隨著消費升級趨勢愈顯，傳統餐飲在“流量”當頭的互聯網時代愈加步履維艱，用戶口味和喜好越來越難以琢磨、餐廳之間的橫向競爭態勢日益激烈、淡旺季的嚴重失衡、人工食材成本上升……
向互聯網平臺尋求出路的餐企被牢牢套住，不參與時代變革更難逃一死。在重重困境面前，大數據作為傳統行業的顛覆或許能為傳統餐飲行業帶來一線生機。在消費體驗越來越被重視的今天，優質的產品和服務才更成為餐企引流獲客的核心，而藉助大數據充分了解消費人群的餐飲喜好，無論是對外經營還是企業內部管理，都能夠向大數據尋求一條新出路。
中國烹飪協會發布的《2013年中國餐飲產業信息化調查報告》（以下簡稱“報告”）顯示，辦公自動化（OA）系統在各行業中普遍應用，但餐飲業對OA系統的應用比例還不到一半，並且系統利用水平也不高，應用最廣泛的只是文檔管理、信息發佈、收發郵件等。最基礎的事物型功能，信息流程的跟蹤與監控、業務討論、信息集成等有關企業管理、決策支持功能的利用率普遍較低。
前廳運營管理方面，“POS收銀/點菜”普及率達到95%，成為餐飲信息化的“入門級應用”。餐飲企業還在“進銷存”、“會員管理”、“訂貨及配送系統”以及“電子菜譜（點菜器）”等方面引進信息化，但使用率都不是很高。
特別是連鎖餐飲企業在廚房管理、人力資源管理方面的信息化應用普及率大都在40%以下，受制於資金或人手等問題，採購物流信息化水平也比較低。
大數據在餐飲行業有哪些嘗試性應用
熱力圖實現精準選址
從一家餐飲門店的選址落地開始，就已經離不開大數據了。而選址之難，一直也是餐企需要面臨的第一道重要考驗。在互聯網時代之前，傳統的選址方式是通過紙質版的問卷調查來檢測某塊區域的整體消費力度，互聯網時代的到來，線下調查轉移到線上，然而不管是線下問卷還是線上調查，這樣的選址決策終究以人的經驗為主，往往一堆問卷出來也很難反映真實情況，因此很多餐廳會倒在第一步。大數據背景下熱力圖選址開始備受青睞。
熱力圖的背後是藉由大數據來分析客戶的分佈狀況，通過觀察它的顏色變化找到城市中的人氣商圈，人群越集中，區域顏色越深，人群越分散，區域顏色越淺。相比於傳統的“數人流”“掃大街”“掃樓盤”進行調研的方式，藉助客戶分佈的大數據熱力圖，可以迅速識別客戶聚集的區域，通過大數據熱力圖可以更準確、高效地識別待評估網點所在區域的客群分佈情況。
熱力圖選址的運用對肯德基來說早已不陌生。肯德基在進入中國第二個十年就開始運用一些傳統的信息化手段進行選址，後來大數據的精準測算更是作用顯著，以至於肯德基的存在成為了商圈熱鬧與否的風向標。
肯德基開店的原則是：在一個成熟的商圈中選中最優聚客點，因此不僅要考慮這個區域的人流量，還要考慮某個定點的人流向，在這個區域裡，人從地鐵出來後是往哪個方向走等等，這些都需要有一套完整的數據之後才能確定最終地址。
大數據助力餐企自我診脈
餐飲企業在經營過程中往往苦於找不到問題所在，尤其作為服務行業來說，決定成敗的通常不是流程問題，而是細節問題，這就更離不開大數據的智能診斷。
以呷哺呷哺為例，呷哺呷哺通過對自己平臺上8000萬客流的數據定期進行整合分析，來決定每家實體店不同的優化方案，這些報告對投資坪效、菜品的迭代更新等都起到參考作用。例如哪些店面應該給予優化、哪些店面可能進行淘汰；哪些菜品需要更新、哪些菜品必須下架；哪些菜品可以適當推出滿減，哪些可以做明星菜品推薦……種種決策皆依據大數據反映出的消費者需求情況，對食材、菜單、口味、套餐、等待時間、服務、管理等方面進行改進，從而有效提升綜合服務品質。
除了呷哺呷哺自己的線上系統收集起來的數據，與呷哺呷哺保持長期合作的一些消費平臺，比如美食點評平臺和線上支付平臺等等，這些互聯網平臺也會定期為呷哺呷哺出具消費報告供其參考，因為平臺上的消費者數據遠超於呷哺呷哺自己的8000萬客流量，因此數據更具精準性，能給呷哺呷哺的各項優化決策提供更多支持。
大數據精準匹配市場供需
自互聯網進軍餐飲領域開始，以美團、大眾點評、餓了麼為代表的互聯網平臺發展勢頭迅猛，而平臺上產生的大量數據更為傳統餐飲行業帶來無可計量的財富，從平臺上獲取的數據從多個維度為餐廳經營賦能，包括營銷支持、會員服務以及運營體驗優化等等。而眼下，大數據為餐飲行業的消費者與經營者精準匹配供需信息已在更大範圍內推廣。
實現供需匹配，簡單來說，就是讓餐飲企業瞭解消費者，同時也讓消費者瞭解企業。當下年輕人的消費需求表現出了更為個性化、多元化的特點，消費者越來越注重過程中的體驗感。可以說，在競爭日益白熱化的餐飲領域，誰掌握了消費群體誰就掌握了市場先機。
消費群體畫像基本包括兩類，一類是身份數據，另一類是餐飲消費行為數據，通過這些數據餐飲企業可以迅速掌握消費者的飲食喜好，並在第一時間內對餐廳菜品、環境及服務等各方面做出調整，保證及時緊跟消費者需求，或者制定個性化的服務策略，吸引消費者成為餐廳的忠實用戶。而這些都離不開消費者的年齡、生活區域、飲食習慣、經濟能力等種種數據信息。
一方面，大數據能夠幫助餐飲企業找到自己的“粉絲”，而另一方面，大數據也為消費者找到了更對胃口的餐飲企業。例如外賣平臺的出現，就改變了傳統餐飲企業信息蒐集的難點，通過智能推薦優化配送線路等服務，讓消費者更快找到自己喜歡的產品，同時更快從快遞手中收到產品。
美團在給商家提供技術解決方案時提到，通過門店線上線下的融合、協同打通，全面優化用戶的門店消費體驗，提升門店運營效率。作為平臺方，通過良性的信息反饋構建一個生態圈，幫助消費者快速找到餐廳的同時，給餐廳準確、客觀的消費者評價，讓餐廳和消費者在消費體驗上都能有明顯的提升。
會員系統增強用戶黏性
相比於流動客群，會員是一個相對穩定且集中的消費群體，事實上，餐飲行業的會員體系由來已久，古有特殊客人的“樓上雅間”與“天字一號房”，今有多樣化的VIP會員制度，從古至今餐企對會員可謂是費盡心思。如今的會員體系更是融合了時代的特性，更多地具備了互聯網大數據的屬性。因此現在的餐飲企業想要牢牢把握住自己的會員群體，精準營銷當然成為不容忽視的利器。
在會員營銷中，老字號東來順的做法值得一提。東來順的微信客戶平臺和會員中心已經運營了四五年，其目的不是為了增加客流量，而是為了降低消費人群的年齡層。為了迎合年輕化的消費市場，東來順這些年不斷推陳出新，與京東、淘寶電商合作，推出“青春痘”火鍋等青春系列美食，又通過活潑有趣的宣傳手段來吸引年輕消費群體的關注，這些年通過大數據的加持，東來順的消費群體平均年齡已經降低了5-7歲。今年開始，東來順聯合盒馬鮮生打造了一個年輕化的副品牌，老字號與新模式的結合，對東來順來說正是擺脫東來順原有印象的一個好方法。
此外，各類針對會員的情感營銷以及會員激活策略在餐飲領域應用十分普遍。通過會員數據分析出會員群體不同的沉睡週期，然後在合理的時間用恰到好處的內容來喚醒“殭屍”會員、“沉睡”會員，激活潛在消費。而在會員情感攻略上，很多餐企會根據會員數據中會員的偏好、消費習慣等特點，“量身打造”營銷產品，在會員生日、特殊紀念日不同場景裡適時推出自己的優惠或禮物，從而讓強制性的營銷活動轉化為一場潤物細無聲的情感攻略。
餐飲企業應用大數據的制約因素
大數據應用成本高
儘管越來越多餐飲企業都已經意識到大數據技術應用的重要性，但在餐飲業，大數據技術應用多數還只是大中型連鎖企業轉型升級、強化競爭力的手段，仍有過半數的非連鎖型小企業，與大數據應用的關係還只停留在初級階段。
在傳統餐飲業，信息化通常有“一連串”的先後流程：先做收銀系統，再做ERP，把物和財管起來；在這之後就是數據分析，這一套信息化流程需要投入硬件設備，還需要軟件和人才投入，尤其在餐飲業大數據應用還不完善的現階段，搭建大數據應用平臺的成本高，企業應用成本也高。而目前餐企以小企業居多，並不具備搭建大數據平臺的能力，因此，除了基本的數據統計，大部分餐廳都沒有系統性的分析應用數據，教育商戶依然是餓了麼、美團、大眾點評等平臺和第三方技術公司需要做的工作。
連鎖化低品牌數據基礎小
中國烹飪協會發布的《2017年度中國餐飲百強企業和餐飲五百強門店分析報告》顯示，規模連鎖企業出現中間疲軟的趨勢，位於頂端、營收超過50億元的巨型餐飲企業增加到8家，20億-50億元的超大型企業也增加到26家，而5億-10億元的大型企業數量急劇減少，營收在餐飲百強企業營收中的比重也持續下滑。餐飲百強企業2017年總營業收入2861.7億元，只佔全國餐飲收入的7.2%，中國餐飲業的連鎖化程度遠遠低於其他國家。
連鎖化程度低與我國餐飲企業管理體系建設直接相關，我國餐飲企業管理體系建設比較薄弱，眾多家族式企業缺乏規範的現代管理制度，很多決策判斷遵循家庭的決策。比如對加盟廠商的管理尚不到位，導致許多加盟店雖然表面是連鎖經營但是實際上還是每個店各自管理和操作。
《中國餐飲報告（2018）》統計顯示，2017年，線上外賣市場規模突破3000億元，與2011年的203.7億元相比增長了13.6倍。外賣一定程度上給餐廳提供了獲取數據的渠道，但中小餐廳受制於規模問題，數據有限，很難作為餐廳經營的參考。統計數據顯示，每天外賣平臺上有超過2000萬的外賣訂單產生，這些數據目前已經成為餐廳數據來源的重要部分，綜合起來數據體量確實比較大，但具體到某個品牌或者某個品類，數據依然有限，對擁有堂食的餐廳來說，只有外賣業務的數據也無法準確反映餐廳的經營現狀。
專業知識欠缺
伴隨語音識別、人臉識別等技術的發展，從技術角度來說，信息採集技術已經不再是難點，到了當下，餐廳應用大數據核心的技術問題變成了如何把數據指標與具體的運營活動掛鉤，判斷運營行為與業績之間的親疏關係。
當前我國餐飲業缺乏電子商務方面的指導技術與專業人才，無法滿足餐飲企業的發展現狀，不能更好地開展網絡營銷。中小餐飲業在無專業人士主理的情況下，無法跟上網絡營銷的發展腳步，也無法享受網絡營銷帶來的便捷與盈利。
比如一些第三方的大數據公司形成了一套基於人群畫像的營銷路徑。首先是在目標消費群體偏好洞察、媒體匹配度的基礎上，為品牌提供廣告數據監控，同時迴流營銷數據，分析投放效果，優化目標受眾，完善投放策略。對企業來說，這種所謂的餐飲大數據營銷依然面臨一個問題：營銷活動的投入產出比到底是多少。
以這樣一個大數據應用流程為例，要求從業者首先要有基礎的技術知識，同時要對營銷的基本規則和發展趨勢有深刻的理解，當然，具體到餐飲行業，對餐飲經營和銷售相關知識的瞭解也必不可少。
大數據應用跟產業息息相關，目前就餐飲業來說，新零售概念的出現給餐飲業帶來了一部分專業人才，但既懂餐飲又懂計算機、大數據技術的人才依然很有限，上升到大數據產業，目前專業人才也還有很大的欠缺。
互聯網平臺對數據壟斷情況嚴重
在零售業，擁有大數據可以提升銷售額60%，採用數據驅動決策方法的企業產量增幅比投入其他資本的產量高出5%-6%。大數據時代企業間的競爭轉向了數據獲得和分析能力之爭。
在餐飲業，數據的獲取與分析能力競爭同樣激烈，數據為餐企帶來的巨大附加值使得數據成為寶貴資源。然而，就目前的餐飲市場情況而言，出於技術與實力上的劣勢，傳統餐飲企業所產生的數據並不在他們自己手裡，而被牢牢掌握在諸如美團、大眾點評、餓了麼等眾多餐飲行業各個互聯網平臺上，這些企業一邊向消費者提供“免費”服務以獲得大量數據，一邊利用這些數據不斷為自己創造新的經營模式。因此作為傳統餐飲企業“基礎設施”的大數據，多被集中在這些具有雙邊市場特性的互聯網企業手裡。