数据分析，是当前很多餐饮企业经营的最大短板之一。尤其随着数据逐渐成为企业的核心竞争力，但依然存在的数据分析缺位、数据体系不完善、重视度不够等问题，就成了制约餐饮企业发展的巨大瓶颈。

在石基第31期公开课上，唐宫（中国）控股有限公司信息科技总经理郭元海先生，向我们详细阐述了唐宫是如何搭建数字体系以及如何通过数据指导运营的。

在数字化建设方面，唐宫已经摸索出了一套行之有效的方法论和数据分析体系，实现了数据驱动决策和业务增长的目标。从理论、案例到实操，郭总为我们带来了很多非常具有借鉴意义的干货分享。

以下是关于本场公开课的精华内容总结，希望能够对餐饮数据体系建设方面对你有所帮助。

（全文约5500字，阅读大概需要15分钟）

01 数据如何解围餐饮企业面临的困境？

如今，餐饮企业面临市场环境与过去大不相同。从整体外部环境上来看，餐饮企业主要面临来自以下4个方面的挑战。

A 传统餐饮企业受到高知、高投、高级管理的猛烈冲击。

随着高知高学历的人群逐步涌入，餐饮市场的主体人群构成与过去相比发生了很大的变化。餐饮企业的管理方式，也从以往的粗放型逐步过渡到以高级互联网思维支撑的现代式管理。

另外从投资角度来看，相比于金融等行业，餐饮企业的投资回报更为安全。动辄上千万上亿元投资规模餐饮企业的崛起，对于传统餐饮企业而言是非常大的市场冲击。

B 餐饮企业已经无法依赖运气继续运营。

在过去的经营中，菜品、服务、环境装潢……任何一方面具有足够优势就有可能赢得顾客的青睐。

但是放到现在，人对餐厅的要求已经不再局限于单纯的菜品和环境了，而是对于视觉、听觉、味觉，甚至服务、体验的综合考量。单维度的考量也就不再具备竞争力了。

C 盲目抓，很难辨清运营细节和发展方向。

餐饮企业在经历了野蛮生长期后，曾经忽略的运营细节问题逐渐暴露，这也直接导致了餐饮企业难以明确品牌下一步的发展方向及盈利点。

而拍脑袋做决策的情况，在很多餐饮企业中依然存在。对于决策的制定和执行没有明确的数据依据，以至于问题究竟出在哪里，还是搞不清楚。

D 决策者对基层和细节掌控力差。

餐饮企业决策者站的位置越高，所掌握的信息就越宏观，很难对经营中的细节问题做到面面俱到。尤其对于连锁规模较大的餐饮企业而言，更是如此。这就直接导致了他们在决策过程中，很难做出快速精准的判断。

而回归到餐饮企业的内部环境来看，虽然很多企业已经开始利用数据来指导运营，但是在IT方面，依然存在很多挑战。

- 首先，是数据排队的问题。

受制于现有信息化的制约，数据的获取仍然是一个非常漫长的过程。从沟通需求开始，到分析数据源、升级数据采集系统，再到开发程序，提供结果，整个数据的反馈周期和反射弧特别长。

而在市场竞争激烈的当下，这种长达数月的长周期反馈就会使餐饮企业错失一些经营和抵抗风险的机会。

- 其次，数据精细度低。

涉及到餐饮企业数据分析的报表及仪表盘的数量其实非常多，但是这些报表和数据只能展现宏观数据，很难实现数据下钻。以至于企业在真正遇到一些经营问题的时候，很难定位一些细节和底层问题的根源，也使得餐饮企业无法有效把握市场趋势变化，导致在市场竞争中后知后觉。

- 第三，数据孤岛造成分析割裂。

营销数据，会员数据，成本数据，评价数据等分别存储在不同系统中，难以形成业务全貌的反馈。

特别是在大型的企业管理中，各部门的数据更加分散。不同维度，不同人员，在做不同的分析的时候，有可能还会发生冲突，这种情况下，其实很难通过数据对经营做有效支撑，就更别提赋能了。

这也是为什么，我们强调餐饮企业需要从内部开始搭建自己的数字体系。

企业搭建数据分析体系的目的

简单来说，搭建数据分析体系的目的，主要集中在以下几个层面上。

- 消除不确定性

数字化建设的一个特别重要的使命，就是消除不确定性。一方面，通过信息化手段来消除企业经营的不确定性，另一方， 是消除客人消费行为的不确定性。

比如说如果一家餐厅要去衡量前台的经营效率，那么要考虑后台的出餐率应该是多快？厨师的加工过程多长？甚至传菜的速度是怎样的？这些侧面的因素都会对前台的经营效率产生一定的影响。而这些相关环节的不确定性，其实都是可以通过信息化手段来进行消除。

从客人方面来看。如果一位客人有很多张会员卡，那么对于一家餐厅而言，他可能就有多重身份。当餐厅工作人员打卡收银系统的时候，借助数字化手段，就能很快确定出哪张卡或者哪张消费券是可以使用的，这样，就能够有效消除客人消费行为的不确定性。

- 由经验转向数字驱动

以往，餐饮企业的经营很大程度上是依靠老板或者职业经理人的经验来进行管理的。但是在现在的大环境下，我们会发现这种经验又很大程度上依附于很强的个人能力。这些经验搭建起来的管理体系能否真正在本企业进行落地就很难说。

通过搭建数字体系，我们能够将这些离散的行为逐渐转化为一个个的信息元素，形成在经验上的管理智库，最终转化为餐饮企业管理的智慧应用体系，进而以此为依据来优化对于餐饮的管理。

这样的话，从问题的发现、处理到解决方案的落地，也就形成了一个有效的链条闭环。

- 高效反馈

如果你的企业不能应对市场做出高效的反馈，那么无论是经营管理，还是对于市场风险的抵抗也会变得异常迟钝。

目前很多餐饮企业每个月都还有财务的经营分析会。但是因为财务数据其实有自己的运转体系，基本上是以月度为反馈周期。也就是说，可能要等到下一个月数据盘点之后，才能了解本月的经营状况是怎样的。

但是基于当前市场、消费人群的不断变化，这种滞后的反馈是很难实时跟上需求的，也就直接导致了餐饮企业经营管理的滞后。这就需要我们通过数字化手段来实现对于需求的快速反馈。

- 影响决策，由“拍脑门”到“数据说话”

如果单纯凭借经验，其实很难在企业里实现上下同欲，也很难达到互相认同。通过搭建数据体系，我们能够帮助业务部门通过对数据的分析快速做出决策，从而可以精准地对抗来自市场的冲击。

02 如何搭建贴合企业发展的数据分析体系？

如今，不少餐饮企业在数字化转型过程中，会去参考一些互联网企业的数据体系建设方法。但是在这个过程中，要切记考量数字化建设在本企业中的实用性和落地性。

在搭建数据分析体系之前，这些问题一定要优先纳入考量：

- 企业是否能承受得住数字化整体投资压力？

- 数字化落地效果在目前经营管理的团队中是否能够消化？

- 数据转化的结果是否是能够真正应用到企业运营中……

在数字化建设方面，我们其实会更倾向于做一些轻量型的数字化架构。这样整个数字体系的建设周期和投入成本都会相对较低，同时也能够帮助企业在数据治理上快速产生结果。

另外要注意点是，在整个的数据化建设中，数据治理是非常关键的事情。不同系统中会存在很多的数据维度，如果数据治理不好的话，在后期数据清洗的工作量就会非常大。

在这方面，餐饮企业也需要找到一个强大的合作伙伴来支持你来完成数据治理的工作。在我们搭建数据分析体系的过程中，石基信息的技术团队帮助我们完成了大量的数据清洗、连接和存储的工作，同时为我们定制了30多份数据分析报表，40多种仪表盘。在石基专业技术团队的支持下，我们整个项目搭建大概节约了30%的时间。

搭建数据体系过程中的关键

- 首先是多维度数据链路的接入工作。

对于某些 IT不是太强的企业来讲，多维度的数据链路接入其实还是一个相对复杂的事情。餐饮企业也可以选择与技术供应商合作来完成这项工作。

在唐宫搭建数据体系的过程中，石基信息帮我们完成了很多数据接入的工作，打破了系统数据孤岛，实现系统数据集成。同时，针对多个品牌以及各品牌的实际运营情况，也帮助我们做了多个维度的交叉分析报表。从目前的运营情况和部门对于数据的需求来看，这一环节对于餐厅整体的经营还是很有帮助的。

唐宫数据分析体系建设路径

- 其次，通过数据治理统一数据口径。

餐饮企业要统一数字字段的分析逻辑，在统一口径的情况下进行企业内部的沟通管理，然后再进行具体的分析和量化。

数据治理的过程，也是整个管理口径统一的过程。举个简单的例子，比如说在一家快餐店做客单数据统计的时候，老板既想要人数，又想要单数。这样就会产生两个考核指标，从而整个管理的口径也有可能产生一些偏差。

- 高效反馈，自助获取。

无论是客人的反馈、评价，还是一些基础的营运数据，都应该尽量实时的反馈到门店中，来帮助他们优化对门店的现场管理。

与此同时，各部门对于数据的查询要尽可能地自助化。目前，很多餐饮企业在运营过程中，对于数据的获取很大程度上依赖于跨部门沟通协调，有时候就会面临相对长的反馈周期，整个用户体验也不是很友好。

所以在唐宫做数据体系建设的过程中，我们尽可能地将数据的查询功能变得更加自助，去教各部门如何获取他们想要对数据。

让用户获得数据难度降低到最低，这样他们对于数据的依赖程度的话也会变得最高。

- 数据模型要不断更新迭代。

保持数据模型持续更新迭代，是数字化建设非常关键的地方。如果不能够向部门持续输新的内容，部门对于数字化的信心和依赖程度也会降低，就很难帮助部门通过数据来优化管理。

如何实现数据与业务之间的耦合？

数字化建设最终目的是要反馈到经营决策的过程。在整个经营过程中，餐饮企业需要借助数字化去完成一些破局的动作，比如说能否在品牌现有能力下进行一些业态的拓展，在经营上实现一些突破。

- 以数字化驱动新品牌布局

以唐宫的实践为例来讲。基于对餐厅菜品销量多维度分析，我们将唐宫的爆款产品乳鸽（月销量20万+）和热销产品（点心）进行了重新组合并做了一些创意型的改良，打造了「唐宫茶点」品牌。另外，基于对用户画像及评价的分析，我们进一步面向年轻群体打造了「唐宫小聚」品牌门店。

这两个品牌的试水，其实是完全通过我们的数据分析做出的决策，但是也取得了很好的成效，目前门店的每个月营业额基本上能够达到近千万。

- 数字化驱动外卖产品结构优化与业务迭代

外卖的出现对整个餐饮市场造成了很大的冲击。但是对于餐饮企业而言，却面临着两难的境界——不做外卖，就很难弥补堂食下降造成的业务流失；做外卖，却又不是他们擅长的领域和主打的餐饮结构。尤其对于大型或者高档餐厅来说，更是如此。

通过对菜品价格带、销量、顾客评价等分析，我们对外卖的价格带、菜品结构、流程动线等进行了调整，实现外卖营业额占比由8%提升至13%，5星好评率提升18%。可以说，在好的数据的支撑下，整个营运的落地能力也是比较强的。

- 数字化驱动精准营销与新零售业务

如今，餐饮企业的运营往往更趋向于精准营销。我们也针对整个消费会员的数据进行了多种交叉分析，以此来找到精准对应的客群，从而更有针对性的进行线下菜品代金券或者线上商城券的推送。

通过联动线上线下双向发展的精准营销策略，唐宫的整体会员复购率较上一年实现了有效增长。此外，在2020年，我们的时令产品销售额增长7%，销售额的增长也非常可观，达到了近千万……

- 数字化驱动企业高效应对市场变化

唐宫的很多独打产品是以海鲜为原料的，但是在去年疫情的影响下，市场对于海鲜产品需求发生了巨大变化。

基于对疫情和市场运营数据的分析，我们在当时迅速转变了采购策略。

除了囤积一些国内的海鲜渠道以外，也对菜品结构进行了相应的调整。所以在2020年下半年，上海、北京经历疫情时， 我们整体营业额依然实现了平稳发展，没有受到什么影响。

也就是说，依赖于对市场、成本、营销等数据方面的敏感性，餐饮企业对运营机制进行高效协调，整个企业应对风险的能力也就更强。

- 数字化影响企业管理考核决策

通过对数据的挖掘和分析，我们能够打破系统之间的壁垒，将考核的维度、深度做的更加精细，并进一步将数据分析维度的结果植入到管理中形成常态，进而去促进整个经营和管理能力的提升。

比如说，通过将点评数据与收银数据相交互，我们发现顾客好评率与门店营业额呈正比。针对评价，我们就能够对评分及内容，对门店好评率、差评率设定指标，对评价及时回复率、处理率增加了KPI 指标考核 。

通过以上一系列的数据分析和建设，我们能够实现对数据的跟踪，对结果进行数字化评估形成餐饮企业自己的知识库。通过大规模的标准化复制，达到数据驱动变现的最大化。

03 唐宫经验——关于搭建数据分析体系的建议

客观来讲，无论是对数字化的投资规模，还是整体对于数字化的认知，餐饮企业的数字化建设要比互联网难很多。

基于以上问题，这里跟大家分享几点我们的经验。

- 首先，数字化建设要对上“斩首”，对下“传教”。

企业在进行数字化建设的过程中，一定要抓住企业的第一负责人，让他对数字化建设产生认同。在最高负责人的站台下，数字化建设的阻碍会相对少一些，部门配合也将更加得力。

与此同时，数字化建设也要做好向下宣传的工作。告知各个部门，通过搭建数字化体系，能够切切实实的帮助他们解决怎样的问题，并在大家遇到问题的时候，通过数据分析快速给予反馈和解决问题的办法。

- 其次，找到靠谱的合作伙伴，培养自己的专业人才。

对于数据的抽取、连接、存储和清洗这种纯技术方面的工作，如果没有一个好的合作伙伴的话，对于自身数字化能力等要求就会非常高，需要有很多自己等专业人才来完成大量数据方面的工作。而且对于厂商数据结构的了解，对于数据的定义等方面的消化，本身也需要很多时间。

当然，餐饮企业自身也需要有自己专业的数据人才。

专业人才对于餐饮企业的影响主要体现在两个层面：一是对数据需求进行快速反馈，二是更加了解自己的企业，能够将数字化由单纯的IT系统建设转化成真正驱动企业管理的产品。

- 第三，组织管理数据经营分析会，倾听各业务部门意见。

餐饮企业搭建数字体系的过程，一定不是闭门造车就能完成的，而是要充分了解不同团队和部门的需求是什么，想要的呈现效果，顾虑的风险是什么以及最终想要达到怎样的效果。

只有充分倾听他们的意见，数据分析才能跟业务融合在一起，形成一个完整的数据闭环。

- 最后一点，加入到营运解决方案的制定过程中进行试点，产生效果后，用数据说话。

我们在前边提到，对于数据的管理，其实也是统一整个餐饮企业管理口径的过程。

因此，当我们通过数据对整个企业的问题进行追踪处理，并形成了可量化的标准后，整个企业对于数字化的依赖也会逐步增强。那个时候，数字化建设的意义也就更加凸显了。