Cómo The Chefz sirve la comida perfecta con Amazon Personalize

Esta es una publicación invitada de Ramzi Alqrainy, director de tecnología de The Chefz.

El Chefz es una empresa emergente de entrega de alimentos en línea con sede en Arabia Saudita, fundada en 2016. El núcleo del modelo comercial de The Chefz es permitir que sus clientes pidan alimentos y dulces de los mejores restaurantes, panaderías y chocolaterías de élite. En esta publicación, explicamos cómo The Chefz usa Amazon Personalize filtros para aplicar reglas comerciales sobre recomendaciones a usuarios finales, aumentando los ingresos en un 35 %.

La entrega de alimentos es una industria en crecimiento, pero al mismo tiempo es extremadamente competitiva. El mayor desafío en la industria es mantener la lealtad del cliente. Esto requiere una comprensión integral de las preferencias del cliente, la capacidad de brindar un excelente tiempo de respuesta en términos de entrega a tiempo y buena calidad de los alimentos. Estos tres factores determinan la métrica más importante para la satisfacción del cliente de The Chefz. Las demandas de Chefz fluctúan, especialmente con picos en los volúmenes de pedidos a la hora del almuerzo y la cena. La demanda también fluctúa durante días especiales como el Día de la Madre, la final de fútbol, ​​el anochecer de Ramadán (Suhoor) y la puesta del sol (Iftaar), o las festividades festivas de Eid. Durante estos tiempos, la demanda puede aumentar hasta en un 300 %, lo que agrega un desafío crítico más para recomendar la comida perfecta según la hora del día, especialmente en Ramadán.

La comida perfecta en el momento adecuado

Para hacer que el proceso de pedido sea más determinista y atender los momentos de mayor demanda, el equipo de Chefz decidió dividir el día en diferentes períodos. Por ejemplo, durante la temporada de Ramadán, los días se dividen en Iftar y Suhoor. En días regulares, los días constan de cuatro períodos: desayuno, almuerzo, cena y postre. La tecnología que sustenta este proceso de pedido determinista es Amazon Personalize, un potente motor de recomendaciones. Amazon Personalize toma estos períodos agrupados junto con la ubicación del cliente para brindar una recomendación perfecta.

Esto asegura que el cliente reciba recomendaciones de restaurantes y comidas basadas en su preferencia y desde una ubicación cercana para que llegue rápidamente a su puerta.

Este motor de recomendaciones basado en Amazon Personalize es el ingrediente clave en la forma en que los clientes de The Chefz disfrutan de recomendaciones personalizadas de comidas en restaurantes, en lugar de recomendaciones aleatorias para categorías de favoritos.

El viaje de la personalización

Chefz comenzó su viaje de personalización ofreciendo recomendaciones de restaurantes para clientes que utilizan Amazon Personalize en función de interacciones anteriores, metadatos de usuarios (como edad, nacionalidad y dieta), metadatos de restaurantes como categoría y tipos de alimentos ofrecidos, junto con seguimiento en vivo de interacciones de clientes en la aplicación móvil y el portal web de Chefz. Las fases iniciales de implementación de Amazon Personalize dieron lugar a un aumento del 10 % en las interacciones de los clientes con el portal.

Aunque ese fue un paso importante, el tiempo de entrega seguía siendo un problema que encontraron muchos clientes. Una de las principales dificultades que tenían los clientes era el tiempo de entrega durante la hora pico. Para abordar esto, el equipo de científicos de datos agregó la ubicación como una característica adicional a los metadatos del usuario para que las recomendaciones tuvieran en cuenta tanto la preferencia del usuario como la ubicación para mejorar el tiempo de entrega.

El siguiente paso en el camino de la recomendación fue considerar el calendario anual, especialmente el Ramadán, y la hora del día. Estas consideraciones aseguraron que The Chefz pudiera recomendar comidas pesadas o restaurantes que ofrezcan comidas Iftaar durante la puesta del sol del Ramadán y comidas más ligeras al final de la noche. Para resolver este desafío, el equipo de científicos de datos utilizó filtros de Amazon Personalize actualizados por AWS Lambda funciones, que fueron activadas por un Reloj en la nube de Amazon trabajo cron.

La siguiente arquitectura muestra el proceso automatizado para aplicar los filtros:

1. Un evento de CloudWatch utiliza una expresión cron para programar cuándo se invoca una función de Lambda.
2. Cuando se activa la función Lambda, adjunta el filtro al motor de recomendaciones para aplicar las reglas comerciales.
3. Las comidas y los restaurantes recomendados se entregan a los usuarios finales en la aplicación.

Conclusión

Amazon Personalize permitió a The Chefz aplicar contexto sobre clientes individuales y sus circunstancias, y ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en reglas comerciales, como ofertas y promociones especiales a través de nuestra aplicación móvil. Esto aumentó los ingresos en un 35 % por mes y duplicó los pedidos de los clientes en los restaurantes recomendados.

“El cliente está en el corazón de todo lo que hacemos en The Chefz, y estamos trabajando incansablemente para mejorar y mejorar su experiencia. Con Amazon Personalize, podemos lograr la personalización a escala en toda nuestra base de clientes, lo que antes era imposible”.

-Ramzi Algrainy, CTO de The Chefz.

Sobre los autores

Ramzi Alqrainy es director de tecnología en The Chefz. Ramzi es colaborador de Apache Solr y Slack y revisor técnico, y ha publicado muchos artículos en IEEE centrados en las funciones de búsqueda y datos.

Mohamed Ezzat es un arquitecto de soluciones sénior en AWS con un enfoque en el aprendizaje automático. Trabaja con los clientes para abordar sus desafíos comerciales utilizando tecnologías en la nube. Fuera del trabajo, le gusta jugar al tenis de mesa.