कैसे शेफ़्ज़ Amazon Personalize के साथ उत्तम भोजन परोसता है

यह शेफ़्ज़ के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी रामज़ी अलक़्रेनी द्वारा एक अतिथि पोस्ट है।

शेफ्ज़ो एक सऊदी-आधारित ऑनलाइन खाद्य वितरण स्टार्टअप है, जिसे 2016 में स्थापित किया गया था। शेफ़ज़ के व्यवसाय मॉडल के मूल में अपने ग्राहकों को शीर्ष अभिजात वर्ग के रेस्तरां, बेकरी और चॉकलेट की दुकानों से भोजन और मिठाई ऑर्डर करने में सक्षम बनाता है। इस पोस्ट में, हम बताते हैं कि शेफ्ज़ कैसे उपयोग करता है अमेज़न निजीकृत अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए सिफारिशों पर व्यावसायिक नियम लागू करने के लिए फ़िल्टर, राजस्व में 35% की वृद्धि।

खाद्य वितरण एक बढ़ता हुआ उद्योग है लेकिन साथ ही यह अत्यंत प्रतिस्पर्धी भी है। उद्योग में सबसे बड़ी चुनौती ग्राहकों की वफादारी बनाए रखना है। इसके लिए ग्राहक की प्राथमिकताओं की व्यापक समझ, समय पर डिलीवरी के मामले में उत्कृष्ट प्रतिक्रिया समय प्रदान करने की क्षमता और भोजन की अच्छी गुणवत्ता की आवश्यकता होती है। ये तीन कारक द शेफ़्ज़ के ग्राहकों की संतुष्टि के लिए सबसे महत्वपूर्ण मीट्रिक निर्धारित करते हैं। शेफ़्ज़ की माँगों में उतार-चढ़ाव होता है, विशेष रूप से लंच और डिनर के समय ऑर्डर वॉल्यूम में स्पाइक्स के साथ। मदर्स डे, फ़ुटबॉल फ़ाइनल, रमज़ान की शाम (सुहूर) और सूर्यास्त (इफ्तार) के समय, या ईद की छुट्टियों जैसे विशेष दिनों के दौरान भी माँग में उतार-चढ़ाव होता है। इन समयों के दौरान, विशेष रूप से रमजान में दिन के समय के आधार पर सही भोजन की सिफारिश करने के लिए एक और महत्वपूर्ण चुनौती को जोड़ते हुए, मांग 300% तक बढ़ सकती है।

सही समय पर सही भोजन

ऑर्डर देने की प्रक्रिया को और अधिक नियतात्मक बनाने के लिए और चरम मांग समय को पूरा करने के लिए, शेफ़ टीम ने दिन को अलग-अलग अवधियों में विभाजित करने का निर्णय लिया। उदाहरण के लिए, रमजान के मौसम के दौरान, दिनों को इफ्तार और सुहूर में विभाजित किया जाता है। नियमित दिनों में, दिनों में चार अवधियाँ होती हैं: नाश्ता, दोपहर का भोजन, रात का खाना और मिठाई। इस नियतात्मक आदेश प्रक्रिया को आधार देने वाली तकनीक Amazon Personalize है, जो एक शक्तिशाली अनुशंसा इंजन है। Amazon Personalize एक संपूर्ण अनुशंसा प्रदान करने के लिए इन समूहीकृत अवधियों को ग्राहक के स्थान के साथ लेता है।

यह सुनिश्चित करता है कि ग्राहक को उनकी पसंद के आधार पर और आस-पास के स्थान से रेस्तरां और भोजन की सिफारिशें प्राप्त हों ताकि यह उनके दरवाजे पर जल्दी पहुंचे।

अमेज़ॅन वैयक्तिकृत पर आधारित यह अनुशंसा इंजन मुख्य घटक है कि कैसे शेफ़्ज़ के ग्राहक पसंदीदा की श्रेणियों के लिए यादृच्छिक अनुशंसाओं के बजाय व्यक्तिगत रेस्तरां भोजन अनुशंसाओं का आनंद लेते हैं।

निजीकरण यात्रा

शेफ़्ज़ ने पिछले इंटरैक्शन, उपयोगकर्ता मेटाडेटा (जैसे उम्र, राष्ट्रीयता और आहार), रेस्तरां मेटाडेटा जैसे श्रेणी और भोजन के प्रकारों के साथ-साथ ग्राहकों की बातचीत के लिए लाइव ट्रैकिंग के आधार पर अमेज़ॅन वैयक्तिकृत का उपयोग करने वाले ग्राहकों के लिए रेस्तरां की सिफारिशों की पेशकश करके अपनी निजीकरण यात्रा शुरू की। शेफ्ज़ मोबाइल एप्लिकेशन और वेब पोर्टल। Amazon Personalize के प्रारंभिक परिनियोजन चरणों ने पोर्टल के साथ ग्राहकों के संपर्क में 10% की वृद्धि की।

हालांकि यह एक मील का पत्थर कदम था, डिलीवरी का समय अभी भी एक समस्या थी जिसका कई ग्राहकों को सामना करना पड़ा। ग्राहकों की मुख्य कठिनाइयों में से एक भीड़ के समय में डिलीवरी का समय था। इसे संबोधित करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक टीम ने उपयोगकर्ता मेटाडेटा में एक अतिरिक्त सुविधा के रूप में स्थान जोड़ा, ताकि अनुशंसाएं बेहतर डिलीवरी समय के लिए उपयोगकर्ता वरीयता और स्थान दोनों को ध्यान में रखें।

सिफारिश की यात्रा में अगला कदम वार्षिक समय, विशेष रूप से रमजान और दिन के समय पर विचार करना था। इन विचारों ने सुनिश्चित किया कि शेफ़ज़ भारी भोजन या रेस्तरां की सिफारिश कर सकता है जो रमजान के दौरान इफ्तार भोजन और देर शाम को हल्का भोजन प्रदान करता है। इस चुनौती को हल करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक टीम ने Amazon द्वारा अपडेट किए गए वैयक्तिकृत फ़िल्टर का उपयोग किया AWS लाम्बा कार्य, जो a . द्वारा ट्रिगर किए गए थे अमेज़ॅन क्लाउडवॉच क्रॉन नौकरी।

निम्नलिखित आर्किटेक्चर फिल्टर लगाने की स्वचालित प्रक्रिया को दर्शाता है:

1. जब कोई लैम्ब्डा फ़ंक्शन लागू होता है, तो शेड्यूल करने के लिए CloudWatch ईवेंट क्रॉन एक्सप्रेशन का उपयोग करता है।
2. जब लैम्ब्डा फ़ंक्शन चालू होता है, तो यह व्यावसायिक नियमों को लागू करने के लिए फ़िल्टर को अनुशंसा इंजन से जोड़ता है।
3. अनुशंसित भोजन और रेस्तरां आवेदन पर अंतिम उपयोगकर्ताओं को वितरित किए जाते हैं।

निष्कर्ष

Amazon Personalize ने The Chefz को व्यक्तिगत ग्राहकों और उनकी परिस्थितियों के बारे में संदर्भ लागू करने, और हमारे मोबाइल एप्लिकेशन के माध्यम से विशेष सौदों और ऑफ़र जैसे व्यावसायिक नियमों के आधार पर अनुकूलित अनुशंसाएँ प्रदान करने में सक्षम बनाया। इसने राजस्व में प्रति माह 35% की वृद्धि की और अनुशंसित रेस्तरां में ग्राहक के ऑर्डर को दोगुना कर दिया।

“द शेफ़्ज़ में हम जो कुछ भी करते हैं, उसके केंद्र में ग्राहक हैं, और हम उनके अनुभव को बेहतर बनाने और बढ़ाने के लिए अथक प्रयास कर रहे हैं। अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ के साथ, हम अपने पूरे ग्राहक आधार पर बड़े पैमाने पर वैयक्तिकरण प्राप्त करने में सक्षम हैं, जो पहले असंभव था।”

-रामजी अल्ग्रेनी, द शेफ़्ज़ में सीटीओ।

लेखक के बारे में

रमज़ी अलक़्रेनी शेफ़्ज़ में मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी हैं। रामजी अपाचे सोलर और स्लैक और तकनीकी समीक्षक के लिए एक योगदानकर्ता है, और आईईईई में खोज और डेटा कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हुए कई पत्र प्रकाशित किए हैं।

मोहम्मद इज़्ज़ती मशीन लर्निंग में फोकस के साथ एडब्ल्यूएस में सीनियर सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह क्लाउड तकनीकों का उपयोग करके ग्राहकों की व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए उनके साथ काम करता है। काम के अलावा, उन्हें टेबल टेनिस खेलना पसंद है।