餐饮智能化发展存在的问题及发展对策

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一、餐饮智能化存在的问题      

1、同质化现象严重

当前互联网餐饮外卖平台经营的最大问题之一就是同质化，订餐服务、平台界面等要素雷同无特色且模仿现象严重。随着餐饮竞争的加剧，规模较小的互联网餐饮外卖平台仍没有品牌经营意识，仅仅依靠直觉和模仿在经营。

2、商家和用户粘性不强

用户粘性不强，只是众多问题的外部表现形式。由于同质化现象严重，各个平台没有自己的特色，所以对用户和商家来说，选哪个平台都无所谓，这样会导致入住平台的商家和用户粘性不强。由于平台和商家采取的营销手段单一，多是单纯的团购低价，当这一要求不能满足时，用户很容易调换商家和平台。所以商家和用户粘性不强问题的解决要依赖于其他问题的解决。

3、大数据分析能力弱

“互联网+”时代的到来，使得现代社会产生了大量的数据和信息，信息是人类社会的三大重要资源，怎样利用宝贵的信息资源以及谁能有效利用信息资源成为企业成败的关键。互联网与餐饮业的融合，使得我们可以通过网上订单和网上支付获取用户的信息。但商家的大数据分析意识薄弱，没有意识到这些数据的重要性，同时也没有能力去进行大数据分析。这就要依赖于技术力量强的平台来提供，而大数据分析在我国才刚刚起步，无论是硬件、软件，还是人员上都有很大欠缺。企业规模小，很难将企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。目前大数据的商业应用领域主要集中在数据采集、数据存储、数据计算、用户画像、精准营销等领域。大数据最具商业价值的预测和辅助决策功能并没有被充分利用，特别是在重大战略决策方面，大数据的作用并不明显。所谓大数据，现在对于餐饮行业而言仅是小荷才露尖尖角。现在不少餐饮企业已经开始从会员管理系统搜集数据，但搜集信息只是第一步，后面还有大量的数据分析工作。而这一块，大部分餐饮企业并不懂如何做。另外，要让这些数据真正发挥功效，需要一个精细化运营的阶段，这或许需要一个比较长的周期才能见效果。

4、附加功能少，不能提供增值性活动

我国现有的餐饮业互联网平台提供给商家和用户的功能很少，尚处于初级阶段，基本集中在商家信息宣传、订餐、支付、评论、外卖等功能上，很少提供一些增值性功能。例如帮助商家进行选址、商家营销策略的制定，进行用户心理行为、消费习惯的分析。大数据应该用来提供更有价值的服务，帮助商家提高运营效率、服务水平和市场营销水平等。

二、餐饮智能化发展建议   

1、加快基础设施建设

要想实现餐饮智能化，互联网等硬件基础设施建设是必不可少的。目前，餐饮智能化的消费人员主要集中在大中城市的年轻消费者上。而这一人群的数量仅仅是中国人口数量的冰山一角，还有众多的潜在消费者。要想让这些潜在的消费者成为餐饮智能化模式的真正消费者，第一步就是要让他们接触到互联网，接触到餐饮智能化模式。

2、相关政策、法规的完善

首先是食品安全问题。食品安全问题是我国餐饮业存在的主要问题，在互联网时代下，尤其是外卖方式的出现，这个问题变得尤为突出。消费者只在网站上浏览食物的照片，再加上各平台准入门槛低，就给很多商家有了可乘之机，导致大量的不合格商家进入平台。其次是信用问题。由于团购低价压低了商家的利润，有些商家就会降低餐饮质量和服务质量，此外平台和商家的信用问题也大量存在。这些问题的解决都离不开平台、工商管理部门管理制度的完善，以及国家相关法律、法规的建设。

3、加强餐饮智能化领域的大数据建设

我国在大数据的研究方面起步较晚，中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成合力。大数据应用显现出巨大的经济价值。正是由于餐饮行业竞争激烈而又利润微薄，要想成功实属不易，不少餐馆开始转向大数据以获得竞争优势。而对于餐饮业，应用大数据的关键在于具有数据分析的能力，有效的数据分析能力才可能产生高质量的结果。良好的数据资产将成为未来核心竞争力。

首先，构建数据运营监测中心（大数据平台）。用户一般会产生信息、行为、关系三个层面的数据，这些数据的沉淀有助于企业进行预测和决策。大的、有实力的餐饮企业可以构建自己的大数据平台，小餐饮企业就要依靠各种平台，由于网上订单和网上支付的存在，使得平台很容易收集来自用户的真实信息，而且相对于小餐饮企业来说，各种O2O平台更有这样的技术力量和意识进行大数据的分析和挖掘，关键在于积累，在于积累的工具，这样，消费者的基本信息、消费频次、点菜的口味、消费水平等都会被发现。提炼、分析这些数据对未来的经营决策价值巨大。

其次，加强商家对数据商业应用的敏感度。大多数企业对数据有需求，但是其对数据商业敏感度很低，对数据商业应用的场景以及数据技术了解很少。即使是数据商业敏感度较高的银行，至少也要沟通三次以上，才能够建立起数据价值理念。

最后，构建完善的O2O平台。平台应该提供一些增值性的服务。例如帮助商家进行选址、商家营销策略的制定，进行用户心理行为、消费习惯的分析。大数据应该用来提供更有价值的服务，帮助商家提高运营效率、服务水平和市场营销水平等。