返回案例列表
餐饮服务

连锁餐饮:数据驱动的翻台率优化

某知名连锁餐饮品牌

为全国 200+ 家门店提供客流分析服务,平均翻台率提升 35%,高峰期等位时间缩短 50%。

连锁餐饮:数据驱动的翻台率优化
+35%
翻台率
-50%
等位时间
+42%
座位利用率
+25%
顾客满意度

面临的挑战

  • 高峰时段等位时间长,导致潜在顾客流失
  • 各门店客流差异大,人员排班依赖经验
  • 座位分配效率低,大桌等小客、小桌等大客现象普遍
  • 无法准确预测用餐时长,翻台计划难以优化

解决方案

  • 智能等位系统:实时预测等待时间,支持远程取号和到号通知
  • 客流预测模型:基于历史数据、节假日、天气等因素精准排班
  • 座位智能分配:根据客群大小和用餐习惯优化桌位安排
  • 用餐时长分析:识别用餐阶段,辅助服务员适时推荐和结账

实施过程

1

深圳试点

2周

5 家门店完成概念验证

2

系统开发

1个月

与现有排队叫号系统集成

3

分批推广

3个月

完成 200+ 门店部署

4

数据沉淀

持续

持续优化预测模型准确率

"
以前我们只能凭经验判断,现在有了数据支撑,排班和备餐都精准多了,浪费减少了,顾客也更满意。
区域运营总监某知名连锁餐饮品牌, 某知名连锁餐饮品牌

想要实现类似的成果?

联系我们,了解 速客云 如何帮助您的业务实现数字化转型。

预约演示