AI 技术如何为线上餐饮注入新动能

2022-06-15 17:55:23

中国外卖产业的持续快速增长,不仅方便了广大民众的生活,也推动了餐饮产业的线上线下融合发展,为餐饮行业发展注入了新动能。比如,坐在办公室里点一杯咖啡,从下单到餐品上门可能仅需 30 分钟。外卖在一定程度上改变了大家的生活,它让我们知道吃喝玩乐比从前更简单了。



的确,外卖盛行最主要原因是便捷,它能为人们节省更多时间。连锁餐饮品牌提供在线点餐时又该如何提供更好的服务,以获取更多顾客呢?


节约时间无疑是至关重要的一点。如何从技术角度满足整个服务的动态变化,收集更多个性化的用户数据和业务数据,依靠数据指导来节约线上点餐时间、品牌制餐 & 配送时间,让顾客更快一步吃到原汁原味、质量可靠的餐品——这是一个巨大的挑战,也是 AI 赋能连锁餐饮品牌全场景线上点餐的极大优势。




01 
AI 赋能餐饮,线上精准营销


根植于传统餐饮行业,又具备纯天然互联网基因,外卖行业的人工智能应用无疑是走在前列的。这也成为外卖平台突破竞争,并构筑高竞争壁垒的杀手锏。


对连锁餐饮品牌而言,如何搭建自己的平台壁垒,与成熟的外卖平台争得一席之地?利用前沿 AI 科技赋能线上商城显得尤为重要,而精准营销则是赢得用户线上外卖体验满意度中非常重要的一环。通常从以下三个角度,品牌可以抓住与用户交互的关键触点,促进最终订单的成交。


1)最爱推荐

根据历史购买记录和购买频率,结合餐品的多种标签,如风格、口味等,推荐同款或同类餐品,引导用户完成餐品的选购。这样既能避免线上客户流失、提升浏览顾客的成单率,又能让用户获得「我最懂你」的贴心体验。


2)组合推荐

将大数据汇聚后进行综合分析,根据顾客最常购买的餐品搭配,设计推出不同的最佳 / 优惠活动组合。根据当前用户偏好餐品的标签(如每周每日三餐设置不同组合)进行关联推荐,既可以满足用户的需要、提高用户选购餐品的效率,又能提升客单价促进销售额提升。


3)加购推荐

预设不同的优惠促销单品或组合,在顾客支付前,根据其历史下单情况,分析其可能存在的其他餐品需求(如夏季餐品配冷饮),在顾客提交订单前弹出加购提醒。采用场景化的营销,既能避免对顾客过多的打扰,又尽可能地在既存需求的情况下带动销售、提升客单价,整体提升营销效果和顾客体验。


当 AI 机器学习朝着「比用户自己更懂用户」的目标持续不断进行训练,AI 算法将更深入地了解用户的兴趣偏好和行为习惯。在合适的时间、合适的场景下出现,进行最合适的推荐,让 AI 赋能连锁品牌线上商城进行更优秀的营销。




02 
AI 赋能外卖,优化门店选址


与电商不同的是,外卖是线上、线下相结合,所有提供服务的店铺都是实体的。连锁餐饮品牌外卖订单最优选址方案取决于三个时间的准确测算:订单等待时长、制餐时长、取送餐路线时长。


如何在用户周边众多连锁门店和用户之间找出配送最优解,这便需要依靠人工智能进行非常复杂的计算。如今,外卖竞争核心要素将是依托尖端技术的优质服务体验,而竞争关键实际上就在于配送时效,这是影响用户体验差异化的最重点所在。那么,AI是如何赋能连锁餐饮品牌线上外卖订单门店选址的呢?



很多连锁餐饮品牌在计算当前取餐时长时,由于无法获取线下实时订单的完成情况,导致计算不精确。为了优化排队、履约时间,门店可通过摄像头依法合规地收集线下排队数据、线上「正在购买」数据,结合门店制餐效率,通过实时数据、历史数据规律进行建模,精准评估剩余订单等待时长、门店制餐能力和制餐时效,将一些线上订单分配到履约压力较小的门店,优先当前线下订单的制作。


同时,品牌会根据不同门店的实时履约压力,给予不同的优惠政策,在用户主动参与的通路上刺激其分流下单(如履约压力较大的门店优惠力度较轻、履约压力较小的门店优惠活动满满),从而实现线上订单与线下生意错峰并行,削弱门店线下排队带来的不良体验影响。


另外,品牌需要高效测量目标收货地址周边的门店路径距离,根据特殊天气需求做到提前预测,确保供需最佳匹配,这样就能以最佳方式盘活闲置资源。通过结合特殊天气、不同路径规划等维度,合理、快速地分配订单,为门店外卖运营降本增效的同时,也大大提升了消费者体验。



依托于强大的大数据技术、运筹优化和机器学习,外卖平台得以完成从线上点单到线下配送的各个环节。


人工智能渗透进了线上餐饮业的各个环节:用户下单时的智能推荐算法;外卖配送过程中的策略、调度算法、定价系统;无人配送用到的的自动驾驶技术;骑手智能耳机里的语音识别、人脸识别技术;应用于客服系统的知识图谱等。


未来,AI 也将在更多领域赋能连锁餐饮品牌自营商城全场景线上点餐,为线上餐饮行业拓宽坦途。


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