KUALA LUMPUR (9 Jan): Kumpulan data (Big Data) yang sangat besar yang dapat dianalisis secara automatik untuk mendedahkan corak, trend dan kumpulan (data besar) telah mengubah industri penghantaran makanan dengan cepat dalam 10 tahun terakhir ini.
Pengarah Urusan foodpanda Malaysia Sayantan Das berkata analisis data telah menjimatkan masa sebanyak 50% untuk 30,000 penunggang foodpanda, dengan purata penghantaran hingga tiga perjalanan per jam sekarang.
Das mengatakan dinamiknya data besar dalam peningkatan proses operasi tidak hanya eksklusif untuk sektor perbankan atau kewangan sahaja kerana perniagaan penghantaran makanan kini memerlukan data besar dalam operasinya sehari-hari.
Dia mengatakan bahawa penghantaran makanan pada hakikatnya kini bergantung kepada keberkesanan data besar dalam mengendalikan industri penghantaran yang bernilai berbilion dolar.
Das berkata, data pelanggan penting yang dikumpulkan dari tinjauan dan rangkaian media sosial dapat digunakan dalam menyediakan keperluan peribadi dan memastikan kepuasan pelanggan serta membantu dalam mengubah standard operasi untuk mencapai hasil yang diinginkan.
“Peralihan ke cloud atau pengaturan pengiriman sahaja tidak akan mungkin dilakukan tanpa adanya data untuk menyusun perkhidmatan”.
“Jaminan berani seperti 20 minit atau 30 minit waktu penghantaran yang ditawarkan oleh foodpanda tidak dilakukan secara melulu, tetapi dipastikan dengan data untuk menyokong penawaran tersebut,” katanya dalam e-mel ke theedgemarkets.com .
Das mengatakan pengumpulan data masa nyata mengenai rancangan lalu lintas dan laluan memberikan perkiraan yang tepat mengenai masa penghantaran dan syarikat juga dapat meramalkan kesan faktor-faktor ini pada barang makanan, dan dengan itu memungkinkan untuk mengambil langkah pencegahan terhadap pembaziran makanan.
“Kami sampai pada titik di mana kami memahami pelanggan kami dengan lebih baik dan perkhidmatan diberikan mengikut pilihan mereka dengan menganalisis faktor penting, seperti kesan suhu pada makanan atau kesan trend pasaran terhadap penggunaan.
“Wawasan yang diperoleh mengenai pola makan, trend dan data ramalan dari pengiriman makanan digunakan untuk memanfaatkan pelbagai permintaan dan pilihan menu yang akan dipesan pada waktu tertentu,” katanya.
Das berkata, selain dari apa yang pelanggan akan pesan, ramalan seperti itu membantu rakan restoran foodpanda mendapatkan pandangan yang disokong data mengenai apa yang disukai pelanggan mereka atau jika peluang baru akan ditambahkan untuk demografi tertentu.
“Profil corak pengangkutan membantu kami memutuskan cloud di masa mendatang kerana permintaan untuk jenis makanan tertentu dipesan di daerah tertentu.
“Ini jelas akan mengurangkan kos dan waktu pengangkutan, memungkinkan kami menjadikan harga kami lebih kompetitif untuk pelanggan kami juga,” katanya.
