案例解析|餐飲行業如何讓數字價值收益最大化

數字化讓餐飲更精準

　　2020年突如其來的新冠肺炎疫情，對餐飲業的打擊首當其沖。據2月12日中國烹饪協會釋出的《2020年新冠肺炎疫情對中國餐飲業影響報告》，相比去年春節，疫情期間，78%的餐飲企業營收損失達100%以上；9%的企業營收損失達到九成以上；7%的企業營收損失在七成到九成之間；營收損失在七成以下的僅為5%。

　　這次疫情之變，将會改變很多消費形态，有的其實一直在變化，隻是這次之後會加速；有的可能我們還沒有想到過，因為疫情，也會帶來一些新的變化。

　　我們看到，過去一段時間裡，有一些餐飲企業根據客戶畫像資料分析，提早準備了年夜飯送到家的服務，現在這段時間，有一些餐飲企業又正好騰出手來，可以集中解決系統的效率問題、資料的精準性問題以及流量高峰期資源彈性的問題，正所謂“磨刀不誤砍柴工”，相信将來線上、線下業務高峰期是必然會如約而至的，也許那就是這些企業發力的時候，年度整體營收變得可期。

　　當人們越來越認同上雲是應對業務波動危機最好辦法的同時，也将更多精力放到了上雲後如何利用雲上的大資料以及人工智能的工具，讓營銷更快更準，一場更加激烈的線上競争或許正在悄然布局和拓展。

客戶痛點及訴求

　　企業A主要為餐飲店提供點餐和收銀服務，為餐飲商戶提供營運服務，全國範圍内有數百加盟連鎖商戶，在餐飲/點餐管理領域位于全國前列。目前在業務發展過程中，存在如下三個問題：

1. 大資料分析耗時長，效率不高

　　商戶會根據每天的營運情況來做供貨商及庫存管理等，統計資料越及時誤差越小，庫存損耗率越低。原分析系統各自使用Hive，HBase，Kylin，TiDB等處理海量資料，服務分散且執行效率不高，商戶需要隔天才能拿到營運資料，導緻連鎖商戶的資源調配有滞後性，分析業務效率亟待提升。

2. 需要使用者的精準營銷

　　商戶希望能夠通過大資料提供更精準的使用者畫像，比如年齡段，消費習慣，消費層次等，用來及時的調整餐飲服務（套餐，打折券，滿減券等）。基于顧客的使用者畫像推薦發起特定廣告才是精準營銷，針對顧客的特定需求發起的活動，響應率才高，顧客體驗才更好。

3. 流量高峰期資源彈性不夠，影響業務

　　節假日等點餐高峰時段（比如，元旦、聖誕、七夕、情人節），業務量會飙升至平時的4倍甚至更高，因為核心資料庫資源無法及時彈性擴容，導緻高峰期顧客點餐/付賬時服務響應很慢甚至逾時失敗，嚴重影響到業務。

上雲方案

　　針對企業A的幾個痛點問題，阿裡雲通過對客戶實際情況進行調研和分析，提出如下圖的一個雲上架構方案來解決客戶面臨的痛點。

圖１ 雲上架構示意圖

　　PolarDB是阿裡雲自研的下一代關系型雲資料庫，2019年“世界網際網路領先科技成果”，相容MySQL、PostgreSQL、Oracle文法，存儲最高100TB，單庫可擴充至16個節點，适用于企業多樣化的應用場景。企業A将核心資料庫切換為阿裡雲的PolarDB，不僅可以在5分鐘内最高可彈性擴容出百倍資源，應對業務峰值。業務峰值結束後又可以及時縮容，滿足業務和成本的需要。

　　分析型資料庫AnalyticDB，是阿裡巴巴自主研發的海量資料實時高并發線上分析雲計算服務，使得客戶可在毫秒級針對千億級資料進行即時的多元分析透視和業務探索。企業A将原來分散的各類分析業務服務集中更新為AnalyticDB，可以準時實時輸出/分析報表；再将業務庫資料通過DTS實時同步至AnalyticDB，商戶營運報表可以做到5分鐘更新一次，極大的加快了商戶庫存管理的及時性。

基于AnalyticDB建構使用者标簽系統，企業A用極小的代價就開發了使用者畫像分析業務。

客戶價值

技術能力帶來的産品能力提升，創收的同時增加商戶粘性

• 推出商戶報表VIP套餐，支援1小時更新一次報表
• 基于使用者畫像包裝提供精準營銷服務

順暢支援業務峰值

• 2019七夕，點餐數量同比增加50%的情況下，未遇卡頓，平均下單時間僅需2秒

案例涉及産品

• PolarDB
• 分析型資料庫AnalyticDB