​​​​​​​點菜上雲端 大數據分析預測來客數

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一個小數據在網路時代都可能變得很有價值,舉個例來說,一間小吃店中午時段顧客點最多的主餐是滷肉飯,不是陽春麵,平均用餐時間只有短短20分鐘,如果老闆能夠掌握這資料,不管是準備食材、還是設計菜單就能有個準確方向,提高營運效率也能帶動業績,看準商機,市場上出現「小餐廳大資料」計畫,替小店量身打造點餐系統,協助分析收集到的數據。


圖/TVBS
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iCHEF共同創辦人程開佑:「iCHEF裡面記錄了每一家店、每一分鐘、每一個品項的銷售量,所以你可以想像我們裡面就是一個很大的表單。」


平板變身POS機,產生訂單同時也賦予每一筆資料新生命。


圖/TVBS
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iCHEF共同創辦人何明政:「其實在背後會不斷經過計算,它可以跨越很多的店去蒐集說每一間店、每間店之間資料的關聯性。」


一張訂單看在普通人眼裡單純用來傳達訊息,但對雲端資料庫來說,上頭有4份餐點,每一份如果都有2種口味偏好要求,加上金額、個別出餐時間等等,至少產生了20筆數據。


TVBS記者高嘉甫:「餐廳大數據其實可以從顧客候位就開始收集,登記之後可以知道你到底總共等了多久的時間,接著進來坐下來點餐你又花了多少時間,最後你吃完離開又花了多少時間,而這樣的數字經過整合,就是店家最容易拿到的營運指標。」


圖/TVBS
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當然大數據對餐廳來說只停留在效率層面還不夠,iCHEF利用外部程式收集的資料找出關聯性,就有機會推敲出各式各樣有用的結果,包括銀行貸款。


iCHEF共同創辦人程開佑:「其實餐廳的生死是有一點模式是可以預測的,原來如果這個餐廳的資料有那些要點,比如折扣的比率多少,翻桌率應該是怎麼樣,呈現特定模式後像人的血壓如果太高可能代表你有危險,它們能夠預測餐廳的風險。」


小餐廳大資料計畫已經有超過3000家業者參與,從本身營運到銀行申貸靠機器運算加持,下一步可望創造來客數預測公式,原本零碎的海量資料正默默在餐飲界掀起革命。


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