企業功能診斷 Showcase

Immediate Control

若功能尚未完成，最小修正不是立即重構 API，而是先揭露限制：

「Uber Eats 目前尚不支援同一加價選單項目複數選取。若您的業態仰賴同一品項多份加購，請留意此限制可能影響前台顧客加購行為。系統將持續進行優化。」

這類提示不等於承認法律責任。它是在公開價值主張與實際交付之間，補上一層最低限度的誠實介面。

Required Control Points

• Capability Mapping：明確維護各平台支援能力矩陣，並同步到 UI 與客服知識庫。
• Sync Integrity：後台設定、payload、平台前台結果三者需有一致性檢查。
• Read-back / Diff Check：菜單 publish 後，不應假設「送出即成功」。
• Revenue-Sensitive Field Flag：加價選單、加購數量、折扣、抽成、活動價格等欄位應被標記為營收敏感欄位。
• Revenue Anomaly Monitoring：當同類加購在特定平台長期為 0 時，至少進入 PM / CS 追蹤清單。

Escalation Criteria

• 已提供可重現步驟。
• 已提供操作影片或截圖。
• 能明確區分平台 A / 平台 B 功能差異。
• 指出問題與營收、AOV、毛利或轉換率相關。
• 引用顧客反饋或實際訂單異常。
• 指出官網承諾、後台設定與前台結果不一致。

Required Dashboard Modules

• Platform P&L：平台別營收、實收、抽成、折扣與毛利。
• AOV & Modifier Performance：追蹤平台、時段、商品組合下的客單價與加購率。
• Campaign ROI：將活動區間、折扣吸收與實收毛利連動。
• Time-band Revenue：支援日、週、月尺度的時段切分。
• Revenue Anomaly Alert：當 AOV、加購率或實收毛利異常下滑時，主動提醒店家與內部團隊。

Revenue Architecture

• Delivery Revenue Module：平台別營收、AOV、抽成後毛利、外送時段、加購率與異常警示。
• Beverage Operations Module：杯型結構、加料率、尖峰時段、出杯效率、原物料消耗與門店比較。
• Hotpot / Luwei Modifier Module：同品項複數加購、加料組合、湯底與主餐搭配、AOV 提升分析。
• Chain Management Module：多店比較、店長績效、異常店家提示與標準化執行。
• Campaign ROI Module：平台活動區間、折扣吸收、實收、毛利與回購追蹤。
• AI Insight Module：建立在乾淨資料與明確指標之上的營運建議，而非單純文字摘要。

Market Declaration

市場不缺 AI 故事。市場缺的是能被產品證明的 AI 故事。若 91APP 要讓 iCHEF 成為下一階段估值重評理由，對外敘事不應只停留在「收購 iCHEF，切入餐飲科技」，而應是：以 iCHEF 為餐飲交易資料入口，完成零售與餐飲兩大高頻消費場景的資料治理，並以業態模組、AI 營運建議、支付金流與廣告科技，建立跨產業交易資料平台。