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餐饮行业如何做数据分析与可视化
2022-08-22 11:58:00

近年来,随着餐饮行业的信息化建设越来越完善,一些大型餐饮企业和连锁企业,从员工管理、餐厅管理到客户需求等各个方面,积累了大量的数据,但是由于平台众多,各个系统相互独立,无法打通,导致难以进行数据关联,无法形成较好的数据整合管理,使得数据综合分析十分困难。

同时很多企业还没有真正地开始重视数据价值,在诸多问题面前不知道从何下手。

对于餐饮行业的数据分析和可视化来说,搭建自己的分析框架和看板,十分重要。

通过BDP这种一站式的数据分析平台, 将各平台、各系统数据进行整合、存储、更新分析,一方面可对数据进行更快更统一的清洗、整理,便于存储分析;另一方面,业务人员不需要代码基础,即可在一个平台上,完成数据的建模分析以及可视化看板的制作。

一、 数据整合

实现数据驱动业务的第一步,就是要将散落在各个平台系统中的数据,融合到一个平台中,进行统一管控。

1、各平台数据接入

例如各门店的预定、点单、收银等数据;各平台的外卖订单、评价数据;用户管理系统的客户需求数据等,分布在不同平台的数据,通过数据库接入、本地excel上传、数据接口等方式,可直接接入BDP平台中

2、数据自动同步

平台多、数据复杂的情况下,每日更新数据也变得十分麻烦,接入BDP后的数据库数据等,可以设置每日的自动同步,省去每日整理上传数据的过程,数据源自动同步后,后续的数据分析合表和可视化看板也会随之自动更新。

二、数据建模

 

从业务场景入手,根据数据情况,进行指标体系的搭建,确定分析的思路,对于餐饮行业来说,为了更全面地了解和分析经营情况,可以从整体到单个门店,从运营分析、商品分析、用户分析等多个角度进行指标细化。

确定指标体系后,我们需要对所有的基础数据进行整合处理,统一数据口径、字段含义等, 在数据分析建模过程中,根据数据字段,进行数据表的关联、聚合以及计算公式的添加,例如,对于多个门店的数据进行追加合并汇总;将不同平台导出的数据进行关联等等。在BDP中,可直接进行拖拽处理分析,并随基础数据更新而自动更新。

同类型字段追加数据

通过数据表的处理分析、建模,我们将多平台、多系统的各类结构化、非结构化数据,进行了格式、含义的统一,打好了数据基础,便于进行后续的数据可视化、数据应用

三、数据可视化

根据先前建立的指标体系,利用可视化图表、看板,达到业务数据透明、可随时查看最新数据,实现数据驱动业务管理的最终目标。

在可视化分析中,可以利用对比分析、细分分析、用户分析等多种方法,从数据变化、数据对比中发现问题和思路。

基础经营数据:

包含需要日常重点关注的基础经营指标、完成情况等,每日监控数据,第一时间掌握数据变化。

增加全局筛选,相关人员可直接在看板界面,按照不同时间段,例如昨天、前天、最近7天,或不同门店等,筛选后查看相应的图表数据。

使用计量图等图表,清晰关注目标完成进度等。

 

活动数据分析:

主要针对各个活动做的分析,有对活动投入产出的分析,不同活动订单的占比情况

 

 

商品数据分析:

主要针对各商品销量,销售额,菜品的评分,以及不同价格区间的菜品情况进行分析

多角度统计菜品销售的情况、结果及问题,通过数据找出高利润的菜品、凑单引流菜品、最受欢迎的菜品等,为后续菜品的更新、销售提供指导

 

评价评论分析:

评论分析针对用户评论内容,评论门店,差评条数,好评条数的分析

当前各平台的用户评论评价,对于品牌形象有十分重要的影响,同时关注评价内容,也有利于及时地发现问题,解决问题。

 

小草莓
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小草莓
小草莓
发表文章19
数据运营
确认要消耗 羽毛购买
餐饮行业如何做数据分析与可视化吗?
考虑一下
很遗憾,羽毛不足
我知道了

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    2)求推荐算命看相大师;
    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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    3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。


8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
    1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
    2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
    5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序


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