餐饮行业如何利用大数据展开精准营销?

基于对大数据的了解,大多数著名的国际品牌都在这方面投入了大量的精力和资金。日本麦当劳花费数百亿日元建立了一个客户信息挖掘系统,并对其门店收集的客户业务数据进行了非常准确的挖掘和解释,进而向用户推送个性化的优惠信息,大大提高了用户的重复购买率。同时,7-Eleven还定制了APP作为终端数据聚合器,将地址、天气和时间信息联系起来,为消费者提供实时的商品优惠信息,从而在提高消费频率的同时极大地改善了用户体验。那么,餐饮企业究竟应该如何利用大数据进行准确的营销呢?通过大数据技术,瞄准重点消费群体与定位自己的餐厅、瞄准重点消费群体以及为重点消费群体制定营销战略相关联。例如,小米正是针对草根阶层的政策人群,通过大数据技术对用户的年龄、个性、地域分布等方面进行了阐述。然后,它集中力量在重点地区集结敌人的手机爱好者。这是小米召集1000名铁杆粉丝的第一步,也为后续的社区营销奠定了基础。消费者群体画像通过大数据群体画像对消费者群体的行为习惯、个性特征、行为习惯以及影响消费者购买的主要地位进行系统分析,并有针对性地提出营销方案。例如,日本的“麦当劳”将顾客使用优惠券的过程改变为收集顾客信息的过程,其中包括他们自己的特征,如性别和年龄,以及他们的消费特征,从而形成了一个非常有价值的数据库。基于此,对于那些经常在周六和周日购买咖啡的顾客来说,日本的“麦当劳”会在周末和早上给他们送去免费咖啡兑换券。对于那些援助率高但还没有购买新汉堡的顾客,日本的“麦当劳”会给他们送去新汉堡的折扣券。因此,到货率和销售量将大大增加。分析产品的接受度,利用产品数据分析菜品的接受度,选择用户评价高、点击率高、毛利率高的“三高”产品进行推广,实时剔除一些评价低、点击率低的菜品。例如,7-Eleven是一个零售品牌,拥有4800多万种商品,从单店进口约2800种商品,每周都有新产品推出,年更换率为70%,每个市场都有不同的产品,展示的商品由消费者数据决定。在中国的7-Eleven商店,除了普通的寿司、食品袋和关东煮,你还可以看到包子、盖有水的米饭和其他更符合中国生牙口味的食品。从公司到总部的信息,以及供应商和订购系统的信息,7-Eleven已经实现了互联网。在改善顾客体验的同时,收集数据也很容易,数据会提醒哪种食物更受当地消费者的欢迎,这将影响新产品的开发和商品的展示。为危险做好准备。预测营销的大数据不仅可以为当前营销提供参考,还可以预测未来的市场增长趋势。因此,大数据可以用于分析,竞争对手可以进行预测营销。例如,日本的“麦当劳”通过手机支付软件了解消费者的消费频率、消费周期和消费“淡季”,然后提前推出适当的优惠活动。7-Eleven的订购系统分析数据可以显示某一商品在某一时间很容易缺货,从而允许仓库提前备货。总之,互联网大数据可以清楚地告诉餐饮企业什么样的人需要成为营销的目标;向政策消费者推荐什么样的食物成功率较高;更恰当的做法是计划如何向政策消费者提供优惠待遇。在什么地点和时间段进行某种营销更有效?如何避免消费者的常见查询和商店遇到的常见问题等。基于这些,实现精确营销不再困难。



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