“數(shù)據(jù)要素x”案例分享| 變“數(shù)”為寶 二維火賦能餐飲服務(wù)進入數(shù)據(jù)智能服務(wù)時代 時間： 2024-12-31 11:11:15
【編者按】餐飲業(yè)是一個競爭激烈的行業(yè)，二維火持續(xù)深耕餐飲服務(wù)，依托海量數(shù)據(jù)積累，點“數(shù)”成金，在推動數(shù)字化服務(wù)跨越至數(shù)據(jù)智能服務(wù)的同時，也為其他企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)要素價值帶來新的啟發(fā)。【案例總結(jié)】以海量數(shù)據(jù)沉淀為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)處理與場景挖掘，打造數(shù)據(jù)服務(wù)與標準的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為實際的商業(yè)價值。立足餐飲服務(wù)，推動數(shù)字化服務(wù)跨越至數(shù)據(jù)智能服務(wù)，提升了企業(yè)運營效率與市場競爭力，全面擁抱“智能化”時代。
【案例簡介】二維火于2008年正式創(chuàng)立，同時推出云餐飲管理系統(tǒng)，開創(chuàng)了餐飲云服務(wù)的先河。2012年，二維火推出智能收銀解決方案，引領(lǐng)行業(yè)智能化。2017年，發(fā)布“二維火小二”APP與智慧商圈系統(tǒng)，實現(xiàn)微信掃碼點單支付推動O2O融合，并在2019年將智慧商圈系統(tǒng)落地全國多個知名商圈。二維火的數(shù)字化、智能化腳步從未停止，2020年，二維火接入建設(shè)銀行，拓展支付渠道，2022年，布局線下門店數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
作為一家深耕餐飲服務(wù)20余年的科技創(chuàng)新公司，二維火在云系統(tǒng)、智能收銀、掃碼點單等方面處于行業(yè)領(lǐng)先地位。經(jīng)過多年的數(shù)字化布局，以日處理訂單430萬筆，日新增數(shù)據(jù)量7億條的速度積累了海量運營數(shù)據(jù)，為二維火將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y產(chǎn)創(chuàng)造了條件。基于此，二維火開啟了數(shù)據(jù)入表及數(shù)據(jù)資產(chǎn)化操作。通過數(shù)據(jù)處理、場景設(shè)計，二維火推出數(shù)據(jù)要素X倉儲優(yōu)化、數(shù)據(jù)要素X精準營銷、數(shù)據(jù)要素X物流運輸三大數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品。
【數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹】
（1）數(shù)據(jù)要素X倉儲優(yōu)化：通過數(shù)據(jù)分析和預(yù)測技術(shù)提高庫存管理的效率。
對于餐廳來說，庫存管理至關(guān)重要，要做好庫存優(yōu)化，實際上是要做好前端的銷量預(yù)測和后端的庫存補給。在銷量預(yù)測上，根據(jù)不同的情況，二維火使用時間序列模型包括ARIMA、SARIMA，機器學習算法包括線性回歸和決策樹/隨機森林等。利用歷史數(shù)據(jù),同時考慮長期趨勢、季節(jié)性、節(jié)假日、促銷活動、天氣條件等內(nèi)部和外部的因素，建立了一個結(jié)合時間序列分析和機器學習算法的需求預(yù)測模型，實現(xiàn)銷售量預(yù)測達到一個比較高的預(yù)測精度。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，再基于每個商家設(shè)置的最小庫存量、安全庫存量和最大庫存量，可以調(diào)整訂貨點和訂貨量，確保既不過度存儲也不出現(xiàn)缺貨。
（2）數(shù)據(jù)要素X精準營銷：通過收集和分析顧客數(shù)據(jù)來提供定制化服務(wù)
營銷推薦主要依賴五個方面的數(shù)據(jù)字段：客戶ID、購買歷史、瀏覽記錄、消費偏好以及地理位置。
該產(chǎn)品可通過通過深度學習模型可以更準確地捕捉用戶的個性化偏好。在個性化推薦的算法方面，二維火在注重數(shù)據(jù)隱私安全的前提下，結(jié)合協(xié)同過濾和深度學習，采用一種混合的推薦系統(tǒng)。協(xié)同過濾可以找到與目標用戶行為相似的其他用戶，推薦這些相似用戶喜歡的物品；也可以根據(jù)用戶對物品的歷史消費偏好，找到相似的物品，推薦給用戶。例如，可幫助商家如何制作爆品菜單、優(yōu)惠活動等
（3）數(shù)據(jù)要素X物流運輸：打造數(shù)據(jù)智能物流路徑優(yōu)化方案
該產(chǎn)品利用了強化學習算法，允許系統(tǒng)在與環(huán)境互動的過程中學習最佳行動策略，通過動態(tài)調(diào)整運輸路徑和資源分配，來降低物流成本并提高運輸效率。簡單說就是一種通過試錯來不斷進化和學習的過程。在這個過程中，系統(tǒng)不斷地嘗試不同的路徑選擇，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整策略，逐步學會在各種條件下選擇最優(yōu)路徑。比如，最小化總的運輸成本或最短的運輸時間，或者按時交付的成功率、客戶滿意度等多個指標的綜合。
除了路徑之外，系統(tǒng)還能夠根據(jù)貨物的類型、重量、體積等因素來優(yōu)化車輛和其他物流資源的分配。這樣可以確保每次運輸都盡可能滿載，從而減少不必要的空駛里程。同時，系統(tǒng)可以對不同的運輸方案進行成本效益分析，在速度和成本之間找到最佳平衡點。
目前，二維火的三大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，均以SaaS服務(wù)的方式為其產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴提供智能庫存優(yōu)化、個性化營銷推薦、智能物流路徑優(yōu)化等場景的精準服務(wù)。
