【AI推荐系统核心架构】▍智能决策引擎mermaid
graph TD A[顾客画像] --> B(消费行为分析) B --> C[实时库存数据] C --> D{智能推荐算法} D --> E[个性化菜单]
数据融合：整合历史订单、时段偏好、季节因素等12个维度的数据
动态调优：类似"智优达大数据分析：通信用户行为优化网络资源配置"的技术路径
▍三大提效机制
情境化推荐
家庭聚餐自动推送多人套餐
商务宴请优先展示高价酒水
智能搭售策略
主菜 推荐搭配 提升客单价
麻辣火锅 冰镇酸梅汤+红糖糍粑
+3
8%
牛排套餐 红酒+蘑菇汤 +45%
库存联动系统
实时同步后厨库存
临期食材优先推荐
【落地四步法】步骤1：数据基建python
# 菜品数据ETL示例 import pandas as pd menu_data = pd.read_excel(" 菜单.xlsx") menu_data["推荐权重"] = menu_data["销量"]*0.6 + menu_data["毛利"]*0.4
步骤2：算法配置
新客采用"热门榜单+高毛利"组合策略
老客启用协同过滤推荐
步骤3：硬件部署
设备 功能 成本
扫码点餐平板 顾客自助浏览推荐菜品 ¥299/台
厨房显示屏 实时接收智能订单 ¥1,200/台
步骤4：人员培训
服务员转型为"美食顾问"
后厨建立动态备货机制
【效益分析】
某连锁餐饮实施案例：
客单价提升：¥68 → ¥82 (+20.6%)
翻台率提高：2.1次/天 → 2.5次/天
人力成本下降：3名点餐员转为巡台服务