数字化趋势下客如云系统如何赋能餐企?

爱上半导体 2023-10-03 08:03

数字化是所有餐饮企业避不开的一个话题。

时至今日,无论是开小餐馆的个体户老板还是经营大型连锁餐饮品牌的企业家,即使没看过一本数字化的书,没参加过一场数字化营销的培训课程,至少也会在朋友圈看过几篇数字化的爆文,或在抖音上刷过几个讲餐企数字化的短视频。

然而,近几年来很多企业为数字化砸了不少钱,花大价钱买了一堆数字化工具,投入大量人力物力财力,但并没有真正解决业务问题。很多餐饮老板对于数字化仍处在迷茫和探索阶段。

对于广大餐饮人来说,数字化为什么重要?餐企数字化转型之路到底该怎么走?

餐饮行业数字化趋势是必然

毫无疑问,餐饮行业的数字化趋势是必然的。

首先从消费者的消费惯来看,数字化已经深度渗透到餐饮消费的方方面面。现如今,拉个微信群,先分享几个美食店铺链接再决定吃什么,这几乎已经成了聚餐时的标配。特别是年轻人到餐厅吃饭,几乎都是先在点评网站或者抖音、小红书等平台上查看,门店口碑评价、团购活动成为选择标准,这种趋势倒逼餐饮人必须不断创新与时俱进,拥抱数字化经营,才能拴住食客的心。

从餐饮业发展的历史来看,无数成功先例证明了:谁先理解运用数字化,谁就能抢占市场先机。

比如在内卷严重的火锅类目,2014-2016年间国内诞生了一批成功的全国性连锁品牌——大龙燚、小龙坎、蜀大侠等,它们迅速出圈的原因就是抓住了移动互联网发展的早期红利,而2018年左右出现的很多新网红品牌,则抓住了抖音短视频从起步走向成熟阶段的巨大红利。对于这些企业来说,和房租、人工、食材等成本一样,数字化支出已经属于固定支出的重要部分。

选择最合适的数字化运营系统工具是关键

数字化运营系统工具是推进餐企数字化落地的基础,也是必需品。数字化的重要性很多餐饮老板都知道,但是目前市场上软件系统服务商数量众多,选择用什么类型及哪一家服务商,就成为了数字化能否成功的关键问题。

对于餐饮数字化运营系统工具的选择,需要遵循两大原则:

一看平台硬实力,选择有巨头背书、资源雄厚、功能齐全的头部平台,产品服务更加完整,质量有保障。比如阿里生态公司之一的客如云,便是当前广受欢迎的餐饮数字化运营系统之一。

客如云成立于2012年,深耕餐饮管理系统11年,业务覆盖2000+县市,累计服务超过138万商家。2023年8月,客如云与美味不用等实现融合,成为了一家服务能力更强,产品运营体系更加全面的餐饮服务商,为商家提供集点餐、收银、支付、报表、小程序、会员营销、抖音代运营、直播带货、供应链等全流程的产品和服务,解决餐饮商家从前厅到后厨,从运营到管理的问题,为商家带来更大的价值。

二看系统和企业自身的适配性。平台实力只是一方面,盲目选择并不可取,只有适合自己的,才是最好的。客如云的服务面覆盖正餐、快餐、小吃、茶饮等各品类的大、中、小商家,可针对不同商家提供定制化产品和服务。不管什么类型的企业,都能借助客如云实现数字化转型升级。

近几年来,客如云已帮助多家知名餐饮品牌成功完成数字化升级,并在业绩上实现大幅度的提升。比如有“烤肉界天花板”之称的西塔老太太,自2020年首次引入客如云系统以来,与客如云累计合作门店149家,累计沉淀会员超170万,自然入会率高达63%。还有2022年火爆全网的年度现象级品牌——大楚家枣子糕,其爆火的背后也有客如云不小的功劳。在选择与客如云合作后,大楚家枣子糕的门店会员量和营业额都得到了指数级提升,每月能新增超3000个储值会员,单月营业额超20万元,储值金额突破30万元。

客如云数字化系统如何赋能餐企?

客如云自成立以来,一直致力于为餐饮企业赋能,帮助提升餐饮门店的经营效率。客如云能为餐饮商家带来三个方面的价值:

1、省钱

降低运营成本是实现盈利的关键。客如云提供的数智化整体解决方案,可实现收银、支付、传菜、外卖、报表统计等全业务流程数字化,很多传统人工操作的业务都可被数字化工具取代,帮助企业节省了大量的人力成本,降能提效。

2、省事

很多餐企老板头疼的一个问题就是,餐饮数字化涉及到的领域多而杂,一般的系统服务商很难全部覆盖到,因此需要对接很多不同的平台或不同的服务商,管理起来增加了很多麻烦。而客如云数智化管理系统功能全面,经营管理、员工管理、财税管理、菜品管理、会员管理、供应链、报表管理、经营参谋等门店运营的所有维度都可以覆盖,商家购买一套系统,可以解决多个运营管理难题,比如统一对接外卖、抖音代运营、直播发券等热门功能,客如云系统都可以直接搞定,让商家省心、安心。

盈利

数字化的最终目的,还是要帮助企业实现增收盈利。客如云接入了高德地图、支付宝、饿了么、抖音、小红书等热门流量平台,通过多渠道获客引流,再结合多种运营手段提升会员入会率和复购率,公私域联动解决了企业获客难、留客难的问题。

数字化发展成为行业大势所趋,餐饮企业应该如何抓住这波浪潮?服务138万+商家的客如云,已经给我们提供了答案。


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    应用范围广:这款芯片广泛应用于自动化控制设备、电力监测控制、测量检测仪器仪表、电教设备、智能家电、医疗检测设备、车用仪表及工控自动化等领域。
  • [完结11章]技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统
    大家好,今天我将给大家分享关于如何开发一个数据库系统的知识,将从0到1手把手带着一步步去开发这个项目,希望我的分享对大家的学习和工作有所帮助,如果有不足的地方还请大家多多指正。

    一、什么是数据库系统
    数据库系统一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员构成 

    二、数据库管理系统的主要功能包括
    数据定义功能:DBMS提供数据定义语言(Data Definition Language,DDL),用户通过它可以方便地对数据库中的对象进行定义
    数据组织、存储和管理:DBMS要分类组织、存储和管理各种数据,包括数据字典、用户数据、数据的存取路径等。
    数据操纵功能:DBMS提-供数据操纵语言(Data Manipulation Language,DML),用户可以使用DML操纵数据,实现对数据库的基本操作,如查询、插入、删除和修改等
    数据库的事务管理和运行管理:数据库在建立、运用和维护时由数据管理系统统一管理、统一控制,以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用以及发生故障后的系统恢复
    数据库建立和维护功能:数据库初始数据的输入、转换功能,数据库的转储、恢复功能,数据库的重组织功能和性能监视、分析功能等。

    三、数据库系统结构
    1.1模式(概念模式或逻辑模式)
    定义:数据库中全体数据的逻辑结构特征的描述,是所有用户的公用数据库结构。

    特性:

    一个数据库只有一个模式
    模式与应用程序无关,只是数据的一个框架
    1.2子模式(外模式或用户模式)
    定义:数据库用户所见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是用户所用的数据库结构

    特性:

    子模式是模式的子集
    一个数据库有多个子模式,每个用户至少使用一个子模式
    同一个用户可以使用不同的子模式,每个子模式可为不同的用户所用
    1.3内模式(存储模式)
    定义:是数据物理结构和存储方法的描述。它是整个数据库的最低层结构的表示。

    特性:

    一个数据库只有一个内模式,内模式对用户透明
    一个数据库由多种文件组成,如用户数据文件,索引文件及系统文件
    内模式设计直接影响数据库的性能

    以下是开发流程:
    在idea中构建如下几个子模块工程:
    @PostMapping("/doLogin")
    @ApiOperation(value = "一键注册登录接口", notes = "一键注册登录接口", httpMethod = "POST")
    public GraceJSONResult doLogin(HttpServletRequest request,
                                   HttpServletResponse response,
                                   @RequestBody @Valid RegisterLoginBO registerLoginBO,
                                   BindingResult result);
    验证的字段上方可以写一些相关的注解,系统识别后会自动检查
    RegisterLoginBO.java
    public class RegisterLoginBO {

        @NotBlank(message = "手机号不能为空")
        private String mobile;
        @NotBlank(message = "短信验证码不能为空")
        private String smsCode;

        public String getMobile() {
            return mobile;
        }

        public void setMobile(String mobile) {
            this.mobile = mobile;
        }

        public String getSmsCode() {
            return smsCode;
        }

        public void setSmsCode(String smsCode) {
            this.smsCode = smsCode;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "RegisterLoginBO{" +
                    "mobile='" + mobile + '\'' +
                    ", smsCode='" + smsCode + '\'' +
                    '}';
        }
    }

    如果校验有问题,那么可以直接获得并且放回给前端即可。
    BaseController.java
    /**
     * 验证beanBO中的字段错误信息
     * @param result
     * @return
     */
    public Map<String, String> getErrors(BindingResult result) {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        List<FieldError> errorList = result.getFieldErrors();
        for (FieldError error : errorList) {
            // 发生验证错误所对应的某一个属性
            String errorField = error.getField();
            // 验证错误的信息
            String errorMsg = error.getDefaultMessage();
            map.put(errorField, errorMsg);
        }
        return map;
    }
    一般来说,admin系统不会有主动注册功能,账号都是分配的,那么默认就会存在一个基本账户,这也是预先通过代码生成用户名和密码的。直接手动生成即可:
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>

    同理,查询操作也是类似JPA的操作,再继承Repository后直接使用其内置api即可:
    FriendLinkMngControllerApi.java
    @PostMapping("getFriendLinkList")
    @ApiOperation(value = "查询友情链接列表", notes = "查询友情链接列表", httpMethod = "POST")
    public GraceJSONResult getFriendLinkList();
    首先可以在数据库通过写sql脚本实现查询
    SELECT
    c.id as commentId,
    c.father_id as fatherId,
    c.article_id as articleId,
    c.comment_user_id as commentUserId,
    c.comment_user_nickname as commentUserNickname,
    c.content as content,
    c.create_time as createTime,
    f.comment_user_nickname as quoteUserNickname,
    f.content as quoteContent
    FROM
    comments c
    LEFT JOIN
    comments f
    on
    c.father_id = f.id
    WHERE
    c.article_id = '2006117B57WRZGHH'
    order by
    c.create_time
    desc
    目前我们所搭建的eureka是单机单实例的注册中心,如果挂了,那么整个微服务体系完全不可以,这是不应该的,所以为了实现eureka的高可用,我们可以搭建集群。
    在进行集群构建之前,大家先参照目前的eureka再去构建一个一模一样的工程,可以取名为 springcloud-eureka-cluster。
    为集群中各个eureka节点配置host
    eureka:
      instance:
        hostname: eureka-cluster-${port:7001}    # 集群中每个eureka的名字都要唯一
      # 自定义eureka集群中另外的两个端口号
      other-node-port2: ${p2:7002}
      other-node-port3: ${p3:7003}
      client:
    #    register-with-eureka: false
    #    fetch-registry: false
        service-url:
          # 集群中的每个eureka单实例,都需要相互注册到其他的节点,在此填入集群中其他eureka的地址进行相互注册
          defaultZone: http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port2}:${eureka.other-node-port2}/eureka/,http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port3}:${eureka.other-node-port3}/eureka/
    我们自己测试的时候时间可以设置为10秒内有10次,我认定非法请求,直接限制这个ip访问15秒,15秒后释放。(像有的网站会出现二维码让你扫描通过,或者手机验证码或者人机交互判断你当前是否是人还是机器,因为有可能是爬虫请求)
    开发步骤:
    首先在yml中设置基本参数:
    @Override
    public Object run() throws ZuulException {
        System.out.println("执行【IP黑名单】Zuul过滤器...");

        // 获得上下文对象requestContext
        RequestContext requestContext = RequestContext.getCurrentContext();
        HttpServletRequest request = requestContext.getRequest();

        // 获得ip
        String ip = IPUtil.getRequestIp(request);

        /**
         * 需求:
         * 判断ip在10秒内请求的次数是否超过10次,
         * 如果超过,则限制访问15秒,15秒过后再放行
         */
        final String ipRedisKey = "zuul-ip:" + ip;
        final String ipRedisLimitKey = "zuul-ip-limit:" + ip;

        // 获得剩余的限制时间
        long limitLeftTime = redis.ttl(ipRedisLimitKey);
        // 如果剩余时间还存在,说明这个ip不能访问,继续等待
        if (limitLeftTime > 0) {
            stopRequest(requestContext);
            return null;
        }

        // 在redis中累加ip的请求访问次数
        long requestCounts = redis.increment(ipRedisKey, 1);

        // 从0开始计算请求次数,初期访问为1,则设置过期时间,也就是连续请求的间隔时间
        if (requestCounts == 1) {
            redis.expire(ipRedisKey, timeInterval);
        }

        // 如果还能取得到请求次数,说明用户连续请求的次数落在10秒内
        // 一旦请求次数超过了连续访问的次数,则需要限制这个ip了
        if (requestCounts > continueCounts) {
            // 限制ip访问一段时间
            redis.set(ipRedisLimitKey, ipRedisLimitKey, limitTimes);

            stopRequest(requestContext);
        }

        return null;
    }

    private void stopRequest(RequestContext requestContext){
        // 停止继续向下路由,禁止请求通信
        requestContext.setSendZuulResponse(false);
        requestContext.setResponseStatusCode(200);
        String result = JsonUtils.objectToJson(
                GraceJSONResult.errorCustom(
                        ResponseStatusEnum.SYSTEM_ERROR_BLACK_IP));
        requestContext.setResponseBody(result);
        requestContext.getResponse().setCharacterEncoding("utf-8");
        requestContext.getResponse().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);
    }
    上面这些都是通过不同key要执行多次才能得到结果,一般来说我们会使用es的aggs功能做聚合统计,会更好。
    通过一个脚本来统计男女数量:
    POST http://192.168.1.203:9200/fans/_doc/_search
    {
        "size": 0,
        "query":{
            "match":{
                "writerId":"201116760SMSZT2W"
            }
        },
        "aggs": {
            "counts": {
                "terms": {
                    "field": "sex"
                }
            }
        }
    }

    以下就是数据库系统开发的整个流程讲解,感谢大家的阅读

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