报告发布：餐企怎么样打造全链路的数字化运营体系？

　　对于餐饮连锁企业来说，数字化的运营决策能力在未来将成为核心竞争力中最不可忽视的一个环节，尽管“道阻且长”，但“行则将至”。找对方法、用对工具，方可“问渠哪得清如许，为有源头活水来”。

　　如今，这样一些问题都能在腾讯智慧零售、网聚资本、红餐产业研究院、AMT企源联合推出的《食品与餐饮连锁企业数字化增长指引参考——数字化运营与决策专题》中找到答案。

　　随着“自然流量红利”时代的逝去，数字化时代的进程加速。餐饮企业之间的竞争愈演愈烈，餐企的核心竞争力将决定其是否能在激烈的竞争环境中存活，这要求在精细化管理、海量数据管理等层面提升公司的数字化运营能力。因此，提升数字化运营能力将会是未来的餐饮连锁公司发展的必然趋势。

　　红餐产业研究院联合网聚、腾讯智慧零售、AMT企源共同推出了《食品与餐饮连锁企业数字化增长指引参考》系列报告（以下简称《报告》）。前三期报告，从整体层面上分别讲述了餐企如何利用数字化进行转型、营销和扩张，同时聚焦供应链，分析餐饮数字化供应链的现状与问题，并给出了发展趋势的落地性建议。本期报告聚焦数字化智能化的运营与决策，对餐饮连锁企业如何在全业务链路中应用数字化分析并结合业务场景形成高度人机协同的局面进行了阐述。

　　文章指出，全链路的数字化支撑要求企业建立支撑数字化运营的体系与保障机制，建立企业中台，协同好业务中台与数据中台、技术中台之间的关系。同时要做好数据驱动闭环的六步体系，将数据来进行采集、治理、结合业务洞察进行建模并形成智能决策体系，最后执行并反馈，实现闭环的智能化运营决策。

　　对于餐饮连锁企业来说，企业的数字化运营核心覆盖了数字化产品研究开发、数字化营销、数字化供应链、门店的智能选址、加盟商的智能管理等方面，这些层面将会是餐企制胜的决定性因素。

　　随着数字化时代的进程加速，餐饮企业应找准自身数字化变革的切入点，设计出适合企业自身的组织运营体系并且将数字化运营能力融入进组织从职能支撑到生产运行到战略决策的方方面面中。同时从企业的架构设计来看，数字化运营体系也应融入到业务框架之中，从顶层的战略层面，统领下层的运营层面与职能层面。

　　而企业运营体系也包含三个层面：首先从横向看最重要的包含加盟商管理、产品管理、供应链管理三个版块。同时从纵向来看，企业的品牌营销、门店筹建与运营管理纵向覆盖了业务运营的每个版块。

　　最后就是我们常说的职能层面，主要由财务管理、人力资源、综合管理与流程、数据与IT四大板块组成，每个版块的基础职能分别独立。只有这样的运营架构能够使企业的业务与运营交互统一，从而支撑战略层面的经营计划、组织绩效、企业文化、投融资等。

　　而企业数字化体系建设的顶层设计，应该始终围绕顾客体验与业务战略开展，比如构建适合企业未来数字化转型战略的愿景与目标、合理评估方案的收益与风险，制定完善的转型路径等。

　　很久一段时间，餐饮是“线下实体门店时代”，以“场”为连接。该阶段餐饮商家有较高的自主权，但数字化程度低，顾客唯有靠在各门店的体验，逐渐培养对餐饮品牌的忠诚度；公域时代，线上的客流清晰却与线下逐渐割裂，平台连接货币、用户、品牌、产品和服务。

　　近年私域运营崛起，自主权又能重新回归我们餐饮商家。门店数字化加速，以“触点”直接连接顾客，品牌通过社交裂变与多触点连接等方式整合现有顾客资源，做到精准触达。不过餐饮连锁企业在私域数据运营时，由于商家缺乏全链路数据运营工具，数据量级倍增催生了私域数据难融通，经营效果难衡量以及数据资产难应用的问题。

　　要想实现私域运营的高效运转，餐企在以下三步需做好功课：STEP1:数据指导精细化运营，提升小程序场内转化通过数据分析，商家可对小程序商城内消费者行为进行诊断，指导商城排版布局，提升用户转化率。

　　STEP2:做品牌直播，从各个平台的直播间曝光互动，引流至商城访问，在看转化的直播整体追踪；

　　STEP3:餐企的私人阵地的运营，企业微信。导购和社群转化追踪分析，优化导购和社群运营策略，从数据分析到数据驱动，实现运营策略智能化。

　　企业微信的运营，是很多餐企认为重要但没做好的动作。餐企要是在企业微信实现业务增长，需做好以下几点：首先通过一系列分析群、导购和活动产生的主数据，并支持PC、手机端等多端查看，同时结合权限细分保障数据体系；其次是做策略反哺，通过数据模型输出针对不一样细分用户沟通时间和内容，根据导购/商家目标，输出运营操作指引及自动化执行能力；最后做解决方案，联合运营团队，输出企业微信经营解决方案报告，分享企业微信运营经营。

　　喜茶就完美解决了线上引流，线下私域运营复购的问题，它的数字化营销逐渐被顾客所接受，慢慢的变多的门店都参与到数字化运营中。喜茶通过智慧数字环境的营销宣传，实现了线上线下双渠道一体化运营，改善顾客到店消费体验。同时提供方便快捷的下单购买流程，解决商户在内容播放，购买引导等问题，简化客户到店排队消费等问题。

　　毋庸置疑，企业数字化转型的主线是数据驱动，也就是我们常说的数据与模型。数据驱动的目标就是如何发挥与利用数据的价值。当餐企采用人机协同的数据驱动模式，其业务与管理需求则能够依靠数据、算法与模型进行决策而不是人的直觉与经验。数据驱动包含数据采集、数据治理、数据建模、智能决策、指挥执行和反馈改进，形成PDCA闭环的形式，不断的复盘、总结，提升数据决策力。

　　首先，数据采集作为数据驱动闭环的起点，有两种形式。一种是在经营过程中对数据来进行简单记录，并保存在数据库中，其特点为较被动且具有伴随性。另一种则是通过用户在流媒体中主动产生数据如电商点评与意见发布。

　　其次，数据治理的作用主要在于将数据标准化、资产化。当统一数据标准后，内部数据的权责主体将趋于分明，数据的安全与质量能获得保障。另外在数据标准统一后，数据的缺失、不准确等问题将得到解决，这能够减少对于数据意义理解上造成的偏差，降低各部门之间的沟通成本。

　　数据建模就是基于业务洞察与最佳实践，建立业务模型，并通过最新数据持续校准，优化模型，将数据转化为结构化知识的过程。基于业务洞察，企业能够从海量数据中抽取结构化知识以及洞察“肉眼”无法发现的关系与逻辑，形成知识结构化网络并逐渐积累成企业的结构化知识库。而说的数据建模就是建立以数据模型为基础的决策模型与机制，对照业务模型，持续优化全链路业务流程。智能决策指系统能够自动化、智能化地开展数据洞察、管理决策。

　　最后，我们要根据反馈的结果，及时地指挥执行，并定时进行反馈改进。指挥执行就是用决策的结果直接驱动行为的过程。而反馈改进是系统结合决策反馈的情况，通过深度学习算法去自动修正和完善的过程，这样的一个过程需要反馈数据的不断输入，以机器学习为基础模型形成改进结果。