想像餐廳有一個「奶茶預測系統」，可以建議你在什麼時候、什麼樣的客人組合，奶茶會賣得最好！這不再是夢想。智慧POS新創iCHEF，跟擁有拉亞漢堡品牌的森邦集團、清大服務科學研究所及微軟Azure攜手合作，切入餐廳資料大數據分析。
iCHEF從2月開始與10家森邦集團旗下新品牌「堤諾比薩Tino's Pizza Café」直營門市合作，預計7月會對外分享大數據導入成果，最終希望把大數據科技普及至上千家中小型餐廳，將餐廳顧客的用餐行為「潛規則」，全部雲端自動化，讓小餐廳也可以很容易了解消費者的消費模式，進而設計出最適合消費者用餐習慣的菜單。
iCHEF共同創辦人暨行銷長程開佑指出，目前只有大公司有能力做大數據分析，是時代讓小餐廳也擁有大數據分析的能力了。然而，大數據分析除了有餐廳資料之外，更需要深入研究餐廳產業的知識和消費者行為，才能分析出最有洞察力的結果。
iCHEF投入研發經費到清大服務科學研究所中，由森邦集團的堤諾比薩授權餐廳資料，大數據專家也會到場實地研究消費者行為，再運用微軟的大數據分析平台做分析，洞察發現將無償提供給堤諾比薩的加盟主，創造四贏結果。
（圖說：iCHEF與森邦集團、清大服務科學研究所、微軟Azure合作開發餐廳大數據。圖片來源：郭芝榕攝影。）
森邦集團旗下有600多家門市，為什麼從堤諾比蕯先開始？
森邦集團總經理特助徐沛源說，「如果現在不做，以後就會有其他人做！」從堤諾比蕯開始，因為它是兩年的新品牌，已經擴張到中國、東南亞市場，型態也很適合桌邊點餐，希望可以提升加盟主的科技力。6月前會開4家以上，下半年再開4至5家加盟店，現有的加盟店再轉換成新的系統，預計年底前會有15至20家門市導入這個大數據專案計畫，並在接下來兩年內積極拓展東協與東亞市場。
大數據不是很多資料，而是豐富的資料
台灣微軟雲端事業開發副總經理周旺墩說，以前在決定電腦規則時是寫程式，但是資料本身有相關性，一定比例下它就會發生什麼。市場最有興趣的是預測，什麼事情即將發生？例如天氣改變，備料就要改變。有了歷史資料就可以預測並產生模型，可以自動調整模型的參數和關連時，就可以發現未來，得到趨近行為的結果，可以應用在很多地方。
周旺墩指出，過去連鎖大公司才能做大的運算，知道什麼客群的貢獻最高，但不是每家餐飲業都可以做得到。分析客單價時可能會發現有趣的現象，例如只要有人點麻辣類的產品，客單價會提高。數據可以把資料和經驗轉成每個人都可得到的經驗，找出標準化的服務，並做出客戶喜歡的東西。
清華大學服務科技與管理中心主任徐茉莉（Galit Shmueli）說，「大數據在全世界都是個流行語，台灣對大數據的認知還在很早期的階段，重是要真的創造出資料的價值，我們會先從問問題開始，才知道商業機會在哪裡。」
她進一步指出，建立專業領域的大數據分析模型並不容易，會先導入餐廳資料、交易資料、政府開放資料中的天氣、旅客、旅遊地點、捷運交通資訊等等，透過機器學習演算法慢慢探索和修正，才能找出有用的關聯性。「如果我們發現餐廳賣出很多咖啡，跟它開門的時間有關的話，就可以建議其他餐廳。」
清大服務科學研究所助理教授雷松亞（Soumya Ray）指出，「大數據不是很多資料，它是很豐富的資料。包括我們週日要賣多少？這跟下雨、冷、很多韓國旅客可能都有關係。」假設一家餐廳一天來客數是150到200人，一個月約3000筆資料，3個月有1萬筆交易，就大約會有4萬筆的資料點。這是累積起來的微小資料，這跟每個行為動作有關，這一秒他坐在這裡，用這個信用卡付費都有很多關連。
清大研究團隊將用服務科學和大數據分析技術，找出「飢餓前菜現象」，例如在上完前菜後半小時拿到主餐的客人，比起10至20分鐘拿到主餐的客人，增加60%追加甜點的機率。如果真的研究出關聯性，就可以在POS App中自動提示服務生，要在什麼時間點上菜，可以提高餐廳的營收。
建立台灣大數據生態體系
對iCHEF來說，這筆投資也是值得的，可以擴張新的商業模式。把從堤諾比薩發現的「潛規則公式」放在iCHEF POS平台上訓練，開發出多種新功能，提供給使用iCHEF POS App的餐廳付費使用。這一方面可以幫助iCHEF的B2B軟體服務更加平台化，更能把這個模式擴張至東南亞及日本等海外市場。5月中也剛拿到科技部補助166萬元研究經費，將全數投入清大服務科學研究。
程開佑說，「iCHEF先拋磗引玉，希望讓台灣變成全世界大數據的研發中心！」台灣服務業很大，但是大部分都是小事業，沒有能力使用大數據、分析資料等科技。如果沒人投入經費做研究的話，也發展不出新的商業模式，隨著更多人投入及投資大數據研究，研究單位也培力一群資料科學和服務科學的人才，創造新的事業，然後得到投資，有了正向循環，才能建立新的大數據生態體系。
