Hogyan szolgálja fel a The Chefz a tökéletes ételt az Amazon Personalize segítségével

Ez Ramzi Alqrainy, a The Chefz technológiai igazgatója vendégbejegyzése.

A Chefz egy szaúdi székhelyű online élelmiszer-kiszállítással foglalkozó startup, amelyet 2016-ban alapítottak. A The Chefz üzleti modelljének középpontjában az áll, hogy ügyfelei élelmiszereket és édességeket rendeljenek a legjobb elit éttermekből, pékségekből és csokoládéboltokból. Ebben a bejegyzésben elmagyarázzuk, hogyan használja a The Chefz Az Amazon testreszabása szűrők, amelyek üzleti szabályokat alkalmaznak a végfelhasználóknak szóló ajánlásokra, ami 35%-kal növeli a bevételt.

Az élelmiszer-szállítás növekvő iparág, ugyanakkor rendkívül versenyképes. Az iparág legnagyobb kihívása a vásárlói hűség fenntartása. Ez megköveteli az ügyfél preferenciáinak átfogó megértését, a kiváló válaszidő biztosításának képességét az időben történő szállítás és a jó élelmiszerminőség tekintetében. Ez a három tényező határozza meg a The Chefz vásárlói elégedettségének legfontosabb mérőszámát. A Chefz igényei ingadoznak, különösen az ebéd- és vacsoraidőben megugró rendelési mennyiség miatt. A kereslet olyan különleges napokon is ingadozik, mint az anyák napja, a futballdöntő, a ramadán alkonyat (Suhoor) és a naplemente (Iftaar) ideje, vagy az Eid ünnepi ünnepei. Ezekben az időkben a kereslet akár 300%-kal is megnőhet, ami további kritikus kihívást jelent, hogy a napszaknak megfelelően tökéletes étkezést ajánljunk, különösen a ramadánban.

A tökéletes étkezés a megfelelő időben

A rendelési folyamat határozottabbá tétele és a csúcsidőszakok kielégítése érdekében a Chefz csapata úgy döntött, hogy a napot különböző időszakokra osztja. Például a ramadán szezonban a napokat Iftarra és Suhoorra osztják. A szokásos napokon a napok négy időszakból állnak: reggeli, ebéd, vacsora és desszert. Ezt a determinisztikus rendelési folyamatot az Amazon Personalize, egy hatékony ajánlómotor, a technológia alapozza meg. Az Amazon Personalize ezeket a csoportosított időszakokat veszi figyelembe az ügyfél tartózkodási helyével együtt, hogy tökéletes ajánlást nyújtson.

Ez biztosítja, hogy az ügyfél preferenciái alapján és a közeli helyről kapja meg az étterem- és étkezési ajánlásokat, így az gyorsan a küszöbéhez ér.

Ez az Amazon Personalize-n alapuló ajánlómotor kulcsfontosságú összetevője annak, hogy a The Chefz ügyfelei hogyan élvezik a személyre szabott éttermi étkezési ajánlásokat, nem pedig a kedvencek kategóriáira vonatkozó véletlenszerű ajánlásokat.

A személyre szabott utazás

A Chefz azzal kezdte személyre szabott útját, hogy éttermi ajánlásokat kínált az Amazon Personalize szolgáltatást használó ügyfelek számára a korábbi interakciók, a felhasználói metaadatok (például életkor, nemzetiség és étrend), az éttermi metaadatok, például a kategória és a kínált ételtípusok alapján, valamint az ügyfelek interakcióinak élő nyomon követésével. a Chefz mobilalkalmazás és webportál. Az Amazon Personalize kezdeti bevezetési szakaszai 10%-kal növelték a portállal folytatott ügyfelek interakcióit.

Bár ez mérföldkő volt, a szállítási idő még mindig probléma volt, amellyel sok ügyfél találkozott. Az ügyfelek egyik fő nehézsége a csúcsidőben történő szállítás volt. Ennek megoldására az adattudós csapat további funkcióként hozzáadta a helyet a felhasználói metaadatokhoz, így az ajánlások figyelembe veszik a felhasználói preferenciákat és a helyet a jobb kézbesítési idő érdekében.

Az ajánlási út következő lépése az éves időzítés, különösen a ramadán és a napszak figyelembe vétele volt. Ezek a megfontolások biztosították, hogy a Chefz nehéz ételeket vagy éttermeket ajánljon, amelyek iftaar ételeket kínálnak a ramadán naplemente idején, és könnyebb ételeket késő este. Ennek a kihívásnak a megoldására az adatkutató csapat az Amazon Personalize szűrőit használta, amelyeket a frissített AWS Lambda funkciókat, amelyeket egy an amazonfelhőóra cron munka.

A következő architektúra a szűrők alkalmazásának automatizált folyamatát mutatja be:

1. A CloudWatch esemény cron kifejezést használ a Lambda függvény meghívásának ütemezésére.
2. Amikor a Lambda funkció aktiválódik, a szűrőt az ajánlómotorhoz csatolja az üzleti szabályok alkalmazásához.
3. Az ajánlott ételeket és éttermeket az alkalmazáson keresztül eljuttatják a végfelhasználókhoz.

Következtetés

Az Amazon Personalize lehetővé tette a The Chefz számára, hogy kontextust alkalmazzon az egyes ügyfelekkel és körülményeikkel kapcsolatban, és személyre szabott ajánlásokat adjon az üzleti szabályok alapján, például különleges ajánlatokat és ajánlatokat mobilalkalmazásunkon keresztül. Ez havi 35%-kal növelte a bevételt, és megduplázta a vásárlói rendeléseket az ajánlott éttermekben.

„A The Chefznél minden tevékenységünk középpontjában az ügyfél áll, és fáradhatatlanul azon dolgozunk, hogy javítsuk és javítsuk az élményüket. Az Amazon Personalize segítségével nagyszabású személyre szabást érhetünk el teljes ügyfélbázisunkban, ami korábban lehetetlen volt.”

-Ramzi Algrainy, a The Chefz műszaki igazgatója.

A szerzőkről

Ramzi Alqrainy a The Chefz technológiai igazgatója. Ramzi az Apache Solr és a Slack munkatársa és műszaki lektora, és számos tanulmányt publikált az IEEE-ben a keresési és adatszolgáltatási funkciókra összpontosítva.

Mohamed Ezzat az AWS vezető megoldástervezője, aki a gépi tanulásra összpontosít. Ügyfelekkel dolgozik, hogy felhőtechnológiák segítségével kezelje üzleti kihívásaikat. A munkán kívül szívesen pingpongzik.