Cum The Chefz servește masa perfectă cu Amazon Personalize

Aceasta este o postare a invitaților lui Ramzi Alqrainy, Chief Technology Officer, The Chefz.

Chefz-ul este o companie startup de livrare de alimente online cu sediul în Arabia Saudită, fondată în 2016. În centrul modelului de afaceri al The Chefz se află posibilitatea clienților săi să comande mâncare și dulciuri de la restaurantele de elită, brutăriile și magazinele de ciocolată de top. În această postare, explicăm cum folosește The Chefz Personalizați Amazon filtre pentru a aplica regulile de afaceri privind recomandările pentru utilizatorii finali, crescând veniturile cu 35%.

Livrarea alimentelor este o industrie în creștere, dar în același timp este extrem de competitivă. Cea mai mare provocare din industrie este menținerea loialității clienților. Acest lucru necesită o înțelegere cuprinzătoare a preferințelor clientului, capacitatea de a oferi un timp de răspuns excelent în ceea ce privește livrarea la timp și calitatea bună a alimentelor. Acești trei factori determină cea mai importantă măsură pentru satisfacția clienților The Chefz. Solicitările Chefz-ului fluctuează, mai ales cu vârfuri în volumele comenzilor la prânz și cină. Cererea fluctuează, de asemenea, în zilele speciale, cum ar fi Ziua Mamei, finala de fotbal, amurgul Ramadanului (Suhoor) și apusul soarelui (Iftaar) sau sărbătorile festive de Eid. În aceste perioade, cererea poate crește cu până la 300%, adăugând încă o provocare critică pentru a recomanda masa perfectă în funcție de ora din zi, în special în Ramadan.

Masa perfecta la momentul potrivit

Pentru a face procesul de comandă mai determinist și pentru a răspunde orelor de vârf ale cererii, echipa Chefz a decis să împartă ziua în diferite perioade. De exemplu, în timpul sezonului Ramadan, zilele sunt împărțite în Iftar și Suhoor. În zilele obișnuite, zilele constau din patru perioade: micul dejun, prânzul, cina și desertul. Tehnologia care stă la baza acestui proces de comandă determinist este Amazon Personalize, un motor puternic de recomandare. Amazon Personalize ia aceste perioade grupate împreună cu locația clientului pentru a oferi o recomandare perfectă.

Acest lucru asigură clientului să primească recomandări de restaurante și mese în funcție de preferințele lor și dintr-o locație din apropiere, astfel încât să ajungă rapid la ușa lor.

Acest motor de recomandare bazat pe Amazon Personalize este ingredientul cheie în modul în care clienții lui The Chefz se bucură de recomandări personalizate de mese la restaurant, mai degrabă decât de recomandări aleatorii pentru categoriile de favorite.

Călătoria personalizării

Chefz și-a început călătoria de personalizare oferind recomandări de restaurante pentru clienții care utilizează Amazon Personalize pe baza interacțiunilor anterioare, metadate ale utilizatorilor (cum ar fi vârsta, naționalitate și dieta), metadate ale restaurantelor, cum ar fi categoria și tipurile de alimente oferite, împreună cu urmărirea live a interacțiunilor clienților pe aplicația mobilă Chefz și portalul web. Fazele inițiale de implementare a Amazon Personalize au condus la o creștere cu 10% a interacțiunilor clienților cu portalul.

Deși acesta a fost un pas de hotar, timpul de livrare a fost încă o problemă pe care o întâmpinau mulți clienți. Una dintre principalele dificultăți ale clienților a fost timpul de livrare în orele de vârf. Pentru a rezolva acest lucru, echipa de cercetători ai datelor a adăugat locația ca o caracteristică suplimentară la metadatele utilizatorului, astfel încât recomandările să țină seama atât de preferințele utilizatorului, cât și de locația pentru a îmbunătăți timpul de livrare.

Următorul pas în călătoria de recomandare a fost să se ia în considerare calendarul anual, în special Ramadanul, și ora din zi. Aceste considerații au asigurat că The Chefz ar putea recomanda mese grele sau restaurante care oferă mese Iftaar în timpul apusului Ramadanului și mese mai ușoare seara târziu. Pentru a rezolva această provocare, echipa de cercetători ai datelor a folosit filtre Amazon Personalize actualizate de AWS Lambdas funcții, care au fost declanșate de un Amazon CloudWatch cron job.

Următoarea arhitectură arată procesul automat de aplicare a filtrelor:

1. Un eveniment CloudWatch folosește o expresie cron pentru a programa când este invocată o funcție Lambda.
2. Când funcția Lambda este declanșată, aceasta atașează filtrul la motorul de recomandare pentru a aplica regulile de afaceri.
3. Mesele și restaurantele recomandate sunt livrate utilizatorilor finali în aplicație.

Concluzie

Amazon Personalize i-a permis lui The Chefz să aplice context despre clienții individuali și circumstanțele acestora și să ofere recomandări personalizate bazate pe reguli de afaceri, cum ar fi oferte speciale și oferte prin aplicația noastră mobilă. Acest lucru a crescut veniturile cu 35% pe lună și a dublat comenzile clienților la restaurantele recomandate.

„Clientul se află în centrul a tot ceea ce facem la The Chefz și lucrăm neobosit pentru a le îmbunătăți și îmbunătăți experiența. Cu Amazon Personalize, suntem capabili să realizăm personalizare la scară în întreaga noastră bază de clienți, ceea ce înainte era imposibil.”

-Ramzi Algrainy, CTO la The Chefz.

Despre autori

Ramzi Alqrainy este Chief Technology Officer la The Chefz. Ramzi este un colaborator la Apache Solr și Slack și revizor tehnic și a publicat multe lucrări în IEEE care se concentrează pe funcțiile de căutare și date.

Mohamed Ezzat este arhitect senior de soluții la AWS, cu accent pe învățarea automată. El lucrează cu clienții pentru a-și aborda provocările de afaceri folosind tehnologii cloud. În afara serviciului, îi place să joace tenis de masă.