● 為什麼要重視數據化運營和管理？
● 什麼是數據化管理？
● 餐飲企業經營的數據化管理維度？
一、為什麼要重視數據化運營和管理？
「從經營到管理，管理方向需要數據燈塔」
餐飲市場和社會各業具有相似之處，也有很明確的本質不同。
1、首先，餐飲市場不像電信、石油市場是壟斷性的，餐飲市場充分透明，符合經濟上所說的充分競爭市場的特點。如果想要了解競爭對手，可以通過多種方法獲取相關信息，這裡很多數據和資料都是公開的。舉例來講，我接觸到的連鎖經營的客戶，想要進入一個新的品類，他們首先會尋找和他們品類相近的同城門店，實地走訪，訪談他們的客戶，觀察客流量，去看點評、美團上的客戶評價數據，定期檢測數據的動態，從而預判自己新的品類投放到市場之後可能的銷售結果。所以說，對餐飲行業來講，獲取數據的手段不像其他行業的壁壘那麼高。你可以通過豐富的途徑獲取信息，從而幫助我們在管理上做出有效決定。
2、第二個特點上來看，餐飲首先是一家企業，特別是當我們的企業成長到更大規模時，它符合一般企業經營的特點。但餐飲又不太一樣，「民以食為天」，國人愛吃，又比較喜新厭舊。越來越多的品類、經營方法層出不窮。這時就對我們的反應速度和運營要求會比較高，需要我們隨時處在應變的狀態，需要靠在關鍵細節上的運營和創新獲得競爭優勢。
3、餐飲經營的內部複雜度很高。比如，當從城市級的連鎖擴展到地區乃至全國的連鎖，會面臨區域跨度的挑戰。同時，管理的最小單位是門店，甚至是班組和具體的一個人，那麼整個的鏈路從前端到後端，從上層到下層跨度非常大，對整個企業形態也是一個挑戰。其實現在大多數的餐飲連鎖企業已經非常重視管理的問題。例如《案例解析｜如何打造餐飲業務一體化的大數據平台？》中提到，以往公司的管理者比較熱衷於大店的模式，但是到底適不適用，並沒有一個準確的結論。後來針對這些門店做了一個評測方面的數據分析，分析每平方米可獲得多少營收。最終發現小型門店所獲得的效益要比大型門店高。因此針對這種情況，公司在戰略上做出了相應的調整，降低部分大型門店的數量，增加小型門店，這也是商業智慧的一種體現。
「不確定的市場環境,只有數據從不說謊」
基於餐飲行業本質和系統的現狀，現在的餐飲連鎖企業，數據化管理處於1.5的狀態。在1.0的時代，會應用一些系統代替人工，打下數據化的基礎。在1.5的狀態，我們意識到數據和信息的價值，但還缺少有效的方法和工具以及企業內部的執行。但是，在這樣一個競爭激烈、高度不確定的市場下面，作為企業的管理、決策者，非常需要數據。
餐飲行業中，如星巴克，我們很難定義它是餐飲公司還是資產公司或者數據公司。這要從不同角度去解析。從產品的形態來看，星巴克是賣咖啡、蛋糕的公司，通過門店的擴張連鎖來實現資產的積累；它又像是一個資產公司，它本身是上市的。但另外一個角度來講，它在門店提供音樂、提供星享卡這樣的會員制行銷方式時，一個城市中1/10、1/5的人在門店裡留下自己的信息，它直接掌握了這個城市裡相對比較精英的商務消費人群的消費數據，對咖啡文化比較認可的數據，乃至重複消費的數據，那麼實際上他直接掌握到了人的信息。這樣的信息，從量變到質變，積累到一定程度時，特別是當它的服務、當它與客戶之間互動的方式越來越在線化的時候，它作為一個餐飲公司與數據公司或者互聯網化公司之間的界限就越來越模糊，其中很大的差異在於它將商家與客戶之間的關係定義成了一種互聯網化的關係並把它數據化且持續積累了下來。
「理念轉變，數據資產是彈性生產力」
餐飲連鎖成功的本質是快速有效成功的複製。經過一個或長或短周期的摸索，我們可以獲得一些經驗，這些經驗通過數據化管理的方法，可以固化成一種企業內部的管理機制。當我們到達這樣一種程度時，我們的業務經營是可以快速複製的。重視自己數據層面的資產才能夠從中獲得價值。
二、什麼是數據化管理？
「數據來源、可衡量、落實到人」
用數據說話，通過大數據分析軟體對數據進行分析，理清楚企業經營過程中的真相，了解活動間的內在聯繫，能幫助我們做出正確的決定。數據化管理包括兩個維度，運營層面上，需要將企業經營活動實現量化管理；同時，結果的應用會進行目標管理。
經驗和數據之間其實是相互支持的關係。如果沒有良好的數據支持和數據環境，再先進的管理方法都無法奏效。有人說，我有豐富的經驗。經驗是主觀、快速、低成本的，但容易產生爭議，有較大風險。如果用數據的方式來彌補不足，那就是建立在客觀有效的基礎之上，就有是一種更加科學理性的決定。
我們要保證有質量的數據來源，結構化，建立一整套人的行為能實現的數據清洗制度，不被髒的數據干擾視線。應用時，依託數據實現目標管理，規避經驗主義的缺陷，制定目標時需要動態和有階段性，和人的行為通過KPI分解的方式有效綁定。當我們提到目標管理的時候，我們要建立一整套的目標體系。作為企業的組織者，制定總的目標，並制定下級的分目標。目標體系實施過程中，通過上下級的溝通、確認做綜合性的管理。這時，應以數據說話。盯數據，抓管理。
儘可能以非常具體的可衡量的方式解釋我們的日常績效和行為，盡量避免「感覺」「差不多」這樣的用詞。關鍵的時間節點，要對各級目標和結果進行檢查和評價，並及時溝通。數據化的目標管理要儘可能的貼近實際、可量化、可達成共識，這樣的目標應該優先考慮。
所有的目標應該落實到人。每一個管理人員要負責的目標應該是5-8個。過少，可能以偏概全。周期應該以半年為限。KPI指標的制定中，所有的KPI指標都應指引人的行為。KPI之間不會從單一的少數指標去做片面的判斷，而應從不同緯度做判斷。
「這些指標不得不看，這個案例助你理解」
餐飲行業數據分析中，可以有這些大的分類：
■ 安全性的績效指標：流動資金的比例，負債的比例，自有資本的比例等；
■ 收益性的指標：營業額達成比例，毛利率，營業費用的比例，人事費用的比例，凈利和回報之間的比率，營銷的ROI等；
■ 發展性的指標：營業增長率，開店速度等；
■ 經營效率指標：客單價，庫存產品周轉率，坪效，店裡勞動力的績效，資產周轉率等。當我們有這種總體指標之後，可以細化每個部門、不同流程間的指標。如，採購部門，會有訂貨取消率、交貨時間差異、完成速度、供應商貢獻度、成本差異、耗損度、貨架使用率、缺貨重複率、質量的關鍵值等更細化的指標。
舉一個非常常見的例子。促銷是企業常見的行為。執行部門一般是運營、行銷部門。
第一步我們需制定目標：增加來客數、提高客單價、擴大營業額、淡旺季調整菜品分類佔比、把新品推上去、消化可能庫存有盈餘的產品、針對某個群體加深品牌印象、應對競爭對手的策略等。選取三到五個為核心目標。
下一步就是量化，需要達到的數字、實際達成的數據、對比數字、計劃達成率、執行期間成長率的同期比較、促銷有沒有對其他產品有帶動率等，以此對過程和結果有更清晰的了解。比如執行促銷計劃時，首先對促銷產品的選擇，如前期的銷售毛利、當前和預估毛利，品類覆蓋相互的佔比，以選擇產品，而不是拍腦袋選擇一個單價低的等。促銷目標，衡量指標可能就是來客數、客單價、銷售額、單品銷售數量、促銷品在整個銷售之間的佔比等，建立模型，在若干次嘗試後或許能找到更有效的執行方法和組合。
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