海底撈：無微不“智”的服務

吳蓓宏

1994年，張勇在四川開起了第一家海底撈火鍋店。多年后，海底撈已做成全國直營連鎖，還把店開到了海外。截至2019年底，海底撈的全球門店數量達到了768家，擁有5，473萬會員和10萬員工。

門店數量、會員數量的激增使得原來的系統速度遲緩?？焖僭鲩L的背后必然要有相應的數字化新基建作為底層支撐。2016年海底撈開始將核心業務系統陸續上云；2018年，它和阿里云合作搭建數據中臺、業務中臺和移動中臺的基礎架構，并在此基礎上升級海底撈超級App，重構會員體系，同年在北京開設了第一家智慧餐廳，采用自動配鍋機、智能傳菜機器人和智能廚房管理系統；2020年計劃完成核心業務系統的全部上云，將自動配鍋機和智能傳菜機器人推向數百家門店。在餐飲行業的數智化方面，海底撈已然走在了前列。

從“海底撈”到“云上撈” 海底撈經過20多年的發展，已建立了各種各樣的系統，包括點餐收銀、會員管理、供應商管理、庫存管理等136個系統。但是所有這些系統在2016年之前都不是部署在云上，而是在傳統的IDC機房里，擴展比較困難，故障率較高，容易遭受DoS攻擊，造成網絡擁堵。

2016年，海底撈決定上云。上云之后，網絡服務能力增強了數倍，基礎設施的故障基本沒有了，效率得到了很大提升。

線下極致服務向線上延伸 海底撈向來以極致服務聞名。不過對于傳統餐飲店而言，一般只有在顧客到店消費時，才會跟顧客產生連接，當顧客離店，這種連接就中止了。而現在餐飲品牌除了線下服務，還可以通過線上的方式來觸達他們，與顧客有更多的互動。

無論顧客是通過Pad端還是超級App端或其他端口登錄點餐，他的每一次消費信息都會沉淀在數據中臺系統中，并產生一些個性化的會員標簽，比如愛吃辣，喜歡素食等。這樣顧客到了海底撈全國任何一家店，服務員登錄系統，就立刻能知道他的偏好，提供細致入微的服務。

大中臺、小前臺 海底撈雖然早已建立了數字化系統，但是這些系統早期都是孤立的煙囪式系統，相互沒有打通，存在諸多重疊和冗余。數據得不到及時更新，業務無法實時協同，總部高管層也不能準確把握所有門店的動態。

2018年海底撈在與阿里云合作超級App項目時做了一件很重要的事，就是搭建業務中臺和數據中臺架構。其中，業務中臺是把各項業務中通用的能力沉淀下來，供各個小前臺統一調用，非常便捷。今后前臺開發了新的業務，也可以很方便地擴展。

數據驅動精細化運營 除了在業務中臺上搭建各種應用之外，海底撈近幾年還有一項很重要的工作就是將散落在各個系統的數據抽取集成，注入數據中臺。數據中臺的作用首先是統一存儲，把各個業務系統產生的數據先標準化，集成為各種各樣的主數據，像菜品的主數據、門店的主數據，然后把主數據用終端API的能力提供給各業務方，實現跨部門、跨系統的數據共享。

比如，海底撈的數據中臺將來自各個端口的會員數據匯總沉淀、分析處理，生成了各種各樣的會員標簽。海底撈的會員運營部可以在業務中臺的營銷中心里勾選這些標簽，圈定自己想要觸達的客群，通過系統自動對他們做精準營銷。

智能算法提高決策效率 2018年，海底撈推出首家智慧餐廳，探索用數字化、智能化的手段來提升顧客體驗、降本增效、保障食品安全。

自動配鍋機通過對原料、輔料、鮮料的精準化配置，可以配出私人定制的鍋底；智能菜品倉庫保持0～4℃的恒溫，由機械臂自動采貨傳菜；“智能要貨”算法可以預測銷量和實時跟蹤庫存。

另外，在門店選址方面，海底撈與阿里云、高德合作進行大數據智能選址，根據人口密度、人群消費層次、門店分布、周圍餐飲和購物設施、交通便利程度等因素綜合評估，提高選址成功的概率。

餐飲企業的數智化是一條艱辛之路?，F在，海底撈已經擁有了一個良好的底層基礎——架構在云端的數據中臺和業務中臺，可以支撐今后業務的飛速發展和對消費趨勢、競爭環境的準確把握。隨著技術的發展，全產業數智化的推進，海底撈將實現服務從無微不至到無微不“智”的跨越。