外卖数据统计的5个重要维度-九数云BI

标签：外卖数据统计 | 发布时间： 2024-12-03 10:26:15

通过这些数据的全面分析，外卖店铺可以精准制定营销策略，从而提升整体业务表现。

外卖如今已经成为餐饮品牌一项重要的营收业务，但是，除了平台佣金与营收占比，外卖还可以做哪些经营分析与数据统计呢？又可以对餐企经营带来哪些启示？本文九数云BI为大家带来关键的5个外卖数据统计维度，通过这些外卖数据的全面分析，店铺可以准确了解其经营状况，优化业务策略，从而提升竞争力和收益。

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外卖数据统计维度

外卖销售对营收的影响，一定要考虑全渠道，包括电话订购、第三方平台、企业自建外卖渠道，全方位统计，同时，要考量每天外卖营销投入对订单量和营业额的影响，这样才能确切了解下一个月对不同渠道的营销投入和产品设计。

如果一天中3个用餐时段的外卖选品不同，那么就要关注各个经营时段的销量峰值，这样在对应的出品速度、打包速度以及准备工作上不断优化。

外卖客流能够沉淀下的消费数据非常有限，因此如果想要做好外卖的提升工作，对每一个外卖订单的分析就显得尤为重要。结合消费时间、消费菜品、菜品数量等多维度信息，判断单均分层，这样才能得出外卖的主流消费群体。

商责取消订单是指因商家失误而导致的订单取消，如超时未接单、缺货等。这不仅影响店铺的流量和信用评分，也影响顾客体验。通过自动接单、及时补货、合理规划营业时间等方式，可以减少商责取消数。

商家评分是综合反映店铺服务质量的重要指标，直接影响到顾客的决策和店铺的曝光度。商家需要重视并不断优化服务质量，以提高评分。

外卖数据统计不仅仅局限于上述几个指标，还可以涵盖更广泛的范围，如交流平台的不同渠道销售表现、节假日的运营数据对比等。通过这些数据的全面分析，外卖店铺可以精准制定营销策略，从而提升整体业务表现。

九数云BI是一个适用多种餐饮业态的数据分析软件，包括但不限于中式快餐、网红茶饮、西式餐吧、咖啡酒吧、餐饮连锁、甜品烘焙、火锅连锁、生鲜果蔬。通过结合九数云BI的各种功能，餐饮企业可以实现全面的数据整合、智能分析、餐饮成本核算，大幅提升运营效率和市场竞争力。

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