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西贝在追求“非常好吃”这条路上走到黑

2016年04月03日  转载自:红餐网
内容摘要:活跃在八大菜系九大技艺中的“少许”“适量”“若干”,堪称铸就中华饮食文化的镇国之宝。炊人如同艺术家一般雕琢菜品,调味品一滴有一滴的风情。但是,对于连锁餐饮企业来说,“跟着感觉走”却不是什么明智之举,也...
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活跃在八大菜系九大技艺中的“少许”“适量”“若干”,堪称铸就中华饮食文化的镇国之宝。炊人如同艺术家一般雕琢菜品,调味品一滴有一滴的风情。但是,对于连锁餐饮企业来说,“跟着感觉走”却不是什么明智之举,也是标准化之路永远的拦路虎。

2004年黄记煌为在源头上解决中餐可复制性差问题,采用中央厨房统一配送半成品,并研发出了焖制配方、料包和小包装模式。

与黄记煌不同,望湘园则在厨房里摆起电子秤搞起了化学实验,从此菜谱上的“少许”“适量”“若干”都有了各自的分量,火候、流程也都一字不落地步入精准化。

正当所有连锁餐饮一边举着“百店一味”的大旗争先恐后走上标准化的康庄大道时,一边在布局O2O梳理商业模式凶猛得攻城略地,进击的西贝居然要在追求“非常好吃”这条路走到黑。



这似乎不像是一个老谋深算的餐饮老板会做的事情——毕竟,文无第一食无第二,众口难调是餐饮从业者不得不面对的事实。好吃如同好看、好玩、好听和其他所有的“好”一样,都是基于主观标准判断出来的结果,怎能作为企业高度的指导性战略?——若不是西贝,所有人都只会当作一个笑话听听吧。

贾国龙挑战的是餐饮连锁行业极限课题,他也摸索了一年多,那么,在主观的“好吃战略”指导下,应该如何客观而科学得落地战术?

“小二,把你们家菜谱拿出来给爷瞧瞧!”

“好吃”第一步为确定好的菜谱,是“翻牌率”定高下吗?

非也。西贝真正关注的是消费者喜欢哪些菜,觉得哪些菜好吃,哪些菜特别想吃但是没吃着,而非点了哪些菜。

然而,不单纯地看复单率等浅层次消费者行为数据,深层次探索消费者内心的想法及态度,挖掘行为背后的原因——做到这一步,是何等的艰难。

餐饮老板们常自嘲:“我们终其一生为两类人打工,一是地产老板,二是营业员。”餐厅从未真正了解过顾客,两者仅存的纽带在用餐结束后就自动剪断了,只不过有时还伴随着在点评类软件Ding一声的[差评]提醒。不过,除了能眼睁睁看着,想象着背后还可能有上千食客怒言冲冠甚至“吐槽吐槽公告天下”的怨念模样,你还能做些什么呢?



“我们的创新之处就在于未雨绸缪,先行一步把消费者态度这种主观且琢磨不清的感觉量化成数据,辅助评估菜品接受度”西贝莜面村的品牌监察总监马燕说。

首先,西贝把消费者沟通及态度数据收集嵌入到各种唾手可得的日常场景中,比如食客在就餐结束等待结账的1分钟时间,服务员会邀请他扫码参与[餐厅满意度]主题的有奖互动。

很多餐厅通过邀请专业人员盲品和发动公司全员的方式来决定菜谱,这其中不乏很多米其林餐厅。于是,业界同行就也追随此法,比如轻奢品牌王品台塑牛排的试菜环节有点像三省六部一个皇帝老儿——市场部、采购部、研发部、品保部、劳动部齐刷刷上阵。这其中有多少是符合目标客户的样本呢?如此,试菜的效果恐怕要大打折扣吧。

其次,西贝通过逐渐在全国百家门店布局该数据收集平台,以低成本在源头上解决了抽样误差中变异程度问题,同时也为了获得较大体量的样本容量,使数据分析更加有据可依。

“消费者态度表述了消费者对产品喜不喜欢,对服务满不满意,喜欢和满意的程度有多深,会不会购买,并且会根据环境时间不同随时变化。这种性质决定了消费者态度作为数据,天生就是大数据,单个消费者的态度意义不大,必须连续采集,量大才会准确。”该数据平台创始人兼天会集团CEO施晟向我们解释到。



西贝便不必出门“海选”顾客,真实有效的数据就能源源不断地四面而来。

“很多人觉得西贝不谈O2O等潮词就是没有互联网思维,我们认为真正的互联网思维就是切实得以用户为核心”,马燕打开一则餐饮品牌的[满意度]主题的问卷。

这个问卷共有15个问题,涵盖了个人基本信息、菜品和服务等各方面。可是试想又有几个消费者愿意把自己的年龄、职业、收入等一字不差地告诉别人?又有几个消费者能够耐心地从头到尾认真思考并谨慎填写这15个问题?更不用提有的餐厅还会要求顾客写下联系方式、家庭住址这种个人隐私问题。在这种用户体验下,无论方式多科学,此类问卷的有效收集率和数据真实度可信度都将不尽如人意。

“我们相信,再大的数据在收集时也遵循大道至简的原则,唯有在不违反人性的前提下,让消费者充分感受尊重,才能激发主动分享和真实数据“施晟强调到。

主观的好吃战略没有演变成厨师的内部政治运动,以消费者态度数据为基础,再配合前厅部门的营业额数据进一步筛选、分析菜品,餐饮神话西贝算是名至实归,给业界提供了一个崭新的思路。

关于如何进一步实现“稳定的非常好吃的口味”,据悉,西贝将依赖于此评估每一家门店,配合行政总厨制度,在管理上形成由外而内的驱动机制。“任何一个好的数据分析框架在设计之初都必须满足长期使用的需要。从前端看,这是几个简单的问题,而在后端,我们设计了一系列数据分析模型,并且可以根据数据需求,随时置换前端的问题”,天会智数的产品总监魏佳妮给我们展示了一个模型。

西贝要针对性得对消费者态度数据评级较差的门店做细分数据收集,再问责到厨师团队或者行政团队吗?西贝管理层未做更多透露,看来,要拿西贝这比行业平均水平高出50%的厨师工资待遇也是挺艰辛的~~~贾国龙足够老谋深算!

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本文转载自:红餐网

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