編者按：用數據將傳統餐飲門店信息搬到線上，大眾點評興起；以數據化為基礎，餐飲門店經營實現移動化，點單、叫號、排隊模式火了。目前，餐飲行業的數據應用更多在供應鏈管理和餐飲門店運營狀況實時監控分析，每個餐飲商家各自為戰，實際數據的應用比大數據的應用更多，而大數據更多用于用戶畫像和少數大企業的經營管理。不過，基于大數據在電商的應用和餐飲的發展趨勢，大數據的應用未來可期。
中國餐飲市場這幾年似乎進入了黃金發展期，在北上廣深這樣的一線城市里，每天都有150家新開業的餐廳。他們的出現就是為了滿足中國老百姓們變化多端的味蕾需求。但是，很少人觀察到每天倒閉的餐廳也不在少數，畢竟商鋪空間就那么些，舊的不去，新的不來。
作為美國硅谷回來的海歸學子，大數據營銷和人工智能從業者，連續創業愛好者（對未成功創業者的比較委婉的說法），我們看到餐飲行業是最不能被電商平臺沖擊的巨無霸領域。無論出于社交、商務還是娛樂休閑等原因，我們每天都有必要走進餐飲。挖掘（餐飲）大數據并用高性價比的方式傳遞給實體商家是我們的使命，也給我們提供了一片廣闊的發展空間。
簡單說說大數據是什么
先簡單說說對大數據的認識，美國領先的信息技術研究和咨詢公司Gartner在2001年就對大數據有過一個定義。之后，著名的商業分析軟件公司SAS增加了兩項，大致理解如下：
1.大量來源的數據：交易數據，非結構化的社交媒體數據，傳感器、機器之間的交互數據等都是來源不同的大數據;
2.高速更新的數據：大數據發生的場景和時間都是瞬息萬變。引用傳感器、智能檢測方式、RFID的標記將可以用于記錄這樣高速更新的數據。
3.多形式的數據：結構化的數據經常以數字化的形式在數據庫中，但是還有文件、郵件、視頻、金融交易、社交媒體帖子、顧客的喜好意見等非結構化的數據;
4.隨時變化的數據：數據很有可能是高度不連續的，因為有階段性的影響。餐廳中忙碌的時候，大量數據發生，但是非忙碌的時候很多數據就停止更新了。
5.復雜的數據整合：數據來自多個渠道，要將數據關聯、匹配、清洗和轉變形式是非常大挑戰。
餐飲大數據的挑戰會比線上更加艱巨，因為非結構化的數據占比非常大。顧客的一言一行都是對商家產品和服務的態度，消費行為也就是在這些態度中表現出來的。支付、點單、評價、拍照分享、使用打折優惠、顧客(會員)管理CRM等等只是(餐飲)大數據的一些數據節點即決策結果。產生這些數據節點的決策過程更有挖掘價值，能夠反映顧客自身條件，并可以指導如何用產品和服務更好地滿足顧客。
餐飲大數據怎么玩
要充分挖掘產生數據節點的決策過程，有一個最實用和簡單的方式：將數據節點做更細的分類，找出決策過程中的次級數據節點。
大眾點評已經將原本簡易的總體打分、平均消費、照片的評價體系做的越來越細分，增加了關鍵字可選項評價、推薦菜品評價，門店環境照片、菜品照片、價目表。美國的同類型服務Yelp也將評分應用到了菜品分量（Portion size）、質量和口味（Quality/Flavor）、價位（Price）、服務（Service）、菜單可選性（Menu options）、地理位置（Location）、氣氛（Ambience）、噪聲程度（Noise Level）多個維度。
看到餐飲大數據的玩法如此日新月異，應用大數據做營銷的我們這批創業者感到異常興奮。不過，興奮之余還是會面臨很大的挑戰。大家是否考慮過，這樣復雜和完整的數據有這么容易采集到么?即使大眾點評和Yelp這樣的平臺也不能讓顧客自愿、完整、連續地完成評價數據的錄入。退一步說，即使這些數據的采集達到我們滿意的程度(實際上完全不切實際)，我們又應該如何使用呢?
完善數據采集體系永遠是第一步。要采集這么多決策過程中的次級數據節點既是技術問題、產品問題，又是商業模式問題：
1.讓顧客自愿錄入數據，背后的邏輯是數據是相對真實反映顧客自身條件;
2.讓顧客完整錄入數據，背后的邏輯是產品體驗是符合顧客使用需求和讓顧客感興趣的;
3.讓顧客連續錄入數據，背后的邏輯是需要有一定的激勵機制對應合適的商業模式。天下有免費午餐，但是沒有永遠免費的午餐;
中國有評價數據平臺如大眾點評，支付交易數據平臺如支付寶、微信支付、點評閃惠以及和他們對接的POS產品;還有數百家從事（移動）點單、小票處理業務和提供顧客（會員）管理CRM產品服務的公司。他們正在為餐飲大數據體系帶來各種嘗試，相信數據采集問題在這樣的競爭環境中一定會很快找到最適合各類業態的解決方案。
那么問題又來了，大家都在從產品體驗和競爭角度攻克數據采集這個大問題，一旦這個問題被很好的解決，他們又應該如何使用這些大數據呢?大數據應該用來提供更有價值的服務，幫助商家提高運營效率、服務水平和市場營銷水平。
我們認為將（餐飲）大數據應用到市場營銷領域是有很大空間的。參考電商的發展，互聯網作為一個渠道平臺，引用的起步領域一般是產業鏈下游——營銷環節。
餐飲大數據營銷
一切營銷的方式原理都逃不過「什么時候，給什么人，發送什么內容」這3個要素。簡單地說，把大數據的價值輸出到這3個要素上就可以滿足商家的需求。
如今商家都在玩轉微信營銷，用創意的文案和內容吸引粉絲，促進他們到店消費。仔細一想微信營銷過程中大數據的應用似乎和商家沒有太大關系，或者說微信擁有大量的數據分析基礎，但商家無從上手。營銷話題和內容苦苦思索，發送對象和時間選擇停留在拍腦袋時代。微信營銷不是一門簡單的學問，從事媒體的人玩得轉，每天招呼生意的人就不一定了。大數據的應用需要提供一種日常化、數據化、自動化的顧客營銷方式。服務提供商應該為做生意的人減輕運營負擔，讓他們知道科學的營銷方式和付出的優惠是如何綁定的，效果又是怎么樣的就足夠了，剩下的工作量就讓計算機和大數據來完成吧。
最近很火爆的人工智能和圍棋大師對弈，告訴我們一個簡單的邏輯，在有限的規則「四顆棋子可以圍住并吃掉一顆棋子，棋盤上占有面積大的贏得比賽」之下，人腦是不太可能戰勝不斷學習和處理巨大運算量的電腦。
同樣的道理，日常化營銷內容如（限時、隨機）優惠券、（限時）折扣券、（可分享）紅包、生日/星座關懷、買一送一、第二份半價、四人同行一人免單、特惠商品、消費返現、積分兌換、（VIP）會員權限等，是在一定范圍內的有限玩法。大數據可以幫助實現告訴運算并科學推薦發送的時間和發送對象。在這一點上，人腦也是無法挑戰電腦的。
永遠需要人的智慧
在沒有規則的情況下，人類智慧依然是不可被替代的。餐飲商家需要應該把更多營銷精力投入到創意事件上，幫助餐廳增加品牌認知度。如西貝策劃的情人節親吻姿態對應不同的折扣。這樣的創意營銷策劃是計算機和大數據也沒有辦法代為實現的，太多非結構、不連續、難整合的數據需要理解，并指導決策。
大數據自動化和人類智慧結合的營銷方式沒有人們想象中的那么神秘和遙不可及，中國千萬餐飲商家需要的較為通用的解決方案已經可以實現了，是時候讓他們擁抱大數據營銷了。
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