數據驅動的增長意味著什麼？

數據驅動的增長是利用從客戶數據中獲得的見解來指導決策、優化操作和推動收入的做法。對於餐廳來說，這意味著從每一次互動中利用數據——無論是預訂、在線訂單還是忠誠計畫註冊——來建立吸引新客戶、保留忠實客戶和優化表現的策略。

在當今競爭激烈的餐飲市場中，僅依賴直覺或傳統方法已經不再足夠。數據在市場營銷、客戶留存和運營效率方面至關重要。通過採用數據驅動的方法，餐廳可以保持競爭力，更好地理解客戶並解鎖可持續的增長。

為什麼餐廳沒有數據見解會遇到困難

儘管技術可以獲得，許多餐廳仍然無法有效利用數據進行運營。以下是一些常見挑戰：

1. 系統間數據碎片化

預訂、忠誠計畫和在線訂單通常存在於不同的平台上，使得獲得統一的客戶視圖變得困難。

2. 缺乏可行的見解

即使收集了數據，的確也常常未被分析或用於指導決策，導致錯失機會。

3. 過度依賴直覺

沒有數據，餐廳基於假設做出決策，這可能導致無效的市場營銷工作、表現不佳的菜單和低效的運營。

4. 錯失機會

• 追加銷售：缺乏對客戶偏好的見解限制了提供相關附加項或升級的能力。

• 個性化：通用活動無法引起客戶的共鳴，降低了參與度。

• 客戶參與：未經再參與的客戶因行為未被跟踪而無法重新參與。

如果不採用數據驅動的方法，餐廳面臨著失去收入和落後於有效利用見解的競爭對手的風險。

利用數據為餐廳帶來的好處

採用數據驅動的增長策略提供了顯著的優勢：

1. 改善決策

• 利用客戶的偏好來優化您的菜單。

• 識別高峰和低峰時間，以調整人員和運營。

• 根據客戶細分做出明智的市場營銷決策。

2. 增加收入

• 針對高價值客戶細分推出有針對性的活動。

• 通過個性化的忠誠獎勵推動重複訪問。

• 根據訂單歷史的信息，增加互補菜單項的銷售。

3. 運營效率

• 預測需求以有效管理庫存並減少浪費。

• 利用預訂數據精簡桌位管理。

• 自動化工作流程，例如發送提醒或再參與優惠。

餐廳可以利用數據的關鍵領域

1. 客戶細分

根據行為將客戶分組為有意義的類別：

• 活躍客戶與過期客戶：識別誰是定期訪問的，誰需要重新參與。

• 堂食和外送：根據首選的用餐方式量身定制活動。

• 高價值客戶：集中精力在花最少或最常訪問的客戶身上。

2. 市場營銷個性化

利用數據製作個性化的活動：

• 提供符合顧客喜愛菜餚的忠誠獎勵。

• 在特殊時刻發送生日或周年折扣。

• 重新吸引90天未訪問的客戶，提供獨家優惠。

3. 銷售優化

分析數據以改善銷售表現：

• 利用預訂數據識別表現不佳的細分市場，比如工作日午餐，並用促銷手段加以針對。

• 根據菜餚的受歡迎程度和盈利能力優化菜單定價。

• 在餐廳客流量緩慢的時段推廣在線訂單。

Oddle 如何促進數據驅動的增長

Oddle 提供一個統一的平台，使餐廳能夠收集、分析並根據客戶數據採取行動，推動可持續增長。以下是 Oddle 的一整套解決方案如何支持數據驅動增長：

1. 忠誠：建立全面的客戶數據庫

Oddle 忠誠計畫通過無縫的入住機制和購買跟踪來捕捉寶貴的客戶數據。使用此數據庫來：

• 對客戶進行細分，以便展開有針對性的活動。

• 用定制的優惠獎勵重複訪問。

• 識別過期的客戶並自動重新吸引他們。

2. 預訂：可視化銷售細分

Oddle 預訂提供關於所有14個細分（工作日/週末、午餐/晚餐）的銷售表現的見解。這使您能夠：

• 識別表現不佳的時間段並創建針對性的促銷活動。

• 利用數據在高峰時段優化人員和庫存。

• 通過鼓勵滿意的顧客留下評論，將首次就餐的顧客轉變為倡導者。

3. 電子商店：優化促銷活動

Oddle 電子商店從在線訂單中收集數據，幫助您：

• 了解受歡迎的菜餚和訂購趨勢。

• 製作響應外送顧客的促銷活動。

• 在訂購過程中追加銷售互補商品。

4. 市場營銷引擎：通過數據見解自動化工作流程

Oddle 市場營銷引擎通過自動化關鍵工作流程來簡化市場營銷工作：

• 向新客戶發送個性化的歡迎郵件。

• 提醒客戶即將到來的預訂。

• 用獨家優惠重新吸引過期的客戶。

憑藉 Oddle 的整合解決方案，餐廳可以輕鬆利用數據的力量來吸引、保留和重新吸引客戶。

開始利用數據來發展您的餐廳。
通過 Oddle 的數據驅動解決方案，您可以解鎖客戶數據的全部潛力，簡化操作並持續推動收入增長。

今天了解更多有關 Oddle 解決方案的資訊！

通過採用數據驅動的方法並利用 Oddle 的統一平台，餐廳可以將挑戰轉化為機遇，確保在日益競爭的行業中實現長期成功。