これは、The Chefz の最高技術責任者である Ramzi Alqrainy によるゲスト投稿です。
ザ・シェフズ は、2016 年に設立されたサウジアラビアを拠点とするオンライン フード デリバリー スタートアップです。The Chefz のビジネス モデルの中核は、顧客がトップ エリート レストラン、ベーカリー、チョコレート ショップから食品やスイーツを注文できるようにすることです。 この投稿では、The Chefz の使用方法について説明します Amazonパーソナライズ フィルターを使用してエンド ユーザーへのレコメンデーションにビジネス ルールを適用し、収益を 35% 増加させました。
フードデリバリーは成長産業ですが、同時に非常に競争が激しい業界です。 業界における最大の課題は、顧客ロイヤルティを維持することです。 これには、顧客の好みを包括的に理解すること、時間通りに配達するという点で優れた応答時間、および優れた食品品質を提供する能力が必要です。 これら 300 つの要素が、The Chefz の顧客満足度の最も重要な指標を決定します。 Chefz の需要は変動し、特にランチタイムとディナータイムの注文量が急増します。 需要は、母の日、サッカーの決勝戦、ラマダンの夕暮れ (スフール) と日没 (イフタール) の時間、またはイードの祝日などの特別な日にも変動します。 これらの時期には、需要が最大 XNUMX% 増加する可能性があり、特にラマダンの時間帯に基づいて完璧な食事を推奨するという重要な課題が XNUMX つ追加されます。
適切なタイミングで完璧な食事を
注文プロセスをより確定的にし、需要のピーク時に対応するために、Chefz チームは XNUMX 日を異なる時間帯に分割することにしました。 たとえば、ラマダン シーズン中は、XNUMX 日がイフタールとスフールに分けられます。 通常の日は、朝食、昼食、夕食、デザートの XNUMX つの期間で構成されます。 この決定論的な注文プロセスを支えるテクノロジーは、強力な推奨エンジンである Amazon Personalize です。 Amazon Personalize は、これらのグループ化された期間と顧客の場所を使用して、完璧な推奨事項を提供します。
これにより、顧客は自分の好みに基づいて近くの場所からレストランや食事の推奨事項を受け取り、玄関先にすぐに到着できるようになります。
Amazon Personalize に基づくこのレコメンデーション エンジンは、The Chefz の顧客がお気に入りのカテゴリのランダムなレコメンデーションではなく、パーソナライズされたレストランの食事のレコメンデーションを楽しむ方法の重要な要素です。
パーソナライゼーションの旅
Chefz は、Amazon Personalize を使用して、以前のやり取り、ユーザー メタデータ (年齢、国籍、食事など)、カテゴリや提供された食品の種類などのレストランのメタデータに基づいて、Amazon Personalize を使用して顧客にレストランの推奨事項を提供することから始めました。 Chefz モバイル アプリケーションと Web ポータル。 Amazon Personalize の初期展開段階では、ポータルとの顧客のやり取りが 10% 増加しました。
これは画期的な一歩ではありましたが、納期は依然として多くのお客様が直面する問題でした。 顧客が抱えていた主な問題の XNUMX つは、ラッシュアワー中の配達時間でした。 これに対処するために、データ サイエンティスト チームは場所を追加機能としてユーザー メタデータに追加しました。これにより、レコメンデーションではユーザーの好みと場所の両方が考慮され、配達時間が短縮されます。
レコメンデーションの旅の次のステップは、毎年のタイミング、特にラマダン、および時刻を検討することでした。 これらの考慮事項により、シェフズは、ラマダンの日没時にイフタールの食事を提供し、夜遅くに軽い食事を提供する重い食事またはレストランを推奨できるようになりました. この課題を解決するために、データサイエンティストチームは、によって更新された Amazon Personalize フィルターを使用しました。 AWSラムダ によってトリガーされた関数 アマゾンクラウドウォッチ クローンジョブ。
次のアーキテクチャは、フィルターを適用するための自動プロセスを示しています。
- CloudWatch イベントは、cron 式を使用して、Lambda 関数がいつ呼び出されるかをスケジュールします。
- Lambda 関数がトリガーされると、フィルターが推奨エンジンにアタッチされ、ビジネス ルールが適用されます。
- おすすめの食事やレストランがアプリ上でエンドユーザーに配信されます。
まとめ
Amazon Personalize により、The Chefz は個々の顧客とその状況に関するコンテキストを適用し、モバイルアプリケーションを介して特別な取引やオファーなどのビジネスルールに基づいてカスタマイズされた推奨事項を提供できるようになりました。 これにより、毎月の収益が 35% 増加し、おすすめのレストランでの顧客の注文が XNUMX 倍になりました。
「お客様は The Chefz のすべての活動の中心であり、お客様の体験を改善し、強化するためにたゆまぬ努力を続けています。 Amazon Personalize を使用すると、以前は不可能だった、顧客ベース全体で大規模なパーソナライズを実現できます。」
- The Chefz の CTO である Ramzi Algrainy 氏は次のように述べています。
著者について
ラムジ・アルクレイニー The Chefz の最高技術責任者です。 Ramzi は Apache Solr と Slack の寄稿者であり、テクニカル レビュアーでもあり、IEEE で検索とデータ機能に焦点を当てた多くの論文を発表しています。
モハメド・エザット 機械学習を専門とする AWS のシニア ソリューション アーキテクトです。 彼は顧客と協力して、クラウド テクノロジを使用してビジネス上の課題に対処しています。 仕事以外では、卓球を楽しんでいます。
