Wie Food-Delivery-Apps von Big-Data-Analysen profitieren

Der Trend zur Online-Bestellung von Lebensmitteln schreitet im heutigen digitalen Ökosystem immer weiter voran. Essensliefer-Apps sind im Wesentlichen zu einem festen Bestandteil unseres täglichen Lebensstils geworden. Infolgedessen investieren Unternehmen schnell riesige Summen in Big-Data-Analysen. Grundsätzlich treibt Big Data die Geschäftsstrategie basierend auf der Datenerfassung voran.

Darüber hinaus können Big-Data-Analysen Echtzeitdaten wie Bestellhäufigkeit, Nachbestellung, Straßenverkehr, Restaurantpräferenzen usw. erfassen und die Lieferzeit des Kunden genau einschätzen. Darüber hinaus kann man mit Big Data die Auswirkungen dieser Faktoren auf die Kundenbindung vorhersagen und so vorbeugende Maßnahmen zur Verbesserung der Kundendatenbank ergreifen.

„Big Data Analytics berichtete GrubHub, dass es zwischen 2013 und 2015 einen Sprung von 46 Millionen US-Dollar an Big-Data-Investitionen in die Lieferbranche auf 1 Milliarde US-Dollar gab. Lebensmittel.“

Dieser Anstieg war exponentiell und wird voraussichtlich anhalten. Die Apps ermöglichten außerdem 5 Millionen aktiven Gästen und 30.000 Restaurantabhebungen, tägliche Dienstleistungen und Bestellungen zu erhalten. (Zitat aus: techaheadcorp.com.)

Wie werden Analysen bei der Entwicklung von Essensliefer-Apps eingesetzt?

Datenanalyse und Datenwissenschaft sind in der Lebensmittelindustrie nützlich, um Kundenzufriedenheit, Preise, Markenwert oder -popularität, Produktqualität, Produktpopularität, Marktsituation usw. zu messen.

Entwicklung einer App für die Lieferung von Lebensmitteln – Bildquelle: businessofapps.com; Danke! Bewerten Sie das Kundenverhalten

Durch die Anwendung von Big Data Analytics können Sie die Kundeninteraktion mit Ihrer Marke messen. Darüber hinaus Ihre Leistung bei der Essenslieferung und das Kundenfeedback; können alle mit der Big Data Analytics-Software analysiert werden.

Die Big Data Analytics-Software hilft dabei, alle auf verschiedenen Social-Media-Plattformen eingegangenen Markenbewertungen und Kommentare zu sammeln und zu interpretieren. Twitter, Instagram, Facebook und Forum-Kommentarseiten sind die häufigsten sozialen Zielplattformen. Daher hilft es CEOs und Marketingexperten, Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der bereitgestellten Daten zu treffen.

Verbessern Sie Lieferzeit und Rentabilität

Die Bestimmung und Optimierung von Zeit und Rentabilität wird durch die Einbeziehung von Datenwissenschaft und Analyse in den Prozess zum Kinderspiel. Wenn Umstände eintreten, kann ein Unternehmen daher schnell entscheiden, wie es auf die aktuelle Situation reagieren und diese positiv gestalten möchte. Darüber hinaus wird die Berücksichtigung der Bedürfnisse und Wünsche eines Kunden dazu ermutigt, pünktlich und wie geplant zu liefern.

Der Essenslieferdienst und seine Kunden sollen ihr Essen sofort erhalten, was eine Win-Win-Situation für alle darstellt.

Standortbezogene Datenanalyse

Analytics-Tools werden verwendet, um standortbezogene Daten zu sammeln, wie z. B. den Standort des Benutzers, die Lieferzeit und den Standort des Restaurants. Diese Daten werden verwendet, um den Lieferprozess zu optimieren, indem Lieferzeiten vorhergesagt, Gebiete und Zeiträume mit hoher Nachfrage identifiziert und Lieferrouten optimiert werden.

Leistungsanalyse

Analysetools werden verwendet, um die App-Leistung zu verfolgen, einschließlich App-Abstürze, Reaktionszeiten und Serververfügbarkeit. Diese Daten optimieren die Anwendungsleistung, indem sie Engpässe identifizieren und beheben.

Steigern Sie den Liefer-ROI

Zuvor nutzten mehrere große Player in den Vereinigten Staaten, wie Starbucks, McDonald's und andere, Big-Data-Analysen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Sie sammeln Daten darüber, was und wann der Kunde seine Bestellungen aufgibt. Es stellt sich die Frage: „Brauchen sie personalisierte Angebote oder nicht?“

Diese Fragen helfen den Diensten dabei, den Kunden genau das zu liefern, was sie brauchen und welche Art der Essenslieferung sie bevorzugen. Datenanalysen helfen Unternehmen, Trends zu verstehen und ihre Lern- (und Erfolgs-)Strategie auf der Grundlage der neuesten Trends und Vorlieben zu entwickeln.

Warenkorbanalyse

Bei der Warenkorbanalyse geht es darum, das wahrscheinlichste Verhalten des Kunden vorherzusagen. Diese Analyse wird auf der Grundlage der Einkaufshistorie und der im Warenkorb des Kunden vorhandenen Artikel durchgeführt.

Basierend auf den Ergebnissen dieser Analyse können den Kunden Kombiangebote angekündigt werden, die sie zu mehr Käufen animieren und die Kundenzufriedenheit gewährleisten, indem sie ihre Bestellentscheidung erleichtern.

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