- 某知名連鎖餐飲企業的困惑
國內某餐飲連鎖有限公司(以下簡稱T餐飲)成立於1998年,主要經營菜,兼顧湘菜、川菜等綜合菜系。至今已經發展成爲在國內具有一定知名度、美譽度,多品牌、立體化的大型餐飲連鎖企業。員工1000多人,擁有16家直營分店,經營總面積近13000平方米,年營業額近億元。其旗下各分店均坐落在繁華市區主幹道,雅緻的裝潢,配之以精緻的飾品、燈具、器物,出品精美,服務規範。近年來餐飲行業面臨較爲複雜的市場環境,與其他行業一樣,餐飲企業都遇到了原材料成本升高、人力成本升高、房租成本升高等問題,這也使得整個行業的利潤急劇下降。人力成本和房租成本的上升是必然趨勢,如何在保持產品質量的同時提高企業效率,成爲了T餐飲企業急需解決的問題。從2000年開始,T餐飲企業通過加強信息化管理來提高效率,目前已上線的管理系統如下。
(1)客戶關係管理系統客戶關係管理系統詳細記錄了每位客人的喜好,爲顧客提供個性化服務,滿足客戶個性化需求。通過客戶關懷,提高客戶的忠誠度。例如,企業能隨時查詢今天哪位客人過生日或其他紀念日,根據客人的價值分類進行相應關懷,如送鮮花、生日蛋糕和壽麪等。通過本系統,還可對客戶行爲進行深入分析,包括客戶價值分析、新客戶分析與發展,並根據其價值情況提供給管理者,爲企業提供決策支持。
(2)前廳管理系統前廳管理系統通過掌上電腦無線點菜方式,改變了傳統“飯店點菜、下單、結賬一支筆張紙,服務員來回跑的局面”,快速完成點菜過程。通過廚房自動送達信息,服務員的寫菜速度加快,不需要再通過手寫,同時傳菜部也輕鬆不少,菜單會通過電腦自動打印出來,差錯率降低,也不存在廚房人員看不懂服務員字跡而搞錯的問題
(3)後廚管理系統信息化技術可實現後廚與前廳溝通無障礙,客人菜單瞬間傳到廚房。服務員只需單擊掌上電腦的發送鍵,客人的菜單即被傳送到收銀管理系統中,由系統的電腦發出指令,設在廚房等處的打印機立即打印出相應的菜單,廚師按單做菜。與此同時,收銀臺也打印出一張同樣的菜單放在客人桌上,以備客人查詢以及作結賬憑據,使客人明明白白地消費。
(4)財務管理系統財務管理系統完成銷售統計、銷售分析、財務審計,實現對日常經營銷售的管理。通過報表,企業管理者很容易掌握前臺的銷售情況,從而達到對財務的控制。通過表格和圖形顯示餐廳的銷售情況,如菜品排行榜、日客戶流量、日銷售收入分析等;通過統計每天的出菜情況,我們可以瞭解哪些是滯銷菜,哪些是暢銷菜,從而瞭解顧客的品位,有針對性地制定出一套既適合餐飲企業發展又能迎合顧客品位的菜餚體系和定價策略
(5)物資管理系統物資管理系統主要完成對物資的進銷存,實際上就是一套融採購管理(入庫、供應商管理、賬款管理)、銷售(通過配菜卡與前臺銷售聯動)、盤存爲一體的物流管理系統。對於連鎖企業,還涉及統一配送管理等。通過以上信息化的建設,T餐飲已經積累了大量的歷史數據,有沒有一種方法可幫助企業從這些數據中洞察商機,提取價值?在同質化的市場競爭中,怎樣找到一些市場以前並不存在的“撿漏”和“補缺”呢
- 1.2從餐飲服務到數據挖掘
企業經營最大的目的就是盈利,而餐飲業企業盈利的核心就是其菜品和顧客,也就是其提供的產品和服務對象。企業經營者每天都在想推出什麼樣的菜系和種類能吸引更多的顧客,究竟顧客各自的喜好是什麼,在不同的時段是不是有不同的菜品暢銷,當把幾種不同的菜品組合在一起推出時是不是能夠得到更好的效果,未來一段時間菜品原材料應該採購多少…T餐飲的經營者想儘快地解決這些疑問,使自己的企業更加符合現有顧客的口味,吸引更多的新顧客,又能根據不同的情況和環境轉換自己的經營策略。T餐飲在經營過程中,通過分析歷史數據,總結出一些行之有效的經驗。口在點餐過程中,由有經驗的服務員根據顧客特點進行菜品推薦,一方面可提高菜品的銷量,另一方面可減少客戶點餐的時間和頻率,提高用戶體驗。口根據菜品歷史銷售情況,綜合考慮節假日、氣候和競爭對手等影響因素,對菜品銷量進行預測,以便餐飲企業提前準備原材料。
定期對菜品銷售情況進行統計,分類統計出好評菜和差評菜,爲促銷活動和新菜品推出提供支持。口根據就餐頻率和金額對顧客的就餐行爲進行評分,篩選出優質客戶,定期回訪和送去關懷。上述措施的實施都依賴於企業已有業務系統中保存的數據,但是目前從這些數據中獲得有關產品和客戶的特點以及能夠產生價值的規律更多依賴於管理人員的個人經驗。如果有套工具或系統,能夠從業務數據中自動或半自動地發現相關的知識和解決方案,這將極大地提高企業的決策水平和競爭能力。這種從數據中“淘金”,從大量數據(包括文本)中挖掘出隱含的、未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢,並用這些知識和規則建立用於決策支持的模型,提供預測性決策支持的方法、工具和過程,就是數據挖掘;它是利用各種分析工具在大量數據中尋找其規律和發現模型與數據之間關係的過程,是統計學、數據庫技術和人工智能技術的綜合。這種分析方法可避免“人治”的隨意性,避免企業管理僅依賴個人領導力的風險和不確定性,實現精細化營銷與經營管理。
1.3數據挖掘的基本任務
數據挖掘的基本任務包括利用分類與預測、聚類分析、關聯規則、時序模式、偏差檢測、智能推薦等方法,幫助企業提取數據中蘊含的商業價值,提高企業的競爭力。對餐飲企業而言,數據挖掘的基本任務是從餐飲企業採集各類菜品銷量、成本單價、會員消費、促銷活動等內部數據,以及天氣、節假日、競爭對手以及周邊商業氛圍等外部數據;之後利用數據分析手段,實現菜品智能推薦、促銷效果分析、客戶價值分析、新店選點優化、熱銷/滯銷菜品分析和銷量趨勢預測;最後將這些分析結果推送給餐飲企業管理者及有關服務人員,爲餐飲企業降低運營成本、增加盈利能力、實現精準營銷、策劃促銷活動等提供智能服務支持。1.4數據挖掘建模過程從本節開始,將以餐飲行業的數據挖掘應用爲例來詳細介紹數據挖掘的建模過程,如圖1-1所示1.4.1定義挖掘目標針對具體的數據挖掘應用需求,首先要明確本次的挖掘目標是什麼?系統完成後能達到什麼樣的效果?因此,我們必須分析應用領域,包括應用中的各種知識和應用目標,瞭解相關領域的情況,熟悉背景知識,弄清用戶需求。要想充分發揮數據挖掘的價值,必須對目標
