“数据要素x”案例分享| 变“数”为宝 二维火赋能餐饮服务进入数据智能服务时代 时间： 2024-12-31 11:11:15
【编者按】餐饮业是一个竞争激烈的行业，二维火持续深耕餐饮服务，依托海量数据积累，点“数”成金，在推动数字化服务跨越至数据智能服务的同时，也为其他企业挖掘数据要素价值带来新的启发。【案例总结】以海量数据沉淀为基础，通过数据处理与场景挖掘，打造数据服务与标准的数据产品，将数据资源转化为实际的商业价值。立足餐饮服务，推动数字化服务跨越至数据智能服务，提升了企业运营效率与市场竞争力，全面拥抱“智能化”时代。
【案例简介】二维火于2008年正式创立，同时推出云餐饮管理系统，开创了餐饮云服务的先河。2012年，二维火推出智能收银解决方案，引领行业智能化。2017年，发布“二维火小二”APP与智慧商圈系统，实现微信扫码点单支付推动O2O融合，并在2019年将智慧商圈系统落地全国多个知名商圈。二维火的数字化、智能化脚步从未停止，2020年，二维火接入建设银行，拓展支付渠道，2022年，布局线下门店数字化转型。
作为一家深耕餐饮服务20余年的科技创新公司，二维火在云系统、智能收银、扫码点单等方面处于行业领先地位。经过多年的数字化布局，以日处理订单430万笔，日新增数据量7亿条的速度积累了海量运营数据，为二维火将数据转变为资产创造了条件。基于此，二维火开启了数据入表及数据资产化操作。通过数据处理、场景设计，二维火推出数据要素X仓储优化、数据要素X精准营销、数据要素X物流运输三大数据服务产品。
【数据产品介绍】
（1）数据要素X仓储优化：通过数据分析和预测技术提高库存管理的效率。
对于餐厅来说，库存管理至关重要，要做好库存优化，实际上是要做好前端的销量预测和后端的库存补给。在销量预测上，根据不同的情况，二维火使用时间序列模型包括ARIMA、SARIMA，机器学习算法包括线性回归和决策树/随机森林等。利用历史数据,同时考虑长期趋势、季节性、节假日、促销活动、天气条件等内部和外部的因素，建立了一个结合时间序列分析和机器学习算法的需求预测模型，实现销售量预测达到一个比较高的预测精度。根据预测结果，再基于每个商家设置的最小库存量、安全库存量和最大库存量，可以调整订货点和订货量，确保既不过度存储也不出现缺货。
（2）数据要素X精准营销：通过收集和分析顾客数据来提供定制化服务
营销推荐主要依赖五个方面的数据字段：客户ID、购买历史、浏览记录、消费偏好以及地理位置。
该产品可通过通过深度学习模型可以更准确地捕捉用户的个性化偏好。在个性化推荐的算法方面，二维火在注重数据隐私安全的前提下，结合协同过滤和深度学习，采用一种混合的推荐系统。协同过滤可以找到与目标用户行为相似的其他用户，推荐这些相似用户喜欢的物品；也可以根据用户对物品的历史消费偏好，找到相似的物品，推荐给用户。例如，可帮助商家如何制作爆品菜单、优惠活动等
（3）数据要素X物流运输：打造数据智能物流路径优化方案
该产品利用了强化学习算法，允许系统在与环境互动的过程中学习最佳行动策略，通过动态调整运输路径和资源分配，来降低物流成本并提高运输效率。简单说就是一种通过试错来不断进化和学习的过程。在这个过程中，系统不断地尝试不同的路径选择，并根据结果调整策略，逐步学会在各种条件下选择最优路径。比如，最小化总的运输成本或最短的运输时间，或者按时交付的成功率、客户满意度等多个指标的综合。
除了路径之外，系统还能够根据货物的类型、重量、体积等因素来优化车辆和其他物流资源的分配。这样可以确保每次运输都尽可能满载，从而减少不必要的空驶里程。同时，系统可以对不同的运输方案进行成本效益分析，在速度和成本之间找到最佳平衡点。
目前，二维火的三大数据产品，均以SaaS服务的方式为其产业链上下游合作伙伴提供智能库存优化、个性化营销推荐、智能物流路径优化等场景的精准服务。
