[食話嫦說]兩年前，用IPDA點餐對餐飲行業來說是一件新鮮事。但兩年后，這種新鮮也只是大巫見小巫了。最近麥當勞竟然在中國市場引入了自創漢堡的項目，給消費者提供24種食材，讓消費者在一個足有半平米的大PAD上自行搭配，然后刷卡支付。吃麥當勞叔叔的漢堡進入中國25年，還從來沒有像現在這么干過。
麥當勞也僅是一個案例而已。在移動互聯網、互聯網+等火爆概念之下，我們從來沒感覺到餐飲這樣一個熟悉的消費場景其實也是很“酷”很“爽”的。因為到餐廳吃飯以前只能銀聯刷卡，現在微信、支付寶等各種更便捷的支付已經逐步殺到。以前要出去吃飯，我們只能老老實實地到餐廳去，甚至繁忙時候還要排隊，但現在我們可以用手機輕松地叫個外賣，或者用手機提前訂好桌，順便把菜點好、把賬結好，到餐廳后菜已經滿滿地擺上桌。
餐飲行業數字化的改造已經普遍到來。但在這些數字化的體驗背后，還蘊藏著一個大大的空間--大數據的運用。
數據，已經滲透到現在每一個行業。企業對海量數據的挖掘和運用，預示著一個新的增長端口打開了。大數據究竟是什么？以服裝行業為例，一家數十億規模的企業，其消費者起碼是百萬級的。如果能夠通過系統將這些消費者的數據一個個抓起來、并進行很好的分析，可以讓服裝企業很好地了解到不同區域的消費者的消費需求，從而讓企業能夠在生產上就能進行更有針對的研發，然而更精準地向市場投放個性化的產品，服務好消費者。
相對于服裝行業而言，即使同一個餐飲品牌不同門店的同一道菜或許都有口感的差異，因此餐飲并不是一個標準消費品。有人可能會懷疑，餐飲是隨意性消費很強的行業，大數據挖掘究竟能有多大意義？
我們不妨先從其他行業的發展軌跡倒推大數據在餐飲行業的用處。要搜集大數據，首先要生成顧客的賬戶信息。這個賬戶信息能記錄下客人對餐廳的出品和服務的評價；能記錄下消費者特殊的消費偏好、消費能力甚至消費者的等待時長、用餐時長等數據。這些數據在餐廳給客人做合理的食譜推薦時可提供依據。
具體而言，可能會觸及以下一些消費場景。比如一個餐廳推出牛肉新菜式，系統會自動將信息推送到有喜好牛肉的消費者的手機中。再比如餐廳發現其某款菜式特別熱銷，想開發成工業化產品進入家庭，那么系統能精準地找到喜歡這道菜的消費者作意見反饋和消費測試，甚至這批消費者很可能就是這款新品未來的首批種子用戶。
總之，大數據在餐飲行業應用的意義在于為餐飲企業節省成本、增強管理、提升客源和業績、提升消費者的服務體驗。
不過有一點值得關注。所謂大數據，現在對于餐飲行業而言僅是小荷才露尖尖角。現在不少餐飲企業已經從會員管理系統搜集數據，但搜集信息只是第一步，后面還有大量的數據分析工作。而這一塊，大部分餐飲企業并不懂如何做。另外，要讓這些數據真正發揮功效，需要一個精細化運營的階段，這或許需要一個比較長的周期才能見效果。這一點，連麥當勞這樣成熟的餐飲連鎖也向筆者坦承，其目前對大數據的運用還只在起步階段。
不過我們也不妨大膽遙想一下。某天你下班路上饑腸轆轆，正準備打電話叫個香辣培根PIZZA外賣回家飽餐一頓，但餐廳的話務員可能告訴你：“女士，建議您點個其他PIZZA試試？因為后臺監測到您前兩天喉嚨發炎去了趟醫院。”而如果你在猶豫究竟該點什么PIZZA時，話務員可能又提醒你：“女士，您之前點過好幾次芝士PIZZA，您是要繼續點芝士PIZZA還是試試我們最近推的新口味？”當你下完訂單報上家庭住址后，話務員可能又會提醒你：“女士，根據您手機顯示的定位信息，您距離我們最近的門店大概300米，如果您選擇到門店自取，會比我們送餐提早半個小時吃到PIZZA哦。”
這種消費場景似乎有點“恐怖”，但未來也并非沒有可能。
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