广州至天津冷冻物流列表 冷冻货运 重质量讲信誉

广东踏信冷链物流有限公司与物流有限公司是一家集普货,冷藏冷冻的物流公司，是一家从事跨省市公路货物运输和仓储的服务性企业。公司实力雄厚，拥有多年的营运经验。公司在仓储部现拥有5000平方米仓库，冷藏冷冻仓库1000平方，仓储能力达5000余吨。设有多个和储运网点，自备货运车辆30余辆（5T-30T），网络合同车100辆，另有多辆危险品车辆，备有市区通行证可随时为您提供市内短驳，零担快运业务，设有标准市内仓库备有各类铲车等装卸设备。

另一个例子是，Fig & Olive做了一个“我们想你”的活动，免费提供crostini（烤面包片）给过去30天没有来过的客人。该活动的结果是，300次访问和超过36000美元的销售额，7倍于这个项目本身的成本。其他鼓励顾客光顾的方法还有，预订时有针对性的折扣，或当他们靠近餐厅的时候，推送免费的停车券到手机上。

除了市场活动，社交媒体也一样为餐厅提供大量的数据，以生成对顾客的洞察。例如，为了获得**的客户画像，HC公司使用内部机器学习以及深度学习的模型。HC的首席信息官表示，他们的模型可以预测顾客对菜肴的兴趣，从而提供个性化的推荐。

另外在生产和库存管理方面，农户通过分析环境因素，和从中游供应商以及分销商处收到的需求数据来优化对农作物的选择。加工商根据中下游客户的需求预测，优化产能和配置库存。例如，一家大型物流服务商的分析副总裁描述了他的公司为供应商提供的一个仪表盘，可以显示“他们的产品在不同地区和不同链条上的使用地点和使用数量。”

在中间环节，为了优化产品补充时间和分销路线，一家的物流服务商业务发展副总裁描述了他们如何将客户公司的需求端数据、供应商方面的供应端数据，与天气预报、政策发布（例如，解除封锁、产能利用率限制或COVID-19期间的其他限制）和当地事件等外部信息相结合。通过从大数据和市场分析中收集的信息，可以让分销商“预测产品需要在某个地区内的哪个位置销售”。

在下游，餐厅通过更好地跟踪厨房库存，来优化采购决策和库存管理。一家供应链公司的供应链总监指出，她的公司使用一个仪表盘，合并分销中心的库存、发票和“活动”数据，以准确跟踪库存。这些仪表盘支持按州、地区和产品来比较当前和历史库存水平。库存管理系统可以设置提醒来订购食材，预测库存可以维持多久，并减少浪费。类似地，我们采访的一个大型物流商，为其客户提供了一个用于连锁店和分销商的仪表板，详细描述了库存水平、商品新鲜度、价格、以及产品采购不匹配及不合格的信息。他们还利用这些信息开发出一种采购工具，使供应商与产品规格相匹配。

使用结构化数据进行探索性分析

这种分析方式可以应用在餐厅的预测和管理需求中，当行业中使用的需求预测模型通常十分简单时（例如，简单的基于excel的模型），一些连锁店开始将机器学习应用到过去的产品销售数据中，以搜索产品的需求特征，这样可以更好地预测未来产品的需求。他们希望将这种学习应用于构建相关的产品模型，以用于预测含有特定组合的新产品的需求。

在线餐厅信息和即时社交媒体数据，可以帮助餐厅了解顾客到达模式和推动客户行为。比如谷歌的餐厅信息页面，显示了餐厅的平均繁忙程度（每天的哪几个小时繁忙？一周的哪几天？)，还可以反映实时的餐厅繁忙程度。餐厅可以利用这些信息来协调人员配置。此外，Yelp平台现在可以授权餐厅为顾客管理虚拟队列。顾客可以在Yelp上加入一个虚拟的队列，然后查看他们的位置和预估的等待时间，并在桌子准备好时收到通知。通过实时更新目前的等候名单和后面的来客，餐厅可以自行决定是否加快或维持其内部操作的当前速度。从长远来看，饭店也可以采用记录等待时间和到达模式，来计划他们的服务产品和人员配置水平。

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。