餐饮行业是一个非常传统的行业 ，直到2015年BAT纷纷加大在餐饮行业的流量争夺战 ，帮助餐饮企业通过平台技术和信息化管理软件积累数据 ，之后才开始逐步有了一些大数据的应用场景。
目前餐饮业大数据应用普及程度依然有限 ，但已经有越来越多的企业意识到大数据在餐饮行业拥有广阔的发展前景。
餐饮业有哪些数据可用
随着外卖市场格局逐渐稳定 ，外卖被认为是继做饭、堂食之外 ，第三种常规的用餐方式。外卖真正的价值不在于改变了人们的用餐方式 ，而是给了餐饮行业记录并分析数据的契机 ，外卖平台上的企业订单和消费者消费数据 ，成为餐饮企业大数据应用的基础积累。
从外卖平台有体系的分析数据开始 ，餐饮业大数据应用的场景逐渐清晰。从决定开什么餐厅开始 ，在哪开餐厅 ，如何吸引客流 ，如何提升销量和毛利润 ，如何增加回头客 ，以及如何搜集并应对消费者对餐厅的评价……餐厅经营的每个环节 ，几乎都可以与数据挂钩。
综合来看 ，餐饮行业的可用数据包括网点数据、餐厅数据、食客数据、菜品数据以及居民消费数据。
餐饮行业中还有一种分类 ，把数据分为三个方面 ，首先是行业的数据趋势;其次是企业间的数据对比 ；再次是企业内部数据应用。这是根据数据应用场景进行的分类 ，对于任何一个行业来说 ，数据本身是没有意义的 ，数据的利用价值在场景中 ，在数据辅助做出决策的过程中。
大数据透析餐饮业辅助决策
在传统的模式下经营 ，餐厅成本不断上涨 ，利润空间不断压缩 ，跨界参与者和新兴业态也不断涌现 ，加剧了竞争。
到了新餐饮时代 ，一体化成为趋势 ，数据化成为新餐饮时代的核心特征。这些变化对餐厅经营者提出了新的要求 ，要求经营者主动拥抱市场新变化 ，利用新技术提升效率 ，改善体验。
行业内的观点是 ，到2025年期间 ，将是我国餐饮数据化的重要时期 ，一家餐厅所有的事情都将被数据标签化 ，大数据正在帮助餐饮企业实现创新的管理方式和智慧的决策模式 ，流量平台的运营能力将左右一家餐厅的业绩好坏。
数字化运营能力的高低将使餐饮企业两极分化 ，数据化处理能力可以将传统经营的企业一步步升级为区域龙头、品类霸主或是餐饮航母。
大数据正在成为餐饮企业跻身前列的重要生产资料和竞争手段 ，大数据的应用不仅能帮助餐企实现管理的创新 ，还能助力企业更加智慧地决策 ，从而推动整个餐饮行业的创新变革和产业升级 ，更快建立餐饮行业新的体系和格局。
具体来说 ，大数据可以为餐饮企业提供从市场拓展(去哪开店)、业态选择(开什么店)、开店选址(开在哪好)、顾客对菜品的喜好(吃什么菜)以及顾客选择餐厅的关注因素等各个维度的指引。
例如 ，在顾客选择餐厅的关注因素方面 ，大数据揭示了食客选择餐厅的原因 ，关注点逐年上升的点有菜品口味好、食材新鲜、菜品多样化等;关注点逐渐降低的有连锁餐厅质量有保障、套餐优惠等。关注数据背后体现出的趋势 ，对企业针对性调整经营重点有极大帮助。
又比如 ，数据显示 ，最近几年再做火锅生意就不是一个特别明智的选择。2012年前后 ，餐饮业进入调整期 ，整体餐饮业发展势头放缓 ，尤其是高端餐饮 ，在这期间 ，火锅和团餐成为表现亮眼的两个细分领域。但发展到2017年 ，火锅行业的势头就明显出现下滑。
数据显示 ，从2015年开始 ，火锅行业销售规模增长速度连续三年在15%以下 ，2017年同比增速11.1% ，要知道2014年火锅行业销售规模比上年增长了15.6%。
火锅门店易于扩张 ，但同时因为质量参差不齐 ，淘汰率较高。经过几年的发展 ，火锅市场逐渐由增量向存量竞争过渡。统计数据显示 ，2016年绝大多数一、二线城市的存量火锅门店比年初有所下降。
从餐饮业整体规模的角度来看 ，火锅虽然是我国餐饮业占比最大的细分品类 ，但在餐饮业整体规模中的占比依然不超过1/4 ，整体规模有限。
与此同时 ，中国火锅人均消费价格为64.8元 ，34.4%的火锅消费集中在60-65元这一大众市场 ，80元以上火锅则很少。一系列数据证明 ，当下阶段切入火锅市场 ，将面临很严峻的竞争局面。
近几年 ，我们对餐饮各业态数据进行了深入研究 ，发布了火锅消费市场、国际美食、小吃、面条产业发展趋势等一系列大数据研究报告 ，以大数据深入挖掘各业态发展趋势、网点分布特征、消费者行为偏好以及连锁品牌和分布等 ，赋能餐饮企业 ，给从业者及餐饮投融资者了解各业态行情提供了有力的数据参考。
餐饮大数据应用还需思想启蒙
整个大数据行业发展经历了数据资源红利期、技术工具增长期、行业垂直应用落地期。餐饮行业大数据应用建立在整个大数据行业的发展基础之上。
相比大数据行业的发展 ，餐饮行业的大数据应用除了有大数据公司的推动之外 ，两大餐饮平台正在帮助餐饮企业记录数据 ，存储数据 ，开发数据应用 ，并连接顾客-餐厅-供应链 ，构建产业全流程的数据链。
这样的发展局面一方面可以让餐饮企业直接到平台使用大数据应用 ，但另一方面也让绝大多数餐饮企业不愿意花钱构建自己企业的大数据能力 ，离开平台的数据资源就只有很少数可以落地的应用 ，整体行业规模的增长受制于餐饮平台数据的开放程度 ，这也是目前餐饮行业大数据公司非常少的原因之一。
就我国现阶段情况来看 ，餐饮业大数据引用普及过程较慢 ，主要有四方面原因。
1. 绝大多数餐饮老板缺乏数据决策意识 ，没有建设大数据能力的预算资金 ；
2.餐饮企业缺乏数据积累和大数据应用落地的软硬件环境 ；
3.餐饮企业严重缺乏相关技术人才 ，整个行业也缺乏相关数据技术和应用能力的培训 ；
4.真正垂直在餐饮行业的大数据应用和服务商太少。
四个原因中 ，最重要的是从业者的意识缺乏。这就好比：引擎再强大的车 ，碰到摸不着北的司机 ，照样开不到目的地。大数据也一样 ，如果不具备将业务问题转变为可分析问题的数据思维 ，再怎么神话大数据都无法创造商业价值。
大数据的思维方式是借助数据的分析工具 ，在定位业务核心诉求之后 ，找到影响核心诉求的相关因素 ，依据数据分析结果 ，做出相应的决策。
在传统的餐饮经营模式下 ，决策依据主要是个人经验 ，外卖让餐饮企业了解数据成为可能 ，除了订单增量 ，复购率、到店转化率、下单转化率等传统只能凭借直觉信息 ，有了准确的数据记录 ，让餐厅经营真正做到心中有数。
不得不承认的是 ，在当下环境中 ，所有的逻辑真的变了 ，经验和核心能力无法帮我们洞察未来 ，只有基于对现实的理解 ，才可以真的理解变化是什么 ，机会在哪里 ，真正的挑战和价值是什么？
从2018年开始 ，人与数字之间逐渐相融。数据虽不能预测未来 ，但是 ，数据一定能告诉你真实的现实。要回归理性判断 ，必须回归到真实的场景当中。对周遭环境和发生事情清晰的了解 ，能够帮助我们做出更有利于未来发展的决策。
比如 ，通过数据我们发现 ，受餐饮行业整体环境影响 ，餐饮门店数量变化较大 ，截至2017年底全国餐饮门店数量有578万家 ，较2016年底减少24万家 ，关店比开店多很多。
经数据计算 ，2017年餐饮行业关店率整体高于开店率 ，年度存活只有一半多。总的来看 ，中国餐饮行业开店风险仍然处于高位 ，但已经开始稳步下降。
从区域来看 ，华南地区餐饮业已发展到一定阶段 ，比较成熟 ，竞争压力也较大 ，因此投资风险相对较高 ，中西部餐饮还处于快速发展阶段 ，投资风险相对较小。
从城市等级来看 ，一二线城市由于竞争压力较大 ，其投资风险相对较高。五线城市多数为省直辖的县级市 ，吸引力较强 ，其投资风险相对较大。
无论是对开店风险判断 ，还是对投资风险判断 ，都是数据分析给出的结论。大数据应用不是要获取多少数据 ，而是要把理解行业的维度和思维框架搭建出来 ，基于数据构建的理解行业的思维模型才是大数据应用最有价值的东西。
目前 ，餐饮行业的大数据应用正在体现出两个比较明显的发展趋势。
第一个是围绕餐饮平台的大数据应用 ，目前 ，美团点评、饿了么两大平台都在积极推动内部大数据应用的孵化和外部大数据应用服务商的扶持。
第二个是大数据应用在餐饮企业运营管理过程中的场景化正在不断深化 ，具体应用包括大数据选址 ，客流数字化 ，会员标签化 ，网络口碑量化管理 ，菜品研发工具 ，外卖大数据营销优化等。
未来 ，大数据在餐饮业的发展需要餐饮企业、餐饮平台和餐饮大数据公司联合推动。部分数据决策意识强的企业联合餐饮大数据公司与餐饮平台进行大数据应用的开发 ，构建大数据应用的样板工程 ，并逐渐把大数据应用服务落地到餐饮企业经营管理流程中。
