乐凯撒CTO黄道泳：让大数据赋能业务 致力于打造餐饮新锐潮牌
作为国内新生的餐饮潮牌，乐凯撒不仅是国内榴莲比萨的开创者，其创始人以IT思维赋能餐饮管理的故事也一直为业界所津津乐道。近日，观小编对观远数据客户乐凯撒CTO黄道泳进行了独家专访，本文中，他将跟我们分享全面数字化时代乐凯撒的思考和应对，以及未来乐凯撒将通过何种方式利用技术带来进一步的营运升级。
餐饮业发展至今，经历了粗、散、乱的1.0时代，以快、小而美为主流的2.0阶段，随着消费升级的到来，正步入以用户需求和核心技术双轮驱动的3.0时代。
这一阶段，新中产成为主流餐饮消费客群，除了一如既往重视餐食的品质安全外，他们更热衷于运用科技的力量，通过在线服务平台满足自己对餐饮的各类需求（从预订餐厅、点餐到支付等）。在消费场景上，也更强调“体验感”。好玩、有趣成为他们选择就餐的一项重要衡量指标。
这使得新技术、新体验将成为餐饮行业下一步发展的重心。而乐凯撒的发展，正暗合了这一餐饮商业迭代逻辑。
从0到130+，乐凯撒完成了哪些进化？
作为国内新生的餐饮潮牌，乐凯撒不仅是国内榴莲比萨的开创者，其创始人以IT思维赋能餐饮管理的故事也一直为业界所津津乐道。
“早期餐饮业没有IT的概念，但是随着门店数量和管理难度的不断增加，我们开始意识到信息化建设至关重要。”黄道泳告诉观小编，乐凯撒认为只有将科技与业务良好结合，才能创造出更好的消费体验。因此，他们将这一理念贯彻到了自身的信息化建设上，根据不同时期业务的发展需求，逐步搭建起了完善的信息系统架构。这其中包括财务系统、协同办公系统、ERP、收银系统，以及本地的信息化系统等等。
得益于超前的餐饮信息化思维，乐凯撒在整个生产、管理和流通等方面发生了巨大的正向改变。从2010年创办开始，这8年时间，乐凯撒开设直营门店达130+，遍及上、广、深地区，并将榴莲披萨这一细分品类发展至极致，风靡大街小巷。
目前，在零售业纷纷转型的当口，乐凯撒果断把握市场大势，也适时调整了自己的信息化战略。确切来说的话，黄道泳将乐凯撒的IT建设路径划分为：信息化、数字化和智能化这三个阶段。乐凯撒已大致完成了信息化的基本建设，现在在做的就是打通各个系统的数据，实现进一步的数字化运营，在此过程中，观远数据的引入为乐凯撒的数字化建设带来了极大的决策支持。
数据赋能用户体验全面升级
线下流量引入线上，线上服务赋能线下，是新零售的整体趋势，餐饮业也不例外。
乐凯撒在线下门店已有众多成功运营先例，这为其积攒了持续的客流能量。与此同时，乐凯撒积极布局线上的外卖业务，拓展自己的延伸价值与增量营收，也沉淀了大量的数据。谈到应该如何用好这些数据，黄道泳表示，重要的，是要把线上、线下的数据全面打通，从而为精准营销提供指导。
早前乐凯撒的数据收集和整理只能通过人为手动录入，这样做不仅低效，也容易存在准确性误差。在使用观远智能BI平台后，观远数据的“多数据源融合”和“敏捷更新触发”等功能特性，可以有效帮助实现极大程度的流程简化和效率提升。
餐饮行业商业智能数据分析示意图
同时，基于数据汇融大通的基础上，观远数据就可以帮助乐凯撒做到进一步的数据分析，为其后续制定产品策略、价格策略和营销活动上提供数据结果支撑。
黄道泳说，“消费升级的背景下，消费者的购买力也随之下降，所以餐饮企业最直接的办法是通过价格调整、营销活动等行为来触发用户并获得反馈。”因此观远数据在这一环节发挥了重要作用，不仅能帮助制定精准的营销策略，并且能检测投放效果，为运营决策预留了极大空间。这也间接地带来了乐凯撒营业额的增长，据乐凯撒的数据显示，在引入观远智能BI之后，乐凯撒外卖的整体利润增长提升了10%-20%。
餐饮数据分析的未来
乐凯撒有着对于科技的信仰，同时，他们更信奉深入业务的技术指导。
乐凯撒有一个很有意思的规定，为了培养IT人员的业务思维，公司规定信息化团队里的所有人都必须经历“下店”的过程。通过化身店铺的服务员、收银员等，切实体验门店运营流程，并听取门店伙伴的建议，然后回头改进乐凯撒的信息化建设。
作为一名懂业务的技术人，黄道泳也认为，只有IT人员深入了解业务，才能对集团的信息化建设带来实质性的增益。而此前选择了与观远数据的合作，也正是看中观远数据深入各个业务场景的数据分析体系。
观远数据基于对零售餐饮业态的深刻洞察，为乐凯撒的多维度运营制定了诸多专业指标。并按主题、角色搭建分析场景，使得不同部门不同程度IT技术基础的使用者都能快速上手，最大程度实现了为员工减负、为数字化运营赋能。
谈到数据分析将如何在未来深入业务，为乐凯撒带来进一步的价值实现，黄道泳表示，目前乐凯撒主要是根据数据分析结果来作为下一步动作的参考，而接下来他们也将在AI预测上面与观远数据进行进一步的合作升级。借助观远数据在AI智能预测上面的领先经验，实现诸如开店选址、销售预测，智能排班等方向的运营管理升级，从而大步迈入智能化阶段。
（文中图片来源：观远数据）