流量红利时代过后，粗放式的经营方式已经不能满足外卖平台长足发展的需求，品牌更需要依赖数据分析去解决存量和销售增长的瓶颈。

近日，国内新型互联网点餐平台“抢鲜到”（隶属于深圳蓝色速度科技有限公司）与观远数据达成合作，希望通过观远数据智能BI解决方案，实现平台在发展过程中对于销售、产品、会员等各大场景数据分析的需求，实现业务的持续增长。

抢鲜到是基于深圳蓝色速度科技有限公司原有连锁餐饮品牌义泰昌的基础上，再次创新成立的新品牌，旨在整合头部优质餐饮品牌，为消费者提供精品餐饮及十余分钟送达的极致外卖体验，并已经获得红杉资本近亿元A轮投资。

对于排队火爆的餐饮品牌来说，外卖是他们很少涉足的版块。究其原因，主要是无法解决配送时效问题。“抢鲜到”刚好看到了这块市场空白，针对这一痛点，在各大商圈建立中央厨房联合生产，只覆盖半径500米内区域配送，既保证了餐品口味一致性，又提升了配送时效。

虽然模式很新颖，推进的过程却充满了挑战，抢鲜到认识到，想要帮助合作的外卖品牌实现快速盈利，必须利用数据在门店、选品、以及顾客关系维护等场景进行深度挖掘和分析，才能实现降本增效，改善消费者体验。

而此次与观远数据合作，就是希望通过观远“AI+BI”智能数据分析方案，帮助抢鲜到适应快速变化的用户及市场需求，消除信息孤岛与业务鸿沟，拉通数据价值链，实现线上线下深度融合，加快实现品牌升级和数字化转型。

数据分析解决方案

销售分析看板：实时掌控销售数据，监测异常结果

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。

外卖平台数据分析方案咨询：shopbi2018