疫情过后，餐饮行业无疑迎来大爆发，国家统计局数据显示，餐饮市场收入总规模已超越2019年同期，各大上市餐饮企业的2023年半年报业绩同样喜人，营收利润期实现双增长，2023年前8个月餐饮大盘实现5年来最好成绩。 行业强势复苏的背后也是全面加剧的竞争。餐饮创业开启生存竞速赛，大量企业被市场淘汰，对比近3年数据，除中式正餐、火锅、烧烤，其他品类的人均消费皆出现不同幅度的下降趋势，餐饮品牌提升营业利润普遍面临压力。数字化正成为餐饮业转型升级的重要途径，中国连锁经营协会的数据显示，目前近2/3的头部餐饮企业高度认可数字化转型的必要性，在规模化发展过程中，进入深水区的餐饮品牌企业通过利用新型技术手段降本增效，扩大利润收入。
餐饮“人”的经营：粗放管理VS精细运营
随着移动互联网技术发展，数字化对餐饮企业并不陌生，几乎所有的餐饮连锁品牌企业都已经实现扫码点餐与支付，也有不少餐饮品牌通过抖音等直播平台等渠道通过线上营销吸引年轻消费者，主要解决餐企前端运营的交易与营销数字化，然而餐饮数字化包括的方面很多，还有后端管理的数字化。
作为劳动密集型产业，除了菜品研发，餐饮企业品牌综合竞争力很大程度依赖于对“人”的管理，精细化人力运营才是餐饮行业最重要的基本功。然而，现实却是受制于传统管理模式，很多餐饮企业对人的管理仍属于粗放型管理。
1、业务离线，信息滞后
餐饮企业人事管理方面，员工“入、离、调、转”的人事信息数据，很多还处于传统的纸质文档管理，或者事后录入系统，同时餐饮人员流动频繁，很多时候新员工已经跑了，可能入职信息都还未交接清楚，人员信息资料储存与查阅不便。总部与门店之间数据与信息难以实时共享，人事信息稽核效率低下，人员岗位编制、用工风险无法及时管控。数据信息获取不利导致总部对一线管理不可视，门店监管缺位，无法满足总部人力资源业务数据整合需求，支持品牌战略层面组织扩张、人员扩充变革决策与要求。
2、数据分散，难以量化
餐饮企业发展，伴随着门店数量极速上升，跨区域、多门店，海量人力资源数据的统计与汇总带来巨大的管理成本，受限于人为处理的难度与准确度。”餐饮数字化的核心是以人效数据为核心，传统人力运营方式在数据统计工作量和准确度上都极其困难，更别说进一步实现人效的量化分析，比如数据不一，在排班或是考勤上若是出现错漏现象，排查起来将会耗费大量的时间和人力，薪资核算中相关的考勤、调岗/调薪、职级等靠手工调取的时间成本与错漏风险。
餐饮行业数字化目的在于利用技术手段，将餐饮企业的生产、管理、交易、决策等各个方面从“低效人工操作”转变为“智能系统运行”，规避因人力低效、人性懒惰、人为错漏而造成执行不力问题。
构建数据驱动的餐饮人力运营模式
未来餐饮行业管理与决策模式将从经验依赖型向数据驱动型转型。随着餐饮数字化的逐步完善，其价值将从前端营销逐步延伸到后端成本管控，尤其是人力成本与人效管理。以数字化工具为基础，管是门店规模增长还是人效增长，帮助餐饮商家做增长与提效，提升餐饮企业的管理质量和管理效率。
数据驱动的人力运营将主要集中在两方面：一是，用数字化手段来提高人力效率，降低人工与管理成本。二是，从劳动力配置、人效优化等方面，帮助企业利用好数据，通过进一步分析与洞察，提升人效，增加利润，实现“3个人拿4个人的钱干5个人的活”的效果。
对于大规模连锁餐饮，数据驱动人力运营的前提是有完整、准确、实时的组织人员数据获取的能力，以及数据洞察分析能力，很多大型餐饮连锁品牌通过引入数字化人力资源管理系统工具来实现这一目标，比如，九毛九、呷哺呷哺、遇见小面、塔斯汀等餐饮企业都牵手国内知名数字化HR系统品牌红海云，那么餐饮品牌企业如何通过数字化HR系统建立数据驱动的人力运营呢？
1)业务在线化：传统餐饮门店大部分一线人力业务流程及盘点都是依赖店长线下操作，门店、人、工具、流程等要素变动都会影响数据的有效性。数据驱动的前提是实现餐饮企业总部及所有门店员工数据在“入、转、调、离”每个环节的沉淀，即业务在线化。餐饮企业通过红海云这类数字化HR系统平台搭建，强化总部对门店组织人事统一化、合规化、标准化管理，人事业务全流程在线管理，完整记录员工入职、合同、异动、假勤、薪资、离职等信息动态，提升管理效率，减少信息错漏、滞后带来的人事风险。
2)组织数字化：数据在大型连锁餐饮企业内部充分应用最大的障碍在于企业组织跨区域、多门店经营，信息分散且标准不一，在运营过程中总部对各门店数据进行收集汇总之后，需要对齐数据口径和使用范围才能进行下一步的分析，同时，还需与企业经营业绩系统数据进一步打通，才能最大化发挥人力资源数据价值，赋能业务。 数字化HR系统通过门店可视化管控帮助餐饮企业实现组织数字化，比如红海云HR系统帮助餐饮企业建立所有门店独立信息档案集，持总部集中管控档案的信息数据和查阅权限，方便高效开展包括人事异动、考勤工时、健康证、劳动合同等信息稽核工作，帮助连锁餐饮企业完善门店合规监督管理，通过门店组织地图，总部可以直观查看品牌所有门店组织架构、区域分布，以及各门店的人员编制及人才储备情况。
3）数据智能化：餐饮企业尤其需要关注经营与人效数据分析与测算，大多数餐饮企业并不是不愿意使用这些数据，而是不知道该怎么用这些数据，依靠人工统计与分析，工作量巨大且数据准确度与科学性都难以保证这些数据，而且精细化数据分析与测算并不是通过Excel的简单公式就能实现，而是需要通过智能数据模型，如果通过人工，至少需要几天甚至更长周期，而智能化数据模型分析只需要30分钟就搞定，这种即时性让散乱的人力数据形成对经营决策有价值的依据，释放人力数据效能。比如红海云HR系统通过预置丰富的人效分析指标和分析模型，自动实现人力资源数据统计与分析，可视化数据看板直观呈现各门店人效分析，帮助管理层精准定位人效问题，快速制定人效优化决策。
一些餐饮人力运营需要重点关注的数据指标：
日/月人效 通过对比分析门店每日排班人数与营业额情况，以此诊断门店每日/每月实际用人是否符合人效指标要求，每日排班班次是否合理，固定员工与小时工配比是否合理，最小时间单位可以聚焦到每半小时。 对门店来说，排太多人上班，会降低人效，拉高用人成本，而排太少人上班，可能会人手不足而导致服务效率、质量下降，甚至会影响员工满意度，要基于门店经营情况合理规划人员上班，才能最大化人效。
人时营业额 即员工每工作小时内实现的销售额，这个指标用于评估餐饮员工产出能力和工作效率。计算公式是：SPMH=营业额÷工时，行业标杆是160块钱一小时。
门店人均产值 餐饮企业每位员工创造的平均营业额。它是衡量员工生产力和企业经营效率的重要指标。餐饮人均产值的具体数值会受到多种因素的影响，包括企业规模、餐厅类型、地区经济水平等。 通常来说，餐饮人均产值在不同类型的餐饮企业和地区可能会有较大的差异。以下是一些一般情况下的人均产值范围—— 快餐店：一般人均产值较低，通常在每位员工每天数百至一千元不等。 中档餐厅：人均产值相对较高，通常在每位员工每天数千元至一万元之间。 高端餐厅：人均产值可能更高，通常在每位员工每天一万元以上。
门店老员工保有率 老员工保有率，主要用来平衡门店老员工和新员工的比例，对餐饮企业健康运营和持续发展至关重要。餐饮行业人员流动性高，一般司龄2年以上即可符合老员工标准，企业还是要结合具体的门店经营需要和人力资源策略来制定合理的老员工保有率。
门店人员流失率 门店人员流失率是指餐饮门店中员工离职或流失的比例。高员工流失率可能会对餐饮门店的运营产生负面影响，包括成本增加、员工培训和招聘的频繁重复、服务质量下降等。根据行业统计和调查，一般认为门店人员流失率在20%到30%之间是较为常见的。
门店工资率 工资率是指员工的工资占总营业额的比例。它是衡量人力成本占据营业收入的重要指标。正常的工资率范围因地区、行业和经营模式的不同而有所差异。一般来说，餐饮门店的工资率应该在20%到40%之间较为常见。
不论是业务在线化，还是组织数字化，最终目的是要实现餐饮人力资源数据智能、协同共享、决策赋能等，一是要能实现业务可控，通过数据异常分析，提前做好业务预警。比如员工健康证信息异常、用工劳动风险提示等；二是，结合历史数据与经验数据，通过更精细的数据颗粒度和维度分析，比如门店每日理论用人实际用人对比分析、人均产值环比分析等，管理层在线洞察餐饮企业各区域门店人均效能、人力排班是否适配业务需求，及时优化调整人力决策，提升营运效率。
