作為2012年登場(chǎng)的餐飲經(jīng)營(yíng)工具，餐飲SaaS軟件已然是資本和行業(yè)爭(zhēng)奪的紅海。

出乎意料的是，據(jù)相關(guān)人士透露，餐飲SaaS軟件市場(chǎng)滲透率保守估計(jì)在10%左右，也就是說(shuō)餐飲SaaS企業(yè)的規(guī)模和數(shù)量與數(shù)千家傳統(tǒng)餐飲管理軟件廠商相比，仍然“勢(shì)單力薄”。

餐飲SaaS是一個(gè)相對(duì)新的業(yè)務(wù)形態(tài)，需要一段時(shí)間的市場(chǎng)培育，同時(shí)餐飲業(yè)細(xì)分領(lǐng)域多、流程復(fù)雜的特點(diǎn)使得軟件商的開(kāi)發(fā)難度大，餐飲企業(yè)不僅要看SaaS產(chǎn)品的基礎(chǔ)模塊，如收銀等，還要看軟件商是否有足夠能力滿足餐企管理各層面的相關(guān)痛點(diǎn)。

為滿足餐企管理的各種細(xì)分需求，軟件商們開(kāi)足馬力，研發(fā)了點(diǎn)菜收銀系統(tǒng)、會(huì)員管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)、線上營(yíng)銷系統(tǒng)、進(jìn)銷存系統(tǒng)等等，餐飲SaaS軟件儼然已成為了餐企商家的管家。

餐飲軟件作為筷玩思維投入重兵關(guān)注和深耕的細(xì)分市場(chǎng)，此前已有多篇對(duì)行業(yè)影響深遠(yuǎn)的報(bào)道，本文主要聚焦線上精準(zhǔn)會(huì)員營(yíng)銷系統(tǒng)，探討餐飲SaaS的營(yíng)銷功能。

對(duì)于一個(gè)餐企來(lái)說(shuō)，營(yíng)銷始終是剛需。

據(jù)調(diào)查，45%的人群通過(guò)“美食類網(wǎng)站或APP”獲取餐廳信息，80%的消費(fèi)者關(guān)注餐飲微信公眾號(hào)，90%的人會(huì)受朋友在社交媒體的分享影響，現(xiàn)場(chǎng)第三方平臺(tái)支付、第三方平臺(tái)預(yù)付比例為0.3% ，可見(jiàn)，線上平臺(tái)是天然的營(yíng)銷陣地。

O2O時(shí)代，當(dāng)其他行業(yè)的線上營(yíng)銷如火如荼之時(shí)，餐飲行業(yè)由于業(yè)態(tài)復(fù)雜及技術(shù)難題才剛剛開(kāi)始。當(dāng)然，既已吹起了號(hào)角，坐擁萬(wàn)億市場(chǎng)的餐飲行業(yè)和線上營(yíng)銷的結(jié)合勢(shì)必會(huì)帶來(lái)新的勢(shì)能。

先來(lái)看看先行者的情況，本文將以排隊(duì)網(wǎng)為例探討餐飲SaaS軟件的營(yíng)銷屬性。

當(dāng)然，餐飲SaaS在開(kāi)發(fā)營(yíng)銷功能之前，還得在點(diǎn)餐系統(tǒng)方面做足功課，以數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)積累為餐飲SaaS進(jìn)軍餐企營(yíng)銷開(kāi)路。

用餐飲SaaS“節(jié)流”：減少餐企成本，提升顧客體驗(yàn)

目前全國(guó)有約250萬(wàn)餐飲商家，并以年新增30萬(wàn)家的速度在發(fā)展。然而從近幾年特別是2015年全年和2016年上半年餐飲全行業(yè)發(fā)展情況來(lái)看，餐飲行業(yè)的飛速發(fā)展，并不能掩藏餐飲企業(yè)微利的困窘。

日前，筷玩思維對(duì)排隊(duì)網(wǎng)創(chuàng)始人江浩南進(jìn)行了深度專訪，他告訴筷玩思維，餐企微利的困窘狀況對(duì)餐飲信息化行業(yè)來(lái)說(shuō)實(shí)則也是機(jī)遇，遵循為餐企開(kāi)源和節(jié)流的思路，排隊(duì)網(wǎng)研發(fā)了聚食匯·智慧云、聚食匯·會(huì)員營(yíng)銷、聚食匯·移動(dòng)POS、聚食匯·供應(yīng)鏈等系列產(chǎn)品。

為了“節(jié)流”、提升企業(yè)內(nèi)部管理效率，排隊(duì)網(wǎng)的產(chǎn)品聚食匯·智慧云以及聚食匯·移動(dòng)POS誕生。聚食匯·移動(dòng)POS作為硬件，提供開(kāi)臺(tái)、點(diǎn)餐、收銀、卡券核銷一站式服務(wù)，它的軟件技術(shù)支持是排隊(duì)網(wǎng)的產(chǎn)品聚食匯·智慧云。

相比傳統(tǒng)餐飲軟件，排隊(duì)網(wǎng)的智慧云可縮短服務(wù)時(shí)間，并且全渠道融合收款，支持微信掃碼、支付寶掃碼、銀行磁條卡、銀行IC卡的收款，以及會(huì)員卡或代金券等電子券的核銷，提升顧客就餐體驗(yàn)。

并因?yàn)閷?shí)現(xiàn)了點(diǎn)餐POS機(jī)、打印機(jī)、掃碼儀、攝像頭、收銀機(jī)、呼叫屏等硬件一體化，降低設(shè)備購(gòu)置費(fèi)用，為餐企商家節(jié)省硬件成本50%以上。

因此，以智慧云為代表的點(diǎn)餐軟件作為一種效率提升工具，對(duì)顧客來(lái)說(shuō)提升了用餐體驗(yàn)，對(duì)餐飲商家來(lái)說(shuō)減輕了用餐高峰期的運(yùn)營(yíng)壓力，并減少了人工成本和硬件成本。

其實(shí)點(diǎn)餐系統(tǒng)作為眾多餐飲SaaS服務(wù)商爭(zhēng)奪的市場(chǎng)，已經(jīng)很常見(jiàn)，不少商家不惜打免費(fèi)戰(zhàn)來(lái)占得一定的市場(chǎng)份額。除了在點(diǎn)餐系統(tǒng)爭(zhēng)奪戰(zhàn)中打得頭破血流，依托點(diǎn)餐系統(tǒng)積累的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)深度挖掘、營(yíng)銷或許是一個(gè)新思路。

用餐飲SaaS“開(kāi)源”：為餐企增加客流量、提升營(yíng)業(yè)額

點(diǎn)餐系統(tǒng)主要還是一種效率工具，通過(guò)效率為餐企商家“節(jié)流”?？墒沁@樣“節(jié)流”的方式釋放的效能有限。

因此，要想從根源上改變餐企商家微利的窘境，如何“開(kāi)源”就成了必須要思考的重點(diǎn)。

基于此，不少餐飲軟件服務(wù)商開(kāi)始探索如何利用線上軟件的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行營(yíng)銷，招攬粉絲。如掌貝、排隊(duì)網(wǎng)等。

筷玩思維獲悉，排隊(duì)網(wǎng)的聚食匯·會(huì)員營(yíng)銷可為商家提升15%左右的營(yíng)業(yè)額，并且排隊(duì)網(wǎng)還形成了一套自己的數(shù)據(jù)營(yíng)銷體系：獲取數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析、挖掘，從而對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行可追蹤、可記錄的整體分析，再進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。

江浩南表示，“我們這套基于推薦算法的系統(tǒng)主張的態(tài)度是專屬，背后的核心精髓是找出消費(fèi)者喜好，深度剖析每一位消費(fèi)者的用餐習(xí)慣，推薦給他（她）最喜歡的美食，要讓顧客知道，我推薦給你的就是你所喜愛(ài)的?！?/span>

1）、獲取多維度消費(fèi)數(shù)據(jù)，促進(jìn)顧客向會(huì)員轉(zhuǎn)化

沒(méi)有數(shù)據(jù)何來(lái)數(shù)據(jù)分析？許多餐飲軟件商及第三方平臺(tái)都或多或少有一些數(shù)據(jù)，但因?yàn)槟承┨厥庠虻臄鄬?，?dǎo)致可分析的維度極為匱乏。例如只能分析一下經(jīng)營(yíng)走勢(shì)，菜品銷量排行等這些相對(duì)宏觀的內(nèi)容，但對(duì)于如何指導(dǎo)餐企提升收益并沒(méi)有直接的方法，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)變成紙上談兵，看似美好但食之無(wú)味。

確實(shí)，餐飲行業(yè)市場(chǎng)體量大，10億級(jí)的消費(fèi)者一日三餐所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)十分龐大，加上餐飲行業(yè)的消費(fèi)數(shù)據(jù)維度廣，如進(jìn)店時(shí)間、同行幾人、是男是女、坐幾號(hào)桌、消費(fèi)品類、用餐時(shí)長(zhǎng)、消費(fèi)金額等，數(shù)據(jù)分析的鏈條極其復(fù)雜。

因此，如何獲取最全面的數(shù)據(jù)源，填補(bǔ)數(shù)據(jù)斷層的缺陷，建立一套金字塔式的分析架構(gòu)，如底層的消費(fèi)貢獻(xiàn)、中層的消費(fèi)動(dòng)機(jī)以及頂層的美食偏好，便成為餐飲軟件商們?nèi)f里之行的第一步。

數(shù)據(jù)源是做大數(shù)據(jù)的根基。排隊(duì)網(wǎng)在業(yè)務(wù)布局中構(gòu)建了一條從消費(fèi)者第一次進(jìn)入餐廳的那一刻直到未來(lái)N次消費(fèi)的完整數(shù)據(jù)鏈，并打通了所有必要數(shù)據(jù)。

靠現(xiàn)金支付的時(shí)代里是無(wú)法精確統(tǒng)計(jì)顧客數(shù)據(jù)的，而在移動(dòng)支付盛行的當(dāng)下，如銷量這樣的數(shù)據(jù)容易獲得，但要想獲得顧客的偏好、興趣、消費(fèi)行為等數(shù)據(jù)還得有一個(gè)轉(zhuǎn)化的步驟。

這里的轉(zhuǎn)化便是要將顧客轉(zhuǎn)化為會(huì)員，建立顧客與商家長(zhǎng)期聯(lián)系的通道。傳統(tǒng)的會(huì)員卡的辦理需要顧客花錢或消費(fèi)達(dá)到一定金額，這樣固然可以為商家增加收入，但商家與顧客之間的信息通道是關(guān)閉的。

現(xiàn)在的“到店即會(huì)員”，表面看起來(lái)降低了門檻，其實(shí)是巧妙地將顧客的概念轉(zhuǎn)化為會(huì)員，為后續(xù)的營(yíng)銷活動(dòng)架橋鋪路。

比如，餐飲軟件商幫餐飲商戶搭建自營(yíng)平臺(tái)，將顧客轉(zhuǎn)化為會(huì)員，之后再不定期向會(huì)員發(fā)送活動(dòng)信息、建立積分商城等。

江浩南對(duì)筷玩思維表示，會(huì)員轉(zhuǎn)化的方式有店內(nèi)積累和線上裂變。店內(nèi)積累即通過(guò)會(huì)員福利、關(guān)注優(yōu)惠等營(yíng)銷活動(dòng)將“到店客人”轉(zhuǎn)化為會(huì)員。線上裂變則是通過(guò)微砍價(jià)、分享助力、幸運(yùn)轉(zhuǎn)盤等社交玩法，形成一變十、十變百、百變千……的社交裂變傳播，將潛在顧客轉(zhuǎn)化為會(huì)員。

以線上裂變的分享助力這種社交玩法為例。

餐企要想招募更多的會(huì)員，想實(shí)現(xiàn)最大的裂變，就得出奇制勝。

比如以排隊(duì)網(wǎng)為某品牌新開(kāi)店活動(dòng)策劃的合理概率事件為例，給前三名設(shè)置了400元、200元、100元的代金券，讓消費(fèi)者有意愿參與，并通過(guò)短信、微信推送，實(shí)時(shí)告知參與者票數(shù)的情況，讓其及時(shí)分享鏈接為自己拉票，通過(guò)這樣線上多次裂變，餐廳吸粉量可想而知。

活動(dòng)結(jié)束后，餐廳整體的營(yíng)銷成本是700元，新增粉絲3524，因此餐企本次營(yíng)銷的人均成本才只有0.2元。

通過(guò)制定合理的概率性事件，吸引參與者動(dòng)動(dòng)手指進(jìn)行操作，于是就引發(fā)了裂變式傳播。

2）、專屬成精準(zhǔn)營(yíng)銷進(jìn)階詞，背后實(shí)則是“推薦算法”

最近大火的電視劇《我的前半生》里陳道明飾演的餐廳老板老卓不僅知道熟客唐晶、賀涵的口味喜好，甚至連許久沒(méi)來(lái)的薇薇安最喜歡的菜都記得，著實(shí)讓劇里劇外的人感動(dòng)了一把。

實(shí)際上，現(xiàn)在的餐飲軟件服務(wù)商也在研究相關(guān)技術(shù)以投顧客所好，記錄顧客口味喜好，推薦他們喜歡的菜品。

這一技術(shù)，便是智能推薦算法技術(shù)。我們熟知的今日頭條就是成功運(yùn)用這一技術(shù)的典型。今日頭條采用的方式主要是協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦。

協(xié)同過(guò)濾就是在海量的用戶中發(fā)掘出一個(gè)個(gè)品味類似的群體，然后把這個(gè)群體喜歡的內(nèi)容組織成一個(gè)排序的目錄推薦給用戶。

而內(nèi)容推薦是指計(jì)算文章的關(guān)鍵詞、分類，并根據(jù)用戶閱讀、瀏覽等信息，細(xì)化用戶資料，從而將文章和用戶進(jìn)行精準(zhǔn)匹配。

推薦算法技術(shù)的原理是相通的，既然能用于資訊業(yè)，在餐飲行業(yè)或許也可施展拳腳。

目前排隊(duì)網(wǎng)就在做推薦算法，其推薦算法模式是基于餐廳顧客歷史和同屬性聚類協(xié)同的整合結(jié)果。

如其為某間餐廳的公眾號(hào)，準(zhǔn)備了不同主題的100+篇文案、60+種卡券給相應(yīng)的顧客，不同的推薦理由，不同的優(yōu)惠力度。這便是推薦算法的運(yùn)用，利用顧客的已有數(shù)據(jù)，按顧客口味、消費(fèi)水平等進(jìn)行分類，從而定制出顧客喜歡的、專屬的菜品優(yōu)惠。

就在記者剛剛專訪前不久，排隊(duì)網(wǎng)選擇了一家潮汕牛肉火鍋餐廳做推薦算法的實(shí)戰(zhàn)，該店經(jīng)營(yíng)收益及規(guī)模中等偏上，共計(jì)10000+會(huì)員，排隊(duì)網(wǎng)推送了16000+張獨(dú)立票券。

后續(xù)，排隊(duì)網(wǎng)還將通過(guò)融合手機(jī)智能點(diǎn)菜獲取更廣泛陪同用戶的數(shù)據(jù)信息，以及打通第三方平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行再次整合。

數(shù)據(jù)量越大，越能夠提高精準(zhǔn)營(yíng)銷的精度。餐飲軟件服務(wù)商做推薦算法也是如此，必須得獲取足夠多的顧客數(shù)據(jù)，才能保證營(yíng)銷更精準(zhǔn)。餐飲是大數(shù)據(jù)應(yīng)用并產(chǎn)生顛覆價(jià)值最大的一個(gè)品類，推薦算法又是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域當(dāng)中最頂級(jí)的部分。

在專訪過(guò)程中，筷玩思維感受到排隊(duì)網(wǎng)之所以不斷深挖推薦算法，這與其核心和主推的會(huì)員營(yíng)銷業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)密切，這也是目前排隊(duì)網(wǎng)與其它餐飲軟件主打收銀、效率等形成明顯區(qū)隔的地方。

排隊(duì)網(wǎng)的會(huì)員營(yíng)銷主要是根據(jù)顧客消費(fèi)次數(shù)、最近消費(fèi)日期等維度對(duì)會(huì)員進(jìn)行細(xì)分，根據(jù)人群屬性不同分別制定不同的營(yíng)銷活動(dòng)。

對(duì)于消費(fèi)2次及以上，且距離上次消費(fèi)很近的忠誠(chéng)會(huì)員，營(yíng)銷目的是提高客單價(jià)；對(duì)于消費(fèi)2次及以上，但很久未消費(fèi)的沉睡會(huì)員來(lái)說(shuō)，需要對(duì)其進(jìn)行喚醒再消費(fèi)；對(duì)于消費(fèi)1次，且距離上次消費(fèi)很近的普通會(huì)員，就吸引他二次到店消費(fèi)。

對(duì)于消費(fèi)1次，但很久未消費(fèi)的顧客，需要喚回再消費(fèi)；對(duì)于任何途徑成為的微會(huì)員但從未到店消費(fèi)過(guò)的，努力讓其實(shí)現(xiàn)首次消費(fèi)轉(zhuǎn)化；對(duì)于消費(fèi)未買單的陪同會(huì)員，需要達(dá)成首次消費(fèi)再轉(zhuǎn)化。

筷玩思維認(rèn)為，精準(zhǔn)營(yíng)銷的潛力巨大，排隊(duì)網(wǎng)正是看重了這一點(diǎn)，推出了推薦算法。餐飲行業(yè)的推薦算法是否能、何時(shí)能發(fā)展到今日頭條式的成熟算法，有待時(shí)間檢驗(yàn)。但不可否認(rèn)的是，基于推薦算法、建立在專屬基礎(chǔ)上的精準(zhǔn)營(yíng)銷是餐飲SaaS界的一個(gè)新風(fēng)口。

至于這個(gè)風(fēng)口能維持多久，就要看餐企軟件服務(wù)商們獲取數(shù)據(jù)源的能力和對(duì)推薦算法技術(shù)的完善能力了。

結(jié)語(yǔ)

B端企業(yè)對(duì)營(yíng)銷模式的探索從未停止，從工業(yè)革命的「有啥賣啥」，到上世紀(jì)末市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)的「多數(shù)人喜歡啥，我就賣啥」，再到當(dāng)下的「你所需要的，而我剛好有」。以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，營(yíng)銷思維和模式迭代的進(jìn)程正在加快。

現(xiàn)在的傳統(tǒng)管理軟件廠商依然占據(jù)著巨大的市場(chǎng)份額，但餐飲SaaS的發(fā)展態(tài)勢(shì)也十分迅猛，傳統(tǒng)餐飲信息行業(yè)也該感受到危機(jī)，做出改變了，不然到時(shí)餐飲SaaS帶著整個(gè)時(shí)代在玩王者榮耀了，傳統(tǒng)餐飲信息行業(yè)還只能耍耍單機(jī)游戲。

其實(shí)從餐飲信息行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)來(lái)看，如今落伍的不僅是傳統(tǒng)餐飲信息行業(yè)，餐飲SaaS服務(wù)商如果固步自封，僅抓著完善基礎(chǔ)服務(wù)不放，不深入商家研究新的需求，遲早會(huì)被更智能、更貼心的餐飲SaaS服務(wù)商所替代。

餐飲SaaS軟件的營(yíng)銷功能已被開(kāi)發(fā)，推薦算法技術(shù)也被研發(fā)出來(lái)了，餐飲SaaS服務(wù)商既要在營(yíng)銷上跟上步伐，還要思考餐飲SaaS接下來(lái)的未來(lái)方向。

筷玩思維認(rèn)為，餐企SaaS服務(wù)商推出的點(diǎn)菜收銀、會(huì)員管理、精準(zhǔn)營(yíng)銷等系統(tǒng)已取得成效，為商家提升了效率、贏得了客源收入，下一個(gè)風(fēng)口極有可能是當(dāng)下熱門的供應(yīng)鏈管理。