Серия статей «Что такое Dodo IS?» расскажет про: Ранний монолит в Dodo IS (2011-2015 годы). Ревизия в Додо не бумажная: у ревизора есть планшет, где ревизор отмечает все продукты и создает отчеты.
Свежие записи
- Опыт «Додо Пиццы»: как привести в порядок карточки на Яндекс.Картах и увеличить поток клиентов
- Каким категориям сотрудников доступен ЛК
- Инвестиции в открытие новых пиццерий по франшизе Додо Пиццы от 1 млн.руб.
- «Мы пришли к успеху пока вы кушали пиццу». 3 франчайзи ДоДо об окупаемости и конкуренции
- «Додо Пицца» внедряет ИИ в пиццерии для улучшения обслуживания гостей
Dodo IS. Ревизия. Графики
Главная» Новости» Новости додо пицца. Додо ИС личный кабинет сотрудника. Dodo is Интерфейс. Как мы систему тайных покупателей Додо пиццы водим вокруг пальца. Компания Dodo Brands, которая развивает три бренда («Додо Пицца», «Дринкит» и «Донер 42») планирует провести первичное публичное размещение акций в начале 2024 года. новости, подкасты, интервью, стартапы, все о бизнесе в журнале для предпринимателей Inc. Russia. В ноябре франчайзи «Додо Пиццы» в Ярославле Евгений Ткачев обвинил компанию и ее основателя Федора Овчинникова в необоснованных придирках и давлении с целью передачи бизнеса другому владельцу. Dodo is дашборд. Додо ИС график смены.
«Рецепт выживания в турбулентное время»
- Додо ис ревизия
- «Додо пицца»: как открыть свою пиццерию по франшизе | Статья
- Статистика пиццерий Додо Пицца
- Статистика пиццерий Додо Пицца
- Статистика по выручке пиццерий Додо Пицца
- Статистика пиццерий Додо Пицца
«Додо пицца» застраховала киберриски в «Сбербанк страхование»
Как видят сотрудники «Додо ИС» знает всё о работе пиццерии, но каждому сотруднику показывает только то, что нужно для текущей задачи. Промоакции «Додо ИС» помогает конструировать промоакции и управлять промокодами в масштабах всей сети или одной пиццерии. Франчайзи подключается не просто к успешной, узнаваемой сети — его, в полном смысле этого слова, подключают к системе «Додо ИС», которая позволяет контролировать происходящее на кухне и в торговом зале. Dodo is дашборд. Додо ИС график смены. Видео о Проверка эквайринговых платежей в Додо Пицца Смоленск, Dodo IS | Учет.
Додо ревизия - фотоподборка
Додо Пицца ИС личный кабинет и профиль сотрудника — информационная система, которая позволяет инвестору контролировать бизнес. 3. Результаты проверок публикуются каждую неделю в системе Додо ИС. Новости #dodo-picca. Бывшие франчайзи «Додо Пиццы» в один голос заявляют, что в сети сложилась абсолютно нездоровая атмосфера: 30% пиццерий буквально замучили постоянными проверками.
Как мы привели в порядок карточки «Додо Пиццы» на Яндекс Картах и увеличили поток клиентов
Dodo IS | Учет. Ревизия 00:12:13 Dodo Brands Russia. Додо ис ревизия. Пожаловаться. Додо ис ревизия. Как мы систему тайных покупателей Додо пиццы водим вокруг пальца. Бесячая отмена проверки в Додо и её исправление. Данные по выручке и другим показателям по всем ресторанам сети Додо Пицца в России за всё время. Смотрите видео онлайн «Dodo IS | Учет. Ревизия» на канале «Забавные Пушистики» в хорошем качестве и бесплатно, опубликованное 19 сентября 2023 года в 1:39, длительностью 00:12:12, на видеохостинге RUTUBE.
Додо ис ревизия
Регистрация аккаунта сотрудника происходит при приеме на работу. Данные для входа человек получает от руководства. Новый сотрудник должен заполнить анкету с указанием таких данных: телефонного номера для получения SMS-сообщения с кодом подтверждения; фамилии, имени и отчества; даты рождения. Вход в личный кабинет Авторизоваться в системе можно с помощью сайта либо приложения. Большинство пользователей отдают предпочтение мобильному приложению. Ввести логин и пароль, которые были предоставлены сотруднику в процессе принятия на работу. Нажать «Войти». Теперь можно пользоваться полным функционалом личного кабинета. При возникновении проблем с доступом к персональному аккаунту следует обратиться за помощью к оператору горячей линии в телефонном режиме. Также можно отправить сообщение на сайте компании.
Мобильное приложение Вне зависимости от места работы потенциального пользователя, предоставляется возможность использования персонального профиля с помощью официального сайта либо мобильного приложения.
Пиццерии «Додо» бывают экспресс, семейные и городские. Франчайзи могут пойти по одному из нескольких путей: Открыть собственную пиццерию «Додо Пицца». От франчайзера они получат технологии, обучение, сопровождение запуска, внимательный контроль за каждый этапов: от дизайна оформления зала до закупки продуктов.
Купить готовую пиццерию. Цена зависит от пожеланий предыдущего собственника, сеть сопровождает продажу-покупку. Вместе с помещением оборудованием и технологиями франчайзи получает действующий договор с условиями франшизы «Додо пиццы». Если в нем указано дополнительное условие, например, обязательство открыть вторую точку в городе, придется открывать и ее.
Кроме этого, франшиза «Додо пицца» — это не только Москва и столицы, она продолжает расширять географию сети, разрабатывая специальные предложения для нужных ей городов. Сейчас по такой программе ищут франчайзи в Кандалакше, где, по мнению франчайзера, плановая выручка должна составить 2 500 000 рублей. А еще франчайзи требуются в Якутии, Кировске, Мончегорске и Беларуси.
Обеспечивать качество работы всех сервисов на инфраструктурном уровне. В каждой команде разработки QA перестраивается в параллельный разработке процесс, а не тестирует код за разработчиками. Поддерживаем обеспечение качества на инфраструктурном уровне: canary релизы, quality gates: статический анализ, констрэйнты в пайплайне на code coverage и другие. Он должен интегрироваться с Додо ИС, иметь настраиваемое меню для каждого ресторана и зоны доставки, авторизацию. Решение: Разработали с нуля дизайн и структуру сайта, которые позволяли клиентам максимально просто и удобно заказть пиццу в нужном ресторане.
На постоянной основе осуществляем поддержку, тестирование и внедряем новую функциональность. Административная часть: Мы проработали сценарии поведения клиентов и настроили интеграцию сайта с Додо ИС: после того, как клиент выбирает страну, город и указывает адрес доставки, в меню отображаются те продукты, которые доступны к заказу в пиццерии, входящей в нужную зону доставки. Авторизация клиента на сайте позволяет сохранять историю заказов, участвовать в программе лояльности, видеть персональные промо-предложения. Со временем добавили новые функциональные возможности: выбор способа оплаты, возможность получить заказ в ресторане, выбор адреса по геоданным, сториз с новостями и маркетинговыми акциями, добавление или удаление ингредиентов, выбор пиццы из половинок, заказ готовых комбо-наборов с возможностью добавить дополнительные позиции, возможность оставить отзыв. По мере открытия Додо Пиццы в новых странах понадобился перевод на другие языки. Для автоматизации мы разработали и используем собственную систему «Лингвини». Сайт: На сайте Додо Пиццы клиент может зарегистрироваться, указать адрес доставки выбрать на карте или через строку поиска или выбрать удобную пиццерию для заказа в зале, увидеть актуальное меню, указать время доставки, оплатить заказ удобным способом, оставить отзыв о заказе, отслеживать статус приготовления и доставки и даже наблюдать за тем, что происходит на кухне. В случае, если курьер задерживается и не приезжает вовремя, клиент увидит соответствующее уведомление на экране и получит сертификат на бесплатную пиццу при следующем заказе.
В разделе «Профиль» клиенту доступна история заказов, сохраненных адресов, а также информация о его персональных бонусах программа лояльности. Приложение должно интегрироваться с Додо ИС, иметь настраиваемое для каждой точки меню и зону доставки. В дальнейшем появились задачи по улучшению функциональных возможностей приложения и добавлению новых, например, таких как различные способы оплаты и заказ в зале. Решение: Разработали с нуля дизайн и структуру приложения, которые позволяли клиентам максимально просто и удобно заказть пиццу в нужном ресторане.
Любой владелец смартфона, ноутбука или ПК с доступом в сеть, установив Telegram-бота способен поставлять данные фото, видео, геолокацию и т.
Команда DBrain по заказу «Додо Пиццы», используя методы machine learning, создала программу контроля качества свежеиспеченной пиццы. Telegram-бот, взаимодействуя с огромным сообществом покупателей, самостоятельно присваивает готовой пицце оценку от 0 до 10. В группе тайных покупателей «Додо» 50 тысяч людей каждую неделю дают оценку около 700 пицц. На основе этих оценок создается рейтинг качества заведений, а покупатели получают за оценку додо-рубли, которыми потом оплачивают новую заказанную пиццу. Предоставляя приложению от Dbrain данные видеосъемки, можно снизить затраты и формировать рейтинг пиццерий автоматически.
Взаимодействуя с видеокамерой, машинный алгоритм оценит не две пиццы в неделю, как человек, а 300 в день — каждой пиццы, вышедшей из печи. Нейросеть Dbrain обработала 50 тысяч фото пицц. На каждой фотографии сеть визуально разделяла продукт на участки и теперь умеет находить недостатки на всех участках. К примеру, едва заметные глазу вздутия по краям пиццы укажут на низкое качество теста. Каждый готовый продукт искусственный интеллект соотносит с «идеальной» пиццей, построенной как раз с использованием информации, предоставленной реальными потребителями и профессионалами по оценке качества пиццы.
Управление очередью от Ivideon Все существующие детекторы, увы, все еще несовершенны. Здесь надо понимать, что люди в очереди нестационарны. Проще говоря, они меняют местоположение, меняют очередь, сливаются с фоном или друг с другом, мешая внешним датчикам правильно их считывать или не позволяют камере различить себя как отдельные объекты. Для создания своего детектора очереди Ivideon использовала machine learning. Алгоритм сумел выделить в человеке «существенное» — голову, что позволило добиться почти идеальной точности фиксации камерой именно человека.
Осталось сосчитать число покупателей и уведомить управляющего о появлении очереди, чтобы открыть дополнительную кассу или закрыть пустую. Крутая возможность этого сервиса — статистический учет.
«Помните, кто вы, и не уходите с радаров». Как в «Додо Пицца» решили никого не увольнять в кризис
Например, уже сейчас решения по модернизации зоны витрин мы принимаем, изучая ежедневное поведение гостей» Сотрудники «Додо Пицца» также открыты к технологиям — по данным опросов, с системой управляющим нужно менее 20 минут в день на анализ работы точек. Работать с системой нравится и кассирам, которые теперь защищены от необъективности. Многие пиццерии инициировали внедрение технологий, которые стали помощниками команды. С начала работы система изучила более 50 тысяч визитов гостей и оставила более 630 тысяч оценок. За счет роста качества сервиса две пиццерии, с которых начинался проект в феврале, уже в августе приносили от 190 тысяч рублей больше выручки в блоке дополнительных продаж.
Сегодня технология работает во всей корпоративной сети в Сыктывкаре, Санкт-Петербурге и масштабируется на остальные рестораны в Москве. По состоянию на январь 2024 года, сеть включает 1000 заведений в 21 стране мира помимо России. Была основана предпринимателем из Сыктывкара Фёдором Овчинниковым.
Обучать нейронную сеть долго и дорого, поскольку при разметке данных требуется выполнить значительный объем работы вручную. Коллектив Dbrain нашел простой способ уменьшить себестоимость создания и улучшить точность нейронных сетей: обучать сетку за небольшую плату может каждый. Приложение «DBrain», объединенное с Ethereum DApp , дает возможность любому интернет-пользователю решать задачи, получая за них DBR внутренняя криптовалюта. Любой владелец смартфона, ноутбука или ПК с доступом в сеть, установив Telegram-бота способен поставлять данные фото, видео, геолокацию и т. Команда DBrain по заказу «Додо Пиццы», используя методы machine learning, создала программу контроля качества свежеиспеченной пиццы.
Telegram-бот, взаимодействуя с огромным сообществом покупателей, самостоятельно присваивает готовой пицце оценку от 0 до 10. В группе тайных покупателей «Додо» 50 тысяч людей каждую неделю дают оценку около 700 пицц. На основе этих оценок создается рейтинг качества заведений, а покупатели получают за оценку додо-рубли, которыми потом оплачивают новую заказанную пиццу. Предоставляя приложению от Dbrain данные видеосъемки, можно снизить затраты и формировать рейтинг пиццерий автоматически. Взаимодействуя с видеокамерой, машинный алгоритм оценит не две пиццы в неделю, как человек, а 300 в день — каждой пиццы, вышедшей из печи. Нейросеть Dbrain обработала 50 тысяч фото пицц. На каждой фотографии сеть визуально разделяла продукт на участки и теперь умеет находить недостатки на всех участках. К примеру, едва заметные глазу вздутия по краям пиццы укажут на низкое качество теста.
Каждый готовый продукт искусственный интеллект соотносит с «идеальной» пиццей, построенной как раз с использованием информации, предоставленной реальными потребителями и профессионалами по оценке качества пиццы. Управление очередью от Ivideon Все существующие детекторы, увы, все еще несовершенны. Здесь надо понимать, что люди в очереди нестационарны. Проще говоря, они меняют местоположение, меняют очередь, сливаются с фоном или друг с другом, мешая внешним датчикам правильно их считывать или не позволяют камере различить себя как отдельные объекты. Для создания своего детектора очереди Ivideon использовала machine learning.
Параллельно решают рабочие задачи пиццерий — организовали учет оплаты самозанятых, настроили сверку доставок со Сбербанком. Работают с базами клиентов в отдельном облаке, которое позволяет держать свою доработанную конфигурацию. Своему первому клиенту среди франчайзи « Додо » «Простые решения» помогают с 2014 года. Пока у клиента работала одна пиццерия, достаточно было сопровождения «1С:Бухгалтерии». А бухгалтеры копировали данные из «Додо ИС» и вручную переносили в 1С для ведения учета.
Но когда появилась сеть пиццерий, перенос данных занимал бы слишком много времени. Нужно было с нуля настроить синхронизацию. Франчайзи ведут бухгалтерию в «1С:Фреш», поэтому специалисты «Простых решений» работают с базами клиентов в облачном сервисе 1cfresh. Облачная подсистема Фреш» в пилотном проекте PaaS, который позволяет держать свою доработанную конфигурацию в облаке.
В случае с Auth, Inventory и Datacatalog на каждый сервис приходится один ограниченный контекст. Монолит выполняет несколько функций, но сейчас нас интересуют только функционал учета в пиццериях. Помимо ревизий, к учету также относится движения сырья в пиццериях: поступления, перемещения, списания.
Первым делом пользователь сталкивается с Auth, который предлагает пользователю выбрать одну из доступных ему ролей. В системе есть роль «ревизор», которую как раз и выбирает пользователь при проведении ревизии. Пользователь выбирает пиццерию. Перенаправляется на сервис ревизий. На последнем этапе у пользователя есть токен от Auth. Сервис ревизий должен проверить этот токен, поэтому он обращается к Auth за проверкой. Auth проверит не истекло ли время жизни токена, его принадлежность владельцу, а также наличие необходимых прав доступа.
Если всё хорошо, то Inventory сохраняет в куки клеймы — идентификатор пользователя, логин, идентификатор пиццерии и устанавливает время жизни кук. Как работает сервис Auth мы подробнее рассказали в статье « Тонкости авторизации: обзор технологии OAuth 2. С остальными сервисами Inventory взаимодействует посредством очередей сообщений. В качестве брокера сообщений в компании используется RabbitMQ, а также обвязка над ним — MassTransit. RMQ: потребление событий Сервис справочников — Datacatalog — обеспечит Inventory всеми необходимыми сущностями: сырьем для учета, странами, подразделениями и пиццериями. Не вдаваясь в подробности инфраструктуры, опишу основную идею потребления событий. На стороне сервиса справочников уже всё готово для публикации событий, рассмотрим на примере сущности сырья.
Код контракта события Datacatalog namespace Dodo. Каждый сервис может создать свою связку exchange-queue для потребления событий. Схема публикации события и его потребление через примитивы RMQ. В конечном итоге для каждой сущности есть очередь, на которую может подписаться сервис. Остается только сохранить новую версию в базу данных. Id, context. Name, int context.
Category, int context. BasicUnitOfMeasure, context. CountryId, context. DepartmentId, context. IsRemoved, context. SaveAsync materialType, context. Все события, о которых мы хотим уведомить другие сервисы, мы помечали интерфейсом IPublicInventoryEvent.
Когда происходит событие подобного рода, мы их вычленяем из списка изменений changes и отправляем в очередь на отправку. Для гарантии доставки сообщений мы используем паттерн, который у нас обычно называют «локальная очередь», подразумевая Transactional outbox pattern. Сохранение состояния агрегата Inventory и отправка событий в локальную очередь происходят в одной транзакции. Как только произошла фиксация транзакции, мы сразу же пытаемся отправить сообщения брокеру. Если сообщение получилось отправить, то оно удаляется из очереди publicqueue. Если нет, то будет предпринята попытка отправить сообщение позднее. Далее подписчики монолита и пайплайны данных потребляют сообщения.
Отчет «потери и избыток» позволяет сравнивать две любые ревизии между собой. Помимо этого, есть важный отчет «складские остатки», о котором уже было сказано ранее. Зачем отправлять события пайплайну данных? Все также — для отчетов, но только на новых рельсах. Раньше все отчеты жили в монолите, но теперь их выносят. Это важно как с точки зрения инфраструктуры, так и разработки. Заключение Следуя принципам и практикам Domain-Driven Design, нам удалось построить надежную и гибкую систему, которая удовлетворяет бизнес-потребностям пользователей.