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在中国饭店协会发布的餐饮百强榜单上，连锁餐饮第一位的真功夫，全国门店数570家，而餐饮连锁巨头麦当劳在我国门店数达2500家，我国餐饮行业尚未出现可与之比肩的连锁品牌。
诚然，中国饮食文化的多样是各个菜系品牌难以规模化发展的原因之一，但还有一个重要的制约因素，即信息化、标准化管理的缺失。
捷荟大数据创始人刘海丽早年为大型连锁零售企业提供BI服务时，发现了餐饮大数据这个空白的市场，与团队其他创始成员一起，从头部客户开始，2014年踏入了这个领域。
捷荟大数据通过API接口，整合品牌自有POS、ERP系统的经营数据，同时结合挖掘的第三方数据，包括地理信息、人口分布、第三方应用的评价数据等，经大数据分析，形成了二十多个分析模型并产出研究报告，供餐饮品牌的不同决策场景使用。
模型是捷荟大数据的核心，主要应用于四个场景：选址开店、市场分析、经营管理、菜品设计。
选址从根本上决定了门店的成功率和客流量；市场分析除了基于舆情的品牌分析外，还包括商圈附近的竞品分析；经营管理则为决策者挖掘经营指标，判断未达标的原因是什么；菜品设计很大程度上决定了消费者对品牌粘性，菜品更新越频繁、越符合消费者需求，复购率和客单价越高。
捷荟大数据对餐饮行业的理解主要得益于团队构成。既有做BI项目起家的核心团队，数据挖掘分析能力较强，也有来自大型餐饮品牌的资深从业者，以及数据科学家和互联网产品团队，保证了从数据分析到数据模型、产品迭代的快速响应。
数据模型也是来自头部餐饮企业的实际需求设定的，既保证了产品的可复制性，也使捷荟大数据从一开始就能确定盈利模式，实现较好的收入水平并保持盈利。
目前，捷荟大数据已经服务了一百多个大型品牌客户，百强餐饮品牌覆盖50%，如真功夫、王品集团、味千拉面、西贝，以及快乐柠檬这类轻餐饮连锁，以及一些腰部客户。
小型客户可单独购买单价数千元的报告，大型连锁品牌则可定制上百万元的SaaS系统，综合平均客单价10万元左右，大客户续约率在95%左右。
据刘海丽估计，国内连锁餐饮公司数量共3-4万家，今年会将销售团队从6、7个人拓展到10人，增加腰部客户的拓展，客户品牌总数有望从100个增长到1000个。
近期，爱分析对捷荟大数据的创始人兼CEO刘海丽进行了访谈，就捷荟大数据的经营战略和对餐饮大数据的看法进行了探讨。
刘海丽，捷荟大数据创始人兼CEO，500强企业程序员出身，先后从事ERP实施顾问、项目经理、咨询顾问、解决方案架构师、营销总监、分公司总经理，2005年起从事商业智能项目，2014年创立捷荟大数据公司。
从商业智能切入空白的餐饮大数据
爱分析：为何选择切入餐饮大数据？
刘海丽：大的消费类行业包括传统的连锁零售、商业地产的购物中心综合体、连锁鞋服类、化妆品牌等，再到线上电商的新零售销售模式。
餐饮也属于这一部分，但餐饮行业需要独立分析，最近四年餐饮的增长也是非常迅猛的，据我们的大数据中心统计，餐饮门店数量从100万增长到1000万，实现十倍的增长。
我从2007年开始服务零售行业，起初做ERP在500强企业的实施。随着制造业、零售业向中国转移，零售业蓬勃发展，直到受到电商的冲击才放缓。餐饮也是一样，但从时间来看，比零售要晚几年。
餐饮的信息化和管理能力比较弱，但规模在增长，零售行业的经验就可以移植到餐饮行业，但那时还不是大数据，是企业内部数据仓库，用于数据挖掘和数据分析，这正是大数据的前身。
2013年前后，我们在做数据中心项目时接触了一些大型餐饮客户，包括信息化程度较高的王品集团。
我们发现，即使很优秀的餐饮企业，也没有健全的数据分析体系和模型的概念。我们围绕餐饮企业经营、选址开店等需求，帮助客户做了一些模型，产品的过程中挑战很大，既要懂数据整合与挖掘，还要有数据分析和行业的经验。
合伙人也和我志同道合，我们意识到了这块空白市场，果断成立了公司。
爱分析：餐饮行业的大数据分析有什么不同？
刘海丽：大数据分析从数据仓库、数据中心、数据分析、数据挖掘，到大数据、人工智能等，是在整合所有系统数据，其价值是为企业经营决策提供建议。
在此基础上，我们进阶整合了餐饮有关的第三方网站的大数据，比如百度、点评、口碑、美团、饿了么等。
大数据是一些分散的价值点，我们把外基于消费者的大数据和企业内部系统数据整合在一起，利用我们的经验，把数据科学的模型和行业管理咨询模型结合，服务餐饮行业的大数据分析。
和其他业务软件不同，大数据分析解决的是管理层经营决策的问题，这也是我们大数据平台的应用场景。咨询模型对于应用场景很重要，我们从2014年到2016年研究了很多模型，几乎涵盖了管理的各个方面，每个模型都能解决一个业务分析的决策点。
爱分析：捷荟大数据的模型涉及哪些场景？
刘海丽：餐饮企业的管理遵循二八原则，用绝大多数精力解决最核心的问题。所以我们在2016、2017年继续聚焦，做了围绕四个大模块的模型。
第一个模块是选址开店，选址决定了店面的基本盈利能力，是最核心的因素。我们的大数据模型会根据品牌定位等基因，自动匹配城市、地址，使开店成功率最高，节省了品牌大海捞针的调研过程，可以直接考察三五个候选地址，成本大大降低，效率和准确度得到有效提升。
除了大数据选址模型之外，也会给中小餐饮门店提供分析报告。通常我们的SaaS软件入门价格是10万元以上，为了满足中小餐饮的诉求，我们在微商城中也提供特定商圈的报告，几千元的价格更易接受。
第二个模块是市场分析模型，包括和品牌相关的新闻、消费者关于品牌谈论的内容。还会对应企业经营的不同部门，固定分成几个类型的语义以便使用。
市场分析也包括竞争分析，用移动端就能看到门店附近的竞争对手，分析各自的优势和劣势，并指出门店应进行怎样的调整。
第三个模块是经营管理，为决策者挖掘经营指标，指出异常指标和异常原因，提出具体解决方案。
最后一个模块是品类设计。餐饮行业不出新菜品，客户忠诚度会逐渐降低，明星的品牌都会定期上新品，让客户保持对品牌的新鲜感。我们的模型中对应有菜品多维分析、菜单设计分析等。
模型才是核心，大客户注重口碑营销
爱分析：捷荟信息对餐饮行业的理解来自哪里？
刘海丽：这是我们团队的核心竞争力。第一，团队的学习能力和产品转化能力。我们的团队成员主要有四种背景：餐饮从业者、研究统计模型和人工智能的数据科学家、互联网从业者、企业数据仓库从业者。我们可以快速迭代产品，在服务客户的过程中寻找机会点，而且具备丰富的BI项目实施经验。
第二，我们初期服务头部餐饮客户，和客户一起打磨产品，而且比客户早半步，把跨行业、服务国外大型零售企业的想法拿来应用，比如基于营销体系的会员分析标签，随着我们的应用，一些品牌开始有策略性的差异促销，比如在不同门店应用不同的价格、不同的菜单、不同的促销等。
爱分析：捷荟是如何获取数据的？
刘海丽：品牌内部的数据通过API接口获取，餐饮企业常用的POS、ERP系统的数据都可以对接，这也是我们做数据仓库积累的优势。
数据来源有几十种，线上的GIS数据，人口、区域消费力等数据，还有来自第三方的调研数据和支付数据。但我们尽可能用非付费的外部数据。
但数据源不是核心，重要的是建立数据标准。我们先确定要解决什么问题，需要什么模型，再根据模型需求去拿数据。
爱分析：目前捷荟大数据的目标客群包括哪些？
刘海丽：我们服务腰部以上及头部客户。中国的门店平均更换速度只有一年零几个月，死亡率很高。当餐饮品牌从单店管理变成餐饮公司管理时，就成为了我们可以服务的客户群，国内共计约五百万的门店数量，品牌有3万到4万个。
爱分析：捷荟大数据门店数量较多的客户有哪些？
刘海丽：有很多内资的大品牌客户比如快乐柠檬、味千拉面、、西树泡芙、摩提工房等一千家门店以上的品牌客户，我们服务了十几个品牌。国内中餐最大规模的真功夫，全部都是直营店，有600多家门店。
爱分析：捷荟大数据当前的收费模式是怎样的？
刘海丽：有的模型和店数相关，根据门店数量收费；选址、品牌营销或运营分析在餐饮集团总部进行，只按年费收取。
一般客户会选择选址、经营分析、市场分析这几个模型。合作时间越长，用的模型越多。
SaaS平台客户年费几十万，单次报告定价很低四五千元，如果对产品认可，慢慢会迭代成为SaaS用户。
产品定制化率最多50%，中小规模客户使用标准产品就足够了，落地时间一周以内。大型项目的实施周期也越来越短，单个模型一两周的时间。
爱分析：未来捷荟大数据还有哪些想象空间？
刘海丽：我们的模型种类很多，年费从几万到几十万不等，这是我们第一阶段可看到的市场空间。我们目前一直是盈利的，而且盈利能力较好，所有客户都先付费再使用。
今年是我们成立的第四年，会考虑融资、快速扩充，还会去切另外一个维度的盈利模式，在尝试和品牌的数据关系更深入，量化我们对餐饮企业销售拓展的贡献，餐饮企业也愿意和我们共享这部分增值收入。
下一个三年我们也希望通过资本的战略合作，为餐饮企业提供模型后，切入更多实际操作流程，筛选并对接合适的服务商来打通决策流程，实现平台化操作。从SaaS大数据软件变成倾向运营及咨询和实际对接服务的系列平台。
国内餐饮行业升级，离不开大数据决策辅助
爱分析：国内餐饮连锁一直没有特别大的公司，核心原因是什么？
刘海丽：最初门店缺乏系统化管理，没有数据记录。信息化推动后，慢慢有一些数据，逐渐达到单元化、全面化的管理，再到精细化的管理。如果无法实现全面化管理，就走不到精细化管理，现在国内餐饮行业还在从发展到成熟的阶段上。
但随着体系不断完善、标准化不断建立、信息化不断跟更新，数据化的运营已经驱动越来越多的大品牌出现。现在国内有越来越多的中餐品牌发展很好，接下来几年将出现很多数十亿营收的餐饮公司。
爱分析：预计业务增长怎么样？
刘海丽：今年我们重点精力用来扩展中型客户。接下来两年内希望服务客户达到 3000个品牌。我们有专门的BD团队和服务团队，BD团队主要在北京、广州和上海与合作伙伴保持沟通，也会拓展会议等新的宣传渠道。