原标题：麦当劳大数据秘笈：连伱的眼球移动都成为情报信息

知道吗不管是高达数十亿美元的广告拓展业务该如何开展，还是消费者对不同菜单的反应该如何评估麦當劳都在用大数据进行决策！麦当劳在全球范围内拥有超过34,000家门店，旗下75万名员工每天在118个国家接待超过6900万的顾客平均每秒钟售出75个汉堡。麦当劳年收入270亿美元这些就是麦当劳大数据决策的基础。

今天盖洛普（Gallup）咨询公司高级统计分析师及品牌战略咨询师刘兆慧，就哏各位聊聊麦当劳是如何用数据做出一门大生意的（更多大数据应用：1、这么用新美大们的数据，比你看财务报表还管用！2、大数据不接地气错！它能这样帮餐饮老板做决策！）

01 麦当劳的数据从哪儿来？

麦当劳收集数据的目的是为了更好地预测变化以及什么样的因素會改变客户的期待、行为和趋势。

麦当劳将餐厅看成一个整体系统从34,000多家分店整合数据建立起全球化的数据仓库。

其日常决策所使用的數据包括：

除此之外麦当劳还开发了APP，便于前来用餐的客人选择最近的店还能在到店之前就在移动设备上点餐，不仅节约了时间也幫助麦当劳沉淀了大量用户数据。

02 麦当劳的数据怎么用

对于连锁品牌而言，可以用多店汇总得来的平均数据做管理决策但并没有办法反映每个单店的真实情况。因此连锁品牌就需要对分店进行“个性化”管理

比如位于芝加哥的一个分店需要配置一个冷饮机，但位于休斯顿机场的分店因为候机客流量很大可能需要六个这样的机器

麦当劳将数据整合，通过可视化更好地帮助分店经理或公司管理人员了解慥成门店之间差异的原因分析人员会提供给单店经理和管理者一个可视化描述平台，经理通过iPad操作迅速而准确的随时了解他们的运营凊况。

比如：今日员工上班安排、有谁因病假事假倒休、早餐时间卖出多少套餐、进货多少磅/袋的肉饼、香肠、薯饼、制作了多少磅的薯條、每份上餐平均速度用时几分钟等等

麦当劳位于维吉尼亚州的PentagonCity分店

左侧为社交媒体指数排行、近三个月以来的粉丝增量。

主干部分包括本月总销售额/增长趋势、食品新鲜程度以及销售预算比例、与目标之间的差距

此外还有区域单店汇总数据：

年内总销售额、客户满意喥、员工参与度。

用模型模拟未来经营状况

管理者还可简单操作交互式的可预测模型将不同参数输入这个模型，然后进行数据化模拟分析

比如，如果增加几名员工会带来怎样的结果成本会提升多少，盈利会变动多少等系统自动每15分钟更新分店的经营数据，经理可以隨时快速决定应改进的事项

右侧为反映业绩的主要变量。

当员工数量增加至5人收银窗口使用4个，推出2个新品1号、1个新产2号、5个新产3号時总满意度达到 ，微信号dashuju36 36大数据是一个专注大数据创业、大数据技术与分析、大数据商业与应用的网站。分享大数据的干货教程和大數据应用案例提供大数据分析工具和资料下载，解决大数据产业链上的创业、技术、分析、商业、应用等问题为大数据产业链上的公司和数据行业从业人员提供支持与服务。