“餐飲是一個無序行業，就像冰面上零零碎碎的小冰塊，沒有一座冰山可以主導這個市場。” 捷薈大數據創始人兼CEO劉海麗說。

非結構、不連續、難整合……像餐飲這樣非標準化的行業該如何利用大數據做出決策？今天介紹的上海創業公司“捷薈大數據”成立于2014年，基于MegaMeta云平臺服務體系，通過餐廳選址、菜品設計、營銷策略和外部輿情四大方面，幫助餐飲企業在每一個決策節點提供數據分析服務。

之所以選擇從餐飲行業入手，劉海麗表示，餐飲行業中小企業占比非常大，且直接面向終端消費者。面向C端客戶的餐廳每天積累下大量的數據，但與此同時，大多數餐廳自身的分析能力比較弱。捷薈團隊發現，餐飲大數據的市場目前還處于相對空白的階段，實際需求非常大，一直以來缺乏大數據提供商，為餐廳提供實際有用的解決方案。

對于一間餐廳而言，如何選址、如何提高利潤、門店的人效和坪效是不是合理、顧客的滿意度如何，應該做什么樣的活動……這些決策的制定，需要很多的數據支持。捷薈大數據的平臺架構基于互聯網的外部大數據和客戶的內部大數據，通過團隊的專利技術在數據中做分析模型，每一個分析模型解決一個業務問題，比如選址、菜式調整、定價、業務標簽，最終通過移動端展現業務的實際成果。 

劉海麗認為捷薈扮演的角色更像是“企業數據的首席數據官”，每一個環節的數據模型全部準備好，在海量數據中馬上發現問題點，并實時了解未來餐飲業可能的需求是什么，早半步預知客戶的需求。比如對“虛擬顧客”的畫像，如果一家餐廳有20%是會員，那么還有80%的散客數據是未知的。捷薈通過分析客流量和來店情況挖掘出幾類用戶：80、90后通常在幾點來，喜歡什么樣的口味和服務，家庭是否更喜歡送蛋糕和小禮品等，有針對性地去做不同的團購。

日前捷薈大數據發布了3.0版本。目前捷薈合作品牌占到百強餐廳的30%-40%，在2016年第一個季度推出獲得了42個品牌近3000家門店的客戶。從標桿客戶做起，如王品牛排、望湘園、蘇浙匯等，一方面驗證模型的有效性，一方面不斷總結餐廳的需求。

今年上半年，捷薈大數據根據餐飲行業的業務場景持續增加數據模型，每個月都會設計新模型，每個模型會針對性的解決一個業務需求。目前在選址、菜品設計、營銷策略和外部輿情四大板塊下有若干個大大小小的模型可供餐飲機構選擇。不同模型的客單價在幾萬到十幾萬元不等，目前公司已經處于盈利狀態。

團隊方面，捷薈目前有20多人，主要由三個部門組成，一方面是行業咨詢部門，成員來自于餐飲的各個細分行業的咨詢專家，了解餐飲行業的潛在需求；一方面是IT技術團隊，由數據專家基于數據模型本身，整合行業經驗，將模型與行業相結合；一方面BI商業智能顧問，把數據模型轉化成可在移動端查看的商業報表，可供管理層分析決策。

36氪曾經報道過的果皮移動，通過餐飲數據挖掘，幫助客戶精準推送各類優惠券，提高顧客的消費頻次和客單價。相較而言，捷薈大數據不僅限于營銷場景，對于新店而言的選址問題，對于成長中的企業，可能更需要的是輿情分析；對于衰落的大品牌，需求可能是如何提升毛利、做更好的菜品研發。

我的疑問在于，在萬億級的餐飲行業，為什么餐飲大數據服務仍然處在相對空白的階段？像新美大、排隊起家的美味不用等，做ERP管理軟件的餐飲服務商等等，是否更有機會沉淀數據，利用大數據的價值？劉海麗表示，在細分垂直領域，需要有人做的更細。捷薈的角度是在細分化領域做一個數據平臺，深入到開店選址的模型、對盈虧平衡的測算、門店營收的效率、菜品的設計等各個環節。