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签约 | 抢鲜到携手观远数据,智能BI赋能外卖平台持续性增长

2019-09-20 点击:1899

进入流量分红时代后,粗放式的管理方式已经不能满足外卖平台长期发展的需要,品牌需要依靠数据分析来解决库存和销售增长的瓶颈。

近日,国内新的互联网订购平台“先发制人”(隶属于深圳蓝速科技有限公司)与广元数据达成合作,希望通过广元D智能数据BI解决方案实现平台在开发过程中的应用。阿塔。对于销售、产品、会员等主要场景的需求分析,业务持续增长。

对于排队的餐饮品牌来说,外卖是一个很少涉及的环节。主要原因是交货老化问题无法解决。“刚冲到”刚看到这个市场缺口。针对这一痛点,中央厨房在各大商务区联合生产,仅覆盖方圆500米范围内,既保证了食品口感的一致性,又改善了配送。衰老。

尽管该模型非常新颖,但推进过程充满了挑战。有必要认识到,希望帮助合作的外包品牌实现快速盈利,必须在商店,产品选择和客户关系维护中使用数据。挖掘和分析可以实现成本降低和效率提升,并改善消费者体验。

这一次,与关元数据合作,希望通过关元的“AI + BI”智能数据分析解决方案,有助于捕捉快速变化的用户和市场需求,消除信息岛和业务差距,拉数据。价值链实现了线上和线下的深度整合,加速了品牌升级和数字化转型。

销售分析委员会

实时控制销售数据并监控异常结果

对于餐饮行业来说,及时调整总结很重要,而每天去盘点菜品的销售情况以及各渠道的销售额又是一件工作量很大的事,通过观远数据销售分析模型,抢鲜到营销运营团队可以随时获悉每个渠道的销售额、目标的完成率、店铺排名以及活动前后差异等数据,从而采取针对性措施去提升业绩。

菜品分析模型

监测不同菜品的销售贡献率,找出最佳菜品搭配

由于在抢鲜到平台不同品牌、不同的菜品品类都由平台统一规划营销运营,因此如何构建最优的菜品体系,打造爆品,是抢鲜到平台面临的新挑战。观远数据通过销售数据的深度分析,实时反馈关键菜品的贡献度,新品的推广情况,不同季节菜品的销售表现,并通过菜品交叉分析模型给到平台最优的搭配建议,及时调整菜单体系。

会员分析模型

提高存量的消费频次

通过观远会员分析模型,抢鲜到运营团队可以刻画自己的会员画像,并根据已知的客户属性和习惯,有计划的开展会员营销活动提升会员消费频次。

通过观远数据智能BI产品赋能,抢鲜到将不断提升企业的精细化运营能力和供应链响应速度,推动公司与入驻品牌实现持续盈利增长。

客户说

数据分析让我们从一个外卖品牌发展为一个外卖平台成为可能。选择观远数据主要是看中他是一种轻量级平台,并且有比较全面的零售行业解决方案,不仅可以满足我们当下对于销售、商品、会员等场景的分析需求,也可以支撑我们中长期发展规划。

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