Úvod
Odvětví rozvozu jídla zažívá obrovský růst díky platformám jako Uber Eats, DoorDash nebo DámeJídlo, které propojují restaurace s miliony zákazníků. Restaurace i platformy musí rozumět tržním dynamikám, zákaznickým preferencím a konkurenci, aby si udržely náskok.
Náš klient, startup zaměřený na rozvoz jídla, nás oslovil s cílem vytvořit pokročilý systém sběru dat o restauracích z předních platforem pro rozvoz jídla. Požadoval detailní informace o menu, cenách, recenzích a hodnocení zákazníků. Díky využití AI řešení jsme zároveň poskytli SWOT analýzu založenou na zákaznických recenzích, která klientovi pomohla optimalizovat strategie a nabídky.
Výzva
Klient měl následující cíle:
- Komplexní sběr dat o restauracích – zahrnující menu, ceny, polohy, hodnocení a recenze z platforem jako Uber Eats a DoorDash.
- Analýza sentimentu zákazníků – využití recenzí k identifikaci silných a slabých stránek restaurací, příležitostí a hrozeb.
- Porovnání konkurence – hodnocení výkonu restaurací podle jejich popularity, cen a hodnocení.
- Data pro expanzi na nové trhy – získání regionálních přehledů pro identifikaci oblastí s vysokou poptávkou po konkrétních typech kuchyní nebo cenových kategoriích.
- Škálovatelnost a dynamické aktualizace – zajištění, že data zůstanou aktuální, protože nabídky, ceny a recenze se mění velmi rychle.
Naše řešení
Navrhli jsme přizpůsobený systém, který kombinoval pokročilé techniky webového scrapingu a analytické schopnosti AI, aby splnil všechny požadavky klienta:
1. Web scraping pro data o restauracích
- Vyvinuli jsme na míru šité nástroje pro scraping, které extrahovaly komplexní data z platforem pro rozvoz jídla:
- Názvy restaurací, polohy a typ kuchyně.
- Položky menu, popisy a ceny.
- Recenze zákazníků, hvězdičková hodnocení a celkový počet objednávek.
- Promo akce nebo slevy.
- Denně jsme zpracovali data z více než 10 000 restaurací, což zajistilo široké pokrytí různých regionů a typů kuchyně.
2. AI-poháněná SWOT analýza
- Pomocí zpracování přirozeného jazyka (NLP) jsme analyzovali zákaznické recenze a extrahovali klíčové poznatky:
- Silné stránky: Oblíbená jídla, rychlost rozvozu, vysoká kvalita jídla.
- Slabé stránky: Stížnosti na balení, zpoždění rozvozu, malé porce.
- Příležitosti: Trendy nebo neuspokojené poptávky, například zdravější možnosti nebo nové kuchyně.
- Hrozby: Konkurence s lepšími cenami nebo službami.
- Tato analýza poskytla klientovi konkrétní kroky ke zlepšení restaurací a zákaznických služeb.
3. Zpracování a vizualizace dat
- Data jsme vyčistili, strukturovali a konsolidovali do hlavní databáze, což umožnilo snadnou analýzu.
- Vytvořili jsme interaktivní dashboardy, které klientovi umožnily sledovat popularitu restaurací, cenové trendy a sentiment zákazníků.
4. Dynamické aktualizace
- Implementovali jsme automatizované plány scrapingů, které denně aktualizovaly databázi.
- Jakmile se změnily nabídky, ceny nebo recenze, data byla okamžitě aktualizována, aby klient pracoval vždy s nejaktuálnějšími informacemi.
5. Regionální a konkurenční analýza
- Data byla segmentována podle regionu a typu kuchyně, což umožnilo snadnou identifikaci tržních příležitostí.
- Modul benchmarking srovnával výkon restaurací s konkurencí, což klientovi umožnilo optimalizovat jejich cenovou strategii a nabídky.
Výsledky
1. Lepší porozumění trhu
- Klient získal detailní přehled o 10 000+ restauracích, včetně zákaznických recenzí a klíčových metrik výkonu, což umožnilo lepší rozhodování.
2. Optimalizace partnerství s restauracemi
- Díky SWOT analýze klient posílil spolupráci s úspěšnými restauracemi a identifikoval oblasti ke zlepšení u méně výkonných partnerů.
3. Konkurenční výhoda díky datům
- Klient využil benchmarking k úpravě cenových strategií a promo akcí, čímž si zlepšil pozici na trhu.
4. Úspora času a nákladů
- Automatizace nahradila manuální procesy, což klientovi ušetřilo desítky hodin týdně a snížilo náklady na sběr dat.
5. Úspěšná expanze na nové trhy
- Regionální analýza pomohla klientovi identifikovat nové příležitosti, což vedlo k úspěšné expanzi do dvou nových měst během šesti měsíců.
Vyjádření klienta
„Řešení od AW Data Scraping nám umožnilo úplně jiný pohled na analýzu restaurací. AI-poháněná SWOT analýza byla obzvlášť užitečná při identifikaci silných stránek a příležitostí, které bychom jinak přehlédli. Jejich služba je klíčovou součástí našeho růstu.“
Závěr
Tato případová studie ukazuje, jak kombinace webového scrapingu a analytických schopností AI může transformovat rozhodování v odvětví rozvozu jídla. Naše řešení umožnilo klientovi sbírat data o restauracích, provádět SWOT analýzy na základě zákaznických recenzí a využít tato data k optimalizaci partnerství, zlepšení spokojenosti zákazníků a expanzi na nové trhy.
Pokud potřebujete podobné řešení pro sběr a analýzu dat v oblasti rozvozu jídla nebo restaurací, kontaktujte nás a zjistěte, jak vám můžeme pomoci.