Q1季度展望
2017-01-09 16:43:08 0 举报AI智能生成
随着新的一年的到来，我们迎来了充满希望和挑战的Q1季度。在这个阶段，我们将继续关注全球经济形势的变化，以及各种政策和行业动态对我们业务的影响。我们将努力提高生产效率，优化供应链管理，以降低成本并提高盈利能力。同时，我们将加大研发投入，不断创新产品和服务，以满足市场的需求。此外，我们还将加强与合作伙伴的沟通与合作，共同开拓新的市场和业务领域。在这个过程中，我们将始终坚持以客户为中心，不断提升客户满意度，为实现公司的长远发展目标奠定坚实基础。让我们携手共进，迎接Q1季度的挑战与机遇，共创美好未来！
作者其他创作
大纲/内容
产品方面
Q1 内部产品（BD,产品,运营,商分等）
BD数据服务 功能迭代
1.0 遗留待优化【数据口径,交互体验】
1.1实时数据需求【支持当日实时订单查询】
1.2 目标达成情况【城市,bd目标达成进展】
1.3 移动版本【部分功能可实现移动端查询】
产品数据服务
1.0 商家APP产品数据【点餐APP用户使用数据跟进】
1.1 C端改版优化数据分析【随产品迭代随时跟进】
自助查询平台
1.0 运营,产品可快速多维查询分析
1.1可自助查询配置跟踪数据
交互优化
商家产品（点餐管家app）
基础服务
菜品分析：需求已定稿，待开发
1.1 总部数据（连锁店总部经营统计数据需求）：待调研确认需求和优先级
1.2 顾客分析
流量分析
桌台分析
增值服务
1.2 同业情报【商情分析】
商家品类标签数据
1.2.1品类分类标准
1.2.2数据清洗和后续维护方案
应用：同业比较
1.2.3 同品类商户比较分析
1.2.4 同商圈商户比较分析
用户精准营销
用户画像数据
平台画像数据整合
点餐用户画像数据清洗和建模挖掘
应用：精准营销和推荐
人群自由组合
人群精准营销活动推荐（菜品券，满减券等）
菜品优化推荐
菜品标签数据
菜品分类标准
菜品数据清洗【文本分词】和后续维护方案
应用：菜品市场趋势，菜品组合营销推荐，菜品改进建议
同类菜品趋势分析
菜品组合推荐
C端用户增值服务
最优排序
菜品排序的纬度：销量，金额，人气，评价等等【平台数据的整合】
用户个性化排序：依据用户特征在分类上最优排序菜品
个性化推荐
二次推荐：节省用户来回搜寻的路径，提高客单价
组合推荐：节省用户决策时间
搜索推荐
默认最优菜品推荐
精准搜索：用户搜索排序
舆情指南
用户评价，分词推荐
人力盘点
产品
产品数据支持【埋点&数据分析】：1人
BD或其他渠道产品：1人
B端数据产品
基础数据服务模块：1人
精准营销/推荐：1人
自助开放查询平台：1人
C端数据产品：1人
RD建议
数仓架构：1-2人
更高效,可复用的数仓架构
离线/实时/推荐系统选型和架构
数据开放服务
数据开发：4-7人
ETL清洗,开发
后端开发：3-4人
甘道夫数据后台开发
星空报表开发-快速满足产品数据需求
QA：2-3
数据质量监控和测试
其他功能性测试
前端开发：2人
甘道夫PC版
甘道夫移动端
算法开发：2-5人
文本分析：门店品类标签，菜品标签
用户画像
推荐系统
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