L'expansion des magasins rend la gestion plus difficile
Avec plus de 50 magasins, il est difficile de vérifier individuellement les ventes et les avis de chaque magasin.
Lorsque vous gérez le siège d'une franchise, vous vous retrouvez confronté à ce dilemme. Deliveroo, Coupang Eats, Yogiyo - vous devez vous connecter à la page d'administration de chaque plateforme pour vérifier les ventes par magasin, lire les avis, et les compiler dans un fichier Excel. Avec l'augmentation du nombre de magasins, le temps consacré à ces tâches répétitives simples augmente également.
Cela finit par poser des problèmes tels que :
Difficulté à visualiser rapidement les performances de chaque magasin
Découverte tardive des avis clients mécontents
Incapacité à comparer les performances des différents magasins
Manque de données justifiant les retours aux franchisés de la part du siège
Il est possible de le faire manuellement lorsque le nombre de magasins est faible, mais une fois que l'entreprise prend de l'ampleur, un système est nécessaire.
Collecte automatique des données de tous les magasins via le crawling des plateformes de livraison
En utilisant Hashscraper, il est possible de collecter automatiquement les données de ventes et d'avis par magasin à partir des pages d'administration des plateformes de livraison.
Exemple de données de crawling - Données de ventes
{
"Platform": "배달의민족",
"Store Name": "OO점",
"Date": "2025-01-06",
"Order Count": "127",
"Sales Amount": "1,847,000",
"Avg Order Value": "14,543",
"Cancel Count": "3",
"Cancel Rate": "2.3%"
}
Exemple de données de crawling - Données d'avis
{
"Platform": "배달의민족",
"Store Name": "OO점",
"Rating": "4",
"Review Body": "맛은 좋은데 배달이 좀 늦었어요. 40분 걸렸습니다.",
"Menu": "닭꼬치 세트",
"Review Date": "2025-01-06",
"Owner Reply": null
}
En organisant les données de ventes et d'avis par plateforme et par magasin de la même manière, le siège peut avoir une vue d'ensemble des performances.
Cas d'utilisation : Gestion intégrée des magasins pour le siège d'une franchise F&B
Une franchise F&B nationale gérait des dizaines de magasins à travers le pays. En compilant manuellement les ventes et les avis de chaque magasin à partir de 3 plateformes de livraison, le responsable passait une grande partie de sa journée à des tâches simples.
Paramètres de crawling
Plateformes ciblées : Deliveroo, Coupang Eats, Yogiyo
Éléments collectés : Ventes par magasin, nombre de commandes, taux d'annulation, avis
Fréquence de crawling : Une fois par jour
Magasins concernés : Tous les magasins
Éléments analysés à partir des données de crawling
| 분석 항목 | 활용 방법 |
|-----------|-----------|
| 매장별 매출 비교 | 실적 우수 매장과 부진 매장 식별 |
| 일별·주별 매출 추이 | 매출 증감 요인 분석, 프로모션 효과 측정 |
| 취소율 모니터링 | 취소율 높은 매장 조기 발견 및 원인 파악 |
| 리뷰 감정 분석 | 고객 불만 요소 파악, 매장별 서비스 품질 비교 |
| 사장님 댓글 현황 | 리뷰 응대율 체크, 미응대 매장 알림 |
Exemple de données d'analyse par IA
{
"Platform": "배달의민족",
"Store Name": "OO점",
"Review Body": "맛은 좋은데 배달이 좀 늦었어요. 40분 걸렸습니다.",
"Sentiment": "Neutral",
"Keywords": ["맛", "배달 지연", "시간"],
"Categories": [
{"category": "Food Quality", "subcategory": "Taste", "type": "Positive"},
{"category": "Delivery", "subcategory": "Speed", "type": "Negative"}
]
}
Résultats obtenus
Réduction significative du temps consacré à la compilation des ventes et des avis
Obtention de données de comparaison des performances des magasins pour des retours du siège
Amélioration de la réactivité dans l'amélioration des services en détectant tôt les avis clients mécontents
Les données collectées sont résumées dans des rapports hebdomadaires partagés avec les franchisés, et utilisées pour fournir un soutien au niveau du siège aux magasins en difficulté.
Autres cas d'utilisation possibles
Surveillance de la réaction aux nouveaux menus
En analysant la fréquence et la réaction des mentions d'un nouveau menu dans les avis après son lancement, il est possible de décider de son adoption en se basant sur les données.
Mesure de l'efficacité des promotions
En comparant les variations des ventes pendant les périodes de promotion ou d'événements de coupons entre les magasins, il est possible d'identifier quelles promotions sont efficaces.
Surveillance des marques concurrentes
En collectant les avis des magasins des marques concurrentes, il est possible d'identifier les éléments qui satisfont ou mécontentent les clients, afin de développer des stratégies de différenciation.
Modes de liaison des données
Les données collectées sont fournies sous forme de données brutes, et différents modes de liaison peuvent être choisis en fonction de la situation.
Téléchargement Excel
Envoi par e-mail
Intégration API
Intégration BD
Conclusion
Plus le nombre de magasins augmente, plus il est difficile de gérer manuellement les données des plateformes de livraison. En configurant le crawling, les données de ventes et d'avis de tous les magasins sont collectées automatiquement chaque jour.
Hashscraper se charge de l'exploitation, de la maintenance et de la surveillance des crawlers. En cas de changement de politique de plateforme ou de problème de collecte, il n'est pas nécessaire d'intervenir directement au siège.
En gérant les magasins sur la base des données, il est possible de détecter les problèmes tôt et d'y répondre rapidement.
Commencez dès maintenant
Avec Hashscraper, il est possible de collecter et d'analyser automatiquement les données de ventes et d'avis des plateformes de livraison.
Accéder au bot de collecte d'avis Deliveroo
Si vous avez besoin de collecter des données de ventes ou de crawler d'autres plateformes de livraison, n'hésitez pas à nous contacter.
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