“數據要素x”案例分享| 變“數”為寶 二維火賦能餐飲服務進入數據智能服務時代 時間： 2024-12-31 11:11:15
【編者按】餐飲業是一個競爭激烈的行業，二維火持續深耕餐飲服務，依托海量數據積累，點“數”成金，在推動數字化服務跨越至數據智能服務的同時，也為其他企業挖掘數據要素價值帶來新的啟發。【案例總結】以海量數據沉淀為基礎，通過數據處理與場景挖掘，打造數據服務與標準的數據產品，將數據資源轉化為實際的商業價值。立足餐飲服務，推動數字化服務跨越至數據智能服務，提升了企業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年正式創立，同時推出云餐飲管理系統，開創了餐飲云服務的先河。2012年，二維火推出智能收銀解決方案，引領行業智能化。2017年，發布“二維火小二”APP與智慧商圈系統，實現微信掃碼點單支付推動O2O融合，并在2019年將智慧商圈系統落地全國多個知名商圈。二維火的數字化、智能化腳步從未停止，2020年，二維火接入建設銀行，拓展支付渠道，2022年，布局線下門店數字化轉型。
作為一家深耕餐飲服務20余年的科技創新公司，二維火在云系統、智能收銀、掃碼點單等方面處于行業領先地位。經過多年的數字化布局，以日處理訂單430萬筆，日新增數據量7億條的速度積累了海量運營數據，為二維火將數據轉變為資產創造了條件?；诖耍S火開啟了數據入表及數據資產化操作。通過數據處理、場景設計，二維火推出數據要素X倉儲優化、數據要素X精準營銷、數據要素X物流運輸三大數據服務產品。
【數據產品介紹】
（1）數據要素X倉儲優化：通過數據分析和預測技術提高庫存管理的效率。
對于餐廳來說，庫存管理至關重要，要做好庫存優化，實際上是要做好前端的銷量預測和后端的庫存補給。在銷量預測上，根據不同的情況，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。利用歷史數據,同時考慮長期趨勢、季節性、節假日、促銷活動、天氣條件等內部和外部的因素，建立了一個結合時間序列分析和機器學習算法的需求預測模型，實現銷售量預測達到一個比較高的預測精度。根據預測結果，再基于每個商家設置的最小庫存量、安全庫存量和最大庫存量，可以調整訂貨點和訂貨量，確保既不過度存儲也不出現缺貨。
（2）數據要素X精準營銷：通過收集和分析顧客數據來提供定制化服務
營銷推薦主要依賴五個方面的數據字段：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，二維火在注重數據隱私安全的前提下，結合協同過濾和深度學習，采用一種混合的推薦系統。協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、優惠活動等
（3）數據要素X物流運輸：打造數據智能物流路徑優化方案
該產品利用了強化學習算法，允許系統在與環境互動的過程中學習最佳行動策略，通過動態調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，系統不斷地嘗試不同的路徑選擇，并根據結果調整策略，逐步學會在各種條件下選擇最優路徑。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，系統還能夠根據貨物的類型、重量、體積等因素來優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，二維火的三大數據產品，均以SaaS服務的方式為其產業鏈上下游合作伙伴提供智能庫存優化、個性化營銷推薦、智能物流路徑優化等場景的精準服務。
