广州至上海冷冻物流专线 冷冻运输 口碑推荐

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广东踏信冷链物流自有及长期合作车辆有700余台，其中包括箱式车、超长车、冷藏车等各型车辆。可根据客户产品特点及运输要求提供不同车辆，且所有在踏信合作的车辆均与踏信签有严格的合作合同。具体运作参照《运输业务标准操作程序》2001年3月版的“汽车运输的审核程序”、“公路运输回程车发运管理”及“货物运输安全及风险管理”内容，以及运输联盟方案，能充分保障客户所运货物安全准时到达及回单及时、准确、完整。

另外还包括位置选择和餐厅设计以及营销领域，连锁餐厅正在使用大数据分析来识别进行业务扩展的适当地点。例如，Yelp为餐馆提供关于位置的智能数据（顾客偏好、交通模式、存在类似的餐厅等）、当地的趣味地点、以及跨地域的商业活动趋势。规划者使用这些数据，判断可能的业务增长，来对地点进行排名。在餐厅内部，经营者正部署传感器，可以探测到各种各样的影响顾客的因素，如光线、声音、以及顾客的座位选择。通过分析客户在餐厅座位的选择密度，Cava Grill注意到，顾客喜欢坐在光线较好的地方：晴天时倾向于窗边，雨天时倾向于室内。利用这一发现，管理者学会了根据天气调整照明，以提升客户用餐体验。

而餐饮公司正通过社交媒体与顾客进行实时交流。企业管理其在社交媒体平台上的印象很重要，因为他们可以做到影响一个餐厅相较于其他餐厅的评级和地位。品牌在网上的声誉影响顾客的感知风险、期望水平、以及前往或者订餐的决策。公司甚至可以分析竞争对手在社交媒体平台上的相对受欢迎程度，来看看他们是否遗漏了扩大服务范围的机会，失去了竞争优势。此外，餐厅还能获得在餐厅网站或在线地图上的浏览量和“点击量”的信息，来获得客户参与模式(Lanz & Berry, 2019)。

餐馆经常收集销售数据、供应链数据、来自美国邮政服务的数据、人口和竞争数据，来了解当前客户的需求和行为，以及如何与他们重新接触。例如，为了获得一个准确的消费者画像，达美乐的分析师研究了他们的内部数据。达美乐公司企业信息服务副总裁德尤利克(Dan Djuric)说：他们有这种能力，可以“观察居住在一个家庭中的多个消费者，了解谁是主要的买家，谁会对我们的优惠券做出反应，重要的是，了解他们对于我们渠道的反应。”除了内部数据分析团队，像美团大脑这样的SaaS软件公司，通过结构化顾客的评价来服务餐饮企业。它们帮助餐厅识别其优点和缺点、总体客户印象、客户忠诚度、以及菜肴受欢迎程度的变化。

使用非结构化数据进行探索性分析

在食品质量控制方面，食品加工商可以获取第三方数据(Twitter, Yelp)，并使用关键词和标签进行分析，以对他们的包装工艺及冷链管理进行改进。例如，Twitter上的许多客户抱怨有些牛肉吃起来味道不好，还有怪的气味(Mishra & Singh, 2018)。这些投诉提醒加工商注意低效的包装方法和产品加工中的潜在问题。连锁餐厅还通过在与餐厅品牌相关的社交媒体活动中，标记“食物中毒”或“生的”等关键词来跟踪社交媒体活动，以确定食品质量问题。一家物流服务商的副总裁指出，来自社交媒体的数据可以帮助连锁店，在出现质量和安全问题时“瞄准潜在的活动热点”。例如，监控社交数据就帮助Chipotle，在几年前爆发大肠杆菌疫情时，迅速关闭了相关地区的门店。连锁餐厅也在利用大数据控制食品质量和口感(Mishra et al，2017)。例如,Cheesecake工厂采用IBM的分析服务来识别和去除不符合质量和一致性标准的原料。

再比如在便利餐厅搜索中，拥有海量数据的搜索平台，正尝试更好地组织他们的非结构化记录，以提高用户体验。例如，为服务内容和服务供应商打标记，美团平台使用自然语言处理程序制作了超过10万个标签。他们自制的情绪分析工具使用了20多个情绪标签，提供很多信息更**的情绪评分。这些标签是专门为休闲产业设计的，因此提供比其他泛型算法更合适的特征刻画。此外，美团平台还计划为客户提供便利化的搜索引擎，该引擎将找到附近相关服务以及简要描述每个服务提供者。这样，客户就不再需要点击进入每一家餐厅，来自己浏览内容。他们可以根据美团平台自然语言处理程序生成的摘要做出有效决策。搜索引擎可以通过分析客户的输入-搜索词、用户信息、位置信息-来确定用户感兴趣的服务特征。然后它将客户的喜好与服务商的标签相匹配，搜寻到合适的服务提供商。后，它将使用自然语言为每一个合适的供应商生成一个快速的概要简介。

使用非结构化数据进行针对性及探索性分析

使用非结构化数据，主要可以进行探索性分析，针对性分析可以作为一个选项。主要体现在菜单设计方面，社交媒体为餐厅提供了大量的数据，以使餐厅经营者产生洞察力。

根据一家物流服务商副总裁的介绍，该行业的许多从业者都处于将非结构化的社交媒体数据结构化的早期阶段。他指出，一些品牌正在创建“控制中心”来跟踪社交媒体上的客户发言。例如，一家物流服务商正在使用来自Instagram和Twitter等平台上的客户评论和趋势信息的数据，来预测商品数量（针对性分析），并识别和纠正潜在问题，比如食品安全（探索性分析）。在另一个案例中，麦当劳使用工具，让每个特许经营者可以接触到利润率、销售额等数据，因此商店可以决定哪些产品应该推广、撤下或合并。