Cách Chefz phục vụ bữa ăn hoàn hảo với Amazon Personalize

Đây là bài đăng của khách bởi Ramzi Alqrainy, Giám đốc Công nghệ, The Chefz.

Chefz là một công ty khởi nghiệp giao đồ ăn trực tuyến có trụ sở tại Ả Rập Xê Út, được thành lập vào năm 2016. Cốt lõi trong mô hình kinh doanh của The Chefz là cho phép khách hàng đặt đồ ăn và đồ ngọt từ các nhà hàng, tiệm bánh và cửa hàng sô cô la hàng đầu. Trong bài đăng này, chúng tôi giải thích cách The Chefz sử dụng Cá nhân hóa Amazon bộ lọc để áp dụng các quy tắc kinh doanh về đề xuất cho người dùng cuối, tăng doanh thu lên 35%.

Giao đồ ăn là một ngành đang phát triển nhưng đồng thời cũng có tính cạnh tranh cực kỳ cao. Thách thức lớn nhất trong ngành là duy trì lòng trung thành của khách hàng. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết toàn diện về sở thích của khách hàng, khả năng cung cấp thời gian phản hồi tuyệt vời về mặt giao hàng đúng hẹn và chất lượng thực phẩm tốt. Ba yếu tố này xác định thước đo quan trọng nhất cho sự hài lòng của khách hàng The Chefz. Nhu cầu của Chefz dao động, đặc biệt là khi số lượng đặt hàng tăng đột biến vào giờ ăn trưa và ăn tối. Nhu cầu cũng dao động trong những ngày đặc biệt như Ngày của Mẹ, trận chung kết bóng đá, thời gian hoàng hôn Ramadan (Suhoor) và mặt trời lặn (Iftaar) hoặc ngày lễ hội Eid. Trong thời gian này, nhu cầu có thể tăng tới 300%, thêm một thách thức quan trọng nữa là đề xuất bữa ăn hoàn hảo dựa trên thời gian trong ngày, đặc biệt là trong tháng Ramadan.

Bữa ăn hoàn hảo vào đúng thời điểm

Để làm cho quá trình đặt hàng trở nên rõ ràng hơn và đáp ứng nhu cầu cao điểm, nhóm Chefz đã quyết định chia ngày thành các khoảng thời gian khác nhau. Ví dụ: trong mùa Ramadan, các ngày được chia thành Iftar và Suhoor. Vào những ngày bình thường, một ngày bao gồm bốn tiết: bữa sáng, bữa trưa, bữa tối và món tráng miệng. Công nghệ củng cố quy trình đặt hàng xác định này là Amazon Personalize, một công cụ đề xuất mạnh mẽ. Amazon Personalize lấy các khoảng thời gian được nhóm này cùng với vị trí của khách hàng để đưa ra đề xuất hoàn hảo.

Điều này đảm bảo khách hàng nhận được đề xuất về nhà hàng và bữa ăn dựa trên sở thích của họ và từ một địa điểm gần đó để đồ ăn được giao đến tận nhà họ một cách nhanh chóng.

Công cụ đề xuất dựa trên Amazon Personalize này là thành phần chính giúp khách hàng của The Chefz thưởng thức các đề xuất về bữa ăn tại nhà hàng được cá nhân hóa, thay vì các đề xuất ngẫu nhiên cho các danh mục món yêu thích.

Hành trình cá nhân hóa

Chefz bắt đầu hành trình cá nhân hóa bằng cách đưa ra các đề xuất về nhà hàng cho khách hàng sử dụng Amazon Personalize dựa trên các tương tác trước đó, siêu dữ liệu của người dùng (như tuổi, quốc tịch và chế độ ăn uống), siêu dữ liệu về nhà hàng như danh mục và loại thực phẩm được cung cấp, cùng với tính năng theo dõi trực tiếp các tương tác của khách hàng trên ứng dụng di động và cổng web Chefz. Các giai đoạn triển khai ban đầu của Amazon Personalize đã giúp số lượt tương tác của khách hàng với cổng này tăng thêm 10%.

Dù đó là bước tiến quan trọng nhưng thời gian giao hàng vẫn là vấn đề mà nhiều khách hàng gặp phải. Một trong những khó khăn chính mà khách hàng gặp phải là thời gian giao hàng vào giờ cao điểm. Để giải quyết vấn đề này, nhóm nhà khoa học dữ liệu đã thêm vị trí làm tính năng bổ sung cho siêu dữ liệu của người dùng để các đề xuất sẽ xem xét cả ưu tiên của người dùng và vị trí nhằm cải thiện thời gian giao hàng.

Bước tiếp theo trong hành trình đề xuất là xem xét thời gian hàng năm, đặc biệt là tháng Ramadan và thời gian trong ngày. Những cân nhắc này đảm bảo The Chefz có thể đề xuất các bữa ăn thịnh soạn hoặc nhà hàng cung cấp bữa ăn Iftaar trong thời gian mặt trời lặn trong tháng Ramadan và các bữa ăn nhẹ hơn vào buổi tối muộn. Để giải quyết thách thức này, nhóm nhà khoa học dữ liệu đã sử dụng các bộ lọc Amazon Personalize được cập nhật bởi AWS Lambda các chức năng được kích hoạt bởi một amazoncloudwatch công việc lương thấp.

Kiến trúc sau đây hiển thị quy trình tự động áp dụng các bộ lọc:

1. Sự kiện CloudWatch sử dụng biểu thức cron để lên lịch khi hàm Lambda được gọi.
2. Khi chức năng Lambda được kích hoạt, nó sẽ gắn bộ lọc vào công cụ đề xuất để áp dụng các quy tắc công việc.
3. Các bữa ăn và nhà hàng được đề xuất sẽ được chuyển đến người dùng cuối trên ứng dụng.

Kết luận

Amazon Personalize cho phép The Chefz áp dụng bối cảnh về khách hàng cá nhân và hoàn cảnh của họ, đồng thời đưa ra các đề xuất tùy chỉnh dựa trên các quy tắc kinh doanh như ưu đãi và ưu đãi đặc biệt thông qua ứng dụng di động của chúng tôi. Điều này đã tăng doanh thu lên 35% mỗi tháng và tăng gấp đôi số lượng đơn đặt hàng của khách hàng tại các nhà hàng được đề xuất.

“Khách hàng là trọng tâm trong mọi việc chúng tôi làm tại The Chefz và chúng tôi đang làm việc không mệt mỏi để cải thiện và nâng cao trải nghiệm của họ. Với Amazon Personalize, chúng tôi có thể cá nhân hóa trên quy mô lớn trên toàn bộ cơ sở khách hàng của mình, điều mà trước đây là không thể.”

-Ramzi Algrainy, CTO tại The Chefz.

Giới thiệu về tác giả

Ramzi Alqrainy là Giám đốc Công nghệ tại The Chefz. Ramzi là người đóng góp cho Apache Solr và Slack, đồng thời là người đánh giá kỹ thuật, đồng thời đã xuất bản nhiều bài báo trên IEEE tập trung vào các chức năng tìm kiếm và dữ liệu.

Mohamed Ezzat là Kiến trúc sư giải pháp cấp cao tại AWS với trọng tâm là học máy. Anh làm việc với khách hàng để giải quyết những thách thức kinh doanh của họ bằng cách sử dụng công nghệ đám mây. Ngoài công việc, anh ấy thích chơi bóng bàn.