# 点菜喵

### 餐饮决策智能中枢

用AI重构3000亿点餐市场

AI驱动 · 多模态交互 · 智能调度 · 食安区块链

喵

## 三维导航

### 市场分析

### 核心痛点

### 产品定位

### 解决方案

## 市场环境分析

PEST模型解析餐饮数字化机遇

### 政策环境 (Political)

- 国家推动"互联网+"与服务业数字化转型
- 食品安全监管强化催生溯源需求
- 电子发票普及成为合规刚需
- 反垄断政策鼓励自建点餐渠道

### 经济环境 (Economic)

- 餐饮市场规模庞大但竞争激烈
- 人力、租金成本持续攀升
- 消费者追求便捷与效率
- 数字化转型投资增加

### 社会环境 (Sociocultural)

- 移动互联网深度渗透
- 95后占比超60%的扫码点餐原生用户
- 健康饮食趋势催生菜品溯源需求
- 消费习惯向自助化、个性化转变

### 技术环境 (Technological)

- 4G/5G网络为移动点餐提供基础
- 移动支付技术高度成熟
- AI与大数据应用兴起
- API生态繁荣促进系统集成

## 核心痛点分析

覆盖全链路角色（顾客、服务员、餐厅管理者、后厨）

维度 | 具体痛点 | 典型场景表现 | 量化影响
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顾客体验 | 等待时间过长 | 高峰时段排队点餐>15分钟 | 大部分顾客因等待流失
信息不透明 | 菜品售罄后被动告知，过敏源无标注 | 客诉源于信息差
个性化需求难满足 | 定制化口味传达错误，会员权益未识别 | 客单价降低12%
运营效率 | 人力成本高企 | 需专职点餐员3名/店（月成本>1.5万） | 人力占营收比超22%
流程协同低效 | 手写菜单传菜差错率>15% | 出餐速度下降40%
资源调度失衡 | 无法预测高峰时段备菜量 | 食材浪费率高达18%
管理决策 | 数据孤岛严重 | POS机/外卖平台/会员数据分离 | 决策延迟导致机会损失
经营分析盲区 | 热销菜品与利润菜品混淆 | 菜单更新失误率>35%
营销效果难追踪 | "满减活动"转化率依赖估算 | 促销成本浪费45%
合规风险 | 食安溯源缺位 | 无法提供食材供应商电子台账 | 违规处罚风险上升200%
支付安全漏洞 | 手写记录信用卡信息致泄露 | 每店年均盗刷损失¥8,000+
政策响应滞后 | 发票新规实施后无法即时开电子票 | 面临停业整改风险

## 用户场景分析

用户需求 = 用户画像 × 场景 × 关注目标

### 网红店排队体验优化

18-30岁年轻消费者，热衷社交媒体打卡

场景：网红餐厅现场排队40分钟，无座位、环境嘈杂

关注目标：缓解焦虑感 + 消磨碎片时间 + 提升期待感

#### 基本需求

实时预估排队进度（误差≤3分钟）

#### 期望需求

获取与餐厅相关的文化故事

#### 兴奋需求

AI生成专属等位剧情（用户自拍+趣味故事）

### 商务宴请智能策划

35-50岁企业高管/商务人士，需维护客户关系

场景：接待重要客户前的宴请方案策划

关注目标：展现文化涵养 + 精准匹配宾客偏好 + 降低决策成本

#### 基本需求

自动规避甲方公开忌口（如海鲜过敏）

#### 期望需求

生成可分享的电子宴请笺（附菜品文化解读）

#### 兴奋需求

席间实时推送「话题弹药」（如东坡肉上菜时触发苏轼冷知识）

### 个性化选餐决策

25-45岁家庭/朋友聚餐决策者，有明确忌口

场景：使用美团点餐时面对200+菜品

关注目标：10分钟内完成点餐 + 确保所有人满意 + 感知菜品价值

#### 基本需求

强制录入忌口（宗教/过敏/口味）自动屏蔽违规菜品

#### 期望需求

「一键优化」按钮（按价格/口味/上菜速度重新排序）

#### 兴奋需求

生成「共识型套餐」（AI解析历史订单：朋友聚餐85%选A+B+C组合）

## 产品定位

黄金圈法则：从为什么开始

### WHY

重构餐饮决策体验

连接顾客与商家的数字化桥梁

让每次点餐都成为幸福感决策

### HOW

- AI驱动的智能推荐引擎
- 多模态交互菜单系统
- 实时数据分析与决策支持
- 全链路食品安全溯源

### WHAT

- 顾客端：微信小程序/H5
- 商家管理端：Web后台
- 厨显终端：专用设备
- 三端协同的智能点餐系统

## 解决方案

端到端的智能点餐生态系统

### 顾客端功能

- 智能菜单浏览：图文+视频展示菜品
- 个性化推荐：基于历史偏好和场景
- 多人协作点餐：实时共享购物车
- 一键下单支付：支持主流支付方式
- 订单实时追踪：从下单到上菜全流程

### 商家管理端

- 菜单智能管理：时段菜单、促销设置
- 实时订单看板：状态监控与异常预警
- 经营数据分析：热销/利润菜品分析
- 会员精准营销：沉睡客户唤醒策略
- 库存销量联动：智能采购预测

### 厨显终端系统

- 智能订单分派：基于厨房负载动态调整
- 生产进度追踪：实时状态可视化
- 食材溯源管理：区块链记录全流程
- 异常处理机制：缺货自动通知替换
- 绩效数据分析：厨师效率与菜品评价

### 核心技术优势

- AI推荐引擎：提升客单价19%
- 量子调度算法：出餐速度提升40%
- 区块链溯源：食品安全零事故
- 边缘计算架构：高峰并发99.99%可用
- 联邦学习模型：隐私保护下数据共享

## 技术架构

分层模型与核心技术栈

### 智能层

AI推荐引擎 · 负荷预测模型 · 情感计算 · 计算机视觉

TensorFlow/PyTorch · OpenCV · 自研算法

多模态学习模型融合菜品特征、用户画像和环境因素

### 业务层

订单管理 · 支付网关 · 库存调度 · 会员系统

Spring Cloud · Kafka · Redis · MySQL

分布式事务处理保证订单一致性

### 数据层

实时数仓 · 知识图谱 · 区块链 · 联邦学习

Hadoop · Neo4j · Hyperledger · FATE

食安区块链实现全流程可追溯

### 基础设施层

容器化部署 · 微服务架构 · 负载均衡 · 自动扩缩容

Kubernetes · Docker · AWS/GCP

高可用架构保证99.99%服务可用性

## 商业模式

盈利飞轮与市场策略

SAAS订阅
交易佣金
数据服务
增值功能
点菜喵

### 市场进入策略

高端餐厅

标杆案例打造

连锁品牌

规模化部署

下沉市场

轻量版普及

## 项目团队

专业多元的核心执行团队

### 贺子权 0235646

产品负责人

### 严燕 0235648

技术架构师

### 吴智超 0235615

后端开发

### 廖仓 0235614

前端开发

### 喻妍 02356

UI/UX设计师

## 开启智能餐饮新时代

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项目团队：贺子权 · 严燕 · 吴智超 · 廖仓 · 喻妍