كم فئة رئيسية تندرج تحتها منصات الطعام الإلكترونية؟

1. منصات توصيل الطعام

تستقبل هذه المنصات، مثل جلوفو ودورداش وأوبر إيتس، بالإضافة إلى منصات إيرانية مثل سناب فود، الطلبات من المطاعم وتوصيلها إلى العملاء عبر أسطول من شركات التوصيل. وعادةً ما يتضمن نموذج إيرادات هذه المنصات عمولة من مبيعات المطاعم وتكاليف الشحن.

2. منصات طلب الطعام بدون توصيل (Marketplace Model)

تقوم هذه المنصات بمعالجة الطلبات فقط دون تقديم خدمة التوصيل. من أشهر الأمثلة عليها OpenTable التي تدير حجوزات المطاعم.

3. منصات إعداد وتوصيل الوجبات الجاهزة (Cloud Kitchen & Ghost Kitchens)

في هذا النموذج، يتم تحضير الطعام في مطابخ مخصصة (بدون قاعات طعام) وتوصيله مباشرة للعميل. من الأمثلة العالمية Reef Kitchen وCloud Kitchens، وفي إيران توجد أمثلة مثل مامان پز.

4. منصات بيع المواد الغذائية ووجبات الطبخ الجاهزة (Grocery & Meal Kits Delivery)

تشمل هذه الفئة بيع المواد الخام أو مجموعات الطبخ الجاهزة، مثل Blue Apron وHello Fresh، والتي توفر للمستخدمين المكونات الغذائية مع وصفات الطبخ.

5. منصات الطعام الاجتماعي (Social Food Platforms)

تتيح هذه المنصات للأفراد العاديين طهي الطعام المنزلي وبيعه عبر المنصة. وتشمل أمثلة مثل Home Cooked وMeal Sharing.

آليات نمو أسهم هذه المنصات

يعتمد نمو قيمة أسهم منصات الطعام الإلكترونية على عدة عوامل رئيسية:

1. زيادة عدد المستخدمين والطلبات

كلما زاد عدد المستخدمين للمنصة، ارتفعت الإيرادات وأصبحت الأسهم أكثر جاذبية.

2. تنويع الخدمات المقدمة

إضافة ميزات مثل الاشتراكات المميزة، الخصومات الحصرية، التوصيات الذكية وخيارات التخصيص تعزز ولاء العملاء.

3. تعزيز الشراكات مع المطاعم والمطابخ

التوسع في التعاون مع العلامات التجارية الكبرى وإضافة مطاعم جديدة يزيد من قيمة المنصة.

4. زيادة الحصة السوقية والتوسع الجغرافي

الشركات التي تدخل أسواقاً جديدة (مثل دول أخرى) تشهد عادةً ارتفاعاً في قيمة أسهمها.

5. تحسين تكاليف التشغيل

المنصات التي تخفض تكاليف التوصيل والتغليف ومعالجة الطلبات وخدمة العملاء تحقق ربحية أعلى مما ينعكس إيجاباً على سعر السهم.

6. جذب الاستثمارات والطرح الأولي (IPO)

الكثير من المنصات الكبرى مثل Eats وZomato وDoorDash وUber جذبت استثمارات كبيرة بعد الطرح الأولي في البورصة مما ساهم في نمو قيمة أسهمها.

7. تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي

استخدام خوارزميات التنبؤ بالطلب، وتخصيص المقترحات الغذائية، وتحسين مسارات التوصيل يؤدي إلى زيادة الكفاءة وبالتالي تحسين قيمة الأسهم.