DoubleData

Livraison de nourriture

Génération de nouveaux prospects en temps réel : Nous identifions les nouveaux restaurants (par exemple, lorsqu'ils apparaissent sur des cartes) avant qu'ils ne soient répertoriés sur les applications concurrentes, fournissant ainsi aux équipes commerciales des prospects exclusifs « premiers arrivés ».

Analyse précise du TAM et des parts de marché : Utilisation de notre moteur de correspondance propriétaire pour dédupliquer les sites (par exemple, en fusionnant « Joe's Pizza » et « Pizza by Joe »), donnant aux équipes chargées de la stratégie une vision fidèle du marché adressable total et de la saturation du marché.

Surveillance totale du « prix de paiement » : Suivez non seulement les prix des menus, mais aussi tous les éléments de coûts cachés, y compris les frais de livraison, les frais de service, les frais de petites commandes et les frais d'intempéries pour éviter les fuites de revenus.

Commerce électronique et biens de grande consommation

« La règle des 19 heures » (surveillance des ruptures de stock) : Des alertes en temps réel concernant la disponibilité des produits pendant les heures de pointe afin d'éviter les pertes de revenus lorsque les produits sont en rupture de stock alors que les concurrents restent disponibles.

Suivi du panier KVI (Key Value Item) : Surveiller le prix total d'un panier de produits défini (par exemple, 28 articles essentiels) auprès des concurrents afin de gérer la perception des prix et la compétitivité.

Étagère numérique et visibilité des recherches : Suivi du classement des produits dans les applications des détaillants (par exemple, « Page 1 contre Page 3 ») et de la part des rayons pour garantir la visibilité des produits là où 90 % des ventes ont lieu.

Compagnies aériennes

Prix total du vol et frais accessoires : Au-delà du prix de base des billets pour suivre le coût total, y compris les frais de bagages, la sélection des sièges et les surclassements, afin de garantir une analyse précise des tarifs compétitifs.

Capacité du réseau stratégique et plages horaires : Analyser la « capacité en sièges » (pas seulement la fréquence des vols) et la prédominance dans des « plages horaires » spécifiques (par exemple, les heures de pointe matinales) pour une meilleure planification du réseau.

Intelligence artificielle (IA)

Ensembles de données prêts à être modélisés pour la formation LLM : Fournir des ensembles de données propres, structurés et filtrés en fonction de la toxicité, supprimer les « déchets » (publicités, passe-partout) afin que les data scientists puissent se concentrer sur l'architecture plutôt que sur le nettoyage.

Flux de données RAG en temps réel : Fournir des flux de données en direct sur le Web pour alimenter les systèmes de génération augmentée par extraction, permettant aux modèles d'IA de répondre à des requêtes avec des informations actuelles (par exemple, le cours actuel des actions ou les actualités).