為了讓技術(shù)部門(mén)更好地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)部門(mén)的需求，海底撈還新設(shè)了一個(gè)職位叫ITBP（IT業(yè)務(wù)伙伴），專(zhuān)門(mén)對(duì)接業(yè)務(wù)部門(mén)的需求，將其分解轉(zhuǎn)寫(xiě)成開(kāi)發(fā)人員能看懂的IT需求。
在這個(gè)雙中臺(tái)和專(zhuān)為移動(dòng)端應(yīng)用服務(wù)的移動(dòng)中臺(tái)上，全新的海底撈App應(yīng)運(yùn)而生。有了這樣的基礎(chǔ)架構(gòu)，海底撈就可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需要，快速迭代App上的各項(xiàng)功能。
剛開(kāi)始App上只有排號(hào)、預(yù)訂、點(diǎn)餐、外賣(mài)這些基礎(chǔ)功能，而現(xiàn)在增加了商城、熱門(mén)活動(dòng)、游戲、社區(qū)、短視頻分享等各種功能，還有智能客服24小時(shí)在線，基本上每個(gè)月都會(huì)根據(jù)消費(fèi)者需求的變化去迭代功能和布局，而中臺(tái)的建立使得這樣的快速迭代更容易實(shí)現(xiàn)。
04
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)
除了在業(yè)務(wù)中臺(tái)上搭建各種應(yīng)用之外，海底撈近幾年還有一項(xiàng)很重要的工作就是將散落在各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取集成，注入數(shù)據(jù)中臺(tái)。
海底撈信息部部長(zhǎng)程起伍介紹，數(shù)據(jù)中臺(tái)的作用首先是統(tǒng)一存儲(chǔ)，把各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)先標(biāo)準(zhǔn)化，集成為各種各樣的主數(shù)據(jù)（Master Data，具有共享性的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)），像菜品的主數(shù)據(jù)、門(mén)店的主數(shù)據(jù)，然后把主數(shù)據(jù)用終端API（應(yīng)用程序接口）的能力提供給各業(yè)務(wù)方，實(shí)現(xiàn)跨部門(mén)、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享。
其次，數(shù)據(jù)中臺(tái)在時(shí)效性方面也有很大優(yōu)勢(shì)。以前，海底撈每天從各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)可能是T+1（天）的模型，而且在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)中，運(yùn)算起來(lái)很慢，而現(xiàn)在用阿里云的Dataphin智能數(shù)據(jù)構(gòu)建與管理平臺(tái)，再加一層MaxCompute大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)，算起來(lái)就非常快。
第三，由于數(shù)據(jù)中臺(tái)可以將統(tǒng)一的數(shù)據(jù)及時(shí)地反饋到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，就可以基于這些數(shù)據(jù)，在業(yè)務(wù)上做一些嘗試和改進(jìn)，比如做菜品的推薦——“猜你喜歡”等。
數(shù)據(jù)中臺(tái)將來(lái)自各個(gè)端口的會(huì)員數(shù)據(jù)匯總沉淀、分析處理，生成各種各樣的會(huì)員標(biāo)簽。
海底撈的會(huì)員運(yùn)營(yíng)部可以在業(yè)務(wù)中臺(tái)的營(yíng)銷(xiāo)中心里勾選這些標(biāo)簽，圈定自己想要觸達(dá)的客群，通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)他們做精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，比如在App內(nèi)推送相關(guān)話題的內(nèi)容或活動(dòng)。
這就意味著每位會(huì)員打開(kāi)海底撈超級(jí)App，看到的內(nèi)容可能是不一樣的，類(lèi)似于淘寶App的“千人千面”。
比如，有的顧客經(jīng)常在夜宵時(shí)段去海底撈消費(fèi)，那么海底撈App在適合夜宵時(shí)段吃的小龍蝦產(chǎn)品上線時(shí)，就會(huì)把小龍蝦品鑒活動(dòng)推給他們；有的顧客曾經(jīng)消費(fèi)過(guò)海底撈的啤酒，當(dāng)海底撈啤酒又出新款時(shí)，也會(huì)對(duì)這部分消費(fèi)者去做相應(yīng)的觸達(dá)。
05
智能算法提高決策效率
作為實(shí)現(xiàn)“以新技術(shù)改變餐飲企業(yè)成本結(jié)構(gòu)”戰(zhàn)略目標(biāo)的重要路徑之一，海底撈在2018年推出了首家智慧餐廳，探索用數(shù)字化、智能化的手段來(lái)提升顧客體驗(yàn)、降本增效、保障食品安全。
如何提高從生產(chǎn)供應(yīng)端到消費(fèi)端整個(gè)鏈條的智能化程度，智慧餐廳做出了有益的嘗試。
吃火鍋的核心就是鍋底和調(diào)料，每個(gè)人對(duì)麻、辣等味道的接受度都不同。海底撈推出了鍋底“私人定制”，服務(wù)員根據(jù)顧客對(duì)麻辣香咸甜度、油水比例的要求調(diào)出一個(gè)味道，保存在CRM系統(tǒng)中。自動(dòng)配鍋機(jī)通過(guò)對(duì)原料、輔料、鮮料的精準(zhǔn)化配置，配出私人定制的鍋底。
為了保障食品安全，智慧餐廳的智能菜品倉(cāng)庫(kù)保持0~4度的恒溫，由機(jī)械臂自動(dòng)采貨傳菜。每份菜品都有RFID標(biāo)簽，超過(guò)48小時(shí)就會(huì)自動(dòng)報(bào)警，下架淘汰。菜品制作好后，有幾個(gè)智能傳菜機(jī)器人分擔(dān)送餐工作，將菜品送到顧客桌前。
為了降本增效，智慧餐廳在庫(kù)存管理上與阿里合作，通過(guò)“智能要貨”算法預(yù)測(cè)銷(xiāo)量，實(shí)時(shí)跟蹤庫(kù)存，看每天消耗了多少食材，消費(fèi)了多少菜品，判斷需要補(bǔ)多少貨，將庫(kù)存保持在一個(gè)合理的水平，既減少損耗又保證供應(yīng)。
這種算法需要一個(gè)深度學(xué)習(xí)的過(guò)程。隨著更多門(mén)店應(yīng)用智能要貨算法，并經(jīng)過(guò)較長(zhǎng)的時(shí)間積累更多的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，考慮更多可能影響結(jié)果的決策因子，預(yù)測(cè)效果將得到提升。
對(duì)餐飲企業(yè)來(lái)說(shuō)，選址是另一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。海底撈與阿里云、高德合作進(jìn)行大數(shù)據(jù)智能選址。
以前是拓展員到處跑，他們憑借自己的經(jīng)驗(yàn)來(lái)選址。按照2019年海底撈平均每1.2天就要新開(kāi)一家店的速度，拓展員都是現(xiàn)場(chǎng)跑的話，要跑斷腿，而現(xiàn)在他們坐在辦公室里，點(diǎn)出數(shù)據(jù)分析屏，智能算法會(huì)結(jié)合人口密度、人群消費(fèi)層次、門(mén)店分布、周?chē)惋嫼唾?gòu)物設(shè)施、交通便利程度等因素綜合評(píng)估，提高選址成功的概率。
餐飲企業(yè)的數(shù)智化是一條艱辛之路。正如邵志東所言，智能化是以數(shù)字化為基礎(chǔ)的，在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上才有所謂的人工智能，而對(duì)餐飲企業(yè)而言，一物一碼就是一座大山，成本太高，不光是餐飲企業(yè)本身而且從供應(yīng)商提供的食材起就要做到一物一碼。
海底撈供應(yīng)鏈負(fù)責(zé)人楊立也認(rèn)為，餐飲企業(yè)的食材原料供應(yīng)數(shù)據(jù)很難標(biāo)準(zhǔn)化，比如牛羊肉切了一半放回，菠菜出成率天氣涼爽時(shí)是85%（一斤菠菜能出85%的產(chǎn)品），天熱時(shí)是50%，這些都給數(shù)字化造成了很大困難。
然而，盡管挑戰(zhàn)巨大，海底撈在數(shù)智化之路上依然走得很堅(jiān)決。
當(dāng)它只有幾家門(mén)店時(shí)，通過(guò)無(wú)微不至的人的服務(wù)就能做得很好；而當(dāng)它擴(kuò)張到數(shù)百家甚至數(shù)千家門(mén)店時(shí)，唯有數(shù)智化才能形成規(guī)模效應(yīng)，健康發(fā)展，消除大企業(yè)的“富貴病”——系統(tǒng)臃腫、資源浪費(fèi)、流程效率低下。
現(xiàn)在，海底撈已經(jīng)擁有了一個(gè)良好的底層基礎(chǔ)——架構(gòu)在云端的數(shù)據(jù)中臺(tái)和業(yè)務(wù)中臺(tái)，可以支撐今后業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展和對(duì)消費(fèi)趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的準(zhǔn)確把握。
隨著技術(shù)的發(fā)展，全產(chǎn)業(yè)數(shù)智化的推進(jìn)，海底撈在供應(yīng)鏈數(shù)智化遇到的挑戰(zhàn)也終將迎刃而解，同時(shí)實(shí)現(xiàn)服務(wù)從無(wú)微不至到無(wú)微不“智”的跨越。
來(lái)源：新零售商業(yè)評(píng)論 吳蓓宏
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