Decanter AI for 餐飲業

在市場空間擴大與需求變動之下,餐飲業推出外帶外送服務、研發新產品類型如冷凍調理包等,並進駐線上購物平台拓寬銷售管道,以因應消費者減少內用頻率、大幅提升網購次數的趨勢。然隨著更加複雜的消費者和產品資訊,Decanter AI 藉由自動化機器學習,善用 POS、ERP 等系統資料,精準預測需求控管補貨,並分析來客及內外場資訊,優化人員排班,使人力達到最有效的配置,以提供更完善的餐飲服務品質。

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餐飲業痛點

在市場空間擴大與現實需求之下,餐飲業迎來新一輪的機遇和挑戰。過去餐飲業行銷強調的 O2O(Online to Offline),消費者不僅無法在線上進行消費,店家也無法透過大數據搜集顧客資料、塑造更大的會員生態系。隨著新市場型態的出現,餐飲業如何整合線上線下經營渠道,從數據挖掘顧客的喜好,再透過生態系連結,為顧客創造額外價值,來達成 OMO(Online Merge Offline)的綜效,也將成為一大難題。

存貨管理效率低

生鮮食品具有保質期,需精準掌握備補貨,然倉儲空間有限,庫存不足將導致辜負顧客期待並損失營業額,而庫存過剩將導致品質惡化和廢棄耗損。

人力資源難以安排

市場需求變動幅度大、員工個體差異,加上法令政策的嚴苛規範,店家難以建立排班制度,為尖峰時段預留人力,並調配合適的資深與新進員工比例。

行銷策略錯誤

行銷預算有限,然而促銷活動成本雖高卻未見相對應效益,且線上銷售利用程度低,受限制的預算無法有效推播至目標客群與潛在客戶。

數位優化空間大

線上線下系統並未整合,企業無法有效獲取並分析消費者訂餐資訊,對消費需求與消費習慣的不了解,導致客戶進店轉換率和再購意願低。

店面選址策略錯誤

餐點設計與實際客群消費習慣不一致(例:菜色、價格),導致店面客流量低落,選址策略出現失誤。

AI in 餐飲業

面對消費者消費習慣的轉變,餐飲業已從被動等待顧客上門轉而進入主動接近消費者的時代。AI 的應用將幫助店家兼售服務和產品,整合線上線下渠道,透過數位化、零售化、速食化三大行動回應市場變化趨勢。

消費需求預測

透過分析環境相關變數,精準預測每日消費需求,並找出影響顧客消費之關鍵因子,藉此提升店面備貨效率,避免備貨不足少賣、備貨太多報廢的問題。

人員排班分析

透過分析來客數、員工需求及配合法令規範,讓人員排班達到最有效配置,藉此達到生產力最佳化,並提高員工工作滿意度。

精準行銷

透過分析過往消費數據,將消費者進行分級排序,藉以根據不同的行銷目標或預算鎖定回購潛力高的名單,透過廣告與優惠的精準投放達到資源效能的提升。

選址設點分析

透過分析區域內消費者消費習慣與需求,從而找出與店家餐點設計最適配之店面位置和其消費客群,藉此提升客流量與顧客消費意願。

Decanter AI 產品優勢

自動精準建模

100+ 種演算法,自動找出
最符合疫情時代下的模型

What-if分析洞察

What-if 模擬分析,提早
洞察消費者行為趨勢

API串接多端數據

API 串接供應端與需求端數據,
達到及時預測

根據需求調整判讀深度

根據不同使用者需求提供不同深度之判讀結果

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