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在這個智能化的時代，餐飲企業必須擁抱大數據應用，進行數字化、智能化升級，才能在競爭中立于不敗之地。這篇文章，我們就從作者的經歷為我們分享技術角度如何實現。

你有沒有想過，當你走進一家餐廳，服務員已經知道你最喜歡的菜品是什么？或者，當你還在猶豫不決時，一份根據你口味定制的菜單已經擺在你的面前？這并不是科幻電影的情節，而是AI技術在餐飲業中的實際應用。

想象一下，一家連鎖餐廳通過大數據分析了成千上萬的顧客數據，發現了辣味菜品和冷飲的購買關聯性。于是，當你點上一份毛血旺時，系統自動推薦了一款特制的冰鎮飲品。這樣的個性化服務，不僅讓顧客感到驚喜，也無形中增加了銷量。

再來看看供應鏈管理，大數據應用通過歷史銷售數據，預測出接下來哪些菜品會成為熱銷。這樣，AI機器人就可以依據銷量自動化下單備貨，確保食材新鮮，供應充足，避免因缺貨而錯失銷售機會及破壞了客戶體驗。

但大數據的應用遠不止于此。在會員管理方面，大數據能夠通過會員的消費行為、偏好等數據，為每位會員提供量身定制的服務和優惠。比如，對于長期未光顧的沉睡會員，AI可以自動發送優惠券或特別活動邀請，提醒他們回歸。

讓我們通過幾個示例來看看當前大數據在餐飲企業中應用場景：

• 示例一：KFC利用大數據分析了顧客的購買歷史，發現了許多“隱藏”的關聯規則。通過這些規則，他們推出了“套餐推薦”，不僅提升了顧客的用餐體驗，還顯著提高了客單價。
• 示例二：某家高端餐廳集團通過大數據對會員進行細分，發現了一個高消費頻率但對健康飲食有特別需求的群體。于是，他們推出了一系列健康菜品，專門針對這一群體進行營銷，成功吸引了更多的健康意識強的顧客。
• 示例三：某知名火鍋連鎖店利用大數據預測了不同季節和天氣條件下的菜品需求變化。他們及時調整了菜單和原料采購計劃，減少了食材浪費，同時保證了顧客的需求得到滿足。

總結來說，大數據應用為餐飲連鎖門店帶來了前所未有的機遇。通過精準的數據分析和個性化的服務，大數據應用不僅提升了銷量，更提升了顧客的忠誠度和滿意度。在這個智能化的時代，餐飲企業必須擁抱大數據應用，才能在競爭中立于不敗之地。

那么上述場景從技術角度來說是如何實現的呢？我就拿我服務過的餐飲企業作為案例分享一下

一、數智化營銷在用戶消費場景的應用

1. 用戶自主點餐——加價購推薦 & 再來一單推薦

1.1 了解顧客喜好：通過分析顧客的購買歷史，可以識別出他們的偏好。例如，如果顧客經常購買辣味菜品，AI就可以推薦其他辣味或搭配辣味的菜品。

1.2 發現搭配商品：使用關聯規則學習算法，如Apriori或FP-Growth，找出經常一起購買的商品組合。例如，如果許多顧客在購買漢堡的同時也會購買薯條，AI就可以將這兩者作為搭配推薦給其他顧客。

1.3 個性化推薦：結合顧客的行為、偏好和實時上下文信息，提供個性化的商品推薦。例如，如果顧客在工作日的午餐時間訪問門店，AI可以推薦快速且價格合理的套餐。

2. App/小程序首頁個性化推薦

2.1 定制首頁：每個顧客看到的首頁和推薦內容都是為他們量身定做的。例如，如果顧客喜歡素食，首頁就可以展示素食菜品。

2.2 動態更新：顧客每次看到的內容都是最新的，根據他們剛剛做了什么來改變。例如，如果顧客剛剛瀏覽了甜點，首頁就可以推薦其他顧客好評的甜點。

3. 在餐廳門店采購訂貨場景應用

3.1需求預測 & 庫存管理智能化：

• 預測需求：AI通過分析歷史銷售數據，可以預測哪些商品接下來會賣得好。例如，在節假日或特殊活動期間，某些菜品的需求可能會增加。
• 告訴店家訂多少貨：根據預測結果，AI可以告訴店家應該訂多少貨，避免庫存太多或太少。例如，如果預測顯示某款新推出的菜品將大受歡迎，AI就會建議門店增加該菜品的訂貨量。
• 自動化補貨：AI可以與訂貨系統集成，實現自動化補貨。這樣，門店就無需擔心因人為因素導致的訂貨錯誤，可以更專注于提升菜品質量和服務水平。

3.2 原料訂貨場景智能化

• 算出需要多少原料：AI會分析歷史銷售數據和市場趨勢，計算出需要準備多少原料來滿足顧客的需求。
• 保證有足夠的存貨（安全庫存）：AI會建議店家保持多少原料存貨，以備不時之需。例如，在天氣變化或突發事件導致原料供應不穩定時，有足夠的安全庫存可以保證門店的正常運營。

3.3履約異常監控 & 供應商評級智能化

• 監控訂貨異常：AI會監控訂貨情況，如果發現有奇怪的變化會提醒店家。例如，如果某個原料的訂貨量突然大幅增加，AI會分析原因并提醒門店注意。
• 告訴供應商每家分多少：AI還會幫助店家決定每個供應商應該訂多少貨。例如，如果某個供應商的原料價格更優惠或質量更好（基于市場口碑、到貨檢查、履約效率等等），AI會建議增加該供應商的訂貨量。

二、實現原理：AI平臺的算法模型

• 模型訓練與測試：在AI平臺上進行算法模型的訓練和測試，確保模型的準確性和魯棒性。
• 模型部署：將訓練好的模型部署到AI平臺，以便上層應用調用，實現快速響應市場變化。
• 系統集成：確保AI平臺能與現有的系統（如訂購系統、采購平臺）無縫對接，提高整體供應鏈的自動化水平。
• 持續學習與優化：設置AI模型定期從新數據中學習，以適應市場變化，持續優化推薦和預測的準確性。

三、實踐項目案例分享

3.1 基于大數據分析賦能智慧供應鏈材料

某知名快餐連鎖品牌：該品牌利用AI技術，實現了個性化推薦和自動化補貨。通過分析顧客的購買歷史，AI能夠識別出顧客的口味偏好，并在顧客點餐時推薦搭配的小吃或飲料。此外，AI還能夠預測不同時間段的客流量，為門店提供精確的訂貨指導，大大減少了食材浪費。

某高端餐飲連鎖集團：該集團通過AI技術，實現了原料訂貨量的精確計算和安全庫存的管理。AI分析了各門店的銷售數據和市場趨勢，為每個門店提供了個性化的原料訂貨建議。同時，AI還能夠監控原料價格波動，為集團提供了成本控制的建議。

3.2 基于AI大數據賦能門店采倉配銷一體化

某大型火鍋連鎖企業：該企業利用AI技術，實現了首頁個性化推薦和自動化補貨。AI分析了顧客的點餐行為和偏好，為每位顧客提供了定制化的首頁推薦。此外，AI還能夠預測不同季節和天氣條件下的菜品需求，為門店提供了精確的訂貨指導。

3.3：基于用戶數據采集實現會員個性化營銷

某知名咖啡連鎖品牌：該品牌利用AI技術，實現了會員行為的深入分析和個性化營銷。AI分析了會員的購買頻率、偏好的咖啡口味、常去的門店等信息，為每位會員提供了個性化的優惠券和推薦。此外，AI還能夠預測會員的生命周期，為門店提供了會員挽留和激活的策略。

某大型中餐連鎖集團：該集團通過AI技術，實現了會員細分和動態定價。AI將會員細分為不同的群體，如高消費頻率的會員、偏好健康菜品的會員等，并為不同群體提供了定制化的營銷活動。同時，AI還能夠根據會員的購買歷史和市場情況，為不同的菜品提供動態定價策略，以吸引更多的會員消費。

某快餐連鎖企業：該企業利用AI技術，實現了會員忠誠度的提升。AI分析了會員的消費行為和反饋，為門店提供了積分獎勵、會員升級、專屬活動等策略。同時，AI還能夠預測會員的流失風險，并為門店提供了會員挽留的措施。

通過以上案例我們可以看出：通過智能營銷和供應鏈管理，AI能夠幫助餐飲企業更準確地把握顧客需求，優化庫存管理，自動化訂貨流程，從而提升銷量和顧客滿意度。同時，AI的不斷學習和優化，也為餐飲企業帶來了持續改進和創新的可能。

餐飲企業應該積極擁抱AI技術，將其作為提升競爭力的重要手段。同時，企業也應該注重AI技術與企業文化和價值觀的融合，確保技術的應用能夠真正提升顧客體驗，為企業帶來長遠的發展。

在未來，隨著AI技術的不斷進步和應用，我們有理由相信，餐飲行業將迎來更加智能化、個性化、高效化的新時代。

注：

實際應用中AI技術的使用需要結合企業的具體情況進行定制化開發和優化。同時，AI技術的應用也需要遵循相關的法律法規和倫理標準，確保技術的安全、可靠和負責任的使用。文中引用的案例均為我參與過的項目。