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多维数据分析，运营决策有理有据

2023-02-21 14:08:37

总部对门店运营策略的调整，需要多维度数据支撑，但数据从哪里来？不同门店的差异性在哪里？


某餐饮连锁品牌门店运营总负责人 Olivia 的一项重要职责，是定期回顾全国门店日常运营情况，包括考评得分、常见问题、整改效率等，并根据这些信息，制定对应调整策略。


Olivia 在实际工作中经常面临的问题是：决策需要众多差异化数据分析来支撑。


例如区域差异：南方地区的门店在春夏秋三季都需要关注后厨蟑螂、老鼠相关的卫生问题，以及食材在存储运输过程中的保鲜问题，避免食材在高温下变质；而北方门店管理中，则需要注意秋冬季节食材运输中的保温问题，避免食材冻坏。


类似的不同区域门店高发问题有哪些？每个季度门店日常经营情况怎么样？不同片区的门店检查得分如何？问题处理效率高不高？怎样做出针对性调整？


通过 「Whale SpaceSight」灵动卡片中的周期性数据统计和不同维度详细分析， Olivia 即可因店制宜，调整运营策略，最大化提升运营效率。

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