餐饮行业一直经久不衰，但市场竞争越来越激烈。对于非大集团、非大品牌的中小餐厅，如何通过会员营销来应对市场给予的挑战呢？笔者认为在新零售时代，大数据会员营销将是为了的新趋势。
一、当前餐饮行业现状
在经历了消费升级驱动的快速上升时期之后，中国目前的消费需求伴随着宏观经济形势的回落在不断放缓。此外，餐厅运营成本上升、行业竞争激烈、经营难度加剧，这些方面的因素导致中国餐饮整体市场规模增长将回归平稳，未来五年的增速预估在 7.9％左右。然而，中国餐饮行业整体增速仍然高于未来五年社会消费品零售业平均增长水平，部分品类市场颇有发展机会，一、二线城市的新业态和新模式不断涌现，再加上互联网的助力，餐饮市场在未来几年仍然大有可为。
智研咨询网发布的《2019-2025 年中国餐饮业行业市场现状分析及投资前景预测报告》中国餐饮服务市场 稳步快速增长，行业总规模由 2013 年 2.64 万元增长至 2017 年 3.96 万亿， CAGR 达 10.7%，预计 2017 至 2022 年将保持 CAGR9.6% 增速，达到 6.28 万元。互联网的助力带动餐饮 O2O（Online to Offline,线上到线下）进入高速发展阶段，为行业增长不断带来新的机会。
餐饮业法人企业数（个）
中国餐饮行业从 2012 年开始转型，2016 年中国餐饮市场规模突破 3.5 万亿大关。现如今，消费者迭代带来需求变化，使消费环境日益复杂化餐厅如何营销，一线城市市场发展难度增大，增速放缓;中小城市市场成熟度相对较低，但消费挖掘潜力较大。
现阶段的餐饮市场中，作为消费主力军的 80、90 后的消费需求不断提高，这意味着餐厅要不断满足新消费主体提出的新要求。餐饮市场的大部分“蛋糕”已经被高端的餐厅分走，在市场份额所剩无几的情况下，中低端餐饮市场中各类餐厅仍存在同质化严重、客户流失率高等严重问题。
二、传统会员营销的弊端
餐饮业并不是一个容易让某一品牌保持长期优势的行业：拥有先发优势的企业很容易被有资本支持的后来者居上。随着餐饮市场的竞争越来越激烈，更多互联网品牌后来居上。在这种情况下，非大集团餐厅很容易就会被“市场”淘汰。走投无路的“前浪”的防范措施就是抢占顾客心智，牢牢的抓住现有顾客的情感，与之建立更深的联结。这也就是顾客/会员管理的意义所在。
长期以来，许多餐饮行业都是以会员制作为提高顾客忠诚度、与顾客建立起基于感情和信任的长久关系的一种手段。现在大部分的餐饮企业都采用“会员制营销”，但大多数商家只是把会员当成打折促销的一个简单的工具，这些会员在消费时，除了价格优惠，别无其他利益可言。
通过“消费—储值—折扣”这样的方式来建立起与顾客的联系，实际上客户储值率不大可观。而在餐饮渠道中，即使大部分客人是用户餐厅如何营销，但实质上一桌付费的只有一位，借此建立的关系连接比例很低，会员这个身份并不能有效地维系所有用户。
三、新餐饮—新零售时代的餐饮大数据会员营销
新零售这个概念自从马云提出后，就受到广泛关注。但不管新零售是怎么个叫法，它的内涵实际上都差不多，都是借助会员大数据分析，通过消费者画像等，做到精准定位潜在消费群体，并实现提前预测消费行为等智慧供应体系。全国几百万家餐饮门店每一天都会产生海量的点餐收银外卖数据，那是一个未经开发的宝库，能不能也利用大数据分析来做点什么呢？在餐饮行业，好吃是第一位的，这是餐饮的立足根基。
如果只是单纯地花钱请顾客来享便宜，必然不是经营者的初衷。餐厅通过会员营销的主要目的是将这些引流客人能够二次三次多次到店消费，提升餐厅的复购率。毕竟每次都去做营销引流对商家来说也有很大的成本压力。但是，引流来的顾客能够沉淀多少下来成为商家的回头客呢？这些引流顾客的二次复购情况又如何呢？商家无从考量。
那么，如何实现餐饮大数据会员营销？
第一步：会员转化
会员转化其实就是帮助商家和消费者建立联系。只有建立了联系，才能有机会去深入了解消费者。如何建立这种联系呢？通过线上的外卖、预定、排队、预点菜以及线下的活动、点菜、支付、开票等环节，如此操作可以帮助商家和消费者建立联系。只要消费者和商家产生联系的每个环节，营销都可以介入，尽可能地将其转化为商家会员。笔者认为，在会员转化过程中，应该逐步转变以往的“支付即会员”思路，提出了“到店即会员”的思路。在这样的思维指导下，营销活动能够最大程度地将覆盖到每一个到店顾客，能够最大化地为商家转化自有会员。
第二步：会员维护
现在的消费者比较多变，所以餐饮商家和顾客建立联系之后，更需要不断地去做好会员维护。通过大数据分析出商家特征、消费者特征，捕捉双方最切实的需求点。根据数据针对性地设置福利政策，增强消费者的归属感，以此建立情感联系。
第三步：精准营销
通过沉淀会员建立自有会员大数据库。只要深入了解掌握了顾客的消费喜好。通过大数据分析可深度剖析每一位消费者的用餐习惯，描绘出精准的会员画像，包括会员的消费水平、动机、频次、偏好、口味等。建立数据库即可在餐厅的管理上更专业化
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