Споживча та ринкова аналітика · Доставка їжі

Ваша платформа бачить кожне замовлення. Ми бачимо весь ринок довкола нього.

Ранжуйте кожен ще не підключений заклад, у якого клієнти на вашому ринку вже замовляють — за реальним споживчим попитом, споживчою оцінкою та відповідністю — з контактними даними для укладання договору. Далі застосуйте той самий позаплатформовий погляд до цін, промо, досвіду доставлення та рекомендацій для холодного старту. По 252 країнах — Мікронезія зокрема — з щотижневим оновленням.

Почніть із пілота Подивіться дані, що за цим стоять

Best Retail Insights Solution · VIP Awards – 2026

Сліпа зона

Ваші дані замовлень бачать усередині вашого застосунку. Ринку довкола нього вони не бачать.

Якого мерчанта підписати, куди спрямувати промо, чому зона просідає — кожне з цих рішень залежить від того, що відбувається поза вашою платформою. Ваші власні дані закінчуються на ваших власних замовленнях.

Ваші дані замовлень

Що сталося в застосунку.

Замовлення, GMV, конверсія — по мерчантах, які у вас уже є. І сліпота до пропозиції, якої вам бракує, попиту, який ви пропускаєте, і того, що клієнти насправді думають про досвід.

Realytics

Що відбувається на ринку загалом.

Кожен мерчант на ринку — підключений чи ні — з цінами, оцінками та рейтингом за реальним споживчим попитом, а також із тим, що клієнти кажуть про кожного з них і про саму доставку, за зонами.

Пропозиція, якої у вас немає

Найзатребуваніші й найкраще оцінені мерчанти в зоні, яких ще немає на вашій платформі, — і зона охоплення (замовлення району), що витікає до тих, хто їх виконує.

Попит, який ви не покриваєте

Кухні, категорії та кошики, які район замовляє, а ваш асортимент не покриває, — за зонами, тиждень до тижня.

Вердикт, якого ви не бачите

Що клієнти кажуть про кожного мерчанта — і про час очікування, точність замовлення та доставку — зчитано з думок споживачів.

Чому Realytics

Ваш застосунок робить ефективнішими замовлення, які ви вже отримуєте. Realytics вирощує ті, яких ви ще не маєте.

Більше правильної пропозиції, попит, який ви ще не покриваєте, промо, що закриває реальну прогалину, і досвід доставки, до якого клієнти повертаються — прочитано зі споживчого сигналу по всьому ринку, а не лише з вашої власної воронки.

Що ви можете зробити

Один погляд на ринок. Кожна тактика, що вирощує маркетплейс.

Оберіть завдання. Той самий погляд поза платформою живить усі — від підписання наступного мерчанта до влучної рекомендації на екрані нового клієнта.

Підписуйте мерчантів, яких хоче ваш ринок

Кого підписувати наступним — і які асортиментні прогалини закривати новими закладами.

Залучення мерчантів

Знаходьте та підписуйте мерчантів, яких хоче ваш ринок

Кожен непідключений ресторан — у рейтингу за реальним споживчим попитом, споживчою оцінкою та відповідністю, з контактами для зв'язку.

Вибір та асортимент

Закрийте розрив між тим, що замовляють, і тим, що ви тримаєте в асортименті

Побачте кухні, категорії та позиції, які зона вже замовляє, а ви ще не пропонуєте. Підключайте заклади під прогалину — а не навмання.

Зростайте в наступну зону

Куди розширюватися далі — і де виграє конкурентна платформа.

Розширення зон і ринків

Знайте, які зони запускати чи поглиблювати далі

Ранжуйте міста та зони доставки за незадоволеним попитом і тим, де конкуренція найслабша.

Конкурентна аналітика

Побачте, де виграє конкурентна платформа

Де той самий товар дешевший деінде, які мерчанти ексклюзивні, а які розміщені на кількох застосунках, і в які зони просувається конкурент — з меню та споживчого сигналу.

Повідомлення, яке ви могли б надіслати

Приклад звернення для залучення мерчантів

Тема: ваш квартал уже замовляє поке-боули — але не у вас

Привіт, Деніеле,

Клієнти в пішій доступності від Pacific Poke активно замовляють поке та корисні боули з доставкою — і ваша кухня має одні з найвищих оцінок за це в районі.

Споживчий сигнал: попит сильний і зростає, але більшість його задовольняється далі, бо Pacific Poke ще не на [Platform]. Ця зона охоплення — ваша, залишилося її виграти.

Запуск займе кілька днів. Варто приділити 15 хвилин до літнього піку?

— Сем, [Ваша платформа]

Імена анонімізовано; кожен рядок узято з реального споживчого сигналу: попит, споживчі сигнали, розрив. Саме це змушує мерчанта відповісти.

Збільшуйте кожне замовлення

Де промо закриває справжню прогалину, а де ціна коштує вам замовлень.

Ефективність промо

Витрачайте субсидію там, де вона закриває реальний розрив

Сконцентруйте бюджет на мерчантах, чиї ціни вищі за їхнє реальне локальне оточення, але чию цінність клієнти визнають і готові замовляти знову, — а не на тих, хто вже конкурентний. Там, де сприйняття цінності в зоні вже на максимумі, субсидія дає найменше.

Конверсія та GMV

Поверніть замовлення, втрачені через ціну, а не через відсутність попиту

Знайдіть, де ціна коштує вам замовлень, ранжуйте мерчантів за потенціалом від зміни цін і аналізуйте економіку середнього чека за районами.

Встановіть правильну ціну, захистіть повторне замовлення

Дайте акаунт-менеджерам діагноз — і збережіть той досвід доставки, який повертає клієнтів.

Перегляд цін і меню

Дайте акаунт-менеджерам діагноз, за яким мерчант може діяти

«Ваші ціни вищі, ніж у конкурентів у вашій зоні доставки» — конкретно, за категоріями страв, нормалізовано в межах категорії, тож кожен розрив — це чесне порівняння подібного з подібним.

Досвід доставки

Захистіть досвід, що приводить до повторних замовлень

Що клієнти кажуть про саму доставку — час очікування, точність замовлення, момент передачі — за зонами, щоб операційна команда виправляла правильне в правильному місці.

Персоналізуйте кожну рекомендацію

Ви знаєте, хто ваш клієнт. Ми знаємо, до яких мерчантів тяжіють такі клієнти, в агрегованому вигляді — тож ви можете рекомендувати правильне місце з першого дотику, ще до першого замовлення. Клієнтські стосунки ваші; ми даємо афінність, і матчинг працює у вашій інфраструктурі. Саме так ви розв'язуєте проблему «холодного старту», з якою не впораються самі лише дані замовлень: новий клієнт, щойно підписаний мерчант чи щойно запущений ринок.

Новий клієнт, без історії

Релевантна перша рекомендація

Зіставте демографічний і смаковий профіль клієнта з мерчантами, які особливо популярні серед схожих людей у сукупності — ще до першого замовлення.

Новий мерчант, без замовлень

Покажіть це потрібним людям у перший же день

У щойно підписаного мерчанта немає історії замовлень — але ми вже знаємо в агрегованому вигляді, хто його клієнти. Покажіть його тим людям, які найімовірніше його полюблять.

Новий ринок, без сигналу

Наповніть рекомендації даними ще на старті

Запускаєте зону чи місто, де ще немає даних про замовлення? Почніть з афінності між демографією та мерчантами, який уже є на ринку, і вдосконалюйте модель у міру надходження замовлень.

Нова лінія доходу

Перетворіть ті самі дані на продукт, за який платять ваші мерчанти.

Ціновий бал, сповіщення про промо та ціни, прогалини в асортименті — платний інструмент, що допомагає вашим ресторанам правильно встановлювати ціни, на основі ринкової картини, яку ви вже ліцензуєте. Ваша пропозиція стає сильнішою; ви додаєте нове джерело доходу.

Збудуймо це

Поговоріть з нашою командою

Історія клієнта

Від одного аналізу перехресних покупок до 300+ міст.

Платформа, що працює в кількох країнах, прийшла шукати непідключених мерчантів. Те, що показали позаплатформні дані — що реальне наступне замовлення любителя салатів це бургер, а не ще один салат, — переписало те, як вони будують рекомендації холодного старту в кожному місті, де працюють.

Мультикраїнова платформа доставки їжі

Справжній суперник клієнта, що купує салат, — бургер. Дані ваших замовлень цього ніколи не покажуть.

Сигнал перехресних покупок Рекомендації для холодного старту Лише поза платформою

Запустіть рекомендаційну систему з холодного старту лише на власній історії замовлень — і вона зробить очевидну ставку: клієнту, що замовляє салати, потрібен ще один салат. Позаплатформовий споживчий сигнал каже інше. В одній домашній агломерації клієнти національної салатної мережі частіше перехресно відвідують мережу бургерного фастфуду, ніж найближчого прямого салатного конкурента — 5,8% проти 5,2%, порядок буквально перевертається. В іншому місті клієнти мережі бурито перехресно відвідують бургерну мережу на рівні 16%, тоді як найближчий конкурент тієї ж кухні — нижче 1%: розрив у 17x, і жодного прямого конкурента в топ-14. Та сама картина в третій кухні, у тому ж місті: клієнти національної кавової мережі перехресно відвідують бургерну мережу частіше, ніж будь-якого прямого кавового конкурента (15,7% проти 10,3%). Три категорії. Два міста. Непрямий конкурент щоразу перемагає прямого. First-party дані не можуть цього показати: вони фіксують лише замовлення, що вже відбулися у вашому застосунку, і ніколи — бургер, який любитель салатів обрав деінде. Саме в цій сліпій зоні холодний старт і помиляється — і саме її закриває позаплатформовий сигнал перехресних відвідувань споживачів.

Сліпа зона — у цифрах

Що припускають дані ваших замовлень

Схожа кухня → схожий клієнт

Рекомендаційна система холодного старту на власній історії платформи групує клієнтів за кухнями: любителям салатів — салати, любителям буріто — буріто. Припущення природне. І хибне. Ваш застосунок фіксує лише те, що вже сталося в ньому, — і ніколи не бачить вибору поза платформою, який розкриває реальний набір варіантів, що їх зважує клієнт.

Що ринок показує насправді

Справжній суперник — з іншої кухні, і він на першому місці

Для національної мережі салатів у її домашньому мегаполісі конкурент №1 за перехресними покупками — непрямий фастфуд-бренд, вищий за найближчого прямого салатного конкурента (5,8% проти 5,2%). Для мережі буріто в іншому місті всі 14 головних конкурентів за перехресними покупками — непрямі; найближчий конкурент тієї ж кухні — 15-й, із 0,96% проти 16% у непрямого лідера. Національна кавова мережа в тому ж місті: бургерна мережа знову перша, попереду найближчого кавового конкурента (15,7% проти 10,3%). Правильна перша рекомендація в застосунку вимагає знання всього ринку, а не лише вашої воронки.

Доказ у цифрах

17×

розрив непрямого проти прямого крос-шопу — бурито-мережа, одне місто

16%

перехресні покупки мережі буріто з головним непрямим конкурентом

15.7%

перехресні покупки кавової мережі з бургерним конкурентом — вище за кожного прямого кавового конкурента

кулінарних категорій, два міста — непрямий суперник щоразу перший

Що відкриває сигнал перехресних покупок

Рекомендації з холодного старту — побудовані на реальному наборі варіантів, які зважує клієнт, а не на грубих категоріях кухонь
Залучення мерчантів — підписуйте мерчантів, яких ваші клієнти вже обирають поза платформою
Запуск нової зони — карта попиту ще до першого замовлення
Таргетинг щойно підписаних мерчантів — знайдіть правильних перших клієнтів ще до появи історії замовлень

Покриття та дані

Дані за кожною відповіддю.

Один погляд на ринок, де конкурує ваша платформа — кожен мерчант, підключений чи ні, попит довкола нього, що кажуть клієнти і скільки вони платять. Зіставлено, оновлюється щотижня, з незалежними бенчмарками.

288 млн

торгових точок на мапі — кожен мерчант на ринках, де ви працюєте, підписаний чи ні.

1,5 млрд+

профілі споживачів, що стоять за попитом і рекомендаціями

11,5 млрд+

споживчі сигнали — що кажуть клієнти, за мерчантами та зонами

350 млн+

позицій меню, з цінами, оновлюваних щотижня

630 тис.+

брендових мереж, зіставлено

252

країн і територій

Щотижняоновлюється, з 2020 року

0,94кореляція з даними фудсервісу Technomic

100+мов, якими читаються думки споживачів

Постачається щотижня у вигляді дата-фідів і через API, з контролем якості та SLA — агрегований споживчий сигнал, ніколи не персональні дані, відповідність GDPR і CCPA. Почніть із пілота на кількох ринках, а потім масштабуйте до промислової експлуатації. Переглянути покриття даних →

Почніть із пілота

Побачте свій ринок — пропозиція, попит, ціна та якість в одному огляді.

Пілот із фіксованим обсягом на кількох ваших ринках: ваші мерчанти й ті, кого ви ще не підписали, зіставлені з їхніми реальними конкурентами, з бенчмарком за категорією та прочитані крізь те, що кажуть клієнти. Далі — масштабування до повного розгортання.

Поговорити з нашою командою Усі рішення Enterprise