מודיעין צרכני ושוקי · משלוחי מזון

הפלטפורמה שלכם רואה כל הזמנה. אנחנו רואים את כל השוק שסביבה.

דרגו כל סוחר שטרם חתם ושלקוחות בשוק שלכם כבר מזמינים ממנו — לפי ביקוש צרכני אמיתי, דירוג צרכנים והתאמה — עם פרטי הקשר להחתמתו. ואז הריצו את אותה תמונה חוץ-פלטפורמית על מחיר, מבצעים, חוויית המשלוח והמלצות cold-start. על פני 252 מדינות — כולל קונגו - ברזאויל — מתעדכן מדי שבוע.

Best Retail Insights Solution · VIP Awards – 2026
השטח המת

נתוני ההזמנות שלכם רואים את מה שבתוך האפליקציה. הם אינם יכולים לראות את השוק שסביבה.

איזה סוחר להחתים, איפה להשקיע בקידום מכירות, למה אזור מסוים חלש — כל אחת מההחלטות האלה תלויה במה שקורה מחוץ לפלטפורמה שלכם. הדאטה הישיר שלכם נעצר בהזמנות של עצמכם.

נתוני ההזמנות שלכם

מה קרה בתוך האפליקציה.

הזמנות, GMV, המרה — על הסוחרים שכבר אצלכם. עיוורים להיצע שאין לכם, לביקוש שאתם מפספסים, ולמה שהלקוחות באמת חושבים על החוויה.

Realytics

מה קורה ברחבי השוק.

כל סוחר בשוק — חתום או לא — מתומחר, מדורג וממוין לפי ביקוש צרכני אמיתי, עם מה שהלקוחות אומרים על כל אחד ועל המשלוח עצמו, לפי אזור.

היצע שאין לכם

הסוחרים בעלי הביקוש והדירוג הגבוהים ביותר באזור, שעדיין אינם על הפלטפורמה שלכם — ואזור המשיכה (הזמנות האזור) שזולג למי שמספק אותן.

ביקוש שאתם לא עונים עליו

המטבחים, הקטגוריות והסלים ששכונה מזמינה ושהמבחר שלכם לא מכסה — לפי אזור, שבוע אחר שבוע.

פסק הדין שאתם לא רואים

מה הלקוחות אומרים על כל סוחר — ועל זמן ההמתנה, דיוק ההזמנה והמשלוח — כפי שנקרא מדעות הצרכנים.

למה Realytics

האפליקציה שלכם מייעלת את ההזמנות שאתם כבר מקבלים. Realytics מצמיחה את אלה שאינכם מקבלים.

יותר מההיצע הנכון, ביקוש שעדיין אינכם עונים עליו, מבצע שסוגר פער אמיתי, וחוויית משלוח שלקוחות חוזרים אליה — הכול נקרא מאותות צרכנים בכל השוק, לא רק מהמשפך שלכם.

מה אפשר לעשות

תמונת שוק אחת. כל מהלך שמצמיח את הזירה המסחרית.

בחרו את המשימה. אותה תמונה מחוץ לפלטפורמה מפעילה את כולן — מהחתמת הסוחר הבא ועד ההמלצה הנכונה על המסך של לקוח חדש.

החתימו את הסוחרים שהשוק שלכם רוצה

עם מי לחתום הבא בתור — ופערי המבחר שכדאי לגייס אליהם.

גיוס סוחרים

מצאו והחתימו את הסוחרים שהשוק שלכם רוצה

כל מסעדה שעוד לא חתומה, מדורגת לפי ביקוש צרכני אמיתי, דירוג צרכנים והתאמה — עם פרטי הקשר כדי להגיע אליה.

מבחר ואסורטימנט

סגרו את הפער בין מה שמוזמן לבין מה שאתם מחזיקים במלאי

ראו אילו מטבחים, קטגוריות ופריטים אזור מסוים כבר מזמין — ואתם עדיין לא מציעים. גייסו סוחרים בדיוק אל הפער — לא באקראי.

צמחו אל האזור הבא

לאן להתרחב הלאה, והיכן פלטפורמה יריבה מנצחת.

הרחבת אזורים ושווקים

דעו אילו אזורים להשיק או להעמיק בהם בשלב הבא

דרגו ערים ואזורי משלוח לפי ביקוש לא ממומש והיכן התחרות החלשה ביותר.

מודיעין תחרותי

ראו איפה פלטפורמה מתחרה מנצחת

היכן אותו פריט זול יותר במקום אחר, אילו סוחרים בלעדיים ואילו מופיעים ביותר מאפליקציה אחת, ולאילו אזורים מתחרה מתרחב — מתוך תפריטים ואותות צרכנים.

הודעה שתוכלו לשלוח

דוגמה לפנייה לגיוס בתי עסק

נושא: הזמנות הפוקה שהאזור שלכם עושה — ואתם לא ברשימה

היי דניאל,

לקוחות במרחק הליכה מ־Pacific Poke מזמינים הרבה פּוֹקֶה וקערות בריאות במשלוח — ואתם אחד המטבחים המדורגים הכי גבוה לזה באזור.

אות צרכני: הביקוש חזק וצומח, אבל רובו מסופק רחוק יותר, כי Pacific Poke עדיין לא נמצאת ב-[Platform]. אזור המשיכה שלכם לזכייה.

להעלות אתכם לאוויר לוקח כמה ימים. שווה 15 דקות לפני עומס הקיץ?

— סם, [הפלטפורמה שלכם]

השמות מוסווים; כל שורה נשאבת מאות צרכני אמיתי: הביקוש, אותות הצרכנים, הפער. זה מה שגורם לסוחר להשיב.

הגדילו כל הזמנה

היכן מבצע סוגר פער אמיתי, והיכן המחיר עולה לכם בהזמנות.

יעילות מבצעים

השקיעו סבסוד היכן שהוא סוגר פער אמיתי

רכזו תקציב בבתי עסק שמתומחרים מעל הסט המקומי האמיתי שלהם, שם הלקוחות מעריכים את התמורה ויחזרו להזמין — לא באלה שכבר תחרותיים. באזור שבו תפיסת הערך כבר רוויה, סבסוד מוסיף הכי מעט.

המרה ו-GMV

השיבו את ההזמנות שאבדו בגלל המחיר, לא בגלל היעדר ביקוש

מצאו היכן המחיר עולה לכם בהזמנות, דרגו בתי עסק לפי פוטנציאל התמחור מחדש, ונתחו את כלכלת החשבון הממוצע לפי אזור.

תמחרו נכון, הגנו על ההזמנה החוזרת

תנו למנהלי הלקוחות אבחון, ושמרו על חוויית המשלוח שמחזירה לקוחות.

תמחור מחדש ותפריט

תנו למנהלי הלקוחות אבחון שסוחר יכול לפעול לפיו

״אתם מתומחרים מעל המתחרים באזור המשלוחים שלכם״ — קונקרטי, לפי קטגוריית מנה, מנורמל לקטגוריה כך שכל פער נמדד על בסיס זהה, אחד מול אחד.

חוויית המשלוח

הגנו על החוויה שמניעה הזמנות חוזרות

מה הלקוחות אומרים על המשלוח עצמו — זמן המתנה, דיוק ההזמנה, המסירה — לפי אזור, כדי שהתפעול יתקן את הדבר הנכון במקום הנכון.

התאימו אישית כל המלצה

אתם יודעים מי הלקוח שלכם. אנחנו יודעים לאילו סוחרים לקוחות כמוהו נוטים, במצרפים — כך שתמליצו על המקום הנכון כבר מההקשה הראשונה, עוד לפני הזמנה אחת. הלקוח נשאר אצלכם; אנחנו מספקים את הזיקה, וההתאמה רצה במערכת שלכם. כך פותרים את בעיית ההתחלה-מאפס שנתוני הזמנות לבדם לא פותרים: לקוח חדש, סוחר שרק הוחתם, או שוק שרק השקתם.

לקוח חדש, ללא היסטוריה

המלצה ראשונה רלוונטית

התאימו פרופיל דמוגרפי וטעם של לקוח לסוחרים שפופולריים במיוחד בקרב אנשים כמוהו, ברמה מצרפית — עוד לפני ההזמנה הראשונה.

סוחר חדש, ללא הזמנות

הציפו את זה לאנשים הנכונים כבר ביום הראשון

לבית עסק שרק חתמתם אין היסטוריית הזמנות — אבל אנחנו כבר יודעים, ברמה המצרפית, מי הלקוחות שלו. הציגו אותו בפני האנשים שהכי סביר שיאהבו אותו.

שוק חדש, ללא אותות

הזינו את ההמלצות כבר בהשקה

משיקים אזור או עיר בלי נתוני הזמנות עדיין? התחילו מהזיקה הקיימת כבר בשוק בין דמוגרפיה לסוחרים, והשתפרו ככל שההזמנות נכנסות.

קו הכנסה חדש

הפכו את אותם נתונים למוצר שהסוחרים שלכם משלמים עליו.

ציון מחיר, התראות על מחירים ומבצעים, ופערי מבחר — כלי בתשלום שעוזר למסעדות שלכם לתמחר את עצמן, מונע על ידי תמונת השוק שאתם כבר מחזיקים ברישיון. ההיצע שלכם נעשה חד יותר; אתם מוסיפים שורת הכנסה.

בואו נבנה את זה
דברו עם הצוות שלנו
סיפור לקוח

מניתוח קניות צולבות אחד ל-300+ ערים.

פלטפורמה רב-מדינתית הגיעה כדי למצוא בתי עסק לא חתומים. מה שנתוני מחוץ-לפלטפורמה הראו — שההזמנה הבאה האמיתית של לקוח סלט היא המבורגר, לא עוד סלט — שכתב את האופן שבו הם מריצים המלצות ללקוחות חדשים בכל עיר שבה הם פועלים.

פלטפורמת משלוחי מזון רב-מדינתית

היריב האמיתי של לקוח הסלט הוא המבורגר. נתוני ההזמנות שלכם לעולם לא יגלו לכם את זה.

איתות קניות צולבות המלצות בהתנעה קרה מחוץ לפלטפורמה בלבד

הזינו מנוע המלצות cold-start מהיסטוריית ההזמנות שלכם בלבד — והוא יהמר על המובן מאליו: לקוח הסלטים רוצה עוד סלט. איתות צרכני חוץ-פלטפורמי אומר אחרת. במטרופולין הבית של רשת סלטים ארצית אחת, הלקוחות שלה קונים במקביל ברשת המבורגרים יותר משהם קונים במתחרה הסלטים הישיר הקרוב ביותר — 5.8% לעומת 5.2%, הסדר ממש מתהפך. בעיר אחרת, לקוחות רשת בוריטו קונים במקביל ברשת ההמבורגרים ב-16% בעוד המתחרה הקרוב מאותו מטבח יושב מתחת ל-1% — פער של 17x, בלי מתחרה ישיר אחד ב-14 המקומות הראשונים. אותו דפוס חוזר במטבח שלישי, באותה עיר: לקוחות רשת קפה ארצית קונים במקביל ברשת המבורגרים יותר מבכל מתחרה קפה ישיר (15.7% לעומת 10.3%). שלוש קטגוריות. שתי ערים. המתחרה העקיף גובר על הישיר בכל פעם. נתוני צד ראשון אינם יכולים לחשוף זאת. הם מתעדים רק הזמנות שכבר קרו באפליקציה שלכם — לעולם לא את ההמבורגר שלקוח הסלט בחר במקום אחר. הנקודה העיוורת הזו היא בדיוק המקום שבו cold-start נכשל — והיא בדיוק מה שנתוני ביקורים מוצלבים חוץ-פלטפורמיים מתקנים.

השטח המת, במספרים
מה נתוני ההזמנות שלכם מניחים

מטבח דומה → לקוח דומה

מנוע המלצות ללקוחות חדשים שנשען על היסטוריה פנימית מסווג לקוחות לפי סוג מטבח: לקוחות סלט מקבלים הצעות סלט, לקוחות בוריטו מקבלים בוריטו. ההנחה טבעית. היא גם שגויה. האפליקציה שלכם מתעדת רק את מה שכבר קרה בה — לעולם לא את הבחירה שמחוץ לפלטפורמה, זו שחושפת את סט השקילה האמיתי.

מה השוק מראה בפועל

היריב האמיתי מגיע ממטבח אחר — ומדורג ראשון

לרשת סלטים ארצית במטרופולין הבית שלה, מתחרה מספר 1 בקניות הצולבות של הצרכנים הוא מותג מזון מהיר עקיף — מעל מתחרה הסלטים הישיר הקרוב ביותר (5.8% מול 5.2%). לרשת בוריטו בעיר אחרת, כל 14 מתחרי הקניות הצולבות המובילים הם עקיפים; המתחרה הקרוב ביותר מאותו מטבח מדורג במקום ה-15, עם 0.96% מול מוביל עקיף עם 16%. רשת קפה ארצית באותה עיר: רשת ההמבורגרים שוב ראשונה, לפני מתחרה הקפה הקרוב ביותר (15.7% מול 10.3%). ההמלצה הראשונה הנכונה באפליקציה מחייבת היכרות עם השוק כולו — לא רק עם המשפך שלכם.

ההוכחה, במספרים
17×
פער קניות צולבות עקיף מול ישיר — רשת בוריטו, עיר אחת
16%
קנייה מקבילה מרשת בוריטו אצל המתחרה העקיף המוביל
15.7%
קנייה מקבילה מרשת קפה אצל מתחרת המבורגרים — מעל כל מתחרת קפה ישירה
3
קטגוריות מטבח, שתי ערים — מתחרה עקיף דורג ראשון בכל פעם
מה שאות הקנייה-הצולבת פותח
  • המלצות ללקוחות חדשים ללא היסטוריה — בנויות על סט השקילה האמיתי של הלקוח, לא על חלוקה גסה לסוגי מטבח
  • גיוס סוחרים — החתימו את הסוחרים שהלקוחות שלכם כבר בוחרים מחוץ לפלטפורמה
  • השקת אזור חדש — מפו את הביקוש עוד לפני שבוצעה ולו הזמנה אחת
  • טירגוט סוחרים שזה עתה הוחתמו — מצאו את הלקוחות הראשונים הנכונים עוד לפני שקיימת היסטוריית הזמנות
ראו את מפת הקניות המוצלבות בערים שלכם. פיילוט על מערך בתי העסק הפעיל שלכם — סט השקילה האמיתי שהלקוחות שלכם מנווטים בו, עיר אחר עיר. לא נדרשת היסטוריית הזמנות כדי להתחיל.
התחילו בפיילוט
כיסוי ונתונים

הנתונים שמאחורי כל תשובה.

תמונה אחת של השוק שבו הפלטפורמה שלכם מתחרה — כל סוחר, חתום או לא, הביקוש סביבו, מה הלקוחות אומרים ומה הם משלמים. מותאם, מרוענן מדי שבוע, ומושווה באופן בלתי תלוי.

288M‏
סניפים ממופים — כל סוחר בשווקים שבהם אתם פועלים, חתום או לא.
1.5B‏+
פרופילי צרכנים, מאחורי הביקוש וההמלצות
11.5B‏+
אותות צרכנים — מה הלקוחות אומרים, לפי סוחר ואזור
350M‏+
פריטי תפריט, מתומחרים ומתעדכנים מדי שבוע
630K‏+
רשתות מותג, מותאמות
252
מדינות וטריטוריות
שבועימתעדכן, מאז 2020
0.94מתאם עם נתוני שירותי המזון של Technomic
100+שפות שבהן נקראות דעות צרכנים

מסופק מדי שבוע כהזנות נתונים ודרך API, עם בקרת איכות ו־SLA — אות צרכני מצרפי, לעולם לא מידע אישי, בעמידה ב־GDPR וב־CCPA. התחילו בפיילוט על כמה שווקים, ואז הרחיבו לפרודקשן. לצפייה בכיסוי הנתונים ←

התחילו בפיילוט

ראו את השוק שלכם — היצע, ביקוש, מחיר ואיכות, במבט אחד.

פיילוט בהיקף קבוע על כמה מהשווקים שלכם: הסוחרים שלכם ואלה שעוד לא החתמתם, מותאמים למתחרים האמיתיים שלהם, מושווים לפי קטגוריה ונקראים מול מה שהלקוחות אומרים. ואז מרחיבים לפריסה מלאה.