مجموعة من المطاعم تنتج كمية هائلة من بيانات التوصيل – لكنها مبعثرة بين منصات متعددة ومؤسسات مختلفة، بتنسيقات غير متوافقة. والنتيجة: يدير المدير من خلال جداول بيانات تم تجميعها يدويًا، مع تأخر أسبوعين. تجميع هذه البيانات هو أقوى محرك قيادة يتم الاستهانة به في المطاعم متعددة المواقع.
مشكلة البيانات المشتتة. لدى أوبر إيتس لوحة معلومات خاصة به، و لدى ديلفيرو رو لوحة معلومات خاصة به، و لدى جست إيت أيضًا. اضرب ذلك في خمس مؤسسات، و ستحصل على خمس عشرة مصدر بيانات لا يتحدثون نفس اللغة. إعادة لصق كل هذا يدويًا يستغرق وقتًا طويلاً، و هو مصدر للأخطاء، و دائمًا ما يكون متأخرًا عن الواقع الميداني.
ما الذي يغيره تجميع البيانات. البيانات المجمعة هي رؤية واحدة تجمع جميع المنصات والمواقع، وتتحدث في الوقت الفعلي. ننتقل من إعداد التقارير الرجعية إلى القيادة. أخيرًا، نتمكن من الإجابة على أسئلة بسيطة ولكنها مكلفة للغاية حتى الآن: أي موقع يعاني من أدائه؟ أي منصة هي الأكثر ربحية لدي؟ أي طبق يبيع بشكل جيد في كل مكان باستثناء مكان واحد؟
الأسئلة التي تسمح للبيانات المجمعة بالإجابة عليها. بدون تجميع، تعتمد هذه القرارات على الحدس. مع تجميعها، تعتمد على الحقائق:
- أي منصة تجلب لي أكبر ربح بعد خصم العمولة؟
- أي مؤسسة لديها متوسط سلة تسوق منخفض، ولماذا؟
- في أي أوقات يزدحم كل موقع، وكيف يمكن إعادة توزيع الموارد؟
- أي طبق هو الأكثر مبيعًا في مكان آخر ولكنه غير موجود في قائمة الطعام المحلية؟
دور الذكاء الاصطناعي في التحليل. بالإضافة إلى التجميع، يوفر التحليل المعزز الوقت: تحديد تلقائيًا موقعًا يميل معدل النزاعات فيه، والإشارة إلى طبق انخفضت مبيعاته، والتوصية بتعديل قائمة الطعام. Fooderise تدمج تحليلات ذكاء اصطناعي تحول الكم الهائل من البيانات إلى إشارات قابلة للتنفيذ، بدلاً من ترك المدير يبحث في الجداول.
المؤشرات التي يجب تجميعها على الاعتبار الأولوية.
| المؤشر | القرار الذي يتم اتخاذه |
|---|---|
| الإيرادات الصافية لكل منصة وموقع | تحديد وجود المنصات |
| متوسط سلة التسوق | تحسين قوائم الطعام والمبيعات الإضافية |
| ساعات الذروة لكل موقع | تحديد حجم الفرق |
| معدل النزاعات | استهداف مشاكل الجودة والتعبئة والتغليف |
| المنتجات الرائجة والمنخفضة المبيعات لكل موقع | توحيد وتنظيف قوائم الطعام |
من لوحة المعلومات إلى القرار. البيانات ذات قيمة فقط بالقرارات التي تثيرها. قم بإنشاء عادة: مراجعة أسبوعية للمؤشرات المجمعة، وتحديد أفضل امرين أو ثلاثة أمور مكلفة، ووضع خطة عمل مستهدفة. تجميع البيانات له قيمة فقط إذا كان يغذي روتينًا لاتخاذ القرارات.
حماية هذه البيانات. تجميع بيانات التوصيل يعني أيضًا التعامل مع بيانات العملاء الخاضعة لقواعد حماية البيانات العامة (GDPR). يفضل حلًا أوروبيًا مع استضافة في أوروبا ووثيقة موافقة جهة بيانات - وهي نقطة يتوافق معها Fooderise بشكل طبيعي.
الخلاصة. تجميع بيانات التوصيل لمجموعة من المطاعم يعني استبدال الحدس والجداول المتأخرة بقيادة قائمة على الحقائق وفي الوقت الفعلي. Fooderise تجمع المنصات والمواقع في رؤية واحدة مع تحليلات ذكاء اصطناعي، مع احترام قواعد حماية البيانات العامة، وتقدم فترة تجريبية لمدة 14 يومًا بدون بطاقة ائتمان لقياس الفائدة على بياناتك الخاصة.
Rejoignez la communauté Fooderise
Recevez plus de conseils comme celui-ci directement sur WhatsApp. Gratuit, sans spam.
Rejoindre la chaîneUne correction ou une suggestion ?
Vous êtes éditeur, restaurateur ou expert du secteur et vous repérez une information à corriger ou à compléter ? Aidez-nous à tenir cet article à jour.
Proposer une amélioration