
【虹科案例】Siemens Energy 高壓開關設備運輸監測案例
Siemens Energy 於德國柏林與中國上海生產基地,採用 HongKe 宏集 ASPION G-Log 2 監測高壓開關設備運輸衝擊與振動,支援 IEC 60721-3-2 標準判定及溫濕度記錄,性能接近高精度振動監測儀且具高性價比。
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在餐飲業競爭白熱化的「價格戰」中,如何精準掌握競品價格動態、即時優化定價策略,已成為企業營收成長的關鍵。
某知名連鎖餐飲集團的戰略定價部門,曾長期依賴傳統手工方式收集競品資料,導致效率低下、決策延誤。直到導入 Domo 商業智能平台 後,他們透過 AI 驅動的數據自動化與智慧分析,實現了從「人海戰術」到「智能決策」的跨越式轉型。
該部門的核心職能是監測美團、抖音等主流外賣與團購平台上的競品價格變化,建立「時段-場景-促銷」三維定價模型,為新品定價、套餐組合、折扣策略提供依據。
然而,過往採用「人工巡查+Excel 登記」的原始方式,暴露出多項問題:
數據收集困難:員工需逐一瀏覽競品門店的促銷活動,手動截圖並記錄套餐名稱、價格、組合、折扣力度與有效期等資料至 Excel,單日資料收集極為耗時;
分析效率低下:Excel 在處理上萬筆資料時常出現卡頓,且依賴靜態公式,新增資料需重建邏輯,洞察全憑經驗與直覺;
協作不暢:餐飲定價策略涉及多部門協同,傳統報表只能以截圖分發,資訊滯後且無法互動,導致部門溝通效率低下。
部門主管坦言:「我們就像『數據搬運工』,80% 的時間花在重複性勞動,真正用於分析的時間極少。」
Domo 的 AI Agent 成為餐飲定價轉型的關鍵。團隊只需將競品截圖上傳至平台,AI 便能自動識別圖片中的文字、數字與表格內容,智能提取套餐名稱、價格、組合、折扣力度、有效期等核心欄位,直接生成可分析的結構化數據集。
效率提升:每日資料收集時間由 4 小時縮短至 30 分鐘;
準確率提升:資料準確率由 75% 提升至 98%;
自動錯誤預警:系統可自動檢測異常,如價格為負數或折扣超過 100%,有效降低人工審核成本。
Domo 的自動化 ETL(Extract-Transform-Load)功能徹底終結了 Excel 的「公式地獄」。團隊僅需在初期構建好數據清洗與整合流程,之後每次上傳新資料,系統會自動執行處理並即時更新報表,無須手動修改公式或重建報表。
動態分析:透過互動式儀表板,團隊可按原料、時段、折扣力度等多維度篩選產品(如漢堡、飲品)價格,洞察競品定價邏輯,實現數據驅動決策。
Domo 打破資訊孤島,讓戰略定價、行銷、市場與營運部門實現高效協同:
即時共享:團隊成員可依權限直接訪問儀表板,利用圖表批註與 Buzz 訊息功能即時討論;
跨部門整合:市場與營運資料同步至 Domo,定價策略調整可即時評估對供應鏈與客流的影響,溝通效率提升 60%。
圖表聯動效率大幅提升:多維度鑽取與動態篩選,助力快速定位價格敏感區間;
零代碼操作、上手簡易:無需 IT 支援,業務人員即可自主建立分析模型;
數據協作一體化:整合多部門資料與洞察,推動定價策略與市場、營運深度協同;
AI 智能洞察:自動識別非結構化數據,快速提取圖片中隱藏的關鍵資訊。
在餐飲業「價格內卷」的時代,Domo 以 AI 與自動化技術為企業的戰略定價部門裝上『智慧大腦』。
從數據收集到決策落地,從孤立作業到團隊協同,Domo 正幫助更多餐飲品牌將「價格戰」升級為「價值戰」,實現長期且可持續的營收增長。
Siemens Energy 於德國柏林與中國上海生產基地,採用 HongKe 宏集 ASPION G-Log 2 監測高壓開關設備運輸衝擊與振動,支援 IEC 60721-3-2 標準判定及溫濕度記錄,性能接近高精度振動監測儀且具高性價比。
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