业务痛点
连锁餐饮点餐场景下，选择困难与健康匹配面临的典型挑战。
1
选择困难、客单低
顾客面对菜单选择困难，倾向于点熟悉的低价单品，客单与复购难提升。
2
健康目标难落到菜品
减脂/增肌/控糖等目标难以转化为具体菜品组合，专业门槛高。
3
缺乏连续性
单次点餐与长期健康目标脱节，缺乏持续陪伴与计划。
4
菜单未按健康目标组织
菜单按品类而非健康目标组织，难以支撑精准推荐与营销。
解决方案概述
AI 点餐推荐助手以「采集(画像)→生成(计划)→推荐(菜品/周套餐)→下单→反馈→优化」为核心闭环：通过问诊建档建立顾客健康画像，AI 营养计划引擎依据健康目标生成营养计划，智能点餐推荐按规则引擎硬过滤+排序给出菜品与周套餐推荐（不杜撰价格与过敏原），覆盖会员付费订阅、健康打卡与召回营销，驱动客单与复购提升。LLM 仅做语言与意图层，确定性引擎负责推荐，无后端时回退规则模式可独立运行。
核心功能
覆盖画像到召回营销的 8 项核心能力。
问诊建档
采集顾客健康目标、偏好与禁忌，建立结构化健康画像。
营养计划引擎
依据减脂/增肌/控糖等目标生成营养计划与热量分配。
智能点餐推荐
规则引擎硬过滤+排序推荐菜品与周套餐，不杜撰价格与过敏原。
周套餐订阅
生成可订阅的周套餐方案，支撑会员付费与连续复购。
健康打卡
打卡与反馈持续优化画像与推荐，形成数据闭环。
召回营销
基于画像与打卡召回流失顾客，提升复购。
规则兜底
无后端时回退规则推荐模式，Demo 可独立运行。
后台管理
菜品/标签/营销活动后台维护，支撑运营。
6 步
闭环环节
规则+AI
推荐引擎
✓
周套餐
↑
复购目标