前言:互联网风口一来,传统企业遭受影响;互联网大风一吹,餐饮行业如履薄冰。对餐饮营销人来说,无论是观念上还是心态上均步履维艰。

话说回来,随着网络技术的普及以及各种应用的不断完善,无论在信息传播上还是服务体现上,餐饮行业逆势增长,在互联网的刺激下,强势崛起。而随着整个消费趋势越来越多元化、个性化,营销人该如何应对现状并利用大数据做好营销、潜心洞察用户价值呢?

今天我们邀请到了普丘信息co-founder陈涛先生,同时他也是CRM & 电商业务咨询专家,为我们分享餐饮营销逆增长奥秘 -- 如何运用大数据摆脱营销困境。

九枝兰专访:餐饮行业如何运用大数据摆脱营销困境?

九枝兰:结合餐饮行业的营销特性,谈谈餐饮行业的营销困境。

陈涛:根据餐饮行业的营销特性,我们这里讨论更多的是正餐领域(而非快餐),因为快餐的独特性,和正餐完全不一样,下面我们具体谈谈餐饮(正餐)营销面临的困境和独有优势。

有如下四个方面的困境:

九枝兰专访:餐饮行业如何运用大数据摆脱营销困境?

第一、餐饮企业对食客的了解不多。食客的会员身份仅与单号相关,能收集的也只有这些消费记录(正餐是基于流水单号,因此不代表个人特征)。比如说四个人去吃饭,点了一桌子菜,其中有一位食客是这家餐厅会员,餐厅只会把这一桌子菜记在该会员身上。但实际上这一桌菜是由四个人点的,所以商家不会知道也无法知道每一个人的餐饮偏好。这样一来我们就没有办法获得这一位会员或某几位会员对于餐饮相对偏好的数据,这是一个在餐饮营销里比较头疼的问题,就是对食客用餐习惯的不了解。

第二、信息渠道被第三方控制,缺少和消费者直接有效的沟通。在正餐领域比较受限制的就是餐厅往往没有一个直接的渠道与消费者产生互动,大部分会被第三方的像一些订餐软件或点评软件所控制,在这种情况下,品牌是完全没有办法向他的消费者直接推送更有优惠措施和更有效的一些内容,换句话讲就是餐厅没有渠道和消费者直接互动。

第三、营销内容多以促销为主。主要是跟餐饮行业过去的历史习惯有关。餐饮品牌在营销上一直不是很重视,所以他们从来不会去请一个专业marketing公司,他们更多的是搞一搞促销类、赠品类的活动。当然这个问题的核心出在了营销意识上,所以很难去产生一个好的创意内容。营销本身的内容也很枯燥,这也是餐饮营销面临的最大困境。

第四、企业信息化水平不高,数据意识薄弱。大家都在说大数据,但实际上长期以来,餐饮品牌的主要投入放在了店面、装修和菜品等服务领域。在信息化水平建设这方面非常薄弱。虽然我们看到很多餐厅添置了各种智能设备,但它整个的信息和IT建设非常落后,因此更谈不上说未来用数据做什么东西,数据量非常非常地少。以上是餐饮行业主要在营销方面会遇到的四个比较大的困难。

当然,餐饮行业也有它的优势,四个方面。

九枝兰专访:餐饮行业如何运用大数据摆脱营销困境?

第一、餐饮是刚需。其实在中国文化里正餐解决的不只是温饱问题,它其实也是中国人正常的社交场所和手段,所以中国有饭局这么一个说法,所以餐饮的刚需是不会改变的。

第二、正餐行业拥有更长的时间与顾客面对面,与消费者获得了更多直接沟通的机会。不管是点餐、上菜、结账包括一些其他的服务,能制造很多机会使服务人员和食客一起来沟通。而且沟通过程应该非常愉快,因为食客吃饭的时候精神状态是不错的。这个过程中实际上是让品牌有更多机会去做一个face to face的沟通。

第三、正餐行业经营特征是来自固定场所的,所以它会有一个很强的地缘经济。在这个经济环境里很多的客人重复率其实是非常非常高的,这种高重复率会让我们对有些食客的了解会越来越多,会有固定的一些人群客群会出现在你的餐厅里,那这种优势就是你有一些相对固定的客群。

第四、其实在整个餐饮行业,产品迭代更新成本很低。比如商家换一个菜要比出一个新的衣服、化妆品快得多。所以在餐饮行业里产品创新更新成本要远远低于其他行业,餐饮行业中也会出现做企业式的创新服务。这也是餐饮行业的第四个优势。

九枝兰:所以我们看到整个餐饮营销的优劣势很明显,餐饮行业其实在过去很长的一段时间里很多品牌也尝试做自己的数据(DMP)。

陈涛:DMP说起来有点大,但确实是一个未来的方向。但目前餐饮营销解决之路第一步是重塑会员与数据体系,这将在餐饮行业营销体系产生重要影响。有如下五个关键点。

九枝兰专访:餐饮行业如何运用大数据摆脱营销困境?

第一、建立更有效的会员管理与服务体系,并非是技术上的突破,而是说餐饮行业对用户、对会员、对整个服务体系的重新打磨。那这种做法要打破传统的思维方式。比如说食客消费了多少金额后就能成为会员,可以通过扫码关注成为会员,就能快速地成为你会员体系的一员等这类模式,能快速增加用户数量。站在CRM的角度,C是consumer,是我们的消费者,逐渐演变成一个User,虽然该关注用户不一定就是你的客人,但只要他和你互动,他就会成为你的用户,你可以对他进行管理,这是第一步。

同时,我们在这个过程中还要树立餐厅服务员的数据意识,要去记录更多的关于食客的信息。比如说我们要去记录食客的用餐习惯:①他习惯几点来;②该食客一般要跟几个人来一起吃饭;③该食客喜欢坐在哪里 -- 有的人喜欢坐在空调旁边,有的人就喜欢坐在门口,有的人喜欢坐在角落。这些用户特征可以尝试去记录,去了解。其实对餐厅服务员的培训很重要。

第二、找到一个直接和客户连接的渠道。我们想完成GNP或是大数据的累积过程,就要找到一个和我们客户直接连接的渠道和策略。比如说通过微信、短信、呼叫中心,让消费者想起你的时候,第一时间能通过这个方法找到你。同时,你也当然能用这个方法把你最新的信息推售给他,这也需要跟客户之间有一个比较紧密的沟通渠道,当然每个品牌都不一样。 

第三、在营业场所内设置智能硬件设备。实际上就是打造一个智能硬件的环境,我们也非常推荐餐厅去连接一些智能硬件。比如说进场的WiFi、蓝牙的beacon、多屏的交互设备,目的就是能探测到用户在店里的多种行为。当用户链接WiFi的时候,会知道他的设备信息和beacon,当用户连的时候我们会跟踪用户手机设备在整个餐厅的动态。通过大屏交互可能会获得很多的照片,为用户推荐喜欢玩的内容,这就是一个很重要的手法,这些会作为用户在餐饮之外的其他的原始数据进行分析。 

第四、将用户的更多渠道身份信息进行整合,形成CSV(Customer single view),为将来的用户画像做准备。我们前面说到,通过一个体系让更多的人成为我们的会员,然后让我们的服务员在服务当中记住用户的更多信息,餐厅可以建立一个跟客户非常直接的通道,这个通道上可以有很多的conversation(交互)。然后通过店内所有的硬件设备搜集到很多信息,硬件设备搜集到的信息称作碎片数据。接下来就是做一个data的integration整合,形成一个叫做CSV的一个客户多视图的关联账号。比如说餐厅在用户进场的时候可以拿到手机的设备号,用户在微信关注的时候拿到了他的微信open ID,用户在玩游戏的时候他用手机号做注册登录,实际上可以把很多很多的信息做一个关联,后来知道哪一类用户在不同渠道上做了什么,这就是整个数据的整合。

第五、建立更有效的数据分析模型;3个维度:消费历史;交互历史;活动相应。如果餐厅把不同的数据整合之后会发现,在每一个账号后面都有一个维度的数据,比如手机号。往往是绑定了会员账号,餐厅会看到用户的消费历史,我们的open id可能是微信账号,它上面有很多跟我的活动的内容的交互,但是通过内部设备或是其它通道,我又看到他参加的其他营销活动。实际上这些东西我们都会做

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