큰 데이터 어떻게 겨울 음식에 대 한 새로운 콘센트를 개척 하기 위해?

음식 산업은 정말 하지 않을 그것? 원래 먹는 문제, 중국의 유명한 레스토랑 체인 기업 샹-e 사랑 달콤한 원인을 단일 솔루션 해야 합니다 냉담이 과학자 될 요리사를 하도록 강요 하지는 기술에 종사 하는! 뉴 미디어와 대형 데이터 공동 실험실 네트워크 새로운 요리 "학술 언어의이 시리즈, 당신이 상상할 수 있는이 샹-e의 발전 이다" "그것은? 큰 데이터 정말 음식 업계에 추운 겨울에 대 한 새로운 출구를 열 수 있습니다?

큰 데이터 어떻게 겨울 음식에 대 한 새로운 콘센트를 개척 하기 위해?

돌 장 강한

이것은 크로스-국경의 시간 그리고 많은 관련이 없는 것 들이 서로 연결 되어. 어쩌면 몇 년 전, 레스토랑의 큰 들의 많은 했다 같으 큰 케이크를 그냥 필요 없습니다, 하지만 돌연변이, 몇 년 후 케이터링 산업은 젊은이 세계, 팬케이크 판매 모든 고기 가장 사용 했다 10 십억 앞에 소리 감히 판매 고급 인터넷 마케팅 생각. 큰 들 마지막으로 앉아, Xiang-e 감정은 첫 번째 단계로 가져옵니다.

우리는 ' 빅 데이터 ' 시대를 입력, 큰 데이터 응용 프로그램 큰 경제적 가치. 그리고 음식 산업에 대 한 정말 큰 데이터, 5 월의 전체 사용할 수 있도록 빌드 실험실 충분히 까지입니다.

큰 데이터의 첫 번째 블록에 스테핑 o2o 폐쇄 루프

이제 레스토랑 업계 공개 의견, 미국 그룹 채팅을 찾을 하 O2O 모델을 수용할 새로운 시대는 말을 감히 계약 서명 많은 실무자는 개척자 이다. 사실, 그들은 단지 사물의 표면 확산에 대해 조금 할 O2O 값 그들은 인식 하지 않습니다, 그리고 정말 땅을 파 야. 음식 정보 온라인 도구와 클라우드 서버, CRM 및 급 식 관리 시스템, 클라우드 컴퓨팅, 처리 하는 기능에 의존을 통해 완벽 한 폐쇄 루프에 O2O 모드 거짓말의 진정한 가치는 변환 하 고 큰 데이터 적용. 따라서,만 선 아래 온라인 자원의 원활한 통합, O2O 폐쇄 루프의 형성은 기업에 키 큰 데이터의 시대를 입력할 수 있습니다.

폐쇄 루프 라인, 소비자 경험의 피드백 정보를 수집 하 고 온라인 커뮤니케이션을 오프 라인 사용자를 지도 하 고 온라인 경험에 수행 하는 방법 이다 체 더 링 O2O의 어려움과 고통 포인트. 그들은 소비자를 온라인 완료 하 라는 메시지가 있다 생각 하는 일부 기업 지불 O2O 폐쇄 루프, 이것은 피상적인 생각 이다. 선 선을 소비자를 보내려면,이 라인 그냥 지불 하지만 양식을 온라인 소비자와 소비자, 소비자와 비즈니스 상호 작용을 하지 않습니다.

상호 작용 소비자와 기업을 수용할 수 있는 플랫폼을 필요로 합니다. 이제 마이크로 신뢰 플랫폼은 좋은 선택으로 보인다. 소비자와 상호 작용 하는 마이크로-편지에 공용 플랫폼을 만듭니다. 그래서 그들의 자신의 좋아하는 메뉴를 디자인 하는 소비자 수 있도록 수 있는 대화형 항목 소비자가 스스로 그들의 가장 좋아하는 요리를 디자인. 수락 되 면 소비자는 상금을 얻을 수 있습니다 또는 접시는 디자이너에 게 항상 자유롭다.

이 방법에서는, 식사 예약, 주문, 지불 및 기타 기능을 완료 하려면 플랫폼 뿐만 아니라 뿐만 아니라 대상 소비자 소비자 행동에 따라 승진 및 승진, 더 중요 한 것은, 줄 수 있습니다 전체 플레이 팬 경제의 역할에 팬 서비스 개선, 음식 개선에에서 참여, 고객 만족도 향상 및 영업 및 기업의 이미지를 향상 시킬 수 있도록.

그때, 달성 하는 방법에 줄을 선 다음 리드에서 소비자, 이후 이것은 진짜 O2O 폐쇄 루프 이다. 선, 선, 소비자 주도 되 고, 데이터와 정보 상인의 주머니를 흘러 것입니다.

식사 O2O 큰 데이터 라인을

라인을 라인에서 O2O 주로 배수, 급 식 산업에서의 과정은, 현재 배수는 주로 그룹 구매 및 주문 두 채널 포함 됩니다. 케이터링 O2O에 큰 데이터를 적용 하기 전에 배수 그룹 구매의 방법은 간단 하 고 거친, 그것 트래픽 흐름에 대 한 이익을 희생 하 게 기꺼이 하는 레스토랑에 선가지고 소비자를 유치 하는 것입니다. 그리고 주문 하는 방법은 단순히 주문 예약, 온라인 지불 및 기타 프로세스. 큰 데이터를 사용 하 여 어떻게 배수, 하 우리 찾을 것입니다, 사실, 생각 하는 우리 작업 취사 수 있습니다 매우 하이 엔드, 아주 지.

1, 대형 데이터 기반 그룹 모드를 구입

5 월 17 일, 바이 찹쌀 517 화물 축제, 5 월 16 일 5 월 18 일 베이징, 상하이, 청두, 시안, 샤먼 5 주요 도시에, 큰 데이터를 사용 하 여 화면으로 사용자의 주의 특별 한 요리를 바이 찾을 가장 본격적인 Top10 레스토랑. 활동의는 매일 9시 17분 20시 17분 초 식품을 죽 일의 수백 판매 5.1 위안 7 센트.

이것은 새로운 유형의 큰 데이터 모델을 사려고 바이 Glutinous 라이스에 의해 구동입니다. 그것은 Baidu 검색 데이터, 지리적 위치, 포괄적인 분석 데이터를 검색 하는 사용자 특정 개체에 유효한 데이터를 추출 하 고 관련된 제품 운영 및 홍보를 지원 하기 위해 사용 합니다. 어디 이들의 최고 뿐만 아니라 사용자가, 그들의 마음에 드는 식사, 스낵가 게를 소비자 데이터의 많은 수를 제공 하 고 다음이 상점을 초대 음식 O2O에서 바이 바이 찹 쌀 연대에 참여 하. 이것은 큰 데이터 드라이브 그룹 모드 방법 구입 바이 찹쌀의 사용, 대용량 데이터 분석을 통해 바이 찹쌀 찾을 유치 더 많은 사람들이 참여 하는 만큼 대부분의 사람들의 환경 설정.

전에 바이 찹 쌀, 그룹 구매의 드라이브 모드 미국 연대 및 공공 코멘트 두 종류가 존재합니다. 미국의 일반적인 거래 드라이브 모델, 사업은 상대적으로 단일, 이익을 구매 비즈니스 트랜잭션 위원회에서 주로 이다. 의견에 대 한 그것의 초기 비즈니스 정보, 구매 사업, 그룹을 확장 하는 의견의 축적에 의존 구동 일반 정보 모델 이며 이익 평가의 주요 소스 되고있다. 두 개의 드라이브 모드는 같은 방법으로 구매, 온라인, 사람의 큰 그룹을 수집 및 다음 오프 라인 레스토랑 할인된 된 가격에 그들을 유혹 끝.

이전 년 같은 그룹 모드 구매는 매우 인기가 많습니다, 또한 레스토랑, 하지만이 간단한 그룹 구입 배수 방법에 일정 한 양의 트래픽 가져 하지만 천천히 그의 문제를 노출. 소비자의 끈 적 거 림의 레스토랑 그룹 구매 배수는 아주 나쁜, 그들은 유일한 그룹 구매 양보, 이며 레스토랑의 느낌은 깊은 참조 하십시오. 소비자 것입니다 그냥 계속 찾고 라인에 싼 가격 어느 식당에 있는 관심을 지불 하지 않고. 이 방법에서는, 레스토랑, 이익의 하지만 반환 하는 소비자를가지고 일부 희생. 그래서, 이런이 종류의 레스토랑을 가져 구매 모드만 인간의 교통의 순간 이다.

찹쌀이 큰 데이터 기반 그룹 모델을 구입 하 여 시작 하는 바이 같은 레스토랑입니다. 소비자의 경우 그들은 여전히이 그룹 구입 모드에서 우대를 받을 수 있습니다 그리고 그들은 로컬 푸드에 대 한 화물의 욕망을 만족 시킬 수 있다. 레스토랑에서 같은 찹쌀 TOP10 모델은 명확 하 게 그것의 자신의 레스토랑 명성의 건물, 그것은 특정 이익을 희생 것 이다 하지만 소비자 끈 적 거 림을 향상 시킬 수 있습니다 그것은, 비록 레스토랑의 명성을 향상.

결정 하는 소비자에 대 한 2, 큰 데이터

지불, 당신은 무엇을 먹고, 결정을 내릴 수 있도록 큰 데이터.

박쥐는 지금 큰 데이터 개발 하 고, 그들은 자신의 리소스를 사용 하 여 지능형 데이터 플랫폼을 구축 하. 바이 두의 데이터를 사용자의 활성 요구의 컬렉션을 통해 사용자가 원하는 데이터 분석을 통해, 바이 사용자 처럼 알고. Amoy 포인트의 도입 하기 전에 알리, Amoy 포인트 설정 식사, 테이크 아웃 및 기타 기능을 전체적으로 알리의 데이터는 사용자의 구매 요구에 더 명확 하 게 반영 한다. Tencent의 데이터 소스는 주로 소셜 네트워크, 많은 양의 데이터와 흩어져있는 정보 포인트, 소비자 선호, 이해 하는 것 뿐만 아니라 특정 제품으로 소비자의 불만 분석 하는.

박쥐에 의해 만들어진 스마트 데이터 플랫폼을 통해 사람들의 의사 결정 과정을 참조, 사용자 필요에 결정 하 고 권장 사용자 콘텐츠를 도울 수 있습니다 그것. 때 당신이 무엇을 먹고 어디로 먹는 대 한 걱정, 쉽게 먹는 문제를 처리 하기 위해 이러한 권고의 활용할 수 있습니다.

음식 O2O 선 큰 데이터

여기 라인은 주로 레스토랑 저장소 저장소 위치 및 저장소 트래픽 제어를 말합니다 많은 기업 표시 무력, 많은 요인이 있기 때문에 그들은 제어할 수 없습니다. 그러나, 우리가 문제 보고를 큰 데이터를 사용 하 여, 가맹점 저장할 수 있습니다 마침내 주도권 단단히 그들의 손에.

1, 대형 데이터 조정 선 저장소 레이아웃

더 많은 것으로 간주 하는 요인의 위치에 많은 레스토랑 체인 저장소의 비용 이며 로컬 사람들이 흐름 때 아닌 소비자의 관점에서 어디 진짜 소비자 모임 장소 끝에서 저장소 레이아웃에? 아마도,이 시점에서 지능형 데이터 분석의 큰 줄 수 있는 몇 가지 영감.

테이크 아웃 사업을 O2O 모드를 통해 존 스틱, 스틱 존은 서비스 센터, 통합된 공급 체인 통합, 주문 사용자 경험에서 "3 통합"를 통해 통합 통합 라인 아래 온라인 됩니다. "통일 세"에 의해 형성 된 O2O 폐쇄 루프 중요 한 대용량 데이터 형성.

존 존슨의 장점 분석 및 대용량 데이터의 응용 프로그램입니다. 스틱 존 45 분 또는 이렇게, 레스토랑 브랜드 방사선을 저장 하는 영역에 밀접 하 게 관련 된 약속에 대 한 제공을 약속 했다. 존 존슨 그의 손에 있는 지역의 지도 있다 그리고 전화 주문에 대 한 빈 자리를 볼 때 그는 그가 그 장소에가 게를 열 필요가. 얻은 큰 데이터를 사용 하 여 로드 존은 점포의 레이아웃을 최적화할 수 있습니다 그리고 존슨 저장소 레이아웃 전략을 조정 하는 테이크 아웃 사업을 통해 큰 데이터를 만드는.

후 저장소 레이아웃의 조정 완전히 소비자 중심, 수요, 어디 어디에 내가 게.

2, 큰 데이터 제어 저장소 트래픽

아마 모든 호텔 소유자 같은 생각 했다, 사업에 뜨거운, 테이블, 대기 스토어 고객 선 희망 고객 급히 먹는 완료 즉시 떠나. 가 게에서 비즈니스 추위와 더 많은 음식을 주문 하는 고객에 게 싶어 때 하자 천천히 먹고, 잘 먹고.

레스토랑은 변화 소비자 그룹을 직면 하 고, 저장소의 사람들이 흐름은 평균 레스토랑. 직원, 웨이터를 포함 하 여 요리 하 고 궁극의 효율성의 관리자, 우리는 적극적으로 게에 있는 사람들의 흐름을 제어할 수? 다른 방법으로, 우리가이 문제를 해결 하기 위해 큰 데이터를 사용할 수 있습니다.

이제 잘 알려진 패스트 푸드 레스토랑이 영리한 방법을 사용 하는. 회사는 비디오를 사용 하 여 대기 큐의 길이 분석 하 고 자동으로 전자 메뉴 표시 변경 됩니다. 면 큐 긴, 신속 하 게 제공할 수 있는 음식 나타나고 큐가 짧은, 그 음식을 더 높은 수익 하지만 상대적으로 긴 시간 동안 준비를 표시 됩니다.

이것은 군중 제어 저장소에 대 한 큰 데이터를 사용 하 여 스마트 방법입니다. 비디오 데이터를 통해 무대 지능형 시스템 수 현재 인간의 트래픽 분석, 상점과 음식 공급 속도에 큐 길이 무게, 효율성 및 이익을 완벽 하 게 결합 하 여 결정.

라인에 O2O 큰 데이터를 다 이닝

고객을 강제 수 없습니다 때문에 O2O 폐쇄 루프에서 가장 중요 한 단계와 제어에 가장 어려운 단계입니다. 아래 라인 선에서 선, 온라인 상호 작용 및 프로세스의 경험에 선 그리고 배수에서 소비자의 사업이 이다. 이 과정에서 할 비즈니스 필요성을 완벽 하 게 소비자의 평가 피드백, 소비자 데이터베이스 구축입니다.

현재 케이터링 사업 큰 데이터를 사용 하 여 소비자의 의견을 분석의 중요성의 인식 아니에요. 음식 산업은 칭찬의 말, 레스토랑 사업을 반복 하는 고객의 결정은 좋은 또는 나쁜. 기업 그들의 명성을 구축할 때 고객의 피드백은 중요 합니다. 우리 수 있습니다를 사용 하 여 대용량 데이터 기술, 소비자 마음에 드는 접시의 분석 및 장소 개선, 그들의 서비스 수준을 업그레이 드 하는 비즈니스의 소비자의 기대 밖으로 파고, 나는 적극적으로 그들의 자신의 사업을 개선 하기 위해 큰 데이터의 사용 될 수 있다고 생각 하지 무적.

음식 업계에 큰 데이터의 사용은 여전히 초기 단계, 그리고 많은 잘 알려진 체 더 링 기업 또한 큰 데이터의 연구에 돈을 투자 하 고 있다. 소위 와인은 아닙니다 깊은 골목, 이유, 급 식 산업의 이다 직업의 무거운 명성. 큰 데이터 수 수 발굴 전혀 변화 하는 소비자의 수요, 번 하 체 더 링 기업 소비자의 취향을 충족 시켜 주고, 더 나은 제품을 만들, 그들의 평판을 개선 하기 위해 더 친밀 한 서비스를 제공.

그것은 샹이와 연구소의 컴퓨팅의 기술 과학의 중국 아카데미 사이 협력 하지 껍질을 잘라 손목 다시 음식 사업을 하는 기대. 나는 중국의 케이터링 업계의 시장, 부족 하지만 찾을 시장, 눈의 부족 이며 큰 데이터는 새로운 시장 눈을 하나 있을 수 있습니다 믿습니다.