基于大数据的连锁餐饮会员网络营销策略

赵媛 樊重俊 朱玥

摘要：随着移动互联网的日趋成熟以及大数据向各个行业的不断渗透，连锁餐饮企业已经具备了一定的大数据运营能力。本文从连锁餐饮企业的角度，分析基于大数据的会员网络营销基本概念，以及其与传统营销的区别，并结合当下餐饮行业市场环境情况以及技术发展情况，分析基于大数据的网络营销为何势在必行。同时针对连锁餐饮会员网络营销的特点，基于RFM模型、AARRR增长模型以及顾客全生命周期理论提出基于大数据的连锁餐饮会员网络营销策略。

关键词：连锁餐饮；大数据；网络营销

1、基于大数据的网络营销

1.1 数据驱动网络营销

基于大数据的网络营销，以数据作为核心驱动，充分利用大数据大量化、多样化、快速化和价值密度低的特征为网络营销提供决策依据。通过获取大量顾客基础信息，抓取顾客消费行为数据，勾画消费者用户画像，并预测顾客行为趋势，使用网络技术手段对消费者进行识别分类，采用相应的营销活动。并能够通过数据追踪营销活动效果，以达到营销活动效果最大化。

1.2 基于大数据实现智慧营销

传统营销与基于大数据的网络营销的主要区别有以下两个方面：第一，传统营销活动针对所有目标顾客群体采用同样的营销方案，而基于大数据的网络营销针对目标顾客群体进行分类，针对不同类型的目标顾客群体采用不同的营销方案，更符合顾客行为特征；第二，传统营销活动对于营销效果不能直观衡量，只能模糊判断，而基于大数据的网络营销从营销投入到活动产出都能够进行数据追踪，使用数据结果衡量营销活动效果，为后续营销活动积累经验。

2、连锁餐饮基于大数据网络营销必要性

2.1 餐饮行业竞争激烈

餐饮行业在保持快速增长的同时也进入了变革重构期。海量资本纷纷涌入，餐饮生态环境被迅速打破重建。餐饮行业在迎来空前繁荣的同时也面临着前所未有的巨大竞争压力。喜茶、瑞幸咖啡等现象级餐饮“网红”热潮更是给了各行各业的营销高手跨界到餐饮的动力，因此餐饮行业也面临着越来越大的营销挑战。

2.2 市场变得永远比市场营销更快

正如菲利普·科特勒所说“市场变得永远比市场营销更快”。传统的市场营销往往策划实施周期长，实施效果无法完全用数据进行衡量。随着移动互联网的快速发展，90后甚至00后开始成为消费主力军，市场需求的变化也日新月异。理解新生一代消费者也变得越来越重要。因此，基于大数据的用户行为分析及预测成为一种必要。

2.3 大数据时代在餐饮行业的渗透

对于连锁餐饮企业，已拥有足够的资源获得海量数据作为决策依据。美团大众点评、口碑等主流第三方平台已建立日渐完善的数据分析系统，通过第三方平台可以获取消费者更加立体的消费行为数据。同时，连锁餐饮品牌也具备了一定的技术能力构建自身品牌的数据中心，如通过手机点单系统，从顾客关注品牌公众号，到顾客在公众号内浏览，购买，评价，转发等一些列行为的数据转换和获取，帮助连锁餐饮企业更好地理解顾客行为，构建全面顾客用户画像。并采取精准营销方式触达目标顾客群。

3、连锁餐饮会员网络营销特点

3.1 网络营销渠道多元化

连锁餐饮具有一定的规模效应，在美团大众点评、口碑等第三方平台具有大客户优势。同时还有独立的微博、微信、抖音等运营团队以及手机点单系统支持。可以针对不同渠道消费群体的特征，在不同渠道采取相应的营销策略。

3.2 会员用户画像立体化

顾客通过第三方平台浏览店铺或消费后，连锁餐饮商家可以获取到顾客的基础信息统计分析，如年龄段分布，性别分布，消费比例分布，消费人群职业分布，消费人群最常去其他品牌占比，消费者回头等数据。顾客关注商家公众号、微博号等，也会留下相应信息。通过手机点单系统，除顾客的基础信息外，还能获取顾客的浏览记录，下单详情，评价以及复购等数据。根据这些数据可以有效勾画出品牌用户画像。结合多方数据形成的用户画像也更加立体清晰。

3.3 营销效果可追踪

基于大数据的网络营销，从营销活动的投入，到营销活动的曝光，转化，复购等，均形成数据。不但可以清楚地计算营销活动的投入产出比，更能够通过数据直观了解营销各个环节的效果，将总的营销效果进行拆解，找到成功经验以及可以增长的机会点。结合营销各环节数据，通过PDCA循环不断优化营销活动策略。

4、连锁餐饮网络营销策略

4.1 RFM模型在餐饮网络营销中的应用

美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出了RFM模型，该模型认为，在消费者所有数据中，客户的最近一次消费行为（Recency），消费频率（Frequency）以及消费金额（Monetary）对于衡量客户价值和客户创利能力具有标志性意义。

在现有技术条件下，连锁餐饮企业对于消费者的以上三个数据获取轻而易举。根据RFM各维度的消费者数据，很容易将消费者通过K-means进行聚类。对于具有一定客户价值的群体主要可分为五类。对RFM按次序进行编号（1代表高，0代表低）。

首先，111为最具价值客户，其最近一次消费时间近，消费频率高且消费金额高，是确定無疑的忠实用户。针对该类用户可以通过会员等级划分，为其提供超级用户特权，加深品牌对该类用户的绑定，同时针对该类会员，通过营销奖励等手段，鼓励其为品牌发声传播，裂变激活更多潜在消费者。

其次，110类会员为最近一次消费时间近，消费频率高，但消费金额低的重要保持用户。对于该类消费群体，品牌的核心任务是保持顾客黏性的同时，带给顾客更高性价比体验。因此可以针对该类用户定向发放高单价产品的限时特惠抵用券，刺激该类用户使用优惠价格体验品牌较高价值的产品，提升该类消费者的消费金额同时，让利给消费者。

再次，101类会员为最近一次消费时间近，消费频率低，但消费金额高的重要潜力用户。对于该类消费群体，需要重点发展。可以根据该类用户的消费习惯，推出符合其消费特点的产品优惠券，吸引其不断回头，提高消费频率，转化为111类会员。

然后，011类会员为最近一次消费时间较远，但综合消费频次高，且消费金额高的用户。该类用户具有较高的流失风险，但对于品牌具有较强的价值，需要重点关注。根据顾客消费记录结合评价数据等，找出顾客近期未消费的原因。并及时触达给顾客信号，刺激顾客回头消费，及时挽留顾客。

最后，100类会员为最近一次消费时间近，但消费频次和消费金额均较低的用户。该类用户多为品牌新用户，对品牌忠诚度较低。但消费距离近，因此短时间内撬动其再次回头的概率更高，营销投入也更有效。可以退出组合营销策略，针对消费者可能的消费倾向进行有意识地刺激，促进复购及消费金额的提升。

4.2 AARRR模型在餐饮网络营销中的应用

硅谷风险投资人戴维·麦克鲁尔提出的AARRR增长模型对于网络营销同样具有重要借鉴意义。

在获取阶段，主要通过利用第三方平台进行营销活动投放，获得最佳资源展示位，从而获得足够的曝光。不同平台根据平台规则，用户属性特点的不同，也要制定相应的营销策略。如在美团大众点评中要获得足够的曝光，需要维护现有用户点评数据，适当上线团购项目等，特殊阶段还可投放CPC营销推广。在抖音平台要获得足够的曝光，需要借力话题点产品及服务或通过KOL进行品牌或产品宣传，短时间内扩大品牌或产品影响力。在用户获取阶段，由于品牌公众号等官方宣传渠道的用户通常为品牌老客，因此通过自身公众号、官方微博及官方网站等获取新客的效果较差，投入产出比较低，可作为辅助手段进行运营。

激活阶段主要针对通过第三方平台获取的用户，通过高性价比的产品组合和营销活动组合以及线上露出形象管理，刺激消费者进行下单转化。通过第三方平台将顾客引导到品牌自有系统中进行下单，为顾客创造首次极致消费体验。

留存阶段结合RFM模型，针对不同特点的消费群体采用最有效的营销方式。保证一定的顾客留存比例。在留存阶段，需要重点关注的消费者点评数据。根据大量的数据研究表明，每一位顾客的点评代表的是26个消费者的意见。因此对于消费者的反馈评价，需要予以高度重视。有效的顾客差评维护，可以有效将差评用户转化为品牌忠实用户甚至种子用户，帮助品牌进行裂变传播。

收入阶段，在进行营销活动整体评估时，需要综合考虑顾客价值。每个顾客的价值由历史价值、当前价值和潜在价值三部分构成。历史价值指已实现的顾客价值，重要是顾客交易产生的价值。当前价值是基于顾客现有的消费行为模式，将为企业创造的价值。潜在价值是指企业通过有效的营销手段促进顾客积极性或向他人推荐，从而为企业增加的顾客价值。因此在评估营销活动的收入时，应结合大数据模型，综合判断计算客户的三部分价值进行评估。

推荐阶段，也是网络营销的核心优势之一。网络营销的顾客传播是可以定向追踪衡量的，在此基础上，连锁餐饮企业可以对种子用户建立鼓励反馈机制。通过追踪种子用户有效地传播裂变行为，给与该种子用户一定的奖励作为推荐激励。从而有效刺激忠实用户进行传播，并加深其品牌忠诚度。在顾客的消费行为中加入社交属性。瑞幸咖啡的“赠一得一”（成功邀请新用户，老用户可得一杯免费咖啡抵用券）就是有效地促进顾客裂变的代表。

4.3 结合顾客全生命周期理论的餐饮网络营销策略

随着用户年龄、生活状态等的变化，其对于品牌的需求也会随之变化。特别在餐饮行业不断涌现出新的品牌和创新型品类的情况下，顾客的忠诚度越来越低，顾客全生命周期也呈现缩短趋势。

在现有的网络技术支持下，连锁餐饮在会员获取阶段已经有了一定的资源优势。但是获取阶段的用户，对品牌尚且缺乏忠诚度，对品牌的价值贡献一般较低。因此，根据首因效应，第一次的极致体验将能有效提升顾客满意度，促进会员向会员提升阶段发展。在该阶段，企业的主要任务是通过刺激需求的产品组合和营销活动把顾客培养成高价值会员。因此有效识别会员特征，并精准预测会员行为趋势，从而提出对该阶段会员最具吸引力的产品组合以及营销活动非常重要，需要充分利用大数据作为决策依据。在会员成熟阶段，顧客品牌忠诚度处于稳定状态，也将为品牌贡献更多地顾客价值。针对此阶段的用户，需要进行重点关注留存。一旦顾客进入到了衰退阶段，企业将花费更高昂的代价去唤醒顾客。通过更高力度的折扣让利撬动顾客的回头消费。并于顾客保持紧密互动，保持其忠诚度的再次稳定。最后将有一批顾客选择离网，该类顾客的营销投入产出比最低。

因此基于大数据的网络营销应该着力于延长顾客在成熟阶段所处的时间。保持该阶段用户对品牌及产品的新鲜感，促进该阶段用户进行裂变。既可以拉动增量市场的新用户获取，也可以通过裂变的社交属性，提高成熟期会员的黏性。

5、结语

正如麦肯锡所说：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”能否抓住大数据这把金钥匙，解锁网络营销的增长秘密，也成为了各行各业的重要挑战。本文基于大数据的连锁餐饮会员网络营销策略不仅仅适用于连锁的餐饮企业，对于具有一定的数据获取挖掘以及数据应用能力的餐饮企业甚至零售企业，也具有一定的参考意义。

参考文献：

[1] 李佳慧， 赵刚. 基于大数据的电子商务用户画像构建研究[J]. 电子商务. 2019（01）

[2] 肖恩·埃利斯， 摩根·布朗，张溪梦. 增长黑客：如何低成本实现爆发式成长[J]. 军工文化. 2018（03）.

[3] 乌韦. 大数据时代移动互联网广告精准营销研究[D]. 西南大学2016.

作者简介：

赵媛、朱玥，上海理工大学管理学院硕士研究生，研究方向：电子商务。

樊重俊，上海理工大学管理学院教授、博士生导师。