کس طرح شیفز ایمیزون پرسنلائز کے ساتھ بہترین کھانا پیش کرتا ہے۔

یہ شیفز کے چیف ٹیکنالوجی آفیسر رمزی القرینی کی ایک مہمان پوسٹ ہے۔

شیفز سعودی میں قائم ایک آن لائن فوڈ ڈیلیوری اسٹارٹ اپ ہے، جس کی بنیاد 2016 میں رکھی گئی تھی۔ The Chefz کے کاروباری ماڈل کی بنیاد پر اپنے صارفین کو اعلیٰ ترین ریستورانوں، بیکریوں اور چاکلیٹ شاپس سے کھانا اور مٹھائیاں منگوانے کے قابل بنا رہا ہے۔ اس پوسٹ میں، ہم وضاحت کرتے ہیں کہ شیفز کس طرح استعمال کرتا ہے۔ ایمیزون کو ذاتی بنائیں۔ اختتامی صارفین کے لیے سفارشات پر کاروباری قواعد لاگو کرنے کے لیے فلٹرز، آمدنی میں 35% اضافہ۔

خوراک کی ترسیل ایک بڑھتی ہوئی صنعت ہے لیکن اس کے ساتھ ساتھ انتہائی مسابقتی بھی ہے۔ صنعت میں سب سے بڑا چیلنج گاہک کی وفاداری کو برقرار رکھنا ہے۔ اس کے لیے گاہک کی ترجیحات کی جامع تفہیم، بروقت ترسیل کے لحاظ سے بہترین رسپانس ٹائم فراہم کرنے کی صلاحیت اور کھانے کے اچھے معیار کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ تین عوامل شیفز کے صارفین کی اطمینان کے لیے سب سے اہم میٹرک کا تعین کرتے ہیں۔ شیفز کے مطالبات میں اتار چڑھاؤ آتا ہے، خاص طور پر لنچ اور ڈنر کے اوقات میں آرڈر والیوم میں اسپائکس کے ساتھ۔ خاص دنوں جیسے مدرز ڈے، فٹ بال فائنل، رمضان کی شام (سحری) اور غروب آفتاب (افطار) کے اوقات، یا عید کے تہوار کی تعطیلات کے دوران بھی مانگ میں اتار چڑھاؤ آتا ہے۔ ان اوقات کے دوران، مانگ میں 300% تک اضافہ ہو سکتا ہے، خاص طور پر رمضان میں دن کے وقت کی بنیاد پر کامل کھانے کی سفارش کرنے کے لیے ایک اور اہم چیلنج کا اضافہ ہو سکتا ہے۔

صحیح وقت پر بہترین کھانا

آرڈرنگ کے عمل کو مزید متعین بنانے اور زیادہ مانگ کے اوقات کو پورا کرنے کے لیے، شیفز ٹیم نے دن کو مختلف ادوار میں تقسیم کرنے کا فیصلہ کیا۔ مثال کے طور پر رمضان کے موسم میں دنوں کو افطار اور سحری میں تقسیم کیا جاتا ہے۔ عام دنوں میں، دن چار ادوار پر مشتمل ہوتے ہیں: ناشتہ، دوپہر کا کھانا، رات کا کھانا، اور میٹھا۔ ٹکنالوجی جو اس تعییناتی ترتیب کے عمل کو آگے بڑھاتی ہے وہ ہے Amazon Personalize، ایک طاقتور سفارشی انجن۔ Amazon Personalize ایک بہترین سفارش فراہم کرنے کے لیے گاہک کے محل وقوع کے ساتھ ان گروپ بند ادوار کو لیتا ہے۔

یہ یقینی بناتا ہے کہ گاہک کو ان کی ترجیح کی بنیاد پر اور قریبی مقام سے ریستوراں اور کھانے کی سفارشات موصول ہوں تاکہ یہ ان کی دہلیز پر جلدی پہنچ جائے۔

ایمیزون پرسنلائز پر مبنی یہ سفارشی انجن اس بات کا کلیدی جزو ہے کہ کس طرح شیفز کے صارفین پسندیدہ کیٹیگریز کے لیے بے ترتیب سفارشات کے بجائے ذاتی نوعیت کے ریستوراں کے کھانے کی سفارشات سے لطف اندوز ہوتے ہیں۔

ذاتی نوعیت کا سفر

شیفز نے اپنے پرسنلائزیشن کا سفر Amazon Personalize استعمال کرنے والے صارفین کے لیے سابقہ ​​تعاملات، صارف کے میٹا ڈیٹا (جیسے عمر، قومیت اور خوراک)، ریستوراں میٹا ڈیٹا جیسے زمرہ اور کھانے کی اقسام کی بنیاد پر پیش کرتے ہوئے شروع کیا، ساتھ ہی صارفین کے تعاملات کے لیے لائیو ٹریکنگ۔ شیفز موبائل ایپلیکیشن اور ویب پورٹل۔ Amazon Personalize کے ابتدائی تعیناتی مراحل نے پورٹل کے ساتھ صارفین کے تعاملات میں 10% اضافہ کیا۔

اگرچہ یہ ایک سنگ میل تھا، لیکن ترسیل کا وقت اب بھی ایک مسئلہ تھا جس کا سامنا بہت سے صارفین کو کرنا پڑا۔ رش کے اوقات میں صارفین کو پیش آنے والی اہم مشکلات میں سے ایک ڈیلیوری کا وقت تھا۔ اس کو حل کرنے کے لیے، ڈیٹا سائنسدان ٹیم نے صارف کے میٹا ڈیٹا میں ایک اضافی خصوصیت کے طور پر محل وقوع کو شامل کیا تاکہ بہتر ترسیل کے وقت کے لیے سفارشات صارف کی ترجیح اور مقام دونوں کو مدنظر رکھیں۔

سفارش کے سفر کا اگلا مرحلہ سالانہ وقت، خاص طور پر رمضان اور دن کے وقت پر غور کرنا تھا۔ ان تحفظات نے اس بات کو یقینی بنایا کہ شیفز بھاری کھانوں یا ریستورانوں کی سفارش کر سکتے ہیں جو رمضان کے غروب آفتاب کے دوران افطار کا کھانا فراہم کرتے ہیں اور شام کے وقت ہلکا کھانا فراہم کرتے ہیں۔ اس چیلنج کو حل کرنے کے لیے، ڈیٹا سائنسدان ٹیم نے Amazon پرسنلائز فلٹرز کا استعمال کیا جو اپ ڈیٹ کیے گئے ہیں۔ او ڈبلیو ایس لامبڈا۔ فنکشنز، جو ایک کی طرف سے متحرک ہوئے تھے۔ ایمیزون کلاؤڈ واچ کرون کام.

مندرجہ ذیل فن تعمیر فلٹرز کو لاگو کرنے کے لیے خودکار عمل کو ظاہر کرتا ہے:

1. CloudWatch ایونٹ شیڈول کے لیے کرون ایکسپریشن کا استعمال کرتا ہے جب لیمبڈا فنکشن شروع کیا جاتا ہے۔
2. جب Lambda فنکشن ٹرگر ہوتا ہے، تو یہ فلٹر کو سفارشی انجن سے منسلک کرتا ہے تاکہ کاروباری اصولوں کو لاگو کیا جا سکے۔
3. تجویز کردہ کھانے اور ریستوراں ایپلی کیشن پر اختتامی صارفین تک پہنچائے جاتے ہیں۔

نتیجہ

ایمیزون پرسنلائز نے شیفز کو انفرادی صارفین اور ان کے حالات کے بارے میں سیاق و سباق کو لاگو کرنے اور کاروباری قواعد کی بنیاد پر اپنی مرضی کے مطابق سفارشات فراہم کرنے کے قابل بنایا جیسے کہ ہماری موبائل ایپلیکیشن کے ذریعے خصوصی سودے اور پیشکشیں۔ اس سے آمدنی میں ماہانہ 35% اضافہ ہوا اور تجویز کردہ ریستورانوں میں کسٹمر کے آرڈرز کو دوگنا ہو گیا۔

"کسٹمر ہر چیز کا مرکز ہے جو ہم شیفز میں کرتے ہیں، اور ہم ان کے تجربے کو بہتر بنانے اور بڑھانے کے لیے انتھک محنت کر رہے ہیں۔ ایمیزون پرسنلائز کے ساتھ، ہم اپنے پورے کسٹمر بیس میں پیمانے پر پرسنلائزیشن حاصل کرنے کے قابل ہیں، جو پہلے ناممکن تھا۔

-رمزی الگرینی، شیفز میں سی ٹی او۔

مصنفین کے بارے میں

رمزی القرینی۔ شیفز میں چیف ٹیکنالوجی آفیسر ہیں۔ رمزی اپاچی سولر اور سلیک اور تکنیکی جائزہ لینے کے لیے ایک معاون ہے، اور اس نے IEEE میں تلاش اور ڈیٹا کے افعال پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے بہت سے مقالے شائع کیے ہیں۔

محمد عزت مشین لرننگ پر توجہ کے ساتھ AWS میں ایک سینئر سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ کلاؤڈ ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے گاہکوں کے ساتھ ان کے کاروباری چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے کام کرتا ہے۔ کام سے باہر، وہ ٹیبل ٹینس کھیلنا پسند کرتا ہے۔