餐饮服务与数字化运营 课件 模块六项目一 宾客需求分析.pptx

餐饮服务与数字化运营CATERINGSERVICEDIGITALOPERATIONMANAGEMENT

模块六收益管理思维导图

项目一宾客需求分析●知识目标1.掌握宾客价值分析模型。2.掌握宾客画像的构建。●能力目标●素养目标1.能够根据宾客分类区分具有不同价值的宾客。2.能够针对不同价值的宾客制定营销策略。1.具备以数据视角审视企业竞争关系的数字运营思维。2.具有解决问题的能力。3.树立坚韧不拔、乐观进取的精神。

任务一

宾客类型分析

案例导入某五星级酒店定期整理客户档案时，发现有6000余人来过酒店餐厅消费，其中有不到1400位常光顾的活跃顾客，人均年消费额在5000元以上；1900多位只来了一次，消费额在1000至3000元之间；600位最近不常来，单人年消费额在2000至5000元之间；2200多位不会再光顾顾客，单人年消费额1000元以下。引导问题：1.根据案例中数据可以将客户分为哪几类？2.对客户分类的作用是什么？

01宾客类型分析模型RFM模型作为一种常用的宾客价值分析工具，在宾客分层和运营中发挥着重要的作用。通过准确评估宾客的购买频率、金额和最近购买时间，能够更好地理解宾客的行为特征和价值，并制定相应的运营策略。

RFM模型三个重要指标最近一次消费时间间隔,指用户最近一次消费时间距离现在的时间间隔。R（Recency）01消费频率,指用户一段时间内消费了多少次。F（Frequency）02消费金额,指用户一段时间内的消费金额。即M值越大,用户的价值就越高。M（Monetary）03

宾客分类规则表用户分类R值的价值F值的价值M值的价值重要价值宾客高高高重要发展宾客高低高重要保持宾客低高高重要挽留宾客低低高一般价值宾客高高低一般发展宾客高低低一般保持宾客低高低一般挽留宾客低低低

02宾客类型分析模型的作用宾客分类，能进一步针对性地使用不同的运营策略，获取并保留关键性宾客，针对价值高的宾客制定促销策略。

03宾客类型分析模型的构建流程宾客分类，能进一步针对性地使用不同的运营策略，获取并保留关键性宾客，针对价值高的宾客制定促销策略。

1.计算R、F、M的值假设现在是2023年12月30日，分析最近30天有进行消费的用户。其中：宾客张先生最近一次消费间隔为18天。在该月总共消费了2次，总共消费金额是2021元。宾客王先生最近一次消费间隔为2天。在该月总共消费了5次，总共消费金额是10000元。宾客R、F、M值宾客ID宾客名称最近一次消费时间间隔（R）消费频率（F）消费金额（M）1张先先生2510000

2.根据RFM的阈值，对宾客进行分类阈值，又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。获得阈值，可以对RFM各值采取分区域评分，再计算各值平均数的方式，该方式会分为三个步骤：①给R、F、M各值按价值划分打分区间假设R、F、M各值按价值从小到大分为1-5分，其打分规则如下表所示：按价值打分最近一次消费时间间隔（R）消费频率（F）消费金额（M）120天以上1次1000元以内210-20天2次1000-1500元35-10天3次1500-3000元43-5天4次3000-5000元53天以内5次5000元以上

根据上表打分规则表，给两个宾客的RFM值进行打分，如下表所示。宾客IDR值F值M值R值打分F值打分M值打分1182202122322510000555

2.根据RFM的阈值，对宾客进行分类②计算价值的平均值打完分数后，分别计算R、F、M各打分值的平均值，结果如下表所示：宾客IDR值F值M值R值的价值F值的价值M值的价值1182202122322510000555价值平均值3.53.54

2.根据RFM的阈值，对宾客进行分类③用户分类将两个用户的RFM值与各值的平均值进行对比。如果宾客R值打分大于平均值，就标记该行的R值打分为“高”，反之标记为“低”。F、M值亦是同理。再将标记好的RFM高低值与用户分类规则表进行对比，可以得出用户属于哪种类别。宾客IDR值打分F值打分M值打分R值高低F值高低M值高低宾客分类1223低低低一般挽留宾客2555高高高重要价值宾客

任务工单任务描述下表是A酒店餐饮部宾客近一年RFM数据，请每位同学根据数据进行宾客类型分析，并提出营销建议，进行组内交流。A酒店餐饮部宾客RFM数据表宾客ID宾客名称最近一次消费时间间隔（R）消费频率（F）消费金额（M）1张先先女士360119984赵先生120319975周女先生7941996

任务工单任务描述假设R、F、M各值