उपभोक्ता और मार्केट इंटेलिजेंस · फ़ूड डिलीवरी

आपका प्लेटफ़ॉर्म हर ऑर्डर देखता है। हम उसके चारों ओर का पूरा बाज़ार देखते हैं।

हर उस अन-साइन्ड मर्चेंट को रैंक करें जिससे आपके बाज़ार के ग्राहक पहले से ऑर्डर कर रहे हैं — वास्तविक उपभोक्ता मांग, उपभोक्ता रेटिंग और फ़िट के आधार पर — साथ में उन्हें साइन करने के लिए संपर्क डेटा। फिर वही ऑफ़-प्लेटफ़ॉर्म नज़रिया क़ीमत, प्रोमो, डिलीवरी अनुभव और कोल्ड-स्टार्ट सिफ़ारिशों पर चलाएँ। 252 देशों में (भारत समेत), हर हफ़्ते ताज़ा।

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ब्लाइंड स्पॉट

आपका ऑर्डर डेटा आपके ऐप के भीतर देखता है। उसके आस-पास का बाज़ार वह नहीं देख सकता।

किस मर्चेंट को साइन करें, प्रोमो कहाँ ख़र्च करें, कोई ज़ोन कमज़ोर क्यों है — इनमें से हर फ़ैसला इस पर टिका है कि आपके प्लेटफ़ॉर्म के बाहर क्या हो रहा है। आपका फ़र्स्ट-पार्टी डेटा आपके अपने ऑर्डरों पर आकर रुक जाता है।

आपका ऑर्डर डेटा

ऐप के अंदर क्या हुआ।

ऑर्डर, GMV, कन्वर्ज़न — सिर्फ़ उन मर्चेंटों पर, जो आपके पास पहले से हैं। जो सप्लाई आपके पास नहीं है, जो मांग आप चूक रहे हैं, और अनुभव के बारे में ग्राहक असल में क्या सोचते हैं — इन सब पर यह अंधा है।

Realytics

पूरे बाज़ार में क्या हो रहा है।

बाज़ार का हर मर्चेंट — साइन किया हुआ हो या नहीं — असली उपभोक्ता माँग के हिसाब से प्राइस, रेटिंग और रैंक के साथ, और यह भी कि ग्राहक हर एक के बारे में और खुद डिलीवरी के बारे में क्या कहते हैं, ज़ोन के हिसाब से।

वह आपूर्ति जो आपके पास नहीं है

किसी ज़ोन के सबसे ऊँची माँग और सबसे ऊँची रेटिंग वाले मर्चेंट जो अभी आपके प्लेटफ़ॉर्म पर नहीं हैं — और वह ग्राहक-दायरा (इलाक़े के ऑर्डर) जो उन्हें पूरा करने वाले किसी और के पास रिस रहा है।

वह माँग जो आप पूरी नहीं कर रहे

वे व्यंजन, श्रेणियाँ और बास्केट जो कोई मोहल्ला ऑर्डर कर रहा है और आपका चयन कवर नहीं करता — इलाक़े के अनुसार, हफ़्ते-दर-हफ़्ते।

वह फ़ैसला जो आप देख नहीं पाते

हर मर्चेंट के बारे में — और प्रतीक्षा समय, ऑर्डर की सटीकता और डिलीवरी के बारे में — ग्राहक क्या कहते हैं, उपभोक्ता राय से पढ़ा हुआ।

Realytics ही क्यों

आपका ऐप आपके पहले से मिल रहे ऑर्डरों को ज़्यादा कुशल बनाता है। Realytics उन ऑर्डरों को बढ़ाता है जो आपको नहीं मिलते।

सही सप्लाई और ज़्यादा, वह मांग जो आप अभी पूरी नहीं कर रहे, ऐसा प्रोमो जो असली कमी भरता है, और ऐसा डिलीवरी अनुभव जिसके लिए ग्राहक लौटते हैं — पूरे बाज़ार के उपभोक्ता संकेतों से पढ़ा हुआ, सिर्फ़ आपके अपने फ़नल से नहीं।

आप क्या कर सकते हैं

एक बाज़ार-दृश्य। मार्केटप्लेस बढ़ाने वाली हर चाल।

काम चुनिए। वही ऑफ़-प्लेटफ़ॉर्म दृश्य सब कुछ चलाता है — अगले मर्चेंट को साइन करने से लेकर पहली बार आए ग्राहक की स्क्रीन पर सही सिफ़ारिश तक।

जिन मर्चेंट्स को आपका बाज़ार चाहता है, उन्हें साइन करें

अगला साइन किसे करें — और असॉर्टमेंट की कौन-सी कमियाँ भरने के लिए भर्ती करें।

मर्चेंट एक्विज़िशन

वे मर्चेंट खोजें और साइन करें जो आपका बाज़ार चाहता है

हर बिना-साइन किया रेस्तराँ, असली उपभोक्ता माँग, उपभोक्ता रेटिंग और फ़िट के हिसाब से रैंक किया हुआ — उन तक पहुँचने के संपर्क विवरण के साथ।

चयन और वर्गीकरण

जो ऑर्डर होता है और जो आप रखते हैं, उसके बीच की खाई पाटें

देखें कि कोई ज़ोन कौन-से व्यंजन, श्रेणियाँ और आइटम पहले से ऑर्डर कर रहा है जो आप अभी ऑफ़र नहीं करते। मर्चेंट ठीक उस कमी को भरने के लिए जोड़ें — बेतरतीब नहीं।

अगले इलाक़े में बढ़ें

आगे कहाँ विस्तार करें, और कहाँ कोई प्रतिद्वंद्वी प्लेटफ़ॉर्म जीत रहा है।

ज़ोन और बाज़ार विस्तार

जानें कि अगले कौन-से ज़ोन लॉन्च करने या और गहरे करने हैं

शहरों और डिलीवरी ज़ोन को अपूर्ण माँग के आधार पर रैंक करें, और देखें कि प्रतिस्पर्धा कहाँ सबसे कमज़ोर है।

कॉम्पिटिटिव इंटेलिजेंस

देखें कि प्रतिद्वंद्वी प्लैटफ़ॉर्म कहाँ जीत रहा है

कहाँ वही चीज़ कहीं और सस्ती है, कौन-से मर्चेंट एक्सक्लूसिव हैं और कौन एक से ज़्यादा ऐप पर सूचीबद्ध, और किन ज़ोनों में कोई प्रतिस्पर्धी बढ़त बना रहा है — मेन्यू और उपभोक्ता संकेतों से।

एक संदेश जो आप भेज सकते हैं

मर्चेंट-अधिग्रहण आउटरीच का नमूना

विषय: आपका मोहल्ला जो पोके ऑर्डर दे रहा है — और आप उस सूची में नहीं हैं

नमस्ते Daniel,

Pacific Poke की पैदल दूरी में रहने वाले ग्राहक डिलीवरी पर खूब पोके और हेल्दी बाउल ऑर्डर कर रहे हैं — और इस इलाक़े में आप इसके लिए सबसे ऊँची रेटिंग वाली रसोइयों में से एक हैं।

उपभोक्ता संकेत: माँग मज़बूत है और बढ़ रही है, पर उसका ज़्यादातर हिस्सा दूर जाकर पूरा हो रहा है, क्योंकि Pacific Poke अभी [Platform] पर नहीं है। यह कैचमेंट जीतने के लिए आपका है।

आपको लाइव करने में बस कुछ दिन लगते हैं। गर्मियों की भीड़ से पहले 15 मिनट निकालना ठीक रहेगा?

— सैम, [आपका प्लेटफ़ॉर्म]

नाम गुमनाम रखे गए हैं; हर पंक्ति असली उपभोक्ता सिग्नल से ली गई है: माँग, उपभोक्ता सिग्नल, कमी। यही चीज़ मर्चेंट से जवाब दिलाती है।

हर ऑर्डर बढ़ाएँ

जहाँ प्रोमो असली कमी भरता है, और जहाँ क़ीमत ऑर्डर खा रही है।

प्रोमो दक्षता

सब्सिडी वहीं ख़र्च करें जहाँ वह वास्तविक अंतर पाटती हो

बजट उन मर्चेंट्स पर केंद्रित करें जिनकी क़ीमतें अपने असली स्थानीय प्रतिस्पर्धी समूह से ऊपर हैं, जहाँ ग्राहक वैल्यू को सराहते हैं और दोबारा ऑर्डर करेंगे — उन पर नहीं जो पहले से प्रतिस्पर्धी हैं। जिस इलाक़े में वैल्यू की धारणा पहले ही अपनी सीमा पर है, वहाँ सब्सिडी का असर सबसे कम होता है।

कन्वर्ज़न और जीएमवी

वे ऑर्डर वापस पाइए जो मांग की कमी से नहीं, क़ीमत की वजह से गए

पता लगाएँ कि क़ीमत कहाँ ऑर्डर घटा रही है, मर्चेंट्स को री-प्राइसिंग से संभावित लाभ के आधार पर रैंक करें, और इलाक़े के हिसाब से औसत-बिल का अर्थशास्त्र समझें।

दाम सही रखिए, दोबारा ऑर्डर बचाइए

अकाउंट मैनेजरों को निदान दें, और वह डिलीवरी अनुभव बनाए रखें जो ग्राहकों को वापस लाता है।

री-प्राइसिंग और मेन्यू

अकाउंट मैनेजरों को ऐसा निदान दें जिस पर मर्चेंट अमल कर सके

"आपकी डिलीवरी ज़ोन में आपके दाम प्रतिद्वंद्वियों से ऊपर हैं" — ठोस, डिश कैटेगरी के हिसाब से, और कैटेगरी पर नॉर्मलाइज़्ड, ताकि हर अंतर की तुलना बराबरी की हो।

डिलीवरी का अनुभव

उस अनुभव की रक्षा कीजिए, जो दोबारा ऑर्डर लाता है

खुद डिलीवरी के बारे में ग्राहक क्या कहते हैं — प्रतीक्षा समय, ऑर्डर की सटीकता, हैंडओवर — ज़ोन के हिसाब से, ताकि ऑप्स सही जगह पर सही चीज़ ठीक करे।

हर सिफ़ारिश को वैयक्तिकृत करें

आप जानते हैं आपका ग्राहक कौन है। हम जानते हैं कि उन जैसे ग्राहक, समग्र रूप से, किन मर्चेंट्स की ओर झुकते हैं — ताकि आप पहले टैप से ही सही जगह की सिफ़ारिश कर सकें, एक भी ऑर्डर से पहले। ग्राहक-रिश्ता आपके पास है; हम जुड़ाव-डेटा देते हैं, और मिलान आपके अपने सिस्टम में चलता है। इसी तरह आप वह कोल्ड-स्टार्ट समस्या हल करते हैं जो अकेले ऑर्डर-डेटा से हल नहीं होती: नया ग्राहक, नया-नया साइन हुआ मर्चेंट, या अभी-अभी लॉन्च किया बाज़ार।

नया ग्राहक, कोई इतिहास नहीं

एक प्रासंगिक पहली सिफ़ारिश

किसी ग्राहक की जनसांख्यिकी और पसंद-प्रोफ़ाइल को उन मर्चेंटों से मिलाइए, जो उन जैसे लोगों में औसत से कहीं ज़्यादा लोकप्रिय हैं, समग्र रूप से — पहला ऑर्डर आने से भी पहले।

नया मर्चेंट, कोई ऑर्डर नहीं

इसे पहले ही दिन सही लोगों के सामने लाएं

अभी-अभी साइन हुए मर्चेंट के पास कोई ऑर्डर हिस्ट्री नहीं होती — पर हम समग्र स्तर पर पहले से जानते हैं कि उसके ग्राहक कौन हैं। उसे उन्हीं लोगों के सामने रखिए जिन्हें वह सबसे ज़्यादा पसंद आएगा।

नया बाज़ार, कोई सिग्नल नहीं

लॉन्च के समय ही सिफ़ारिश-इंजन को शुरुआती डेटा दें

ऐसा ज़ोन या शहर लॉन्च कर रहे हैं जहाँ अभी ऑर्डर डेटा नहीं है? बाज़ार में पहले से मौजूद डेमोग्राफ़िक-से-मर्चेंट एफ़िनिटी से शुरू करें, और ऑर्डर आने के साथ बेहतर करते जाएँ।

राजस्व की एक नई लाइन

उसी डेटा को एक ऐसे प्रोडक्ट में बदलिए जिसके लिए आपके मर्चेंट भुगतान करें।

एक Price Score, प्रोमो और प्राइस अलर्ट, और असॉर्टमेंट की कमियाँ — एक पेड टूल जो आपके रेस्तराँओं को अपने दाम ख़ुद प्रतिस्पर्धी रखने में मदद करता है, उसी मार्केट व्यू पर आधारित जिसका लाइसेंस आपके पास पहले से है। आपकी पेशकश और धारदार होती है; और आपके पास आमदनी का एक नया ज़रिया जुड़ जाता है।

चलिए, इसे बनाते हैं
हमारी टीम से बात करें
ग्राहक की कहानी

एक क्रॉस-शॉप विश्लेषण से 300+ शहरों तक।

एक बहु-देशीय प्लेटफ़ॉर्म अन-साइन मर्चेंट खोजने आया था। ऑफ़-प्लेटफ़ॉर्म डेटा ने जो दिखाया — कि सलाद लेने वाले ग्राहक का असली अगला ऑर्डर बर्गर है, एक और सलाद नहीं — उसने हर उस शहर में उनके कोल्ड-स्टार्ट रिकमेंडेशन चलाने का तरीक़ा बदल दिया जहाँ वे काम करते हैं।

एक बहु-देशीय फ़ूड-डिलीवरी प्लेटफ़ॉर्म

सलाद ग्राहक का असली प्रतिद्वंद्वी बर्गर है। आपका ऑर्डर डेटा यह कभी नहीं बताएगा।

क्रॉस-शॉप संकेत कोल्ड-स्टार्ट सिफ़ारिशें सिर्फ़ ऑफ़-प्लेटफ़ॉर्म

कोल्ड-स्टार्ट रिकमेंडर को सिर्फ़ अपने ऑर्डर-इतिहास से शुरू करें, तो वह सबसे ज़ाहिर अनुमान लगाता है: सलाद का ग्राहक एक और सलाद चाहेगा। ऑफ़-प्लेटफ़ॉर्म उपभोक्ता सिग्नल कुछ और कहता है। एक गृह-मेट्रो में, एक राष्ट्रीय सलाद चेन के ग्राहक नज़दीकी सीधे सलाद प्रतिद्वंद्वी से ज़्यादा एक फ़ास्ट-फ़ूड बर्गर चेन पर क्रॉस-शॉप करते हैं — 5.8% बनाम 5.2%, क्रम सचमुच पलट जाता है। दूसरे शहर में, एक बरिटो चेन के ग्राहक बर्गर चेन पर 16% क्रॉस-शॉप करते हैं जबकि उसी व्यंजन का नज़दीकी प्रतिद्वंद्वी 1% से नीचे है — 17x का अंतर, और शीर्ष 14 में कोई सीधा प्रतिस्पर्धी कहीं नहीं। वही पैटर्न उसी शहर की तीसरी श्रेणी में भी दिखता है: एक राष्ट्रीय कॉफ़ी चेन के ग्राहक किसी भी सीधे कॉफ़ी प्रतिद्वंद्वी से ज़्यादा एक बर्गर चेन पर क्रॉस-शॉप करते हैं (15.7% बनाम 10.3%)। तीन श्रेणियाँ। दो शहर। हर बार अप्रत्यक्ष प्रतिद्वंद्वी सीधे प्रतिद्वंद्वी को पीछे छोड़ता है। फ़र्स्ट-पार्टी डेटा यह कभी नहीं दिखा सकता। वह सिर्फ़ वही ऑर्डर दर्ज करता है जो आपके ऐप पर हो चुके — वह बर्गर कभी नहीं, जो सलाद के ग्राहक ने कहीं और चुना। यही अंधा-कोना ठीक वह जगह है जहाँ कोल्ड-स्टार्ट ग़लत जाता है — और ठीक यही चीज़ ऑफ़-प्लेटफ़ॉर्म उपभोक्ता क्रॉस-विज़िटेशन ठीक करती है।

ब्लाइंड स्पॉट, अब आँकड़ों में
आपका ऑर्डर डेटा क्या मान लेता है

मिलता-जुलता खाना → मिलता-जुलता ग्राहक

फ़र्स्ट-पार्टी हिस्ट्री पर बना कोल्ड-स्टार्ट रिकमेंडर ग्राहकों को व्यंजन-श्रेणियों के खाँचों में बाँट देता है: सलाद वाले को सलाद के सुझाव, बरिटो वाले को बरिटो के विकल्प। यह मान लेना स्वाभाविक है। और ग़लत भी। आपका ऐप सिर्फ़ वही दर्ज करता है जो उस पर पहले हो चुका है — वह ऑफ़-प्लेटफ़ॉर्म पसंद कभी नहीं, जो ग्राहक के असली विकल्पों का सेट उजागर करती है।

बाज़ार वास्तव में क्या दिखाता है

असली प्रतिद्वंद्वी अलग कुज़ीन से है — और रैंकिंग में पहले स्थान पर

एक राष्ट्रीय सलाद चेन के अपने ही होम-मेट्रो में उपभोक्ताओं का #1 क्रॉस-शॉप प्रतिद्वंद्वी एक अप्रत्यक्ष फ़ास्ट-फ़ूड ब्रांड है — सबसे नज़दीकी सीधे सलाद प्रतिद्वंद्वी से ऊपर (5.8% बनाम 5.2%)। दूसरे शहर की एक बरिटो चेन के शीर्ष 14 क्रॉस-शॉप प्रतिद्वंद्वी सभी अप्रत्यक्ष हैं; उसी व्यंजन का सबसे नज़दीकी प्रतिद्वंद्वी 15वें स्थान पर है — 16% वाले अप्रत्यक्ष अग्रणी के मुक़ाबले 0.96% पर। उसी शहर की एक राष्ट्रीय कॉफ़ी चेन: बर्गर चेन फिर पहले स्थान पर, सबसे नज़दीकी कॉफ़ी प्रतिद्वंद्वी से आगे (15.7% बनाम 10.3%)। सही पहली सिफ़ारिश के लिए पूरा बाज़ार जानना ज़रूरी है, सिर्फ़ अपना फ़नल नहीं।

प्रमाण, आँकड़ों में
17×
अप्रत्यक्ष बनाम प्रत्यक्ष क्रॉस-शॉप अंतर — बरिटो चेन, एक शहर
16%
बरीटो चेन के ग्राहकों का शीर्ष अप्रत्यक्ष प्रतिद्वंद्वी के यहाँ क्रॉस-शॉप
15.7%
कॉफ़ी चेन के ग्राहकों का एक बर्गर प्रतिद्वंद्वी के यहाँ क्रॉस-शॉप — हर सीधे कॉफ़ी प्रतिस्पर्धी से ऊपर
3
व्यंजन कैटेगरियाँ, दो शहर — हर बार अप्रत्यक्ष प्रतिद्वंद्वी पहले नंबर पर
क्रॉस-शॉप संकेत क्या-क्या खोल देता है
  • कोल्ड-स्टार्ट सिफ़ारिशें — असली कंसीडरेशन सेट पर बनीं, व्यंजन-श्रेणियों की मोटी-मोटी कैटेगरियों पर नहीं
  • मर्चेंट अधिग्रहण — उन मर्चेंट्स को साइन करें जिन्हें आपके ग्राहक प्लेटफ़ॉर्म के बाहर पहले से चुनते हैं
  • नए ज़ोन का लॉन्च — एक भी ऑर्डर आने से पहले डिमांड का नक्शा बनाएँ
  • नए साइन हुए मर्चेंट की टार्गेटिंग — ऑर्डर इतिहास बनने से पहले सही पहले ग्राहक खोजें
अपने शहरों का क्रॉस-शॉप नक़्शा देखें। आपके लाइव मर्चेंट सेट पर पायलट — वह असली विकल्पों का सेट जिनके बीच आपके ग्राहक चुनते-फिरते हैं, शहर-दर-शहर। शुरू करने के लिए किसी ऑर्डर हिस्ट्री की ज़रूरत नहीं।
पायलट से शुरुआत करें
कवरेज और डेटा

हर जवाब के पीछे का डेटा।

उस बाज़ार का एक दृश्य जिसमें आपका प्लेटफ़ॉर्म मुक़ाबला करता है — हर मर्चेंट, साइन किया हुआ हो या नहीं, उसके आसपास की माँग, ग्राहक क्या कहते हैं, और वे क्या चुकाते हैं। मैच किया हुआ, हर हफ़्ते रीफ़्रेश, और स्वतंत्र रूप से बेंचमार्क किया हुआ।

28.8 क॰
आउटलेट मैप किए हुए — आपके संचालन वाले बाज़ारों का हर मर्चेंट, साइन हो या न हो।
1.5 अ॰+
उपभोक्ता प्रोफ़ाइल, मांग और सिफ़ारिशों के पीछे
11.5 अ॰+
उपभोक्ता संकेत — ग्राहक क्या कहते हैं, मर्चेंट और ज़ोन के हिसाब से
35 क॰+
मेन्यू आइटम, कीमत सहित और हर हफ़्ते ताज़ा
6.3 लाख+
ब्रांड चेनें, मिलान की हुई
252
देश और क्षेत्र
साप्ताहिकरीफ़्रेश किया हुआ, 2020 से
0.94Technomic फ़ूडसर्विस डेटा के साथ सह-संबंध
100+भाषाएँ, जिनमें उपभोक्ता राय पढ़ी जाती है

हर हफ़्ते डेटा फ़ीड और API के ज़रिए डिलीवर, QA और SLA के साथ — समेकित उपभोक्ता संकेत, कभी व्यक्तिगत डेटा नहीं, GDPR और CCPA अनुपालक। कुछ बाज़ारों पर पायलट से शुरू करें, फिर प्रोडक्शन तक बढ़ाएँ। डेटा कवरेज देखें →

पायलट से शुरुआत करें

अपना बाज़ार देखें — आपूर्ति, मांग, क़ीमत और गुणवत्ता, एक ही नज़र में।

आपके कुछ बाज़ारों पर तय-दायरे वाला एक पायलट: आपके मर्चेंट और वे जिन्हें आपने अभी साइन नहीं किया, उनके असली प्रतिस्पर्धियों से मिलान, श्रेणी के हिसाब से बेंचमार्क, और ग्राहक जो कहते हैं उसके आलोक में पढ़े हुए। फिर प्रोडक्शन तक स्केल करें।