コンピュータービジョンを通じてファーストフードに革命を起こす
Over.visionでは、最先端のコンピュータービジョンソリューションでファーストフード業界を変革しています。高度な人工知能技術の力を活用することで、業務の合理化と生産性の向上に役立つ貴重な洞察を提供します。当社独自のプラットフォームがリアルタイムデータを分析することで、在庫管理の最適化、サービススピードの向上、食品廃棄物の削減を同時に実現します。Over.Vision でレストラン運営に革命を起こしましょう。目まぐるしく変化するファーストフードの世界でイノベーションと利便性を兼ね備えています。
「成長を加速し、効率を向上させるためのコンピュータービジョンソリューションでファーストフード業界をサポートします。」
私たちの潜在的な顧客は、20～50以上の支店（支店）を持つファーストフードチェーンで、日々の業務を改善するためにより多くの分析を求めています。
スタートアップ企業には、ファーストフード事業の効率、スピード、正確性に関する問題を解決できる可能性があります。注文処理の自動化、リアルタイムでの在庫管理、人為的ミスの削減、従業員のパフォーマンスの最適化、全体的なサービス品質の向上が可能になります。
ファーストフードチェーンは、一貫性のない食品品質、遅いサービス、不正確な注文、従業員の離職、衛生管理の問題などの問題に直面することがよくあります。
over.visionはCCTVカメラに頭脳を追加し、キッチン業務をインテリジェントに分析して品質、効率、スピード、顧客満足度を向上させることを可能にします
人工知能、機械学習、IoT センサー、クラウドコンピューティング、データ分析。
私たちは、レストラン運営を強化するために、ビデオストリーム内の50以上のパターンを識別して報告するクラウドベースのAIソリューションを提供しています。
「エラーのない従業員、データ主導型のマネージャー、満足しているゲスト、洞察に満ちた企業分析、業績ベースの主要業績評価指標、バックオフィスの完全な管理。」
以下に示すように、私たちはお金を使って設計ソリューションの市場規模を推定します
今後3年間の目標は何か
売却、最初の顧客の発掘、資金の調達など、私はIdeaの創設者であり、会社の戦略の意思決定者でもあります。
経験豊富な事業開発専門家、経験豊富なスタートアップコンプライアンスおよび契約顧問、熟練したマーケティングストラテジストを追加することを検討してください。
ITのバックグラウンドを持つ8年の経験を持つ食品業界の起業家。6つの支店を持つファーストフードチェーンのShtefan Burgerを経営しています。従業員数は150人を超え、売上高は350万米ドルです
当社製品の主な強みは、ニッチ市場が従業員の行動を分析してパフォーマンスを向上させ、さまざまな課題に対処することに重点を置いていることです。競合他社とは異なり、当社のソリューションは、レストラン業界での豊富な経験に基づいて、複雑なPOSシステム向けにカスタマイズされています。
パイロット段階では、基本的な費用を負担しました。立ち上げ後の費用は、カメラと店舗によって異なりますが、レストラン1軒あたり月平均200～400ドルです。
ロンドンに移って以来、私たちはウェブサイトを開発し、6つのレストランで先駆的なMVPを試してきました。将来を見据えて、私たちは主要なQsRチェーン向けの無料パイロットを目指しています。潜在的な協力者の1人がDoDo Pizzaで、DoDo Pizzaは、900以上の店舗で当社の技術を実装したいと考えています。
クライアントは1〜5人で、システムを起動するのに十分なお金があります
製品指標は、スタートアップ企業の成功を測る上で重要な役割を果たします。認識精度、正確性、再現率、システムの操作認識能力などの特定の技術指標は、コンピュータービジョンベースのプラットフォームにとって重要です。ビジネス面では、純紹介価値 (NPS) などの要素を監視することで顧客ロイヤルティが明らかになり、無料トライアルからサブスクリプションプランへのコンバージョンを追跡することでユーザーエンゲージメントと採用率が明らかになります。ユーザー 1 人あたりの平均収益をさらに評価することで、各ユーザーが通常どれだけの収益を生み出しているかがわかり、収益戦略に役立つ情報が得られます。
現在、テスト段階にあり、アクティブユーザーは1人だけです。私のレストランチェーンです。15万ドルから20万ドルの個人的貯蓄に献身と投資をして、製品開発とマーケティング活動を推進していくつもりです。将来の成長を実現するには、投資家の関与を検討してください。
当社はに登録されています
ロンドン
CCTVの品質に依存し、顧客や従業員がビデオ監視を受け入れているため、技術に詳しくないユーザーにとってはデータを解釈するのが難しい場合があります。また、人工知能ソフトウェアの実装と保守に関連する技術的な問題が発生する可能性もあります。
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