基于餐饮大数据平台的计划解析
《2020 年新冠肺炎疫情对中国餐饮业影响报告》显示，相比 2019 年春节，疫情期间，78% 的餐饮企业营收损失达 100% 以上；9% 的企业营收损失达到九成以上；7% 的企业营收损失在七成到九成之间；营收损失在七成以下的仅为 5%。
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期间有 93% 的餐饮企业都抉择敞开门店。其中，有 73% 的企业敞开了旗下所有门店；8% 的企业敞开旗下八成以上的门店；也有 7% 的企业敞开了不到一半的门店；仅有 7% 的餐饮企业因为是团膳或者是单店，所有门店持续进行维持性经营。
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疫情之后，生产会迅速回暖，首当其冲的是餐饮行业。
随同着互联网的衰亡，不少敞开门店的餐饮行业也不得不从“酒香不怕巷子深就能够两耳不闻窗外事”的傲气转变成更须要服务至上、用户体验至上的团队经营模式。外卖行业更是间接把传统又掉队的餐饮行业拉进了互联网时代，让惟一看似不可能被互联网代替的实体行业进入了全新的数据化时代。
平台市场前景
基于餐饮大数据平台应答疫情过后餐饮市场的转变需要，从以下两个角度来看：
（1）大数据分析：实现品牌以及其余竞争品牌门店地理分布、竞争品牌筛选比照、销量 / 收益 / 老本统计、品牌笼罩统计、客户反馈状况、饮品热度排名、客户购买渠道统计、客流状况统计、订单统计、会员人群统计、客流生产状况统计、客户反馈状况统计等。
（2）“餐饮平台”：搭建指标体系与监测框架，为品牌决策提供根据，开源节流，提质增效。
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平台指标达成
餐饮大数据平台分为品牌竞争和数据统计两局部，通过统计官网及内部平台数据，精确把握企业运行动静及发展趋势，建设具备门店地理分布、运行监测、品牌比照和分类评估等多功能的综合大数据分析平台，为各餐饮品牌宏观决策提供数据反对。
搭建指标体系与监测框架，为品牌决策提供根据，开源节流，提质增效。
平台性能解读
1、品牌竞争
（1）门店地理分布
通过筛选地区、品牌关键词查问或间接勾选相干竞品，比照餐饮品牌间的内部平台（公众点评、饿了吗、美团等）数据。比照各品牌销量状况，展现各品牌门店散布及销量的辐射状况。
地图展现品牌门店散布状况，3D 柱子高度越高代表该门店热度越高（店铺评分越高、人均生产越高），与色彩深度成正比。发现闭关保护外围浸透区域。排查待深究的空白区域，细化平方颗粒。
2、数据模块
（1）品牌销量
统计该品牌在某年的总销量，通过折线图，展现销量趋势；筛选其余品牌，其余品牌以不同色彩的图例出现，更好地进行数据比照。
（2）品牌笼罩
统计该品牌在地图上该城市的门店散布，环图代表的是该品牌在以后城市内总餐饮门店的占比值；横向柱状图显示各区的门店笼罩量, 可同时展示竞争品牌的数据。
（3）客户反馈
展现客户对该品牌好、中、差的评论数占比及评论详情，更好地理解客户对该品牌的认识，直观的数据展现利于门店的经营治理及改善，可同时展示竞争品牌的数据。
（4）饮品热度
依据该品牌的当月饮品热度，从饮品的热度及销量来进行剖析，展现前六类热度最高的饮品，标注皇冠的为本月热度最高的饮品，可同时展示竞争品牌的数据。
品牌竞争页面 - 单个品牌
品牌竞争页面 - 多个品牌比照
品牌竞争页面 - 评论详情开展
3、数据模块 - 店铺
（1）经营数据
用数据直观地展现该品牌在某周 / 月 / 年的总销量额、总盈利额、总成本，同时展现同比上周 / 月 / 年的回升 / 降落的百分比。理解整体或具体门店的经营及收益状况，为该品牌宏观决策提供数据反对。
（2）订单统计
通过折线图，直观地展现该品牌周 / 月 / 年的订单量和新品订单量的趋势比，理解整体或具体门店的订单量和新品订单量。
（3）饮品热度
依据该品牌的订单状况汇总饮品销量，统计单个饮品热度，可察看饮品的热度及销量，排位按热度由高到低，标注皇冠的为本月热度最高的饮品。
（4）购买渠道
购买渠道分为美团、饿了么、线下及其他，通过环图，直观地展现该品牌月 / 年的总销售量，比照相邻月 / 年各个渠道的用户购买占比。
外部数据页面 - 店铺
4、数据模块 - 客户
（1）客流生产
通过柱状图，直观地展现该品牌周 / 月 / 年的总客流量和客流状况，理解整体或具体门店的区域价值，客流状况。
（2）会员人群
依据年龄 / 数量，对该品牌的会员人群进行统计，统计数据依据客户的年龄段和性别划分展现。
（3）客流状况
切换购买力 / 回购力，分客户的年龄段和性别展现数据，购买力 / 回购力分为较高、高、中、低、较低五个等级，借察看散点图中圆形的色彩及大小来体现各性别及年龄段客户的生产能力。
（4）客户反馈
切换评论和投诉，评论分为好、中和差三类，投诉分为卫生、服务、饮品及其他，视具体需要而定，利用环图展现评论量和占比，评论理解客户的动向更利于门店的经营治理及改善。
外部数据页面 - 客户
平台模块剖析
1、登陆注册 + 筛选
登陆：微信、明码、短信验证码形式快捷登录
注册：进行用户名 / 手机号注册登录
筛选：输出关键词进行品牌门店查问
2、数据中心
数据中心次要用于上传数据、编辑数据以及进行数据管理。数据上传中能够通过 API 接口接入企业外部数据，实现数据的实时传输。数据上传、接入后后盾自动识别数据类别，生成数据列表。
（1）数据源反对：用户自定义数据源：数据文件（CSV、EXCEL）或者支流数据库直连（MySQL、SQLServer、Oracle 等），同时反对数据 ETL，抽取至数镜 OLAP 分布式数据处理引擎，超大规模数据集通过规范的 SQL 查问及多维分析（OLAP）性能，提供亚秒级的交互式剖析能力。
（2）数据保留能够作为企业数据管理地址，可进行数据的增删查改，不便数据管理。
（3）数据采纳的是类 Excel 的格调，通过表格展现。反对减少虚构字段、数据同步更新的内容主动变动。
3、数据分析
次要用于提供在数字世界里重构场景所需的各类数据图表、数据利用控件模块以及用户体验交互模块。
可对数据文件进行二次过滤、计算、查问等操作，通过节点连贯调整可视化组件和参数配置。
用户不仅能够依据业务需要进行自在的拖拽组合，突破限度，如同一个业余的开发人员为用户构建。
让数据回归业务，将业务数据以窗口节点模式，依据业务逻辑进行数据之间的连贯。无需业余数据人员，简略连线连贯业务逻辑即可。
4、数据报表
通过构建实现的我的项目，一键实现利用运行导出，公布到云端，造成一个独立的云利用，实现“零”代码的数据利用。同时兼容挪动端、桌面端、大屏等。用户能够依据应用场景，抉择适合的交互方式。
我的项目可通过分享链接分享别人，可视化我的项目分享适应各个分辨率屏幕，任何地点、任何设施均可实时查看我的项目。
（页面中蕴含的餐饮品牌无推广，侵权立改）