Як Chefz подає ідеальну їжу за допомогою Amazon Personalize

Це гостьовий допис Рамзі Алкрайні, головного технічного директора The Chefz.

Шеф-кухар – це стартап із онлайн-доставки їжі в Саудівській Аравії, заснований у 2016 році. Основою бізнес-моделі The Chefz є надання клієнтам можливості замовляти їжу та солодощі в кращих елітних ресторанах, пекарнях і магазинах шоколаду. У цій публікації ми пояснюємо, як The Chefz використовує Амазонка персоналізувати фільтри для застосування бізнес-правил щодо рекомендацій кінцевим користувачам, збільшуючи дохід на 35%.

Доставка їжі – це галузь, що розвивається, але водночас надзвичайно конкурентна. Найбільшою проблемою в галузі є збереження лояльності клієнтів. Це вимагає повного розуміння вподобань клієнта, здатності забезпечити чудовий час реагування з точки зору своєчасної доставки та хорошої якості їжі. Ці три фактори визначають найважливіший показник задоволеності клієнтів The Chefz. Вимоги Шеф-кухаря коливаються, особливо зі збільшенням обсягів замовлень під час обіду та вечері. Попит також коливається під час особливих днів, таких як День матері, футбольний фінал, сутінки Рамадану (сухур) і захід сонця (іфтаар) або святкові свята Ід. У цей час попит може зрости до 300%, що додає ще одну критичну проблему, щоб рекомендувати ідеальну їжу залежно від часу доби, особливо в Рамадан.

Ідеальна їжа в потрібний час

Щоб зробити процес замовлення більш детермінованим і задовольнити час пікового попиту, команда Chefz вирішила розділити день на різні періоди. Наприклад, під час Рамадану дні діляться на іфтар і сухур. У звичайні дні дні складаються з чотирьох періодів: сніданок, обід, вечеря і десерт. Технологією, яка лежить в основі цього детермінованого процесу замовлення, є Amazon Personalize, потужний механізм рекомендацій. Amazon Personalize використовує ці згруповані періоди разом із місцем розташування клієнта, щоб надати ідеальну рекомендацію.

Це гарантує, що клієнт отримує рекомендації щодо ресторанів і страв на основі своїх уподобань і з найближчого місця, щоб вони швидко прибули до їхнього порога.

Цей механізм рекомендацій, заснований на Amazon Personalize, є ключовим інгредієнтом того, як клієнти The Chefz отримують персоналізовані рекомендації ресторанних страв, а не випадкові рекомендації для категорій улюблених страв.

Подорож персоналізації

The Chefz розпочав свій шлях до персоналізації, пропонуючи клієнтам рекомендації щодо ресторанів за допомогою Amazon Personalize на основі попередніх взаємодій, метаданих користувачів (таких як вік, національність і дієта), метаданих ресторанів, як-от категорія та типи пропонованих страв, а також відстеження в реальному часі взаємодії клієнтів на мобільний додаток і веб-портал Chefz. Початкові етапи розгортання Amazon Personalize призвели до збільшення взаємодії клієнтів із порталом на 10%.

Незважаючи на те, що це був знаковий крок, час доставки залишався проблемою, з якою стикалися багато клієнтів. Однією з головних труднощів, з якою виникли клієнти, був час доставки в годину пік. Щоб вирішити цю проблему, команда спеціалістів із обробки даних додала геодані як додаткову функцію до метаданих користувача, щоб рекомендації враховували як уподобання користувача, так і місцезнаходження для кращого часу доставки.

Наступним кроком у подорожі рекомендацій було врахування річного часу, особливо Рамадану, і часу доби. Ці міркування гарантували, що The Chefz міг рекомендувати важкі страви або ресторани, які пропонують страви Іфтар під час заходу сонця в Рамадан, і легші страви пізно ввечері. Щоб вирішити цю проблему, команда спеціалістів із обробки даних використала фільтри Amazon Personalize, оновлені AWS Lambda функції, які були запущені ан Amazon CloudWatch завдання cron.

Наступна архітектура демонструє автоматизований процес застосування фільтрів:

1. Подія CloudWatch використовує вираз cron для планування виклику функції Lambda.
2. Коли запускається функція Lambda, вона підключає фільтр до системи рекомендацій для застосування бізнес-правил.
3. Рекомендовані страви та ресторани доставляються кінцевим користувачам у додатку.

Висновок

Amazon Personalize дозволив The Chefz застосовувати контекст щодо окремих клієнтів та їхніх обставин, а також надавати персоналізовані рекомендації на основі бізнес-правил, як-от спеціальні пропозиції та пропозиції, через наш мобільний додаток. Це збільшило дохід на 35% на місяць і подвоїло кількість замовлень у рекомендованих ресторанах.

«Клієнт є центром усього, що ми робимо в The Chefz, і ми невпинно працюємо над покращенням і покращенням його досвіду. За допомогою Amazon Personalize ми можемо досягти масштабної персоналізації всієї нашої клієнтської бази, що раніше було неможливо».

-Рамзі Алгрейні, технічний директор The Chefz.

Про авторів

Рамзі Алькраїни є головним технічним директором The Chefz. Рамзі є співавтором Apache Solr і Slack і технічним рецензентом, а також опублікував багато статей в IEEE, присвячених функціям пошуку та даних.

Мохамед Еззат є старшим архітектором рішень в AWS і спеціалізується на машинному навчанні. Він працює з клієнтами над вирішенням їхніх бізнес-завдань за допомогою хмарних технологій. Поза роботою любить грати в настільний теніс.