隨著移動電子商務的普及，掃碼點餐成了人們主要的點餐買單方式，顧客消費模式的變革，使得餐飲行業進入了資訊化轉型時代，如何通過便捷有效的資料分析工具，針對使用者進店落座、掃碼點餐、等待用餐、結束離店的全流程行為分析，得出建設性結論，做到以資料驅動門店業務增長，是餐飲商家長期面臨並亟待解決的問題。
華為HMS Core分析服務，作為一個免費的多平臺、跨裝置的智慧資料分析平臺，具有自動採集資料、實時多維資料分析、全方位使用者畫像洞察等能力。
為了更貼合線下電子商務場景，華為分析服務最新上線了微信小程式SDK，商家只要整合了微信小程式SDK，即可分析相應的使用者行為詳情，對於多端使用者行為，支援場景串聯分析，資料分析不再割裂。
比如，某餐飲店部分年輕使用者以小程式掃碼點餐為主，部分大齡顧客在收銀臺或移動點菜機點餐，更有一些使用者是下載該店App的忠實會員，那麼將這些使用者所屬的小程式、App端等不同端側資料打通，進行多維度一體化的分析就顯得尤為重要。
那麼，華為分析服務可以通過哪些能力幫助餐飲行業商戶高效管理門店運營呢？
實時概覽---及時跟蹤管理門店
在就餐高峰期，餐廳的執行節奏快、變數多，及時的運營應對能力很重要。華為分析服務，依託於強悍的大資料分析引擎，分析服務實時概覽可以近乎零時延的實現資料採集、處理和分析洞察，並提供30分鐘內的事件和使用者變化趨勢、環比資料等，管理者可以及時調整運營策略，管理門店工作人員。
商戶可以整合SDK，採集上報預置的支付類事件，通過實時概覽功能，隨時檢視人均消費額、菜品銷售情況、餐位週轉率等資料，把握用餐高峰期內使用者的下單行為規律。從分鐘級的波動資料中挖掘探索使用者下單流程的體驗優化點。
多維度智慧分析---增益運營，優化服務
在餐飲行業中，退單、差評等情況的出現會嚴重影響門店運營效率和品牌口碑，為有效避免此類問題，提升復購率，需要找到問題所在，並針對性提出解決方案。華為分析服務預置漏斗分析、留存分析、事件分析等10多個分析模型，支援多維下鑽分析、秒級響應，探索使用者行為特徵，洞察指標背後的增長點，能夠幫助餐飲商戶進行全面有效的資訊化分析。
比如商戶可使用漏斗分析工具，從顧客進店掃碼-加購選單-提交訂單-支付成功-再次復購的資料漏斗中，清晰瞭解到每個環節的轉化情況，並定位流失問題，及時進行活動力度調整、優化選單、改善服務等。
全方位使用者畫像---建立高粘性會員關係
顧客進店掃碼並提供基礎資訊後，就與商戶產生了聯絡，商戶想要留住使用者，轉化成回頭客，甚至是充值會員，除了餐飲口味和服務的提升，會員營銷也是必不可少的運營工作。分析服務擁有科學完善的使用者生命週期分析模型，以使用者拉新為起點，聚焦新手期、成長期、成熟期、沉默期、流矢期等不同階段的使用者應用內行為，讓運營管理人員的分層、分階段會員運營更有目標，實現穩定高效的使用者轉化。
除了餐飲行業，華為分析服務還廣泛應用於電商、遊戲、證券、運動健康等領域，體系化的行業埋點方案與直觀易讀的行業報告，為更多細分行業的精細化運營找到抓手。欲瞭解更多詳情可點選進入官網。
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