外賣雙轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)多少合格？30%合格。所謂店內(nèi)轉(zhuǎn)化率，其實是指一個統(tǒng)計周期內(nèi)，轉(zhuǎn)化行為完成的次數(shù)與促銷信息總點擊次數(shù)的比值。其實一般情況下，新店轉(zhuǎn)化率一般在15%-22%之間。網(wǎng)上經(jīng)營3個月以上的商家，如

外賣雙轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)多少合格？

30%合格。所謂店內(nèi)轉(zhuǎn)化率，其實是指一個統(tǒng)計周期內(nèi)，轉(zhuǎn)化行為完成的次數(shù)與促銷信息總點擊次數(shù)的比值。其實一般情況下，新店轉(zhuǎn)化率一般在15%-22%之間。網(wǎng)上經(jīng)營3個月以上的商家，如果能達到22%~35%，就是相對較好的店鋪。

美團外賣如何運營才能獲得好的單量？

我 我其實一直在思考這個問題。我用的是餓了么，不是美團，是全外賣。原因應該差不多。

今天下午，我點了一份外賣。我點的時候不餓。我點了之后，過了一會兒就開始餓了。我還是覺得很聰明，點的正好，以為餓了就能在合適的時間吃。結果我還是算錯了，小伙子。我太年輕了。我等了一個多小時，餓得我打嗝，他才送來。

來自消費者 s的觀點，提高系統(tǒng)的運行效率可以獲得更好的體驗。坦白說，飯很快就來了，附近有很多商店。

從商人 s的觀點，提高系統(tǒng)的運行效率意味著高客戶忠誠度和更多的訂單。

從平臺 s的觀點，提高運營效率意味著用戶滿意，賺更多的錢。

那么，如何改善呢？我個人的想法是先做好基礎數(shù)據(jù)工作，這些工作肯定是已經(jīng)做好了的，比如騎手的實時位置數(shù)據(jù)，商家的位置數(shù)據(jù)，用戶的位置數(shù)據(jù)，商家的用餐時間數(shù)據(jù)，用戶的耐心數(shù)據(jù)等等。

在數(shù)據(jù)充足的前提下，用機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡算法等東西來優(yōu)化它們之間的關系。比如讓既接近商家又接近用戶的騎手接單，類似于搭便車的概念。例如，ABC的三個商家是接近的，XYZ的三個用戶是接近的。他們從ABC的三家商店訂購了訂單，所以他們將訂單發(fā)送給同一個騎手。我上面說的情況看起來很簡單，但是需要考慮的情況很多。比如三家ABC店的用餐速度是多少？我應該先去哪一個？用戶XYZ，哪個更近，哪個更有耐心，應該先送哪個？

更進一步，在APP上，某個位置的用戶看到了哪些餐廳？增加他在這些餐廳點餐的機會可以提高系統(tǒng)的效率(因為這些餐廳附近送餐員多還是這些餐廳比較近？)