網(wǎng)上關(guān)于公交車刷卡機(jī)當(dāng)前參數(shù)的刷卡知識比較多，也有關(guān)于公交車刷卡機(jī)當(dāng)前參數(shù)的問題，今天第一pos網(wǎng)(yadikedp.com)為大家整理刷卡常見知識，未來的我們終成一代卡神。

本文目錄一覽：

1、公交車刷卡機(jī)當(dāng)前參數(shù)

公交車刷卡機(jī)當(dāng)前參數(shù)

知道嗎？不管是高達(dá)數(shù)十億美元的廣告拓展業(yè)務(wù)該如何開展，還是消費(fèi)者對不同菜單的反應(yīng)該如何評估，麥當(dāng)勞都在用大數(shù)據(jù)進(jìn)行決策！麥當(dāng)勞在全球范圍內(nèi)擁有超過34,000家門店，旗下75萬名員工每天在118個(gè)國家接待超過6900萬的顧客，平均每秒鐘售出75個(gè)漢堡。麥當(dāng)勞年收入270億美元。這些就是麥當(dāng)勞大數(shù)據(jù)決策的基礎(chǔ)。

今天，蓋洛普（Gallup）咨詢公司高級統(tǒng)計(jì)分析師及品牌戰(zhàn)略咨詢師劉兆慧，就跟各位聊聊麥當(dāng)勞是如何用數(shù)據(jù)做出一門大生意的。（更多大數(shù)據(jù)應(yīng)用：1、這么用新美大們的數(shù)據(jù)，比你看財(cái)務(wù)報(bào)表還管用！2、大數(shù)據(jù)不接地氣？錯(cuò)！它能這樣幫餐飲老板做決策！）

01 麥當(dāng)勞的數(shù)據(jù)從哪兒來？

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麥當(dāng)勞收集數(shù)據(jù)的目的是為了更好地預(yù)測變化，以及什么樣的因素會改變客戶的期待、行為和趨勢。

麥當(dāng)勞將餐廳看成一個(gè)整體系統(tǒng)，從34,000多家分店整合數(shù)據(jù)建立起全球化的數(shù)據(jù)倉庫。

其日常決策所使用的數(shù)據(jù)包括：

除此之外，麥當(dāng)勞還開發(fā)了APP，便于前來用餐的客人選擇最近的店，還能在到店之前就在移動設(shè)備上點(diǎn)餐，不僅節(jié)約了時(shí)間，也幫助麥當(dāng)勞沉淀了大量用戶數(shù)據(jù)。

02 麥當(dāng)勞的數(shù)據(jù)怎么用？

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分析各門店的差異

對于連鎖品牌而言，可以用多店匯總得來的平均數(shù)據(jù)做管理決策，但并沒有辦法反映每個(gè)單店的真實(shí)情況。因此連鎖品牌就需要對分店進(jìn)行“個(gè)性化”管理。

比如位于芝加哥的一個(gè)分店需要配置一個(gè)冷飲機(jī)，但位于休斯頓機(jī)場的分店因?yàn)楹驒C(jī)客流量很大可能需要六個(gè)這樣的機(jī)器。

麥當(dāng)勞將數(shù)據(jù)整合，通過可視化更好地幫助分店經(jīng)理或公司管理人員了解造成門店之間差異的原因。分析人員會提供給單店經(jīng)理和管理者一個(gè)可視化描述平臺，經(jīng)理通過iPad操作，迅速而準(zhǔn)確的隨時(shí)了解他們的運(yùn)營情況。

比如：今日員工上班安排、有誰因病假事假倒休、早餐時(shí)間賣出多少套餐、進(jìn)貨多少磅/袋的肉餅、香腸、薯餅、制作了多少磅的薯?xiàng)l、每份上餐平均速度用時(shí)幾分鐘等等。

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麥當(dāng)勞位于維吉尼亞州的PentagonCity分店

業(yè)績可視化界面

左側(cè)為社交媒體指數(shù)排行、近三個(gè)月以來的粉絲增量。

主干部分包括本月總銷售額/增長趨勢、食品新鮮程度以及銷售預(yù)算比例、與目標(biāo)之間的差距。

此外還有區(qū)域單店匯總數(shù)據(jù)：

年內(nèi)總銷售額、客戶滿意度、員工參與度。

用模型模擬未來經(jīng)營狀況

管理者還可簡單操作交互式的可預(yù)測模型，將不同參數(shù)輸入這個(gè)模型，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)化模擬分析。

比如，如果增加幾名員工會帶來怎樣的結(jié)果，成本會提升多少，盈利會變動多少等。系統(tǒng)自動每15分鐘更新分店的經(jīng)營數(shù)據(jù)，經(jīng)理可以隨時(shí)快速決定應(yīng)改進(jìn)的事項(xiàng)。

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麥當(dāng)勞位于維吉尼亞州的Pentagon City店

預(yù)測模型的交互界面

右側(cè)為反映業(yè)績的主要變量。

當(dāng)員工數(shù)量增加至5人，收銀窗口使用4個(gè)，推出2個(gè)新品1號、1個(gè)新產(chǎn)2號、5個(gè)新產(chǎn)3號時(shí)，總滿意度達(dá)到2.5%（上漲1.7個(gè)百分點(diǎn)），回頭客增加2個(gè)百分點(diǎn)，成本下降5%，以及盈利上升4%。

此外，由于調(diào)整了員工數(shù)量，會增加事件處理的效率。

相應(yīng)的總利潤和點(diǎn)餐效率的變化也可以一目了然。

可見，預(yù)測性分析不僅可以直觀展現(xiàn)每家店的營業(yè)狀況、客戶和員工管理情況，還可以做未來的規(guī)劃，不需要交“學(xué)費(fèi)”就可以直觀地看到更改后的結(jié)果。

比如，根據(jù)某一商超店周邊環(huán)境和客流量預(yù)測最佳進(jìn)貨時(shí)間和員工分配，當(dāng)周邊新開一家公司或新建一棟寫字樓，本店應(yīng)多增加幾名員工，進(jìn)貨時(shí)間是否需要提前，如果附近公司年輕員工較多，是否需要增加咖啡機(jī)、冷飲機(jī)等。

用眼球跟蹤技術(shù)搞懂客戶

作為模擬模型的一部分，麥當(dāng)勞還使用眼球跟蹤技術(shù)學(xué)習(xí)客戶如何觀察一家餐廳。他們捕捉的信息包括：

★他們進(jìn)入門店的路線是什么? ★ 與點(diǎn)餐人員有哪些互動？★ 是否會看內(nèi)部廚房還有點(diǎn)餐板？★ 點(diǎn)餐之后都做些什么？

此外，視頻分析可以用來跟蹤顧客在店內(nèi)就餐或不停車點(diǎn)餐中花費(fèi)的時(shí)間。

合理設(shè)計(jì)不停車點(diǎn)餐路線和服務(wù)

另一個(gè)麥當(dāng)勞使用大數(shù)據(jù)的成功案例是優(yōu)化汽車餐廳（“得來速”）的體驗(yàn)。

他們分析三個(gè)重要因素：

★ 駕車行駛車道的設(shè)計(jì)★ 客人駕車通過時(shí)提供給他們的信息★ 客人排隊(duì)等候時(shí)間

舉例而言，一位顧客只想點(diǎn)份奶昔，不巧排在一個(gè)全家人點(diǎn)餐的中型轎車后面，奶昔顧客就會很不開心。因此麥當(dāng)勞需要對需求模式進(jìn)行分析。

麥當(dāng)勞采取的辦法是：

使用店外攝像頭捕捉周圍交通狀況，將室內(nèi)外數(shù)據(jù)結(jié)合，利用視頻分析和餐廳外車輛行駛模式的3D模擬來判斷客流量和點(diǎn)餐等候效率，從而優(yōu)化駕車行駛車道和售賣窗口的設(shè)計(jì)，提升不入店客戶的就餐體驗(yàn)。

麥當(dāng)勞將此工具優(yōu)化后制作成分析平臺，運(yùn)營商就可以在平板電腦中進(jìn)行可視化互動，用3D模擬把車輛駛?cè)胲嚨兰尤氲侥Ｐ椭校瑢W(xué)習(xí)不同特點(diǎn)（如年齡段、種族、車輛分類）人們的駕駛習(xí)慣和行為。

比如，開跑車的年輕駕駛員會以較快速度駛?cè)胲嚨溃邳c(diǎn)餐窗口急剎車，這樣他們可能看不到擺放在車道入口給排隊(duì)客人看的新品推銷牌。

開大中型車輛的司機(jī)可能停車會離售賣窗口遠(yuǎn)一點(diǎn)，他們伸手夠不到窗口的刷卡機(jī)可能會打開車門甚至下車，這樣就會花費(fèi)更多的時(shí)間。

大家庭點(diǎn)餐的孩子可能需要更多的時(shí)間確定自己想吃什么，有些父母會耐心等候孩子們確認(rèn)后再點(diǎn)餐。

文章來源36大數(shù)據(jù)，www.36dsj.com ，微信號dashuju36 ，36大數(shù)據(jù)是一個(gè)專注大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)、大數(shù)據(jù)技術(shù)與分析、大數(shù)據(jù)商業(yè)與應(yīng)用的網(wǎng)站。分享大數(shù)據(jù)的干貨教程和大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，提供大數(shù)據(jù)分析工具和資料下載，解決大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上的創(chuàng)業(yè)、技術(shù)、分析、商業(yè)、應(yīng)用等問題，為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上的公司和數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè)人員提供支持與服務(wù)。

End.

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