AI 技術如何為線上餐飲注入新動能

中國外賣產業的持續快速增長，不僅方便了廣大民眾的生活，也推動了餐飲產業的線上線下融合發展，為餐飲行業發展注入了新動能。比如，坐在辦公室裡點一杯咖啡，從下單到餐品上門可能僅需 30 分鐘。外賣在一定程度上改變了大家的生活，它讓我們知道吃喝玩樂比從前更簡單了。

的確，外賣盛行最主要原因是便捷，它能為人們節省更多時間。連鎖餐飲品牌提供線上點餐時又該如何提供更好的服務，以獲取更多顧客呢？

節約時間無疑是至關重要的一點。如何從技術角度滿足整個服務的動態變化，收集更多個性化的使用者資料和業務資料，依靠資料指導來節約線上點餐時間、品牌制餐 & 配送時間，讓顧客更快一步吃到原汁原味、質量可靠的餐品——這是一個巨大的挑戰，也是 AI 賦能連鎖餐飲品牌全場景線上點餐的極大優勢。

01 AI 賦能餐飲，線上精準營銷

根植於傳統餐飲行業，又具備純天然網際網路基因，外賣行業的人工智慧應用無疑是走在前列的。這也成為外賣平臺突破競爭，並構築高競爭壁壘的殺手鐗。

對連鎖餐飲品牌而言，如何搭建自己的平臺壁壘，與成熟的外賣平臺爭得一席之地？ 利用前沿 AI 科技賦能線上商城顯得尤為重要，而精準營銷則是贏得使用者線上外賣體驗滿意度中非常重要的一環。通常從以下三個角度，品牌可以抓住與使用者互動的關鍵觸點，促進最終訂單的成交。

1）最愛推薦

根據歷史購買記錄和購買頻率，結合餐品的多種標籤，如風格、口味等，推薦同款或同類餐品，引導使用者完成餐品的選購。這樣既能避免線上客戶流失、提升瀏覽顧客的成單率，又能讓使用者獲得「我最懂你」的貼心體驗。

2）組合推薦

將大資料匯聚後進行綜合分析，根據顧客最常購買的餐品搭配，設計推出不同的最佳 / 優惠活動組合。根據當前使用者偏好餐品的標籤（如每週每日三餐設定不同組合）進行關聯推薦，既可以滿足使用者的需要、提高使用者選購餐品的效率，又能提升客單價促進銷售額提升。

3）加購推薦

預設不同的優惠促銷單品或組合，在顧客支付前，根據其歷史下單情況，分析其可能存在的其他餐品需求（如夏季餐品配冷飲），在顧客提交訂單前彈出加購提醒。採用場景化的營銷，既能避免對顧客過多的打擾，又儘可能地在既存需求的情況下帶動銷售、提升客單價，整體提升營銷效果和顧客體驗。

當 AI 機器學習朝著「比使用者自己更懂使用者」的目標持續不斷進行訓練，AI 演算法將更深入地瞭解使用者的興趣偏好和行為習慣。在合適的時間、合適的場景下出現，進行最合適的推薦，讓 AI 賦能連鎖品牌線上商城進行更優秀的營銷。

02 AI 賦能外賣，優化門店選址

與電商不同的是，外賣是線上、線下相結合，所有提供服務的店鋪都是實體的。連鎖餐飲品牌外賣訂單最優選址方案取決於三個時間的準確測算： 訂單等待時長、制餐時長、取送餐路線時長。

如何在使用者周邊眾多連鎖門店和使用者之間找出配送最優解，這便需要依靠人工智慧進行非常複雜的計算。如今，外賣競爭核心要素將是依託尖端技術的優質服務體驗，而競爭關鍵實際上就在於配送時效，這是影響使用者體驗差異化的最重點所在。那麼，AI是如何賦能連鎖餐飲品牌線上外賣訂單門店選址的呢？

很多連鎖餐飲品牌在計算當前取餐時長時，由於無法獲取線下實時訂單的完成情況，導致計算不精確。為了優化排隊、履約時間，門店可通過攝像頭依法合規地收集線下排隊資料、線上「正在購買」資料，結合門店制餐效率，通過實時資料、歷史資料規律進行建模，精準評估剩餘訂單等待時長、門店制餐能力和制餐時效，將一些線上訂單分配到履約壓力較小的門店，優先當前線下訂單的製作。

同時，品牌會根據不同門店的實時履約壓力，給予不同的優惠政策，在使用者主動參與的通路上刺激其分流下單（如履約壓力較大的門店優惠力度較輕、履約壓力較小的門店優惠活動滿滿），從而實現線上訂單與線下生意錯峰並行，削弱門店線下排隊帶來的不良體驗影響。

另外，品牌需要高效測量目標收貨地址周邊的門店路徑距離，根據特殊天氣需求做到提前預測，確保供需最佳匹配，這樣就能以最佳方式盤活閒置資源。通過結合特殊天氣、不同路徑規劃等維度，合理、快速地分配訂單，為門店外賣運營降本增效的同時，也大大提升了消費者體驗。

依託於強大的大資料技術、運籌優化和機器學習，外賣平臺得以完成從線上點單到線下配送的各個環節。

人工智慧滲透進了線上餐飲業的各個環節：使用者下單時的智慧推薦演算法；外賣配送過程中的策略、排程演算法、定價系統；無人配送用到的的自動駕駛技術；騎手智慧耳機裡的語音識別、人臉識別技術；應用於客服系統的知識圖譜等。

未來，AI 也將在更多領域賦能連鎖餐飲品牌自營商城全場景線上點餐，為線上餐飲行業拓寬坦途。