连锁餐饮行业如何用数字化转型，追赶“发展快节奏”？

这个瞬息万变的时代，连锁餐饮行业正面临着前所未有的挑战与机遇。消费者口味日益多样化，市场竞争愈发激烈，如何在这场“发展快节奏”中脱颖而出，成为每一家连锁餐饮品牌必须深思的问题。

答案，就藏在数字化转型的浪潮之中。

数字化服务

#01

连锁餐饮企业，为何必须拥抱数字化？

1. 市场洞察与精准营销：数字化工具能帮助企业精准分析消费者行为，实现个性化推荐与精准营销，让每一分营销投入都产生最大效益。
2. 运营效率提升：通过数字化管理系统，优化供应链管理、库存管理、人员排班等，降低运营成本，提升整体运营效率。
3. 顾客体验升级：从在线预订、移动支付到自助点餐，数字化服务让顾客享受更加便捷、高效的用餐体验，增强品牌好感度。
4. 数据驱动决策：基于大数据分析，企业能更准确地把握市场趋势，为战略决策提供有力支持，减少决策失误。

#02

全球加盟网联合数知餐饮，共筑数字化服务新篇章

数字化服务

中小型连锁餐饮—SAAS版BI产品

为了助力连锁餐饮企业更好地应对挑战，全球加盟网携手数知餐饮，凭借双方深厚的行业积累与技术创新，共同打造了一系列针对连锁餐饮企业的数字化服务产品。

目前数字化服务产品包含：数字化组织管控咨询、数字化基建和数字化陪伴三大产品，帮助餐饮企业完成顶层的组织到流程的数字化蓝图梳理，基础数字化中台工具的支撑和数字化转型所带来的组织阵痛的陪伴，从而全面助力餐饮企业的数字化转型成长。

我们联合了来自餐饮麦肯系高管、高校老师、互联网和快消高管等多位跨领域专家老师针对餐饮行业开发了针对稽核、营销效果、菜品优化组合、供应链效率、组织绩效等多种经营管理场景问题的数字化分析模型，形成了餐饮行业独有的大模型库。

建立数字化大模型库

模型总结萃取了餐饮行业中不同规模、不同业态的全场景业务发展和组织管控的经验模型，针对餐饮企业的经营与管理现状，以真实业务管理场景为蓝本，用数字化的方式解决实际管理难题，提升组织战斗能力，加速品牌市场发展。

共享数据云中台服务

2023年与帆软达成战略合作，依托帆软BI产品工具能力，整合了主流的餐饮信息化软件以及美团、抖音、饿了么等数据源，以更具竞争力的价格，为中小型连锁餐饮企业提供数据云中台服务。通过我们的服务，企业能够加速数字化转型，提升内部效率，降低成本，从而在未来的餐饮连锁化品牌市场竞争中占据优势地位。进一步提升了餐饮企业大模型在实际经营中的应用效能。

#03

成功案例，见证数字化转型的力量

北京苏小牛餐饮管理有限公司旗下的人气烧烤品牌，凭借其招牌的精酿鲜啤和牛肉串，成功在北京市场引领了“无精酿、不烧烤”的餐饮潮流。与传统的羊肉串烧烤品牌形成鲜明对比，苏小牛不仅通过和牛牛肉串展现了独特的差异化，还创新地将鲜啤发酵设备引入店内，打造了年轻人钟爱的ins工业风格，从而赢得了众多年轻消费者的喜爱，荣登大众点评必吃榜。

经过六年的深耕和发展，苏小牛的单店盈利模型和连锁化管控体系日趋成熟，品牌连锁化进入了一个崭新的阶段。为了进一步推动品牌持续、稳定、规模化的发展，2023年，苏小牛启动了数字化项目，力求实现对门店更为精细化的管理和控制。这不仅是对自身业务的全面升级，更是对市场需求的敏锐响应，为品牌的未来增长注入了强大动力。

- 大数据营销效果分析模型应用实践 -

效果至上

在项目的第一阶段，我们成功地打造了数字化营销复盘的能力。以前，营销活动复盘过程中常常遭遇效果评估难的困扰。借助BI（商业智能）营销分析模型，我们现在能够清晰地洞察每次营销活动对业绩的实际推动作用，以及人均和单均的变动情况。更重要的是，营销效果驾驶舱让我们可以直观地比较不同门店之间的营销效果，轻松掌握营销活动对业绩的提升趋势。这为管理团队提供了有力的数据支持，使他们能够基于实际效果迅速复盘并调整营销策略。

携手并进，全球加盟网与数知餐饮共筑数字化桥梁

为助力连锁企业顺利跨越数字化门槛，全球加盟网与数知餐饮强强联合，匠心打造一站式数字化解决方案。我们深度融合行业洞察与技术创新，为连锁品牌量身定制数字化产品，包括但不限于智能收银系统、会员管理系统、供应链优化平台等，全方位赋能企业数字化转型。

我们希望和所有客户建立伙伴级的合作关系，为连锁企业在数字化前期提供数字化业务经验建模的蓝图规划，中期结合企业实际发展诉求设计数据基建项目，后期提供帮助团队逐渐形成数字化业务复盘习惯的陪伴服务，力求让合作的连锁企业在数字化发展的道路上不走冤枉路，不花无用钱！

如果您也需要专业的数字化咨询服务，欢迎私信小编，留下您的联系方式、姓名和品牌名称，必回复！

从小型连锁餐饮品牌向中大型餐饮企业发展的过程中，许多连锁餐饮品牌会面临众多管理问题，甚至有时利润规模还不如之前。这主要是因为品牌尚未建立完善的连锁化管理复制能力。随着门店数量的增加，原本存在的问题会被进一步放大。餐饮行业横跨农业、工业和服务业，其价值链长且复杂，这为连锁化管理增加了很大难度。数字化可以有效解决连锁餐饮品牌标准化复制问题，是提高企业内部效率的重要手段。

去除手工报表

每年节省20万人工成本

包括大型连锁餐饮品牌在内的餐饮企业中，95%以上存在手工报表，就是财务及各业务部门的人员通过Excel来实现一定周期的经营业绩复盘。各业务部门需要定时进行周月年的汇报，很多企业甚至会设置专职的数据分析岗，在这个过程中我们常常会碰到以下几个问题：

1）时效差，业务复盘的手工报表一般需要3-5天甚至更长的时间才能汇总到管理者手中。

2）成本高，耗费内部人员的时间精力大，很多数据处理工作需要人工不断重复。

2）不准确，人工数据存在主观性，业务往往会选择更有利的业务分析口径，导致各个部门的数据结果不一致。

3）不安全，手工报表在分析处理和流转的过程中，经营数据泄露的风险较高。

通过BI工具，数据定时按照设定好的计算口径自动计算，去除了业务主观性和人工成本，大幅提高数据处理的效率。而且所有的数据源和数据结果呈现都有效的划分权限，保证企业经营数据的安全性。

进行分析

才能提高业绩

?

很多餐饮企业在业绩复盘分析的的时候，只关注实收或者利润情况。在复盘会上各门店或者各区域来根据自己的业绩达情况自己总结经验或问题。这种只关注财务结果的做法会让团队不知道业绩为什么会出现这样的变化，或者说，找不到达成经营目标的关键经营举措。例如在营销活动我们如何评估营销活动的效果？是否能够关注到不同平台、不同活动优惠在不同门店之间的表现差异；是否能够关注到营销活动对活动前后的影响。这些过程数据可以帮助我们识别非必要营销或对营销决策调整形成有力依据。

?成本是“控”出来的

利润是“算”出来的

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近年来，随着国内市场消费心理的变化，众多餐饮品牌纷纷推出所谓的“穷鬼套餐”，如南城香的3元粥品畅吃、米村的3元米饭小菜组合、蜜雪冰城的4元奶茶等。其中，有的品牌是出于无奈被迫让利，而有的品牌则是实施有计划的成本领先战略。这些看似低价的单品不仅迎合了消费者对性价比的追求，还促进了复购率，最终发现客单价并未降低。这种一石三鸟的营销策略背后，是依赖于数据分析所精心设计的菜品活动结构。

对于一家连锁品牌来说，供应链的采购部门通常非常关注采购单价的波动。然而，采购部门往往容易忽视“价格影响成本金额”，即忽视价格变动对整体采购成本以及波动食材关联菜品成本的影响。数字就像是企业内部流动的血液，具有很强的关联性。通过数据分析，可以有效地反映价值链上各个节点的波动所带来的综合影响，真实有效地反映并链接起各个部门之间的业务流程。数字化是成本管控的利刃，通过深入分析各项成本数据，发现成本异常和潜在的成本节约空间，从而制定更精确的成本控制策略，并进行更及时有效的持续监控。

数字化对于企业来说不是一个阶段性的任务，而是一个体系化长期建设的的能力。我们建议企业根据自身经营规模选择适合的信息化软硬件。这些信息化软硬件不仅能够改变工作流程，提升效率，还能通过数据分析不断优化流程和规范。这两部分的能力通常是相互促进、螺旋式增长的。因此，数字化是所有寻求连锁化发展的企业的必然选择。目前，我们通过为杨国福、原麦山丘、蒙自源等大型餐饮企业提供数字化服务，形成了全面覆盖餐饮全业态、全场景、全周期的经营分析模型。此外，我们还整合了主流的餐饮信息化软件以及美团、抖音、饿了么等数据源，以更具竞争力的价格，为中小型连锁餐饮企业提供数据云中台服务。加速企业数字化转型，提升内部效率，降低成本，从而在未来的餐饮连锁化品牌市场竞争中占据优势地位。

携手并进，全球加盟网与数知餐饮共筑数字化桥梁

为助力连锁企业顺利跨越数字化门槛，全球加盟网与数知餐饮强强联合，匠心打造一站式数字化解决方案。我们深度融合行业洞察与技术创新，为连锁品牌量身定制数字化产品，目前数字化服务产品包含：数字化组织管控咨询、数字化基建和数字化陪伴三大产品，帮助餐饮企业完成顶层的组织到流程的数字化蓝图梳理，基础数字化中台工具的支撑和数字化转型所带来的组织阵痛的陪伴，从而全面助力餐饮企业的数字化转型成长。

数字化服务中小型连锁餐饮—SAAS版BI产品

我们希望和所有客户建立伙伴级的合作关系，为连锁企业在数字化前期提供数字化业务经验建模的蓝图规划，中期结合企业实际发展诉求设计数据基建项目，后期提供帮助团队逐渐形成数字化业务复盘习惯的陪伴服务，力求让合作的连锁企业在数字化发展的道路上不走冤枉路，不花无用钱！

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期给大家做了一个FineBI销售管理中心驾驶舱的学习案例教程——《手把手教你用FineBI，快速搭建可视化大屏》，许多小伙伴们看了之后反响都还觉得挺不错的。本期将以一个零售管理中心驾驶舱为例，给大家演示具体如上图所示零售数据分析模板的操作步骤，如果能对大家零对于售数据价值分析展现有所帮助和启发，小编不甚欣慰。

——本文所用数据分析工具为FineBI V4.1

下载地址（www.finebi.com）

底层数据方面，我们使用FineBI内置零售行业业务包，主要是三张维度表：品牌维度、品类维度、门店维度，以及一张事实表销售明细，如下图所示我们可以看到这四张表之间彼此的数据关联关系（品牌维度表的品牌编号和销售明细表的品牌编号关联，品类维度表的类别和销售明细表的类别关联，门店维度表的店号和销售明细表的店号关联），建立好敏捷型数据业务模型之后，下面我们就可以开始这四张表相关的数据分析了。

首先对于门店销售型企业来说，销售总额和毛利总额无疑是领导和企业高层最为直接关注的指标了，我们这边选择仪表盘进行这两个关键指标的分析统计无疑是最为合适的。首先统计销售总额，我们从仪表板左侧的工具栏选择仪表盘作为展现图表。进入仪表盘数据编辑界面之后，选择行业数据分组下零售行业业务包中的销售明细表，这里分析统计指标我们选择销售额，拖入至仪表盘的指标框，在销售额的格式与数量级设置中将数量级设置为万。之后进入到属性配置界面选择刻度槽型仪表盘，同时隐藏掉百分比设置以及组件标题。

然后是毛利总额统计，这边我们可以直接复制刚制作的销售总额仪表盘组件，然后删除掉此前拖入的销售额字段，重新拖入销售明细表的毛利字段同时将格式数量级单位设置为万即可，此时会保留之前设置的样式属性，这里我们在样式属性中将仪表板类型修改为竖向试管型仪表盘，然后可以设置下轴刻度自定义区间，这边比如我们设置最大值为800（假设为总的毛利目标值），勾选显示百分比区间设置，那么此时显示的73.91%即为毛利的目标完成率。

得到总的销售额之后，由于是零售型企业，我们会比较关注与各种商品的销售额组成分布，优先增加销商品销售总额高的商品，适当调低商品销售总额低的商品，合理分配各类商品进货资源数量。这里我们比较关注与销售总额前五的商品，选择饼图作为数据统计分析图表。分类轴选择品类维度表中的品类描述，指标轴选择销售明细表中的销售额，对品类描述进行过滤取销售额前5个即可。然后进入到属性设置界面，为了使得图表样式更加美观，饼图类型我们选择等角玫瑰图，内径大小设置为70。从统计结果我们可以看出，男士配饰销售总额是最高的，可以适当增加男士配饰商品的进货量。

由于我们的销售门店是连锁性质分布的，这里我们可以通过词云图来进行各门店毛利总额的直观展现。选择门店维度表中的点名作为词名，销售明细表中的毛利作为指标，即可得到如下图所示的各门店毛利词云图。

下面继续统计出我们最为关注的各门店毛利前十的门店，选择条形图作为分析统计图表。分类轴选择门店维度表中的店名，值轴选择销售明细表中的毛利，同时将格式数量级单位设置为万，然后对店名进行过滤取毛利前10个门店，然后按照毛利降序即可。此后进入到属性设置界面，隐藏掉网格线，图例居右，勾选优化显示数据标签，同时勾选极简模式即可得到如下图所示的门店毛利Top10统计图。我们可以看到北京一期（百货）的毛利是最高的，其营销策略可以在连锁门店中尝试进行推广。

为了门店店铺区域的集中统一管理，门店主要分为三个大区进行统一的经营营销策略规划。这边我们想统计出每个大区的销售额，同时希望能够钻取查看对应大区下面的所属小区的销售额分别是多少。我们选择柱状图作为统计图表，选择门店维度中的所属大区和所属小区作为系列轴，取消勾选所属小区，然后把销售明细表中的销售额作为左值轴的统计指标，同时将格式数量级单位设置为万。然后进入到属性设置界面，隐藏网格线，自定义左值轴刻度，最小值输入500。元素展示属性勾选显示数据标签，然后再进入到数据设置界面，我们为销售额添加数据样式标签，选择自身等于第一名之后挂上图片标签即可得到如下图所示的各地区销售额统计图。

对于销售额和毛利的进一步分析方面，我们希望继续通过时间维度来展示各个大区的销售额以及毛利月度走势情况，以便及时对于发现各个时间段大区门店经营中可能存在的问题。选择组合图作为统计分析图表，分类轴选择销售明细表中销售日期的月份。对于这样的时间类型字段，FineBI会自动进行类型分组，包括年、月、日期、星期等统计口径。左值轴我们选择销售额字段，格式数量级设置为万，然后复制出另外两个销售额，分别过滤出门店维度表中所属大区为北方区、东南区、中西区的大区销售额，指标名称依次修改为北方区、东南区、中西区，图表类型选择柱状堆积图。右值轴我们选择销售明细表的毛利指标进行统计，图标类型选择圆滑折线图，格式数量级同样设置为万，同时我们对毛利指标添加警戒线，数值输入60以便对于低毛利的时间段进行数值预警。

除了月份的时间口径之外，门店的销售规律通常还跟季度有相关性。这里我们选择堆积条形图作为数据分析统计图表，分类选择销售明细表中的年份，系列选择季度，值轴选择销售额。属性设置方面，勾选显示数据标签，同样勾选以极简模式显示即可得到如下图所示的各季度销售堆积条形图，可以看出第二季度是全公司营业额最高的季度，这可能和门店的经营商品种类有关。

对于每个月每家门店的经营业绩（包括销售额、毛利）情况，我们这边采用交叉表进行数据统计，数据清晰，每家门店的经营情况一目了然，适合查看所有数据。行表头选择销售明细数据中的年份以及门店维度表中的店名，列表头选择月份进行交叉维度统计，指标选择销售额和毛利。此外，我们可能关心每家门店的利润情况，为此我们可以给毛利添加图表标记，小于三万的标红色，大于三万的标绿色，清晰直观地展现每家门店每个月的业绩经营情况。

最后添加年份和大区的筛选控件以及左上角的图表logo，更换仪表板背景，选择自由布局微调下仪表板整体布局之后，即可得到如下图所示零售管理中心驾驶舱，数据图表钻取联动轻轻松松，想查看的任意OLAP数据分析维度应有尽有，小伙伴们是不是觉得很简单呢，快快动手尝试一下吧~