中國外賣産業的持續快速增長,不僅方便瞭(le)廣大民衆的生活,也推動瞭(le)餐飲産業的線上線下融合發展,爲餐飲行業發展注入瞭(le)新動能。比如,坐在辦(bàn)公室裏點一杯咖啡,從下單到餐品上門可能僅需 30 分鍾。外賣在一定程度上改變瞭(le)大家的生活,它讓我們知道吃喝玩樂比從前更簡單瞭(le)。

的確(què),外賣盛行最主要原因是便捷,它能爲人們節省更多時間。連鎖餐飲品牌提供在線點(diǎn)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态變(biàn)化,收集更多個性化的用戶數據和業務數據,依靠數據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(chǎng)景線上點餐的極大優勢。
根植於(yú)傳統餐飲行業,又具備純天然互聯網基因,外賣行業的人工智能應用無疑是走在前列的。這也成爲外賣平台突破競争,並(bìng)構築高競争壁壘的殺手锏。
對(duì)連鎖餐飲品牌而言,如何搭建自己的平台壁壘(lěi),與成熟的外賣平台争得一席之地?利用前沿 AI 科技賦能線上商城顯得尤爲重要,而精準營銷則是赢得用戶線上外賣體驗滿意度中非常重要的一環。通常從(cóng)以下三個角度,品牌可以抓住與用戶交互的關鍵觸(chù)點,促進最終訂單的成交。
根據曆史購買記錄和購買頻率,結合餐品的多種标簽,如風格、口味等,推薦同款或同類餐品,引導(dǎo)用戶完成餐品的選購。這樣既能避免線上客戶流失、提升浏覽顧客的成單(dān)率,又能讓用戶獲得「我最懂你」的貼心體驗。
将大數據彙聚後進行綜合分析,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(dāng)前用戶偏好餐品的标簽(如每周每日三餐設置不同組合)進行關聯推薦,既可以滿足用戶的需要、提高用戶選購餐品的效率,又能提升客單(dān)價促進銷售額提升。
預設不同的優惠促銷單品或組合,在顧客支付前,根據其曆史下單情況,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(cǎi)用場(chǎng)景化的營銷,既能避免對顧客過多的打擾,又盡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(zhe)「比用戶自己更懂用戶」的目标持續不斷進行訓練,AI 算法将更深入地瞭(le)解用戶的興趣偏好和行爲習慣。在合适的時間、合适的場景下出現,進行最合适的推薦,讓 AI 賦能連鎖品牌線上商城進行更優秀的營銷。

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(yú)三個時間的準確(què)測算:訂單等待時長、制餐時長、取送餐路線時長。
如何在用戶周邊(biān)衆多連鎖門店和用戶之間找出配送最優解,這便需要依靠人工智能進行非常複雜的計算。如今,外賣競争核心要素将是依托尖端技術的優質服務體驗,而競争關鍵實際上就在於(yú)配送時效,這是影響用戶體驗差異化的最重點所在。那麽,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(yú)無法獲取線下實時訂單的完成情況,導緻計算不精確。爲瞭(le)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數據、線上「正在購買」數據,結合門店制餐效率,通過實時數據、曆史數據規律進行建模,精準評估剩餘訂單等待時長、門店制餐能力和制餐時效,将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制作。
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,在用戶主動參(cān)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(bìng)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标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(què)保供需最佳匹配,這樣就能以最佳方式盤活閑置資源。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,爲門店外賣運營降本增效的同時,也大大提升瞭(le)消費者體驗。

依托於(yú)強大的大數據技術、運籌(chóu)優化和機器學習,外賣平台得以完成從線上點單到線下配送的各個環節。
人工智能滲透進瞭(le)線上餐飲業的各個環節:用戶下單時的智能推薦算法;外賣配送過程中的策略、調度算法、定價系統;無人配送用到的的自動駕駛技術;騎手智能耳機裏的語音識别、人臉識别技術;應用於(yú)客服系統的知識圖譜等。
未來,AI 也将在更多領域賦能連鎖餐飲品牌自營商城全場(chǎng)景線上點(diǎn)餐,爲線上餐飲行業拓寬坦途。






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