中国外卖产业的持续快速增长，不仅方便了广大民众的生活，也推动了餐饮产业的线上线下融合发展，为餐饮行业发展注入了新动能。比如，坐在办公室里点一杯咖啡，从下单到餐品上门可能仅需 30 分钟。外卖在一定程度上改变了大家的生活，它让我们知道吃喝玩乐比从前更简单了。
的确，外卖盛行最主要原因是便捷，它能为人们节省更多时间。连锁餐饮品牌提供在线点餐时又该如何提供更好的服务，以获取更多顾客呢？
节约时间无疑是至关重要的一点。如何从技术角度满足整个服务的动态变化，收集更多个性化的用户数据和业务数据，依靠数据指导来节约线上点餐时间、品牌制餐 & 配送时间，让顾客更快一步吃到原汁原味、质量可靠的餐品——这是一个巨大的挑战，也是 AI 赋能连锁餐饮品牌全场景线上点餐的极大优势。
赋能餐饮，线上精准营销
根植于传统餐饮行业，又具备纯天然互联网基因，外卖行业的人工智能应用无疑是走在前列的。这也成为外卖平台突破竞争，并构筑高竞争壁垒的杀手锏。
对连锁餐饮品牌而言，如何搭建自己的平台壁垒，与成熟的外卖平台争得一席之地？利用前沿 AI 科技赋能线上商城显得尤为重要，而精准营销则是赢得用户线上外卖体验满意度中非常重要的一环。通常从以下三个角度，品牌可以抓住与用户交互的关键触点，促进最终订单的成交。
1）最爱推荐
根据历史购买记录和购买频率，结合餐品的多种标签，如风格、口味等，推荐同款或同类餐品，引导用户完成餐品的选购。这样既能避免线上客户流失、提升浏览顾客的成单率，又能让用户获得「我最懂你」的贴心体验。
2）组合推荐
将大数据汇聚后进行综合分析，根据顾客最常购买的餐品搭配，设计推出不同的最佳 / 优惠活动组合。根据当前用户偏好餐品的标签（如每周每日三餐设置不同组合）进行关联推荐，既可以满足用户的需要、提高用户选购餐品的效率，又能提升客单价促进销售额提升。
3）加购推荐
预设不同的优惠促销单品或组合，在顾客支付前，根据其历史下单情况，分析其可能存在的其他餐品需求（如夏季餐品配冷饮），在顾客提交订单前弹出加购提醒。采用场景化的营销，既能避免对顾客过多的打扰，又尽可能地在既存需求的情况下带动销售、提升客单价，整体提升营销效果和顾客体验。
当 AI 机器学习朝着「比用户自己更懂用户」的目标持续不断进行训练，AI 算法将更深入地了解用户的兴趣偏好和行为习惯。在合适的时间、合适的场景下出现，进行最合适的推荐，让 AI 赋能连锁品牌线上商城进行更优秀的营销。
赋能外卖，优化门店选址
与电商不同的是，外卖是线上、线下相结合，所有提供服务的店铺都是实体的。连锁餐饮品牌外卖订单最优选址方案取决于三个时间的准确测算：订单等待时长、制餐时长、取送餐路线时长。
如何在用户周边众多连锁门店和用户之间找出配送最优解，这便需要依靠人工智能进行非常复杂的计算。如今，外卖竞争核心要素将是依托尖端技术的优质服务体验，而竞争关键实际上就在于配送时效，这是影响用户体验差异化的最重点所在。那么，AI是如何赋能连锁餐饮品牌线上外卖订单门店选址的呢？
很多连锁餐饮品牌在计算当前取餐时长时，由于无法获取线下实时订单的完成情况，导致计算不精确。为了优化排队、履约时间，门店可通过摄像头依法合规地收集线下排队数据、线上「正在购买」数据，结合门店制餐效率，通过实时数据、历史数据规律进行建模，精准评估剩余订单等待时长、门店制餐能力和制餐时效，将一些线上订单分配到履约压力较小的门店，优先当前线下订单的制作。
同时，品牌会根据不同门店的实时履约压力，给予不同的优惠政策，在用户主动参与的通路上刺激其分流下单（如履约压力较大的门店优惠力度较轻、履约压力较小的门店优惠活动满满），从而实现线上订单与线下生意错峰并行，削弱门店线下排队带来的不良体验影响。
另外，品牌需要高效测量目标收货地址周边的门店路径距离，根据特殊天气需求做到提前预测，确保供需最佳匹配，这样就能以最佳方式盘活闲置资源。通过结合特殊天气、不同路径规划等维度，合理、快速地分配订单，为门店外卖运营降本增效的同时，也大大提升了消费者体验。
依托于强大的大数据技术、运筹优化和机器学习，外卖平台得以完成从线上点单到线下配送的各个环节。
人工智能渗透进了线上餐饮业的各个环节：用户下单时的智能推荐算法；外卖配送过程中的策略、调度算法、定价系统；无人配送用到的的自动驾驶技术；骑手智能耳机里的语音识别、人脸识别技术；应用于客服系统的知识图谱等。
未来，AI 也将在更多领域赋能连锁餐饮品牌自营商城全场景线上点餐，为线上餐饮行业拓宽坦途。
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