过分析顾客的购买历史，可以识别出他们的偏好。例如，如果顾客经常购买辣味菜品，AI就可以推荐其他辣味或搭配辣味的菜品。

1.2 发现搭配商品：使用关联规则学习算法，如Apriori或FP-Growth，找出经常一起购买的商品组合。例如，如果许多顾客在购买汉堡的同时也会购买薯条，AI就可以将这两者作为搭配推荐给其他顾客。

1.3 个性化推荐：结合顾客的行为、偏好和实时上下文信息，提供个性化的商品推荐。例如，如果顾客在工作日的午餐时间访问门店，AI可以推荐快速且价格合理的套餐。

2. App/小程序首页个性化推荐

2.1 定制首页：每个顾客看到的首页和推荐内容都是为他们量身定做的。例如，如果顾客喜欢素食，首页就可以展示素食菜品。

2.2 动态更新：顾客每次看到的内容都是最新的，根据他们刚刚做了什么来改变。例如，如果顾客刚刚浏览了甜点，首页就可以推荐其他顾客好评的甜点。

3. 在餐厅门店采购订货场景应用

3.1需求预测 & 库存管理智能化：

• 预测需求：AI通过分析历史销售数据，可以预测哪些商品接下来会卖得好。例如，在节假日或特殊活动期间，某些菜品的需求可能会增加。
• 告诉店家订多少货：根据预测结果，AI可以告诉店家应该订多少货，避免库存太多或太少。例如，如果预测显示某款新推出的菜品将大受欢迎，AI就会建议门店增加该菜品的订货量。
• 自动化补货：AI可以与订货系统集成，实现自动化补货。这样，门店就无需担心因人为因素导致的订货错误，可以更专注于提升菜品质量和服务水平。

3.2 原料订货场景智能化

• 算出需要多少原料：AI会分析历史销售数据和市场趋势，计算出需要准备多少原料来满足顾客的需求。
• 保证有足够的存货（安全库存）：AI会建议店家保持多少原料存货，以备不时之需。例如，在天气变化或突发事件导致原料供应不稳定时，有足够的安全库存可以保证门店的正常运营。

3.3履约异常监控 & 供应商评级智能化

• 监控订货异常：AI会监控订货情况，如果发现有奇怪的变化会提醒店家。例如，如果某个原料的订货量突然大幅增加，AI会分析原因并提醒门店注意。
• 告诉供应商每家分多少：AI还会帮助店家决定每个供应商应该订多少货。例如，如果某个供应商的原料价格更优惠或质量更好（基于市场口碑、到货检查、履约效率等等），AI会建议增加该供应商的订货量。

二、数字化餐饮：实现原理

• 模型训练与测试：在AI平台上进行算法模型的训练和测试，确保模型的准确性和鲁棒性。
• 模型部署：将训练好的模型部署到AI平台，以便上层应用调用，实现快速响应市场变化。
• 系统集成：确保AI平台能与现有的系统（如订购系统、采购平台）无缝对接，提高整体供应链的自动化水平。
• 持续学习与优化：设置AI模型定期从新数据中学习，以适应市场变化，持续优化推荐和预测的准确性。

三、数字化餐饮：工具选择

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