直接下單與營收

機器學習增強的配送物流

用機器學習最佳化的預計到達時間和預測排程,掌握你的配送區域。管理客人更新和物流,沒有外賣平臺中間商。

實時配送演練

承諾一個後廚跑得動的視窗

河畔

中圈 · 起送 20 €

可配送

後廚負荷

備餐12 分鐘
交接4 分鐘
路程9 分鐘

對客人的承諾

23–29 分鐘

河畔

同一訂單狀態

結賬後廚排程顧客追蹤

區域、預計到達時間和排程,由你掌控

從結賬到交接,讓時間對客人誠實、對團隊可執行——品牌是你的,資料是你的。

先定規則,再定路線

定義每個配送區域允許什麼

內圈

最遠 1.5 公里

起送價

€15

配送費

€2

地址透過該區域的規則

  • 跟著隊伍走的視窗

    距離、負荷和過往配送餵給客人在結賬時看到的同一句報價——承諾匹配現實。

  • 排程走在高峰前面

    按能讓快遞員持續移動的順序打包、暫存和放行,小票堆起來時也不亂。

  • 區域由你定義——不是通用地圖釘

    範圍、起送價和乾淨的地址採集,意味著更少失敗投遞,也更少因重跑丟掉的利潤。

忙碌的晚上,為什麼第一方配送能贏

外賣平臺配送從每筆訂單抽成,並把你的顧客藏在他們的 App 後面。在你自己的渠道上做配送,意味著區域、費用和預計到達時間由你定——顧客資料和利潤也留下。機器學習最佳化的排程把高峰撫平,忙碌的晚上仍可控,而不必為這份特權付給中間商。

後廚一熱,預計到達時間跟著收緊

展示一個尊重備餐和路程的實時視窗——客人會信任小票上的數字。

可解釋的預計到達時間

看清承諾視窗是怎麼拼出來的

備餐

12 分鐘

交接

4 分鐘

路程

9 分鐘

結賬時展示的視窗23–29 分鐘

排程佇列

在隊伍堵住之前排好交接順序

後廚到騎手的交接

把就緒小票送進對的通道

#D-214

兩份主菜 · 一份冷配菜

備餐中

#D-215

已打包 · 飲料已核對

備餐中

#D-216

路線和顧客備註已就緒

備餐中
Menuella Antarctica

客人手機: 品牌推送,好過一堆“我的訂單到哪了?”工單

品牌化顧客追蹤

網站和訊息講的是同一個故事

同一筆實時訂單

網站

後廚已接單

顧客訊息

我們已收到你的訂單。

配送物流常見問題

配送預計到達時間如何計算?

Menuella 綜合後廚負荷、距離和歷史配送時長,讓你展示的視窗匹配團隊真正做得到的——隊伍變忙時再調整。

配送區域和費用如何運作?

你按區域定義範圍、起送價和費用。客人只看到你能服務的地址,從而減少失敗投遞和客服消耗。

預測排程對員工意味著什麼變化?

佇列會標出接下來該打包和放行什麼,隨著單量變化——無論你用自有騎手,還是打著你品牌的合作車隊。

顧客需要第三方 App 才能追蹤訂單嗎?

客人在你的網站和訊息裡獲得更新——中間沒有外賣平臺 App——所以體驗從頭到尾都是你的品牌。

為什麼在 Menuella 上做配送,而不是走外賣平臺?

第一方檔案和點餐記錄留在 Menuella,預計到達時間和促銷會隨時間變好,而不必向外賣平臺租用這段顧客關係。