Small Restaurant, Big Data

小餐廳大資料

探索餐廳的資料小宇...

餐廳所產生的資料,不只營收報表上那麼簡單。其實 iCHEF POS App 紀錄的每筆交易背後,都有包含口味偏好、經手人員、以及出菜時間等,超過 40 個資料點。

一家每天 100 組客人的小餐廳,每年就會產生超過 100 萬筆資料點,以及超過 2 兆種關聯的方式,這數字比我們銀河系的行星數還多 10 倍。

透過大資料科技探索這些資料的關聯性,我們或許能讓小餐廳用自身資料,找到預測自己未來的方式。

讓科學家進入小餐廳

iCHEF 贊助了國立清華大學服務科學研究所,由其服務科技與管理研究中心(CISA)主任 Dr. Galit Shmueli 主持『小餐廳大資料』研究專案。

CISA 將利用先進的大資料研究方法,透過數據分析以及行為科學等技術,協助使用 iCHEF POS App 的餐廳,免費探索自身的資料小宇宙。

採用微軟機械學習科技

研究團隊將以 iCHEF POS App上的資料為基礎,利用Microsoft Azure 雲端服務上的先進工具來進行研究分析,要透過大資料探索出對如何開餐廳的全新觀點。

Microsoft Azure 上的機器學習工具( Machine Learning )能夠分析海量資料,並智慧的建立行為預測模型,來掌握消費者的偏好。

微軟作為戰略技術夥伴,將提供訓練與技術專家給研究團隊,以擴大研究成效。

首發探索者,重磅登場

第一個參加『小餐廳大資料』專案的,是在台灣餐廳門市數量比麥當勞還要多,擁有『拉亞漢堡』等加盟品牌的森邦集團。

森邦集團將把 Tino’s Pizza 等品牌導入 iCHEF POS App,並將所捕捉到的海量資料送交研究團隊進行分析。

分析結果將交付森邦總部,協助其辨識更多 Tino’s 成長營收的方式,進而讓其遍佈東亞的加盟主們能更有優勢。

21世紀的餐廳法則

要透過 21 世紀的大資料科技,超越人類 2,000 年 透過感官與人腦得來的經營觀點,找出經營餐廳的蘋果橘子經濟學,建立 21 世紀的餐廳經營要訣。

舉例來說,透過大資料研究,我們可能會發現以下公式:『如果那週五奶茶多賣 20%,那麼那週末兒童就會多 40%。』

一旦能發現這種全新的資料公式,iCHEF 就能開發成 『奶茶預測器』App上的自動提示功能,協助服務生做更好的判斷。

讓數千家小店變厲害

在這專案的過程中,我們預期會有更多品牌的加入,也預期將發現許多不為人知的資料關聯性,而這些新發現將 21 世紀的餐廳經營與過去2000年不再相同。

iCHEF 將會把探索出的資料關聯性,發展成 iCHEF POS App 的自動化分析工具,並更新 App 給數千家使用 iCHEF 的小餐廳,讓他們都能輕鬆獲得 21 世紀的餐廳資料科技。

iCHEF 想讓小餐廳也擁有企業級科技。

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