ケータリング業務データ分析（ケータリング業界のデータ分析と可視化）

ケータリング業界のデータ分析と視覚化

近年、飲食業界の情報化がますます進むにつれ、一部の大手飲食会社やチェーン企業は、従業員管理、レストラン経営から顧客ニーズまで、さまざまな面で大量のデータを蓄積してきました。しかし、プラットフォームの数が多く、さまざまなシステムが独立しているため、それらを接続することができず、データを関連付けてより優れたデータ統合管理を形成することが難しく、包括的なデータ分析が非常に困難になっています。

同時に、多くの企業はデータの価値にあまり注意を払い始めておらず、多くの問題に直面したときにどこから始めればよいのかわかりません。

ケータリング業界におけるデータ分析と視覚化では、独自の分析フレームワークとダッシュボードを構築することが非常に重要です。

BDP のようなワンストップ データ分析プラットフォームを通じて、さまざまなプラットフォームやシステムからのデータを統合、保存、更新、分析できます。一方では、データをより速く、より均一に整理して保存と分析を容易にすることができます。一方、ビジネス担当者はコーディングの知識がなくても、単一のプラットフォーム上でデータモデリング分析とビジュアルダッシュボードの作成を完了できます。

データ駆動型ビジネスを実現するための第一歩は、さまざまなプラットフォーム システムに分散しているデータを 1 つのプラットフォームに統合し、一元的に管理および制御することです。

1. さまざまなプラットフォームへのデータアクセス

例えば、各店舗の予約、注文、レジに関するデータなど。各プラットフォーム上のテイクアウト注文とレビューに関するデータ。ユーザー管理システム内の顧客需要データなど。異なるプラットフォームに分散されたデータは、データベースアクセス、ローカルExcelアップロード、データインターフェースなどを通じてBDPプラットフォームに直接接続できます。

2. 自動データ同期

プラットフォームの数が多く、データが複雑になると、日々のデータ更新が非常に面倒になります。 BDP に接続すると、データベース データを毎日自動的に同期するように設定できるため、毎日のデータの並べ替えやアップロードのプロセスが不要になります。データ ソースが自動的に同期されると、後続のデータ分析テーブルと視覚化ダッシュボードも自動的に更新されます。

ビジネスシナリオから始めて、データに基づいた指標システムを構築し、分析のアイデアを決定します。飲食業界では、経営状況をより総合的に把握・分析するために、全体から店舗単位、業務分析、商品分析、ユーザー分析など、多角的に指標を絞り込むことができます。

指標体系を決定した後、すべての基本データを統合し、データの量、フィールドの意味などを統一する必要があります。データ分析とモデリングのプロセスでは、データテーブルを関連付けて集計し、データフィールドに基づいて計算式を追加します。たとえば、複数のストアのデータを追加したり結合したりできます。異なるプラットフォームなどからエクスポートされたデータを関連付けます。BDPでは、分析を直接ドラッグアンドドロップすることができ、基本データが更新されると自動的に更新されます。

同じタイプのフィールドにデータを追加する

データテーブルの処理、分析、モデリングを通じて、複数のプラットフォームとシステム上のさまざまな構造化データと非構造化データの形式と意味を統一し、その後のデータ視覚化とデータアプリケーションのための強固なデータ基盤を築きました。

これまで構築してきた指標体系をベースに、視覚的なチャートやダッシュボードを活用して業務データの透明性を実現し、いつでも最新のデータを閲覧できるようにすることで、データ駆動型の業務管理という究極の目標を実現します。

ビジュアル分析では、比較分析、セグメンテーション分析、ユーザー分析などのさまざまな手法を使用して、データの変化やデータの比較から問題やアイデアを発見できます。

基本動作データ:

毎日の集中、データの毎日の監視、データの変更に関する直接的な知識を必要とする基本的な運用指標と完了ステータスが含まれます。

グローバル フィルタリングが追加され、関係者は、昨日、一昨日、過去 7 日間、または異なる店舗など、さまざまな期間に応じて、ダッシュボード インターフェイスで対応するチャート データを直接表示できるようになりました。

ゲージなどのチャートやグラフを使用して、目標達成に向けた進捗状況などに明確に焦点を当てます。

アクティビティデータ分析:

分析は主に各活動について行われ、活動の投入産出分析や、異なる活動の注文の割合などが含まれます。

製品データ分析:

分析は主に、売上高、売上高、料理の評価、さまざまな価格帯の料理に焦点を当てています。

結果や問題点など、さまざまな角度から料理の販売に関する統計を収集します。データを活用して、利益率の高い料理、集客力のある料理、最も人気の高い料理などを特定し、その後の料理のアップデートや販売の指針とします。

評価とレビュー分析:

コメント分析: ユーザーのコメント内容、コメントストア、否定的なコメント数、肯定的なコメント数の分析

現在、さまざまなプラットフォーム上のユーザーコメントや評価はブランドイメージに非常に重要な影響を与えています。同時に、評価の内容に注意を払うことは、問題をタイムリーに発見し解決することにもつながります。