DoubleData

Entrega de comida

Geração de novos leads em tempo real: Identificamos novos restaurantes (por exemplo, que aparecem em mapas) antes de serem listados em aplicativos concorrentes, fornecendo às equipes de vendas leads exclusivos “pioneiros”.

Análise precisa de TAM e participação de mercado: Utilizando nosso mecanismo de correspondência proprietário para desduplicar locais (por exemplo, mesclando “Joe's Pizza” e “Pizza by Joe”), oferecendo às equipes de estratégia uma visão verdadeira do mercado endereçável total e da saturação do mercado.

Monitoramento total do “preço de finalização da compra”: Acompanhe não apenas os preços do menu, mas todos os componentes de custo ocultos, incluindo taxas de entrega, taxas de serviço, taxas de pequenos pedidos e taxas de mau tempo para evitar perda de receita.

Comércio eletrônico e FMCG

“A regra das 19h” (monitoramento de falta de estoque): Alertas em tempo real sobre a disponibilidade do produto durante o horário de pico para evitar perda de receita quando os produtos ficam sem estoque enquanto os concorrentes permanecem disponíveis.

Rastreamento de cestas KVI (Key Value Item): Monitorar o preço total de uma cesta definida de mercadorias (por exemplo, 28 itens essenciais) entre os concorrentes para gerenciar a percepção de preços e a competitividade.

Prateleira digital e visibilidade de pesquisa: Acompanhar a classificação dos produtos nos aplicativos de varejistas (por exemplo, “Página 1 versus Página 3") e no Share of Shelf para garantir que os produtos estejam visíveis onde 90% das vendas ocorrem.

Companhias aéreas

Preço total do voo e acessórios: Indo além dos preços básicos dos ingressos para rastrear o custo total, incluindo taxas de bagagem, seleção de assentos e upgrades, garantindo uma análise precisa de tarifas competitivas.

Capacidade estratégica de rede e faixas de tempo: Analisar a “capacidade de assentos” (não apenas a frequência do voo) e o domínio em “faixas horárias” específicas (por exemplo, correria matinal de negócios) para um planejamento de rede superior.

Inteligência Artificial (IA)

Conjuntos de dados prontos para modelos para treinamento LLM: Fornecendo conjuntos de dados limpos, estruturados e filtrados por toxicidade, removendo o “lixo” (anúncios, clichês) para que os cientistas de dados possam se concentrar na arquitetura e não na limpeza.

Feeds de dados RAG em tempo real: Fornecendo feeds de dados ao vivo na web para alimentar sistemas de geração aumentada de recuperação, permitindo que os modelos de IA respondam a consultas com informações atuais (por exemplo, o preço atual das ações ou notícias).