網(wǎng)上關(guān)于做刷卡機生意的刷卡知識比較多，也有關(guān)于做刷卡機生意的問題，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、做刷卡機生意

做刷卡機生意

大家知道嗎？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個國家接待超過6900萬的顧客，平均每秒鐘售出75個漢堡。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)。

01 麥當(dāng)勞的數(shù)據(jù)從哪兒來？

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)備上點餐，不僅節(jié)約了時間，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？

1.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單店的真實情況。因此連鎖品牌就需要對分店進(jìn)行“個性化”管理。

比如位于芝加哥的一個分店需要配置一個冷飲機，但位于休斯頓機場的分店因為候機客流量很大可能需要六個這樣的機器。

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)理和管理者一個可視化描述平臺，經(jīng)理通過iPad操作，迅速而準(zhǔn)確的隨時了解他們的運營情況。

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、制作了多少磅的薯條、每份上餐平均速度用時幾分鐘等等。

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。

2.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)理可以隨時快速決定應(yīng)改進(jìn)的事項。

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，

推出2個新品1號、1個新產(chǎn)2號、5個新產(chǎn)3號時，總滿意度達(dá)到2.5%（上漲1.7個百分點），

回頭客增加2個百分點，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”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、冷飲機等。

3.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?

★ 與點餐人員有哪些互動？

★ 是否會看內(nèi)部廚房還有點餐板？

★ 點餐之后都做些什么？

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

4.合理設(shè)計不停車點餐路線和服務(wù)

另一個麥當(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。

他們分析三個重要因素：

★ 駕車行駛車道的設(shè)計

★ 客人駕車通過時提供給他們的信息

★ 客人排隊等候時間

舉例而言，一位顧客只想點份奶昔，不巧排在一個全家人點餐的中型轎車后面，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，提升不入店客戶的就餐體驗。

麥當(dāng)勞將此工具優(yōu)化后制作成分析平臺，運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（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客人看的新品推銷牌。

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

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

10月25日晚間，一則企業(yè)的更名消息讓社交圈炸開了鍋——工商信息數(shù)據(jù)顯示，今年8月24日，麥當(dāng)勞（中國）有限公司的投資者名稱從“麥當(dāng)勞中國管理有限公司”變更為“金拱門中國管理有限公司”。10月12日，公司名稱也已變更為“金拱門（中國）有限公司”。

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