方案架构介绍
  • 业务架构
  • 技术架构

餐饮行业解决方案业务架构

餐饮客户业务分为开发和运营。开发主要是通过新开门店进行业务覆盖,运营包括前厅和后厨的运营。阿里云的解决方案分为三个部分:开店宝、门店助手和后厨管家,通过数字化智能化的手段提升餐饮客户的业务开发运营能力

可以解决的问题

  •  -智能选址提升客户开店效率,降低成本
  •  -智能会员识别提升客户服务体验
  •  -智能要货减少门店断货率,降低生鲜损耗

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餐饮行业解决方案技术架构

解决方案运行在阿里云基础设施之上,配合业务中台和数据中台以及大数据、AI共同为前台提供对应的解决方案

方案特点、可以解决的问题

  •  -采用阿里云基础底层,确保数据完整、安全
  •  -使用业务中台和数据中台结合的模式,打破信息孤岛,建立统一的数据分析模型
  •  -基于底层云架构和中台以及对应的PAAS服务,可以方便快捷的搭建上层应用

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方案业务场景及优势

  • 开店宝
  • 门店助手
  • 后厨管家

餐饮行业智能选址

  • 结合高德提供的POI数据和人流数据,将之前手工选址积累的业务知识通过算法平台进行沉淀,并通过反馈数据进行迭代优化,实现数据化选址,智能化运营

推荐搭配使用

餐饮行业智能会员识别

  • 使用人脸识别技术,在会员进入门店时就进行会员识别,并通过前厅经理对会员进行主动服务。在会员识别的基础上,结合客户CRM数据和历史行为数据,使用大数据技术,进行精准化个性化服务

推荐搭配使用

餐饮行业智能要货

  • 补货是餐饮行业、零售行业的核心业务,如何对未来的销量作出预测,并在此基础上合理安排补货,使得既能够满足销售需求,又能够减少库存量。通过建立和部署大数据支持下的智能开货系统,通过销量预测和补货模型,对客户提供智能开货计算服务,减少缺货率,减低库存损耗

推荐搭配使用

开店宝

餐饮行业智能选址

  • 结合高德提供的POI数据和人流数据,将之前手工选址积累的业务知识通过算法平台进行沉淀,并通过反馈数据进行迭代优化,实现数据化选址,智能化运营

推荐搭配使用

门店助手

餐饮行业智能会员识别

  • 使用人脸识别技术,在会员进入门店时就进行会员识别,并通过前厅经理对会员进行主动服务。在会员识别的基础上,结合客户CRM数据和历史行为数据,使用大数据技术,进行精准化个性化服务

推荐搭配使用

后厨管家

餐饮行业智能要货

  • 补货是餐饮行业、零售行业的核心业务,如何对未来的销量作出预测,并在此基础上合理安排补货,使得既能够满足销售需求,又能够减少库存量。通过建立和部署大数据支持下的智能开货系统,通过销量预测和补货模型,对客户提供智能开货计算服务,减少缺货率,减低库存损耗

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