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整体运营数据化：用数据说话 助力最优分析实践
大数据驱动运营
强大数据中心 各环节交叉分析
基于餐饮连锁用户与顾客供餐就餐过程的通⽤分析场景
就餐顾客：画像属性、行为特征、消费偏好、社交关系……
供餐用户：菜品品类、菜品销量、原价现价、折扣信息……
供就阶段
过程：
获客（顾客触点：渠道/活动/现场触达）——激活（顾客触点：微信、H5、小程序关注、登录）——浏览（顾客触点：菜品浏览）——点餐（顾客触点：来源、入口）——支付（顾客触点：直接点单、参与活动/优惠点单）——加餐/复购（顾客触点：同类二次点单、新品点单）——会员（全生命周期）【顾客触点：留存、分享/推荐、沉睡/流失】
运营目标：拉新、促活、留存、营收
通用分析场景
运营数据分析（营业报表、菜品销售、出餐数据、外卖数据分析、财务稽核）
会员数据分析（会员报表、会员活跃度）
营销分析（优惠券报表、促销分析）
通用分析场景下，餐饮连锁困境及方案
运营数据分析
问题：如何科学分析菜品、活动选菜品如何优化、如何分析厨房出餐问题
方案：菜单结构分析、活动菜品选择分析、个性化推荐、流程完善优化
会员数据分析
问题：怎样利用标签体系洞察顾客、如何实现会员精细化运营、会员生命周期如何管理及运营、活动策划设计以及和人群的匹配性
方案：用户标签画像与精准触达、会员分组精细化运营、会员全生命周期管理和运营
营销分析
问题：无法追踪顾客整条路径、无法对比评估渠道效果；触达方式如何选择、活动效果如何评估、活动如何优化
方案：渠道追踪方案、渠道效果评估、活动运营
大数据驱动实践步骤
数据汇总——数据管理——数据分析——数据应用
数据汇总：（业务系统+三方数据）——微信/小程序、H5、门店线下销售、历史数据导入、供应链数据、外卖平台数据
数据管理：云数据私有化管理——权限设置、合并交叉连接、系统兼容……
数据分析：业务指标分析（拉新、激活、留存、分享、贡献额等……）
用户标签分析（基本信息、兴趣偏好、就餐行为、社会属性……）
活跃度分析（复购次数、复购率、复购详情、复购间隔……）
菜品分析（菜品主题、品类，销售量，价格，库存，滞销分析……）
实际应用：赋能场景——菜品优化、会员运营、市场推广、餐饮运营
系统工具——标签画像、报表、活跃度、运营数据
连锁体系化赋能
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