井井有條的餐廳位于一整套數(shù)據(jù)中，這些數(shù)據(jù)全部通過(guò)其POS系統(tǒng)傳遞：交易，移動(dòng)應(yīng)用程序，預(yù)訂，在線訂單。

這些都是有價(jià)值的信息，代表著同樣有價(jià)值的見(jiàn)解，可以為餐飲經(jīng)營(yíng)者帶來(lái)新的利潤(rùn)來(lái)源。

怎么樣?

據(jù)甲骨文酒店餐飲銷售副總裁克里斯托弗·亞當(dāng)斯(Christopher Adams)所說(shuō)，這就是數(shù)據(jù)科學(xué)的用武之地。

越來(lái)越多地了解決定業(yè)務(wù)績(jī)效的要素，分析影響銷售和影響運(yùn)營(yíng)效率的因素，這些都是運(yùn)營(yíng)商可以利用的所有機(jī)會(huì)，它們可以改善客戶體驗(yàn)并優(yōu)化整個(gè)運(yùn)營(yíng)鏈。 。

將數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于HoReCa的五個(gè)理由

亞當(dāng)斯(Adams)指出了Data Science可以為餐飲業(yè)提供服務(wù)的五個(gè)原因。

他寫(xiě)道，首先，數(shù)據(jù)科學(xué)有助于增加收入。訪問(wèn)所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并能夠解釋其指標(biāo)是秘密。

閱讀和理解數(shù)據(jù)可以幫助您根據(jù)所服務(wù)的客戶提供量身定制的菜單，可以幫助確定每個(gè)位置的優(yōu)勢(shì)并將其復(fù)制到其他位置，可以幫助衡量員工的行為，還可以在這種情況下，確定哪些產(chǎn)生更多的銷售，以便將其作為其他工作人員的榜樣。

鼓勵(lì)餐飲業(yè)經(jīng)營(yíng)者使用數(shù)據(jù)科學(xué)的第二個(gè)原因是不僅可以增加銷售額，而且可以增加利潤(rùn)。

與您的客戶實(shí)現(xiàn)更大的親密關(guān)系為更好地個(gè)性化服務(wù)開(kāi)辟了道路?？梢赞D(zhuǎn)化為更高的滿意度和新的“回報(bào)”機(jī)會(huì)的選擇。

因此，忠誠(chéng)的回報(bào)客戶就是可以開(kāi)展向上銷售或交叉銷售活動(dòng)的客戶。

亞當(dāng)斯提到的第三個(gè)原因是降低成本的可能性。詳細(xì)了解什么是“在家”是避免不必要的浪費(fèi)或購(gòu)買的第一條規(guī)則，而對(duì)流量和出勤率的仔細(xì)分析可以更準(zhǔn)確地闡明員工的工作變動(dòng)。

數(shù)據(jù)科學(xué)超越了商業(yè)智能

我們已經(jīng)談到了Data Science服務(wù)餐飲業(yè)并提高客戶滿意度的第四個(gè)原因。實(shí)際上，當(dāng)餐館老板對(duì)他的了解轉(zhuǎn)化為更準(zhǔn)確準(zhǔn)確的服務(wù)時(shí)，客戶就會(huì)感到滿意：滿足他的口味的報(bào)價(jià)，考慮了他的行程的建議，額外的選擇(返回追加銷售和交叉銷售)。

對(duì)于那些反對(duì)商業(yè)智能工具已提供此服務(wù)的人，Adams反過(guò)來(lái)回答說(shuō)Data Data將洞察力提高到了不同的水平，還向餐廳老板介紹了他實(shí)際上并不是在尋找的信息，但這可能會(huì)有所作為。交易數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的聯(lián)合使用可以產(chǎn)生建議集，這對(duì)于與客戶建立新的互動(dòng)關(guān)系是必不可少的。

被“雇用”或與品牌有關(guān) 的顧客是回國(guó)的顧客。在這里，Data Science再次發(fā)揮了自己的作用，例如，幫助餐館老板確定要提出的新建議，要提供的進(jìn)一步定制。