廣州至天津冷凍物流列表 冷凍貨運 重質量講信譽

 廣州至天津冷凍物流列表 冷凍貨運 重質量講信譽

廣東踏信冷鏈物流有限公司與物流有限公司是一家集普貨,冷藏冷凍的物流公司，是一家從事跨省市公路貨物運輸和倉儲的服務性企業。公司實力雄厚，擁有多年的營運經驗。公司在倉儲部現擁有5000平方米倉庫，冷藏冷凍倉庫1000平方，倉儲能力達5000余噸。設有多個和儲運網點，自備貨運車輛30余輛（5T-30T），網絡合同車100輛，另有多輛危險品車輛，備有市區通行證可隨時為您提供市內短駁，零擔快運業務，設有標準市內倉庫備有各類鏟車等裝卸設備。

另一個例子是，Fig & Olive做了一個“我們想你”的活動，免費提供crostini（烤面包片）給過去30天沒有來過的客人。該活動的結果是，300次訪問和超過36000美元的銷售額，7倍于這個項目本身的成本。其他鼓勵顧客光顧的方法還有，預訂時有針對性的折扣，或當他們靠近餐廳的時候，推送免費的停車券到手機上。

除了市場活動，社交媒體也一樣為餐廳提供大量的數據，以生成對顧客的洞察。例如，為了獲得**的客戶畫像，HC公司使用內部機器學習以及深度學習的模型。HC的首席信息官表示，他們的模型可以預測顧客對菜肴的興趣，從而提供個性化的推薦。

另外在生產和庫存管理方面，農戶通過分析環境因素，和從中游供應商以及分銷商處收到的需求數據來優化對農作物的選擇。加工商根據中下游客戶的需求預測，優化產能和配置庫存。例如，一家大型物流服務商的分析副總裁描述了他的公司為供應商提供的一個儀表盤，可以顯示“他們的產品在不同地區和不同鏈條上的使用地點和使用數量。”

在中間環節，為了優化產品補充時間和分銷路線，一家的物流服務商業務發展副總裁描述了他們如何將客戶公司的需求端數據、供應商方面的供應端數據，與天氣預報、政策發布（例如，解除封鎖、產能利用率限制或COVID-19期間的其他限制）和當地事件等外部信息相結合。通過從大數據和市場分析中收集的信息，可以讓分銷商“預測產品需要在某個地區內的哪個位置銷售”。

在下游，餐廳通過更好地跟蹤廚房庫存，來優化采購決策和庫存管理。一家供應鏈公司的供應鏈總監指出，她的公司使用一個儀表盤，合并分銷中心的庫存、發票和“活動”數據，以準確跟蹤庫存。這些儀表盤支持按州、地區和產品來比較當前和歷史庫存水平。庫存管理系統可以設置提醒來訂購食材，預測庫存可以維持多久，并減少浪費。類似地，我們采訪的一個大型物流商，為其客戶提供了一個用于連鎖店和分銷商的儀表板，詳細描述了庫存水平、商品新鮮度、價格、以及產品采購不匹配及不合格的信息。他們還利用這些信息開發出一種采購工具，使供應商與產品規格相匹配。

使用結構化數據進行探索性分析

這種分析方式可以應用在餐廳的預測和管理需求中，當行業中使用的需求預測模型通常十分簡單時（例如，簡單的基于excel的模型），一些連鎖店開始將機器學習應用到過去的產品銷售數據中，以搜索產品的需求特征，這樣可以更好地預測未來產品的需求。他們希望將這種學習應用于構建相關的產品模型，以用于預測含有特定組合的新產品的需求。

在線餐廳信息和即時社交媒體數據，可以幫助餐廳了解顧客到達模式和推動客戶行為。比如谷歌的餐廳信息頁面，顯示了餐廳的平均繁忙程度（每天的哪幾個小時繁忙？一周的哪幾天？)，還可以反映實時的餐廳繁忙程度。餐廳可以利用這些信息來協調人員配置。此外，Yelp平臺現在可以授權餐廳為顧客管理虛擬隊列。顧客可以在Yelp上加入一個虛擬的隊列，然后查看他們的位置和預估的等待時間，并在桌子準備好時收到通知。通過實時更新目前的等候名單和后面的來客，餐廳可以自行決定是否加快或維持其內部操作的當前速度。從長遠來看，飯店也可以采用記錄等待時間和到達模式，來計劃他們的服務產品和人員配置水平。

另外還包括位置選擇和餐廳設計以及營銷領域，連鎖餐廳正在使用大數據分析來識別進行業務擴展的適當地點。例如，Yelp為餐館提供關于位置的智能數據（顧客偏好、交通模式、存在類似的餐廳等）、當地的趣味地點、以及跨地域的商業活動趨勢。規劃者使用這些數據，判斷可能的業務增長，來對地點進行排名。在餐廳內部，經營者正部署傳感器，可以探測到各種各樣的影響顧客的因素，如光線、聲音、以及顧客的座位選擇。通過分析客戶在餐廳座位的選擇密度，Cava Grill注意到，顧客喜歡坐在光線較好的地方：晴天時傾向于窗邊，雨天時傾向于室內。利用這一發現，管理者學會了根據天氣調整照明，以提升客戶用餐體驗。

而餐飲公司正通過社交媒體與顧客進行實時交流。企業管理其在社交媒體平臺上的印象很重要，因為他們可以做到影響一個餐廳相較于其他餐廳的評級和地位。品牌在網上的聲譽影響顧客的感知風險、期望水平、以及前往或者訂餐的決策。公司甚至可以分析競爭對手在社交媒體平臺上的相對受歡迎程度，來看看他們是否遺漏了擴大服務范圍的機會，失去了競爭優勢。此外，餐廳還能獲得在餐廳網站或在線地圖上的瀏覽量和“點擊量”的信息，來獲得客戶參與模式(Lanz & Berry, 2019)。

餐館經常收集銷售數據、供應鏈數據、來自美國郵政服務的數據、人口和競爭數據，來了解當前客戶的需求和行為，以及如何與他們重新接觸。例如，為了獲得一個準確的消費者畫像，達美樂的分析師研究了他們的內部數據。達美樂公司企業信息服務副總裁德尤利克(Dan Djuric)說：他們有這種能力，可以“觀察居住在一個家庭中的多個消費者，了解誰是主要的買家，誰會對我們的優惠券做出反應，重要的是，了解他們對于我們渠道的反應。”除了內部數據分析團隊，像美團大腦這樣的SaaS軟件公司，通過結構化顧客的評價來服務餐飲企業。它們幫助餐廳識別其優點和缺點、總體客戶印象、客戶忠誠度、以及菜肴受歡迎程度的變化。

使用非結構化數據進行探索性分析

在食品質量控制方面，食品加工商可以獲取第三方數據(Twitter, Yelp)，并使用關鍵詞和標簽進行分析，以對他們的包裝工藝及冷鏈管理進行改進。例如，Twitter上的許多客戶抱怨有些牛肉吃起來味道不好，還有怪的氣味(Mishra & Singh, 2018)。這些投訴提醒加工商注意低效的包裝方法和產品加工中的潛在問題。連鎖餐廳還通過在與餐廳品牌相關的社交媒體活動中，標記“食物中毒”或“生的”等關鍵詞來跟蹤社交媒體活動，以確定食品質量問題。一家物流服務商的副總裁指出，來自社交媒體的數據可以幫助連鎖店，在出現質量和安全問題時“瞄準潛在的活動熱點”。例如，監控社交數據就幫助Chipotle，在幾年前爆發大腸桿菌疫情時，迅速關閉了相關地區的門店。連鎖餐廳也在利用大數據控制食品質量和口感(Mishra et al，2017)。例如,Cheesecake工廠采用IBM的分析服務來識別和去除不符合質量和一致性標準的原料。