Jak The Chefz serwuje idealny posiłek dzięki Amazon Personalizuj

To jest gościnny post Ramzi Alqrainy, dyrektora ds. technologii w The Chefz.

Szef kuchni to saudyjska firma zajmująca się dostawą żywności online, założona w 2016 roku. Rdzeniem modelu biznesowego The Chefz jest umożliwienie swoim klientom zamawiania jedzenia i słodyczy w elitarnych restauracjach, piekarniach i sklepach z czekoladą. W tym poście wyjaśniamy, w jaki sposób The Chefz używa Amazon Personalizuj filtry do stosowania reguł biznesowych w rekomendacjach dla użytkowników końcowych, zwiększając przychody o 35%.

Dostawa żywności to rozwijająca się branża, ale jednocześnie niezwykle konkurencyjna. Największym wyzwaniem w branży jest utrzymanie lojalności klientów. Wymaga to kompleksowego zrozumienia preferencji klienta, zapewnienia doskonałego czasu reakcji w zakresie terminowości dostaw oraz dobrej jakości jedzenia. Te trzy czynniki określają najważniejszy miernik satysfakcji klientów The Chefz. Żądania szefa kuchni zmieniają się, zwłaszcza w przypadku skoków ilości zamówień w porze lunchu i kolacji. Popyt zmienia się również w specjalne dni, takie jak Dzień Matki, finał piłki nożnej, czasy zmierzchu Ramadanu (Suhoor) i zachodu słońca (Iftaar) lub świąteczne święta Eid. W tych okresach zapotrzebowanie może wzrosnąć nawet o 300%, dodając jeszcze jedno krytyczne wyzwanie, aby polecić idealny posiłek w zależności od pory dnia, szczególnie w Ramadanie.

Idealny posiłek we właściwym czasie

Aby proces zamawiania był bardziej deterministyczny i aby sprostać okresom szczytowego zapotrzebowania, zespół Chefz postanowił podzielić dzień na różne okresy. Na przykład w czasie ramadanu dni dzielą się na iftar i suhur. W dni powszednie dni składają się z czterech okresów: śniadania, obiadu, kolacji i deseru. Technologia, która stanowi podstawę tego deterministycznego procesu zamawiania, to Amazon Personalizacja, potężny silnik rekomendacji. Amazon Personalizuj bierze te zgrupowane okresy wraz z lokalizacją klienta, aby zapewnić doskonałą rekomendację.

Gwarantuje to, że klient otrzyma rekomendacje restauracji i posiłków na podstawie ich preferencji i z pobliskiej lokalizacji, dzięki czemu szybko dotrze do ich drzwi.

Ten silnik rekomendacji oparty na Amazon Personalizuj jest kluczowym składnikiem tego, jak klienci The Chefz cieszą się spersonalizowanymi rekomendacjami posiłków w restauracji, a nie przypadkowymi rekomendacjami dla kategorii ulubionych.

Podróż personalizacji

Szef kuchni rozpoczął swoją podróż do personalizacji, oferując rekomendacje restauracji klientom korzystającym z usługi Amazon Personalizuj na podstawie wcześniejszych interakcji, metadanych użytkowników (takich jak wiek, narodowość i dieta), metadanych restauracji, takich jak oferowane kategorie i rodzaje żywności, a także śledzenie na żywo interakcji z klientami na aplikacja mobilna i portal internetowy Chefz. Początkowe fazy wdrażania Amazon Personalizuj doprowadziły do ​​10% wzrostu interakcji klientów z portalem.

Chociaż był to krok milowy, czas dostawy nadal był problemem, z którym spotykało się wielu klientów. Jedną z głównych trudności, z jakimi borykali się klienci, był czas dostawy w godzinach szczytu. Aby rozwiązać ten problem, zespół naukowców zajmujących się danymi dodał lokalizację jako dodatkową funkcję do metadanych użytkownika, dzięki czemu zalecenia uwzględniają zarówno preferencje użytkownika, jak i lokalizację, aby poprawić czas dostawy.

Następnym krokiem w podróży z rekomendacjami było rozważenie czasu rocznego, zwłaszcza Ramadanu, oraz pory dnia. Te względy sprawiły, że szef kuchni mógł polecić ciężkie posiłki lub restauracje, które zapewniają posiłki iftaar podczas zachodu słońca w czasie ramadanu i lżejsze posiłki późnym wieczorem. Aby rozwiązać to wyzwanie, zespół analityków danych wykorzystał filtry Amazon Personalizuj zaktualizowane przez AWS Lambda funkcje, które zostały wywołane przez Amazon Cloud Watch praca crona.

Poniższa architektura przedstawia zautomatyzowany proces stosowania filtrów:

1. Zdarzenie CloudWatch używa wyrażenia cron do planowania wywoływania funkcji Lambda.
2. Gdy funkcja Lambda zostanie wyzwolona, ​​dołącza filtr do silnika rekomendacji w celu zastosowania reguł biznesowych.
3. Rekomendowane dania i restauracje są dostarczane użytkownikom końcowym na aplikacji.

Wnioski

Usługa Amazon Personalizacja umożliwiła firmie Chefz zastosowanie kontekstu dotyczącego poszczególnych klientów i ich sytuacji oraz dostarczanie dostosowanych rekomendacji opartych na regułach biznesowych, takich jak oferty specjalne i oferty za pośrednictwem naszej aplikacji mobilnej. Zwiększyło to przychody o 35% miesięcznie i podwoiło zamówienia klientów w rekomendowanych restauracjach.

„Klient jest w centrum wszystkiego, co robimy w The Chefz i niestrudzenie pracujemy nad poprawą i polepszeniem jego doświadczenia. Dzięki Amazon Personalizacja jesteśmy w stanie osiągnąć personalizację na dużą skalę w całej naszej bazie klientów, co wcześniej było niemożliwe”.

-Ramzi Algrainy, CTO w The Chefz.

O autorach

Ramzi Alqrainy jest dyrektorem ds. technologii w The Chefz. Ramzi jest współpracownikiem Apache Solr i Slack oraz recenzentem technicznym i opublikował wiele artykułów w IEEE skupiających się na funkcjach wyszukiwania i danych.

Mohameda Ezzata jest starszym architektem rozwiązań w AWS, skupiającym się na uczeniu maszynowym. Współpracuje z klientami, aby sprostać ich wyzwaniom biznesowym, korzystając z technologii chmurowych. Poza pracą lubi grać w tenisa stołowego.