大眾點評已經將原本簡便的整體打分、均勻花費、相片的評價系統(tǒng)做的越來越細分，增加了關鍵詞可選項評價、推薦菜品評價，門店環(huán)境相片、菜品相片、價目表。美國的同類型效力Yelp也將評分運用到了菜品分量(Portion size)、質量和口味(Quality/Flavor)、價位(Price)、效力(Service)、菜單可選性(Menu options)、地理位置(Location)、氛圍(Ambience)、噪聲程度(Noise Level)多個維度。

  看到餐飲大數據的玩法如此一日千里，運用大數據做推行的我們這批創(chuàng)業(yè)者感到異常振奮。不過，振奮之余仍是會面對很大的應戰(zhàn)。我們是不是思考過，這么雜亂和完好的數據有這么簡略搜集到么?即使大眾點評和Yelp 這么的途徑也不能讓顧客自愿、完好、接連地完結評價數據的錄入。退一步說，即使這些數據的搜集達到我們滿足的程度(實際上完全不切實際)，我們又應當怎樣運用呢? 一次性提出這么多疑問，感觸腦筋要爆炸了，仍是一個個來評論吧。

 

  完善數據搜集系統(tǒng)永久是第一步。要搜集這么多抉擇方案進程中的次級數據節(jié)點既是技術疑問、產品疑問，又是商業(yè)模式疑問：

1. 讓顧客自愿錄入數據，背面的邏輯是數據是相對實在反映顧客本身條件;

2. 讓顧客完好錄入數據，背面的邏輯是產品領會是契合顧客運用需求和讓顧客感興趣的;

3. 讓顧客接連錄入數據，背面的邏輯是需求有一定的激勵機制對應適宜的商業(yè)模式。全國有免費午飯，可是沒有永久免費的午飯;

  我國有評價數據途徑如大眾點評，支付交易數據途徑如支付寶、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、小票處理事務和供應顧客(會員)管理CRM 產品效力的公司。他們正在為餐飲大數據系統(tǒng)帶來各種測驗，相信數據搜集疑問在這么的競賽環(huán)境中一定會很快找到最適合各類業(yè)態(tài)的處理方案。

  那么疑問又來了，我們都在從產品領會和競賽視點攻克數據搜集這個大疑問，一旦這個疑問被很好的處理，他們又應當怎樣運用這些大數據呢?大數據應當用來供應更有價值的效力，幫助商家進步運營功率、效力水平和市場推行水平。

  我們認為將(餐飲)大數據運用到市場推行范疇是有很大空間的。參看電商的展開，互聯網作為一個途徑途徑，引用的起步范疇一般是產業(yè)鏈下賤——推行環(huán)節(jié)。

 

 

  全部推行的辦法原理都逃不過「啥時候，給啥人，發(fā)送啥內容」這3 個要素。簡略地說，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推行，用創(chuàng)意的案牘和內容招引粉絲，推進他們到店花費。仔細一想微信推行進程中大數據的運用似乎和商家沒有太大聯絡，或者說微信擁有大量的數據剖析根底，但商家無從上手。推行論題和內容苦苦思索，發(fā)送目標和時刻選擇停留在拍腦袋時代。微信推行不是一門簡略的學識，從事媒體的人玩得轉，天天招呼生意的人就不一定了。大數據的運用需求供應一種平時化、數據化、自動化的顧客推行辦法。效力供應商應當為經商的人減輕運營擔負，讓他們知道科學的推行辦法和支付的優(yōu)惠是怎樣綁定的，效果又是怎么的就足夠了，剩下的工作量就讓計算機和大數據來完結吧。

  近來很火爆的人工智能和圍棋大師對弈，告訴我們一個簡略的邏輯，在有限的規(guī)矩「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(zhàn)勝不斷學習和處理無窮運算量的電腦。