在非标准的餐饮行业，捷荟大数据想要成为餐厅的“首席数据官”

“餐饮是一个无序行业，就像冰面上零零碎碎的小冰块，没有一座冰山可以主导这个市场。” 捷荟大数据创始人兼CEO刘海丽说。

非结构、不连续、难整合……像餐饮这样非标准化的行业该如何利用大数据做出决策？今天介绍的上海创业公司“捷荟大数据”成立于2014年，基于MegaMeta云平台服务体系，通过餐厅选址、菜品设计、营销策略和外部舆情四大方面，帮助餐饮企业在每一个决策节点提供数据分析服务。

之所以选择从餐饮行业入手，刘海丽表示，餐饮行业中小企业占比非常大，且直接面向终端消费者。面向C端客户的餐厅每天积累下大量的数据，但与此同时，大多数餐厅自身的分析能力比较弱。捷荟团队发现，餐饮大数据的市场目前还处于相对空白的阶段，实际需求非常大，一直以来缺乏大数据提供商，为餐厅提供实际有用的解决方案。

对于一间餐厅而言，如何选址、如何提高利润、门店的人效和坪效是不是合理、顾客的满意度如何，应该做什么样的活动……这些决策的制定，需要很多的数据支持。捷荟大数据的平台架构基于互联网的外部大数据和客户的内部大数据，通过团队的专利技术在数据中做分析模型，每一个分析模型解决一个业务问题，比如选址、菜式调整、定价、业务标签，最终通过移动端展现业务的实际成果。 

刘海丽认为捷荟扮演的角色更像是“企业数据的首席数据官”，每一个环节的数据模型全部准备好，在海量数据中马上发现问题点，并实时了解未来餐饮业可能的需求是什么，早半步预知客户的需求。比如对“虚拟顾客”的画像，如果一家餐厅有20%是会员，那么还有80%的散客数据是未知的。捷荟通过分析客流量和来店情况挖掘出几类用户：80、90后通常在几点来，喜欢什么样的口味和服务，家庭是否更喜欢送蛋糕和小礼品等，有针对性地去做不同的团购。

日前捷荟大数据发布了3.0版本。目前捷荟合作品牌占到百强餐厅的30%-40%，在2016年第一个季度推出获得了42个品牌近3000家门店的客户。从标杆客户做起，如王品牛排、望湘园、苏浙汇等，一方面验证模型的有效性，一方面不断总结餐厅的需求。

今年上半年，捷荟大数据根据餐饮行业的业务场景持续增加数据模型，每个月都会设计新模型，每个模型会针对性的解决一个业务需求。目前在选址、菜品设计、营销策略和外部舆情四大板块下有若干个大大小小的模型可供餐饮机构选择。不同模型的客单价在几万到十几万元不等，目前公司已经处于盈利状态。

团队方面，捷荟目前有20多人，主要由三个部门组成，一方面是行业咨询部门，成员来自于餐饮的各个细分行业的咨询专家，了解餐饮行业的潜在需求；一方面是IT技术团队，由数据专家基于数据模型本身，整合行业经验，将模型与行业相结合；一方面BI商业智能顾问，把数据模型转化成可在移动端查看的商业报表，可供管理层分析决策。

36氪曾经报道过的果皮移动，通过餐饮数据挖掘，帮助客户精准推送各类优惠券，提高顾客的消费频次和客单价。相较而言，捷荟大数据不仅限于营销场景，对于新店而言的选址问题，对于成长中的企业，可能更需要的是舆情分析；对于衰落的大品牌，需求可能是如何提升毛利、做更好的菜品研发。

我的疑问在于，在万亿级的餐饮行业，为什么餐饮大数据服务仍然处在相对空白的阶段？像新美大、排队起家的美味不用等，做ERP管理软件的餐饮服务商等等，是否更有机会沉淀数据，利用大数据的价值？刘海丽表示，在细分垂直领域，需要有人做的更细。捷荟的角度是在细分化领域做一个数据平台，深入到开店选址的模型、对盈亏平衡的测算、门店营收的效率、菜品的设计等各个环节。