如何将餐饮行业经营数据化，是否有这方面的管理系统？

题主这样的想法称之为数据化管理，就是将业务过程中的信息量化，用数据分析的方式来表达，呈现结果，指导决策。例如眉州东坡集团的这个例子 知乎专栏，利用FineReport数据决策系统开发了一些数据报表，通过数据分析来选型门店，优化前厅和后厨的面积配比

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数据化管理的业务层次

数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率，只有将正确的分析结果以最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有不断地产生效益才能称之为数据化管理。

按照业务逻辑，数据化管理可以分为以下几个层次。

1、 业务指导管理

通过对数据的收集、统计、追踪和监控搭建业务的管理模型来指导业务。业务是最直接接触数据的层次，一些未经分析加工的数据能直接应用到常规的业务管理。例如，销售业务中日销售额、月销售额、年销售额的完成情况；电商营销业务过程中的流量，新增用户数，每日的成交量。

2、 运营分析管理

运营分析更多注重对收集来的数据进行分析和管理，可归纳为人、货、场、才的分析管理。例如客户关系管理（CRM），财务分析管理，供应链分析管理等等

3、 经营策略管理

经营策略管理拥有一手的管理决断，对各经营环节进行对应的数据分析来修改和制定策略，比如消费者购买行为的分析，会员顾客策略，是采用积分制还是打折制；商品定价策略、低价走销还是高价定品牌；营销策略，广告投放的配置，产品的促销组合等等。

4、 战略规划管理

战略规划需要通过企业内部和外部的市场外部数据制定长远的规划过程，如企业竞争力分析，行业环境分析，战略目标规划等等。

数据化管理流程

数据化管理站在技术上来讲，实现的流程可分为以下8个步骤：需求分析、数据收集、数据整理、数据分析、数据可视化、模板开发、分析报告、模板应用。

数据化管理产品

这里所讲的数据化管理产品并不是市面上成型的各类数据产品。而是能将企业数据管理过程中的一些重复性操作封装模块化，形成某一个通用模板或功能。诸如银行、互联网、零售行业的用户画像，通过已有数据，性别、地域、年龄、消费频次、喜好等标签，结合机器算法提炼与业务产品吻合的标签，进行精确推送。

• 数据分析模板

模板数据分析人员设计模板，将自己的对业务和商业逻辑的理解植入到分析的模板中去，最后成为指标模块、业务模块、全局模块。这样的模板通用性强，可以是一个文件，可以是应用程序，也可以是OA、ERP系统的一个组成部分。企业可以选择开发成一套数据管理的系统，并往平台化的方向发展，或者作为一个数据管理分析模块，部署在已有的管理系统。

总结

数据化管理的层次：依照业务，业务指导层、营运分析层、经营策略层、战略规划层。

数据化管理的流程：需求分析、数据收集、数据整理、数据分析、数据可视化、模板开发、分析报告、模板应用。

数据化管理的成果：应用模板、数据管理平台，便捷的移动端/大屏应用

更多的理论和时间，这里推荐一本书， 数据化管理：洞悉零售及电子商务运营 (豆瓣)

最后分享一些相关资料：

答案是肯定的！接下来这篇主要阐述的方向是，餐饮企业是否需要数据、什么样的系统能够支撑。

餐饮老板们需要关注自己的数据，数据已经融入在日常经营的点点滴滴中，所以数据能够客观反映出大部分的业务场景。例如，原材料供应过程中的食材种类、食材价格、供货商信息；原材料加工过程中的出成率、实际耗用、理论耗用；前厅经营过程中的时段客流、人均、桌均、顾客评价；会员管理过程中的会员消费周期、会员生日、会员喜好、沉淀资金等等都是餐饮经营过程中产生的数据。

以前餐饮企业在决策时依靠经验甚至是个人经验，而现在就要用数据客观的说话，面对现在真实的市场状况，快速做出正确的决策动作。

餐饮企业需要认识自身的数据。我们应用的系统种类很多，有ERP、CRM、SCM、WMS等等，还有对接的平台等等。不同业务系统产生不同的数据，不同的数据又能反映不同的应用场景或决策建议。

按照应用场景，数据可以分为：

1、决策类

决策类数据通常包括：销售排行、烹饪技巧与口味方面的数据、开台率与上座率数据、盈亏平衡、会员消费、毛利、纯利等。

应用场景：决策类数据通常用于指导企业或店面经营决策，适时调整经营方向的依据，在店面有关产品、利润、餐厅环境等方面应用较为突出。

2、指标类

指标类数据通常包括：销售结构、人均、桌均、营业优免、市别、就餐时长、毛利率、纯利率等。

应用场景：指标类数据指导的意义在于验证经营决策鱼市场是否相适应，通常情况指标类的数据是根据决策数据进行的，同时也是制定经营决策的一组参照数据。

3、经营趋势类

经营趋势类数据通常包括：营业趋势、客流趋势、产品销售趋势、会员消费间隔、采购占销比等。

应用场景：经营趋势类数据指导意义可以通俗的理解为：通过历史数据的参照面对未来营业情况做出相应的判断与预算，深层次指导意义在于指导企划部门的相关工作，特别是品牌与市场建设。

按照业务系统，数据又可以分为以下：

1、经营类数据维度包括：营业汇总、出品部门统计、经营时段统计、经营指标、品项销售、异常操作、折优免分类、客源热力图等。

通过经营类的数据，对门店流程规范、经营状况、异常操作的情况、客群分类等等都能进行了解与深挖。

2、会员类数据维度包括：会员当前情况分析、会员发展情况、会员消费情况、会员储值情况、会员评价分析、智慧餐厅使用等。

通过会员类数据，能够了解顾客画像，能够更有方向地搭建会员体系。

3、成本类数据维度包括：营业额、收银分析、毛利率、营业成本、分差分析、能耗费用、采购验收、库存分析、成本组成等。

通过成本类数据可以直观了解当前库存现状、毛利情况等，从而更好地进行成本管控。

餐饮企业对自身数据进行全面的、完整的分析研究，才能更科学、更高效的决策和管理。判断餐厅经营情况的好坏，不是靠经验、凭感觉，而是要看数据，一步步去发现餐厅在每一个环节中的优势和不足，从而进行优化改进或者未来经营方向的预判。

第三步，餐饮企业需要看懂数据、会分析数据，最后将数据应用在管理流程或者业务场景中。首先，一定要了解数据是如何从业务场景里产生的，要想清楚为什么要分析，需要分析什么内容，举个例子：

我们看到企业经营好坏，首先会看营业额和客流量。目的在于，是否能有稳定持续的收入以及消费群体。拉取近一年的经营状况后，发现营业在上升、客流量在下滑。如下图：

大家都知道，营业额=客流量×人均， 所以，也直接说明了“人均消费”在不断上涨。

“人均消费”上涨很危险，长期以往，食客会有“为什么这家餐厅越来越贵了？不合适了吧？”之类的想法，这种想法一旦形成后，无疑会导致一些食客的流失。

为什么人均消费会上涨？首先，“人均上涨”是哪部分消费群体的人均上涨？如果是低人均的消费群体上涨，那么是有益的事情。

所以，我们进行“人均消费分层”，找到“基础客流”和“利润客流”。

“基础客流”：大部分消费群体的人均情况为“50-60元”，为主要能够进店消费的群体，所以这部分消费群体的人均最好相对稳定，保证客流量。

“利润客流”：贡献较高人均消费的消费群体，能对利润有保障和增长的群体，所以这部分消费群体的人均最好相对稳定，如果再高的话，对应的就餐体验就需要再进一步提升，如下图，进行“人均消费分层”。

通过“人均消费分层趋势分析”，需要查看每一类消费群体的变化趋势。

如下图所示，基础客流基本保持平稳，而利润客流在提升，那又是什么原因导致这些食客的消费提升呢？我们就需要进行一一排查，比如：消费结构变化、营销/促销活动停止、消费群体出现变化、对应的产品投量出现问题、强制推销、产品售价调整等等。

举例，排查“产品销售结构变化”是否会引起“人均消费上涨”，我们可以将产品按照价格进行分层，同样形成“产品价格区间消费趋势”，找到每个价格带里产品的销售数量趋势图，如下图，可以发现，高价格产品的销售数量增加。

综上所述，我们可以判断出，高价值产品的销售数量增加，导致“利润客流”的人均消费上涨，从而导致整体营业额增加。

下一步动作，我们可以排查具体哪些高价值产品的销售数量增加，可以选择回归经营现场查看是不是有服务员强推这些产品，或者继续进行数据挖掘，是产品售价调整还是季节影响导致等等。

以上内容为原创，禁止抄袭！

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。

01 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。

02 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。

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

03 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。

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前段时间，汉堡王中国运营优化副总裁/创新赋能教练孙晓鹿分享了汉堡王中国和观远数据打造了门店动态标杆+营运底线标准的四维精准门店评价的一些故事。或许可以给到一些想法和建议。

汉堡王中国几年前整合了经营分析系统，并融合观远数据AI+BI能力，引入多套算法、机器学习在系统内实现亿级计算，实现门店动态标杆+营运底线标准的四维精准门店评价。

关于门店动态标杆，汉堡王中国实现了精准到店，精准到了每一个细节。以10个店为一个标杆组进行排名，洞察10个店的利润空间。结合观远数据的算法能力，汉堡王中国更加精准地定位了标杆门店，实现了在最有限的时间，review 最重要的门店。

关于营运底线标准，汉堡王中国为所有门店打上了既能够守住基本营运安全标准，又能够实现动态利润空间管理的标签。在打标签之前，汉堡王中国在项目 test 过程中，充分结合首批测试门店（First Follower）的实践，对比系统结果与传统认知，得到业务对项目落地的一致性肯定。

这里展示几个经典的系统应用情况。

第一，利润空间和标准底限的最细颗粒度拆解。

从人力成本出发，可以看到员工兼职、全职，上三薪班、普通班，亦或者其他因素影响；从物料角度出发，能观察最小配料的情况；……

传统监督除了费时费力，只能在得出结论时让门店按照标准改善。在有系统之后，可以发现很多共性的数据，如果大部分门店做不到标准，问题可能出现在别处。例如酱料不标准，可能是浓稠度导致的，最该响应的是总部研发改良酱料和器皿，而不是让一线门店纠正执行。通过连接总部和一线，确认问题根源，做好利润空间。门店是利润的最小单元，但是不意味着门店是利润所有执行的唯一责任相关方。

第二，门店诊断可信赖，知识库助力店长明改善、快成长。

在标签系统中，门店所有的关键指标由红黄蓝灯展示，店面哪里做的好，哪里做的不好，一览无余。针对不好的问题，或者可复用的知识，系统里嵌入了基础专家知识库。大多数的问题，门店可在知识库里面找到行动方案解决，极大降低门店管理者技能门槛。数字化项目不是只解决商业问题，是要把商业和人共同连接在一起去促进。

第三个，激发潜能助力人才发展，自驱学习推动组织发展。

很多不一样的人，不一样的做法，产生了不一样的数据结果。一定要看到数字化背后的人，也一定要看到数字化能够对人产生的价值。数字化赋能看见更多的民间高手和机敏做法，相信没有人能拒绝数字化，大家都会拥抱数字化。孙晓鹿表示，“因为有了数字化，我在偏远地区小门店里做的一件对品牌有正面影响的小事情，被远在总部的领导看见了，不仅得到了及时的表扬，而且被鼓励分享、激励了更多伙伴，他有什么理由不去接纳数字化。”

很多企业在数字化推进过程中，会把推广作为最后一站。汉堡王中国不是这样，在推广时让首批测试门店发挥正向影响力，成为第一批拥护者，再要让大家创造体验和实证。其次，推广只是一个开始，还要去做到落地。传统的企业会做胡萝卜加大棒，但是汉堡王中国更多的是关注是那些不同的声音，可以告诉大家这个系统未来可以做什么，到底什么是业务真正重要和在乎的东西。最后，不只是关注人，也要校验成果。所有的数字化，最后一定要拿到ROI。这个过程中，效能实际上是共创出来，而不是由单方面的追踪和管理出来的。

最后，也欢迎大家体验汉堡王中国同款BI平台Demo

如何通过数据分析让餐厅业务变得更有价值？

餐饮业是全球最具竞争力的行业之一。毕竟饮食是人类的刚性需求，没有谁的生活会离得开餐饮。尽管当今外卖横行的时代提供了用户很大便利的服务，让用户对于食物可以触手可得。但外出就餐依然是重要的餐饮休闲方式，因此全国各地的餐馆依然有着巨大的需求。

疫情期间对于餐饮实体店的冲击较大，随着复工复产潮的红利结束，增长动力疲软缓慢速度恢复。这意味着在餐饮行业中茁壮成长甚至只是生存下去，又或是在竞争中脱颖而出至关重要。

投资于数据驱动的解决方案、可视化工具和利用餐厅数据分析的力量将帮助您在这个行业中获得成功。

通过使用数据分析工具管理信息，您可以增强竞争优势，提升盈利能力，提高利润率，并扩大客户群。数据提供了对餐厅日常功能进行客观、全面、准确的展示分析功能。

在这里，我们将研究餐厅数据分析、餐厅预测分析、餐厅分析软件以及大数据帮您提升业务前景的具体方法。

什么是餐厅分析？

餐厅分析的核心是分析与餐厅业务相关的所有数据，并且在BI分析工具的帮助下转换为可操作的见解，最终显著提高效率。

在当今超互联的数字环境中，可以收集、组织和呈现每个数据（从等待时间到员工绩效到菜单优化），帮助您的餐厅不断优化和改进。

为什么餐厅分析很重要？

餐厅的业务分析是了解业务内部运作不可或缺的一部分。了解如何改进它以培养持续盈利的水平，可以使您在竞争中脱颖而出。

通过使用相关的关键数据指标（KPI）和数据可视化大屏，您能够以清晰、简洁和易于消化的方式跟踪、监控和衡量这些数据，并且从中提取出您最有价值的业务见解。这将实现一套完整、可持续的KPI管理流程，最终提高生产率以及利润。

餐厅数据分析将帮助您了解问题的核心，了解业务的全部真相。接下来让我们来看看餐馆的商业分析将如何帮助您作出积极的改变，获得真正想要的结果。

总之，基于餐厅业务的数据分析对您的餐厅至关重要，因为它们能让你：

·提炼数据并忽略与目标无关的任何指标

·将最有价值的数据转换为可操作的见解

·通过交互式可视化大屏监控和跟踪你的目标情况

·发现新趋势，从而让你在竞争中脱颖而出

·使您的业务比您想象的更高效、更智能、更有价值

预测分析在餐厅中的作用

我们已经了解了什么是餐厅分析，以及餐厅的数据分析如何帮助您更深入地了解您的业务。但是，在我们深入探讨餐厅数据分析如何优化您的业务之前，把握预测数据在服务行业的总体作用非常重要。

虽然预测性分析并不是预言必然成功的灵丹妙药，但这一前瞻性数据和强大的洞察力可以帮助您的餐厅根据趋势做出宝贵的改变，这些趋势表明您业务中的关键因素可能会如何发展。

以下是餐厅预测分析的主要作用：

1. 预测趋势

餐厅预测分析使用历史数据和实时数据来预测未来的发展优劣势以及趋势。通过可视化大屏的帮助下访问这些信息，您将能够制定策略并创建有助于提升业务未来成功的举措。

2. 全局视角

通过预测分析，您将能够深入了解过去和现在的见解和可视化，再向未来推演，从而创建一个数据叙述的故事。这样，您将享受从0到1的创业全景，获得您的餐厅所需的全局视角，而这反过来又会为您提供制定创新业务提升战略所需的灵感。

3. 运营效率

从减少食物浪费到菜单优化再到未来员工绩效水平，餐厅预测分析可帮助您开展日常和长期业务运营，快速提升运营效率。

“我不认为数据会比我更了解”

也许你可能会说，"嗯，数据的确都很好，但我在餐饮业工作了很长时间。我相信我的直觉和经验——我不认为数据会比我更了解"。

假设你已经在餐饮业工作了几十年。也许你已经从洗碗岗位一直干到店长或经理的位置。又或者，你的家人有一个餐厅，并且年轻的你参与其中。无论哪种方式，你都会有一种已经熟得不能再熟的感觉，餐厅内部如何摆设，如何推出特价饮品，如何举办促销活动，推出的菜单甚至也已到了3.0版。

你觉得你做了这些实验之后，您就会知道您的客户喜欢什么、不喜欢什么，以及他们对未来可能感兴趣的内容。没有人反驳这一点。数据无法为您运行餐厅，数据也无法取代用户体验。数据也无法取代您的创造力、风格和对业务的热情。

数据并不意味着要"替换"任何东西。相反，餐厅分析是对您已经有能力的商业智能的补充。说实话，你的一些直觉可能并不完美。假设你觉得你知道：

• 您的客户最喜欢哪种类型的菜肴
• 哪些平台能带来最大的订单
• 哪些新促销活动可能带来高销量

你知道这些事情基于过去的经验，可问题是我们的现代世界正在加速变化。你的经验和直觉很快就会变得不准确。

数据可以作为一种方式来"检查自己"，并弄清真正让你的业务警报鸣笛的原因。正如数据科学大师Peter Chen所说，"分析不能想出想法，但它可以帮助你改进好的，避免尝试坏的，并发现可以修复的缺陷"。

餐饮利润案例研究

让我们在案例研究中说明数据分析中的一些原则。Dickey BBQ是一家总部位于美国的家庭经营的连锁餐厅，拥有超过 500 家分店。一天，CEO罗兰·迪基向他的妻子（CIO）劳拉提出了一个想法：“烧烤和大数据——让我们来做这个工作吧！这对夫妇想要的不仅仅是大数据，还有实时的、可操作的见解。”

在建立餐厅分析系统后，他们开始收集"无价"信息，例如：

• 人口统计数据：多亏了分析，Dickey现在知道，他们的平均用户画像是一个43岁驾驶SUV上班的男人。他们甚至知道，这个客户的平均通勤时间是30分钟。因此，Dickey现在对于福特车主，他们住在离迪基在广告中的位置15到30分钟的地方。
• 行为数据：Dickey了解到，有孩子的女人经常在星期三下午晚些时候去同一个地方，吃一顿丰盛的午餐。有了这些数据，Dickey's现在推出"工艺星期三"活动，作为对母亲和孩子的吸引力。
• 共享客户利益：Dickey发现他们的顾客喜欢足球和狗。因此，他们开始在足球网站和狗爱好者网站，以及T.V.频道，比如动物星球投放广告。

最后，由于餐厅数据分析平台的实时性，Dickey 经理和特许经营商可以执行与日常销售趋势相关的灵活战略行动。将您的知识与各种销售KPI相结合，您可以优化您的运营。

回答关键业务问题

基于餐厅的数据分析一个基本好处是，它可以帮助您发现关键的业务问题。通过这样做，您将使您的餐厅更具凝聚力，更具竞争力，当然更有利可图。

作为一家餐馆的老板，你无疑会有很多棘手的问题，你每天都想找到可行的答案。正如我们所说，餐厅分析将帮助您处理这个过程。

通过使用可视化大屏，您可以找到以下基于餐厅的商业问题的切实答案：

• 店内菜单中的哪些菜品最受欢迎？
• 每周业绩最惨淡的时期是什么时候？
• 哪个服务器或服务员的表现最好并且始终如一？
• 我的员工在利润和服务方面做得如何？
• 随着时间的推移，我的收入是否稳步增长？

让我们看看这在实践中是如何运作的。

餐厅数据分析可以帮助您业务的 6 种方法

是时候采用数据驱动的解决方案帮助您在现实世界中回答问题并提高许多关键领域的效率了。

这里有六种关键方法，基于餐厅的分析可以帮助您的业务。

1） 增加饮料的订单量

如果您正在设计新的饮料菜单，您可以查看您的数据分析大屏，看看人们倾向于在菜单上订购哪些饮料。

然后，您可以通过建议这些已经很受欢迎的酒或饮料搭配菜单上的膳食，并通过您的服务员增加这些销售。

2）获得更多重复业务的回报

您可以使用数据分析来识别菜单上的哪些热度高，哪些热度低。这与客户忠诚度计划配合使用效果最佳，以便您可以随时间跟踪单个客户的模式。

例如，假设您记录了几个月的购买数据。您可以将数据分为 4 个类别：

1. 爆款： 这些菜品购买了很多， 人们倾向于再次购买它们

如果有可能的话，考虑做更多的广告宣传这些菜肴。此外，如果您希望在菜单中添加新菜品，您的"爆款"应该是您寻找灵感的第一个地方。如果你所有的"爆款"都是牛排菜，那么新的素食菜就可能做得不太好。

2. 一击必中：这些物品订购很多， 但人们不倾向于重新订购它们。

您需要进一步调查这些。人们不是因为菜不好而重新订购吗？还是他们只是想尝试一个 "不同的" 菜， 看看它会是什么样子？如果是第一个原因，你可以想办法做的更好吃或者直接放弃。然而，如果人们只是想尝试"不同的菜"，这也是一个有用的信息。显然，这个项目是诱人的！检查项目的名称和菜单描述，了解有关您可以应用于菜单其余部分的线索。

3. 隐藏的爆款：人们不会经常点那么多菜， 但一旦有人尝试过一次， 他们就迷上了。

这是分析的一个很好的例子，因为你可以利用促销和折扣，让人们尝试这些菜肴。一旦他们尝试，你的工作就完成了。这一类也可能受益于更好的菜单名称和描述，从而使它们更有吸引力。

所以，给你的工作人员一个机会，利用他们的知识将菜品变成真正的爆款。

4. 冷板凳：这些菜不经常点菜。订购时，人们也不再订购。

你要么返工这些菜肴，要么把它们从菜单上剔除，因为它们给你的餐馆带来坏名声。

作为最后说明，您应该培训您的员工，以便在客户提出推荐时，从“爆款”和“隐藏的爆款”类别中提出建议。这些菜肴最有可能给人留下好印象（并得到重复的业务回报）。

3） 客观、不带偏见的描述

比方说，在招聘和解雇员工方面，您需要依据经理的意见。但您的经理可能有自己的偏见，可能会带着有色眼镜看待工作人员的表现。

而如果您有与员工平均订单规模相关的餐厅数据分析，您就有更清楚、客观的依据作出决策。

4） 未雨绸缪，做好规划

一旦你已经使用你的餐厅分析一段时间，你将能够知道这样的事情：

• 你一天中最忙的时候是什么
• 你最忙的日子是什么
• 假期生意是怎样的

这是数据可视化工具带给你的帮助，以安排您的各种指标和措施到一目了然的可视化大屏。由于这些见解，您可以更好地规划您的人员配置需求，并确保您没有因任何给定班次而过度或人手不足。为了充分利用这些数据，您需要将其可视化以便更好地理解它。

5） 您可以改善您的财务流

任何成功的餐厅最关键的组成部分之一是财务效率。

除了通过餐厅预测分析软件更好地管理库存外，您还可以更深入地了解您可以在哪里调整利润率以增加收入，同时保持增量的稳定。通过使用财务部门可视化大屏，您可以在出现业务异常时收到通知。

此外，由整张大屏提供的数据将为您提供对交易、优惠和竞争的全面了解。如果某些优惠比其他优惠效果更好，您可能需要专注于创建促销策略，以覆盖更广泛的目标受众。或者，如果您发现某个交易花费的钱比最初预期的要多，您将能够去除它或进行必要的更改，以确保其盈利。

增加现金流和财务效率得到保证。

6） 您可以减少食物浪费

作为一家餐馆，食物就是金钱，所以你最不想做的事情就是浪费它（大量浪费食物也是不道德的）。通过使用正确的可视化大屏和 KPI，您可以增加餐厅运营中的食品管理元素。

餐厅的分析软件可以帮助您了解哪些产品可能需要最多或最少的数量，根据他们的保质期相对于需求在一天，一周，每月或季节的特定时间。

此外，通过分析软件为餐厅提供的见解将为您提供开发食品准备时间表所需的信息，以确保您减少浪费、最大化利润并改善餐厅的基础设施。

"作为一名餐馆老板，我的工作是从根本上控制混乱和戏剧。餐馆生意总是会一片混乱。

总结

餐厅数据分析软件对于任何现代、雄心勃勃和有远见的餐厅主来说都是一个无价的工具。

餐厅数据分析将为您提供额外的竞争优势，除了帮助您更详细地了解您的客户，您还能够发现您甚至从未知道存在的关于您的业务的见解。而正是通过这些发现，最大化财富增长才得以实现。

你能所见，市场上都是基本层面的统计软件，而且是仅仅是日常管理层面。

更高级的..................没有

餐饮行业经营数据化，可理解为将餐饮经营的过程，以信息化、数据化的形式来呈现，并以此来进行管理。那就如何实现经营数据化，我来谈谈我的看法。

数据记录与统计

餐饮行业的经营过程涉及到多个方面，门店运营、外卖、物料运输、库存管理、交易数据等等，这些经营活动都会留下相应的数据。商家需要把这些数据都在后台记录下来，并进行统计与归纳。这是经营数据化的基础，有了数据并做相应的管理，才能为下一步的应用做好准备。

数据体现与应用

商家将经营过程中的数据记录与统计之后，就要将这些应用到经营管理上来，例如商家开展营销活动时，就可以利用交易数据、消售数据进行成本测算，根据测算结果来设置营销活动的优惠力度以及活动方式。同时，自身的经营情况、产品口碑、消费者接受度等可以通过数据进行体现，网络点评的好坏占比、热门产品的消费反馈、消费者对品牌的认可度，都可以从数据上来体现。

目前针对餐饮行业的管理系统，可以来关注一下ENJAR，从总部管理角度为出发点，结合外卖平台串接、微商城、微会员、融合支付、全积分等功能模块，为餐饮商户提供一站式的连锁餐饮实体电商一体化解决方案。

经营管理系统的作用是什么？

经营管理软件系统的主要作用是：让企业经营管理的各方面和整个过程以求达到某些经营性目标的企业系统。而作用在餐饮行业，经营管理系统则主要是把企业的人员、数据、资金、材料、信息、时间等有限资源，合理地组织起来，最大地发挥它们的作用。

现代企业经营管理系统是一个复杂的多目标的系统，既要致力于提高产品和服务质量，又要致力于提高资本运营质量，降低质量成本，提高质量效益，提高资本增值盈利等多重目标。正是由于企业目标的多元性及其核心问题是质量问题，所以企业的生产经营和资本运营活动从本质上看就是质量效益的经营活动。

经营管理系统的特点有哪些？

经营管理系统与其它一般系统相比其特点主要体现在：

1.系统具有计划、评价实施、控制管理的功能；

2.系统把人也作为一种结构成分来看待，人在系统中主要是发挥脑力劳动者的作用和作出决策；

3.这种系统往往是一种多级的单目标或多目标的大规模系统；

4.系统具有进行计划、实施和控制管理所必须的信息，故具有信息系统的功能；

5.系统能预测外部环境的变化，具有适应这种变化的能力，能根据积累的经验来改变自身状态或组织结构。

有哪些好用的经营管理系统？

当我们成为餐饮行业负责人时，找到合适的工具来管理跟进，就成为了迫切需要解决的问题。一款优秀的工具，在企业经营管理中，起着极为重要的作用。一般除了可以付费购买专门的经营管理软件外，还可以使用低代码平台来进行个性化定制。

很多公司在上系统之前，都喜欢用 Excel 表格来做经营管理，而长久使用 Excel 表格会存在着很多局限性，有些经营管理需要用到的功能无法方便的实现，一些深层一点的操作对于很多人来说，也存在着学习成本高，使用门槛高的困惑。

那么在这里分享一款低代码开发工具：织信Informat，它虽然不是专门的经营管理软件，但作为新型的表单协同平台和数字化工具，它有着很强的灵活性，而且用起来更简单，可以适用于包括企业经营管理在内的诸多场景，既能管理单一的行业经营，也能管理跟进多个行业经营。

系统规划：

由织信Informat企业级低代码构建而成的经营管理系统，可为企业核心领导层以及相关经营负责人员提供企业经营管理、客户管理、合同管理、项目管理、经营驾驶舱等信息管理工作的综合管理系统。为领导层及时提供全面、准确、及时的第一手材料，使决策者能实时了解企业的经营状况。真正做到企业经营状况一目了然、餐饮信息尽收眼底、客户信息尽在掌握、产值分配有理有据。

系统展示：

1、经营模拟

• 企业可根据当年的经营利润率目标、费用预算等内容，模拟推算出企业未来的经营计划。
• 可实时通过计算规则快速推算对应目标的合理性与企业经营思路。

2、经营计划

可以根据企业目标规划录入年度经营目标，可以根据月占比规则，即可快速生成对应月度经营目标，且相关目标可以关联到相关部门或类型。

3、绩效设定

可以根据企业上年度的计划，拆解部门绩效进行考核，还可以设定权重与绩效系数算法后，根据每个绩效指标自动核算得分。

4、经营驾驶舱

系统可以根据部门选择及时查看当月会计报表，同时支持手机/PC双端使用，随时随地即可掌握数据。助力企业高层通过经营驾驶舱实时将信息全面收集、统计企业运营等核心数据，为企业领导决策提供参考数据，做领导决策的好助手。

5、客户管理

为每位客户建立档案，实现产品化的跟踪。客户管理将企业已有客户及潜在客户录入系统，将散落的客户信息集中管理，规避企业客户流失风险。

6、合同管理

支持合同类别管理、合同附件及评论、合同关联收款计划、自定义审批流程等合同管理内容，及时掌握企业各项业务发展情况。

7、项目管理

系统可根据任务逐级分解，自动匹配负责人，分配资源，制定执行日期。也支持根据任务时间以甘特图的方式进行查看。对相关任务进行关联项目信息、资源分配、执行报告等功能。

更多功能界面，为避免篇幅过长，这里就不一一展示了。感兴趣可自行体验。

系统优势：

1、自主掌控功能：根据企业业务所需，增加，删减，选择需要的功能模块。

2、广泛兼容对接：支持对接已有平台、系统、设备。

3、一站式服务：一套平台就能解决企业经营管理全部需求，数据互通。

4、可结合企业能力现状与发展策略设计数字化的详细规划和转型步骤。

最后总结：

除了以上介绍的功能，它还有很多便捷的功能，比如：

• 提醒通知功能，就能对企业经营任务接近截止日期、记录被修改、记录被修改后满足特定条件，自动发出提醒通知；
• 表单就能把表单收集的数据实时自动汇总到表格里，做问卷调查、做反馈收集非常省事；
• 自定义的脚本功能和各种插件，就能帮我们进一步扩展应用；
• 甚至还可以通过接入 API 实现更高级的业务流程自动化。
• 这些都能帮我们更方便地做好简单或复杂业务的跟进管理。

另外，织信Informat不需要下载安装，登录就可以在线使用，还可以通过微信公众号或企业微信来随时查看和编辑。总之，这款低代码搭建平台对于企业经营管理来说，在使用上非常简单灵活。当然，你也可以应用于其他场景里。

以上是回答的全部内容，希望对大家有所帮助！

其实这方面的管理系统已经出现了，那就是智慧食堂的管理系统，就拿孚谷物联的智慧食堂“嗨小谷”生态系统来说吧，其利用RFID物联网技术，来提高食堂管理工作的质量和效率，同时也降低了食堂经营的成本。而对于消费者来说，大数据的分析、智能化的操作极大的方便了就餐，还能享受科学营养膳食，减少粮食浪费。

而且智慧食堂“嗨小谷”生态系统依托的孚谷物联网系统管理平台，属于自主创新研发的IoT物联网云+端一体化管理平台，基于云计算平台，实现CMP (连接管理)、DMP(设备管理平台)、AEP (应用使能平台)、 BAP (业务分析平台)等平台管理功能。主要负责物联网设备的连接与管理；负责物联网数据的访问、摄取与存储；对数据的可视化与分析。

屏芯科技的店小算APP，算我看到比较接地气的了，有营业日报、诊断分析、盈亏红线、实时桌态、异常监控、明星菜品功能。

轻餐邦，轻快餐饮管理系统，可以连锁管理多门店。有微信点餐，微信外卖，会员互动营销，也有接入外卖平台数据，销售、会员数据可以多维度分析，门店、营销、活动、财务管理挺方便的，可以试用看看。

首先，餐饮门店的需求是招新客、揽旧客、提客单，那么，优秀的餐饮系统当然是要能够满足这些需求，呈现你所说的经营数据化，并在此外就进行额外的功能扩展，。雅智捷，智铺宝是一款微信小程序，可以一键发券，帮助门店招揽新客、吸引老客、提升客单。同时，智铺宝轻量便捷，无需部署、简单易学，可以快速积累有效会员数据，实现智慧门店管理，能够从多样化的营销活动中智能匹配最优行动方案，化繁为简，能够真正实现普惠连锁品牌。

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都是收入角度，后台琐碎的与原材料供应链相关的成本核算呢